Ein Prozess mit einer unnötigen Freigabe bleibt auch automatisiert eine unnötige Freigabe – nur läuft er jetzt in Sekunden statt in Tagen durch, und niemand merkt mehr, dass er unnötig ist. Das ist der Kern eines Musters, das ich in fast jeder Systemeinführung wiedersehe.

Warum Automatisierung Probleme verstärkt statt löst

Automatisierung ist neutral gegenüber der Logik, die sie ausführt. Doppelte Datenerfassung bleibt doppelt, nur schneller. Eine unklare Zuständigkeit bleibt unklar, nur dass jetzt niemand mehr innehält und nachfragt, weil der Prozess ja "läuft". Ich habe Projekte gesehen, in denen ein Workflow eingeführt wurde, um einen ineffizienten Prozess zu beschleunigen – und am Ende beschleunigte er vor allem das Fehlerpotenzial, weil niemand mehr manuell nachschaute.

Die Reihenfolge, die in der Praxis funktioniert, ist unspektakulär: zuerst eliminieren, was gar nicht mehr nötig ist. Dann vereinfachen, was reduziert werden kann. Dann standardisieren, wo unterschiedliche Varianten ohne fachlichen Grund nebeneinander existieren. Erst danach kommt Technologie ins Spiel. Wer diese Reihenfolge umdreht, automatisiert am Ende oft eine Komplexität, die es gar nicht gebraucht hätte.

Ein Beispiel aus der Dienstplanung

Im Gesundheitswesen sieht man dieses Muster besonders deutlich, weil Dienstplanung eine der komplexesten operativen Aufgaben überhaupt ist – Schichtmodelle, Pikettregelungen, Qualifikationsanforderungen, dazu die Vorgaben aus Gesamtarbeitsverträgen, die von Region zu Region und Betrieb zu Betrieb variieren können. Bei einer Systemeinführung, die ich begleitet habe, war der ursprüngliche Plan, den bestehenden Freigabeprozess für Diensttausch eins zu eins in ein neues System zu übertragen. Erst eine genauere Analyse zeigte: Ein Teil der bisherigen Freigabeschritte existierte nur, weil das alte System technisch keine automatische Prüfung der Qualifikationsanforderungen konnte. Im neuen System konnte diese Prüfung das System selbst übernehmen – die manuelle Freigabestufe war komplett überflüssig geworden, es hatte nur niemand mehr hinterfragt, warum sie noch existierte.

Transparenz bringt oft schon Quick Wins

Bevor überhaupt über Automatisierung gesprochen wird, lohnt sich eine einfache Übung: sichtbar machen, wer welche Arbeit tatsächlich ausführt, welche Systeme dabei beteiligt sind, wo Wartezeiten entstehen und wo dieselbe Information mehrfach erfasst wird. Diese Übung allein bringt in praktisch jedem Projekt Verbesserungen zutage, die ohne ein einziges neues System umsetzbar sind – oft schon in den ersten zwei bis drei Wochen einer Analyse.

Was ein Prozess braucht, damit AI ihn übernehmen kann

Ein AI-Agent oder ein Automatisierungsworkflow braucht klare Startpunkte, definierte Regeln, verlässliche Daten und einen definierten Weg für den Fall, dass etwas nicht dem Regelfall entspricht. Je unschärfer ein Prozess heute ist, desto schwieriger und riskanter wird es, ihn zuverlässig zu automatisieren. Prozessklarheit ist deshalb keine Vorstufe zur Automatisierung – sie ist die eigentliche Voraussetzung dafür, dass Automatisierung überhaupt etwas verbessert statt nur zu beschleunigen, was schon nicht funktioniert hat.

Kurz gefasst

  • Automatisierung ist neutral – sie verstärkt sowohl gute als auch schlechte Prozesslogik.
  • Reihenfolge: eliminieren, vereinfachen, standardisieren, erst dann automatisieren.
  • Viele Freigabeschritte existieren nur aus historischen technischen Gründen und sind längst überflüssig.
  • Transparenz über den Ist-Zustand bringt oft schon Verbesserungen, bevor ein neues System überhaupt eingeführt wird.

Eine kurze Prozessanalyse zeigt meistens innerhalb weniger Tage, was tatsächlich vereinfacht werden kann – bevor über Automatisierung gesprochen wird.