Prozessmanagement 2026: Adaptiv, intelligent, autonom – und warum viele Unternehmen noch nicht bereit sind
Prozessmanagement steht 2026 an einem Wendepunkt. Was lange als dokumentierende Disziplin verstanden wurde, entwickelt sich zunehmend zu einem zentralen Steuerungsinstrument für Organisationen. Künstliche Intelligenz, Process Intelligence und Automatisierung verschmelzen zu Systemen, die Prozesse nicht nur ausführen, sondern verstehen, bewerten und kontinuierlich optimieren.
Gleichzeitig zeigt sich eine wachsende Diskrepanz zwischen technologischem Potenzial und organisatorischer Realität. Während einzelne Vorreiter bereits adaptive und KI-gestützte Prozesslandschaften aufbauen, kämpfen viele Unternehmen noch mit historisch gewachsenen Strukturen, manuellen Übergaben und fehlender Transparenz.
Dieser Beitrag ordnet ein, was Prozessmanagement 2026 wirklich bedeutet, wo Unternehmen heute stehen – und warum Klarheit über den eigenen Reifegrad zum entscheidenden Erfolgsfaktor wird.
Adaptive Prozesse: Wenn Abläufe auf Realität reagieren
Klassische Prozessmodelle gehen von stabilen Rahmenbedingungen aus. Diese Annahme hält der heutigen Realität kaum noch stand. Lieferketten sind fragil, Kundenanforderungen volatil, regulatorische Vorgaben dynamisch. Prozesse müssen deshalb 2026 mehr leisten, als vordefinierten Pfaden zu folgen.
Adaptive Prozesse reagieren in Echtzeit auf Daten und Kontext. Entscheidungen werden nicht mehr ausschließlich im Vorfeld modelliert, sondern situativ getroffen. Engpässe, Risiken oder Prioritätsverschiebungen fließen unmittelbar in die Prozesssteuerung ein. Dadurch entstehen Abläufe, die robuster und gleichzeitig flexibler sind.
In der Praxis zeigt sich das etwa in Lieferketten, die bei Störungen automatisch Alternativrouten wählen, im Kundenservice, der Anfragen nach Dringlichkeit, Kundenwert oder Stimmung priorisiert, oder im HR-Umfeld, wo Recruiting-Prozesse dynamisch an Markt- und Skill-Bedarfe angepasst werden.
Process Intelligence: Vom Rückspiegel zur Echtzeitsteuerung
Ein zentraler Treiber dieser Entwicklung ist Process Intelligence. Statt Prozesse rückblickend zu analysieren, entsteht 2026 ein permanenter Blick auf das laufende Prozessgeschehen. Process Mining entwickelt sich von einer Analyse-Methode zu einem integralen Bestandteil der operativen Steuerung.
Moderne Plattformen liefern kontinuierlich Transparenz über Durchlaufzeiten, Abweichungen und Engpässe. In Kombination mit KI entstehen prädiktive Modelle, die frühzeitig auf Risiken hinweisen oder Optimierungspotenziale aufzeigen. Entscheidungen werden dadurch nicht nur datenbasiert, sondern zeitnah und kontextsensitiv getroffen.
Ergänzt wird dies durch KI-gestützte Decision Engines, die operative Entscheidungen automatisiert vorbereiten oder selbstständig treffen – etwa bei Priorisierungen, Freigaben oder Bewertungen. Entscheidend ist dabei, dass diese Entscheidungen innerhalb klar definierter Leitplanken erfolgen und jederzeit nachvollziehbar bleiben.
KI-Agenten: Neue Akteure im Prozessbetrieb
Mit zunehmender Intelligenz der Systeme verändert sich auch die Art der Automatisierung. 2026 treten KI-Agenten als eigenständige Akteure im Prozessbetrieb auf. Sie übernehmen operative Aufgaben, koordinieren Abläufe zwischen Systemen und Menschen oder steuern ganze Prozessketten.
Während frühere Automatisierung primär regelbasiert war, können KI-Agenten heute planen, bewerten und adaptieren. In modernen Plattformen analysieren sie Prozessdaten, orchestrieren Workflows oder führen komplexe Aufgabenketten selbstständig aus.
Der entscheidende Wandel liegt im Zusammenspiel: Mensch, System und KI arbeiten nicht mehr sequenziell, sondern parallel und koordiniert. Prozessmanagement wird dadurch schneller, skalierbarer und qualitativ stabiler.
Hybride Prozesslandschaften statt Tool-Denken
Ein weiteres Merkmal des Prozessmanagements 2026 ist das Ende monolithischer Lösungen. Erfolgreiche Organisationen setzen nicht auf ein einzelnes Tool, sondern auf hybride Architekturen. Low-Code-Plattformen ermöglichen schnelle Iterationen in den Fachbereichen, BPMN-Engines sorgen für Stabilität in Kernprozessen, KI-Orchestrierung ergänzt dynamische Entscheidungslogik.
Diese Landschaften sind bewusst modular aufgebaut. Prozesse werden über Systemgrenzen hinweg orchestriert und lassen sich kontinuierlich weiterentwickeln. Der Fokus verschiebt sich von der reinen Tool-Auswahl hin zu Architektur-, Integrations- und Governance-Fähigkeit.
Governance: Voraussetzung für autonome Prozesse
Je autonomer Prozesse werden, desto wichtiger wird Governance. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance sind keine nachgelagerten Kontrollmechanismen mehr, sondern integrale Bestandteile moderner Prozessarchitekturen.
Governance bedeutet 2026 nicht Kontrolle im klassischen Sinne, sondern die Fähigkeit, automatisierte Entscheidungen erklärbar zu machen, Risiken frühzeitig zu erkennen und Verantwortung klar zu verankern. Echtzeit-Audits, automatische Dokumentation und saubere Rollenmodelle bilden das Fundament, auf dem intelligente Prozesse sicher skalieren können.
Wie sich Rollen im Prozessmanagement bis 2026 verändern
Mit der zunehmenden Intelligenz und Autonomie von Prozessen verändert sich auch das Rollenverständnis im Prozessmanagement grundlegend. Klassische BPM-Rollen, die sich primär auf Modellierung und Dokumentation konzentrierten, reichen künftig nicht mehr aus.
Stattdessen entstehen neue Verantwortlichkeiten an der Schnittstelle von Fachbereich, IT, Daten und KI. Rollen wie der Process Automation Architect gestalten hybride End-to-End-Architekturen und verbinden Low-Code-Automatisierung, BPMN-Orchestrierung und KI-Services. Ergänzt wird dies durch AI Orchestration Engineers, die KI-Agenten, Entscheidungslogiken und Systeme technisch wie organisatorisch integrieren.
Eine zunehmend zentrale Rolle übernimmt der Workflow Analyst. Er oder sie bewegt sich nah am operativen Geschäft und analysiert reale Abläufe, Workflows und Übergaben zwischen Systemen und Organisationseinheiten. Der Workflow Analyst identifiziert Medienbrüche, manuelle Eingriffe, Schleifen und Abhängigkeiten und übersetzt diese Erkenntnisse in konkrete Anforderungen für Automatisierung, Prozessverbesserung und KI-Einsatz. Damit wird er zum Bindeglied zwischen Fachbereichen, Process Intelligence und technischer Umsetzung.
Parallel gewinnt der Process Intelligence Analyst an Bedeutung, der Prozess- und Betriebsdaten interpretiert, strukturelle Schwächen erkennt und Optimierungsmaßnahmen datenbasiert priorisiert. Gleichzeitig werden Fachbereiche stärker eingebunden: Citizen Automators verbessern Prozesse eigenständig – innerhalb klar definierter Governance-Leitplanken.
In Summe verschiebt sich der Fokus weg von der reinen Prozessbeschreibung hin zur aktiven Steuerung, kontinuierlichen Analyse und Weiterentwicklung lebender Prozesssysteme.
Die Realität 2025–2026: Wo Unternehmen heute wirklich stehen
So klar die technologische Entwicklung ist, so ernüchternd fällt der Blick auf die Realität aus. Aktuelle Studien zeichnen ein konsistentes Bild: Viele Unternehmen nutzen KI und Prozessmanagement bereits, jedoch meist punktuell und selten durchgängig integriert.
Der McKinsey Global AI Survey 2025 zeigt, dass rund 88 % der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäfts- oder Prozessfunktion einsetzen, jedoch nur ein Teil dieser Organisationen den Schritt zur unternehmensweiten Skalierung schafft. Gleichzeitig bestätigen aktuelle BPM-Studien 2025 (u. a. ZHAW / BOC Group), dass Prozessmanagement zwar als strategisch wichtig wahrgenommen wird, der produktive Einsatz von KI im BPM-Kontext jedoch noch die Ausnahme bleibt.
Der Globale Prozessexzellenz- und KI-Report 2025 unterstreicht zudem, dass nahezu alle Führungskräfte klar definierte Prozesse als Voraussetzung für erfolgreiche KI-Transformationen sehen – während operative Komplexität und fehlende Struktur als größte Bremsklötze gelten.
Die zentrale Erkenntnis lautet: Die Technologie ist vorhanden. Die organisatorische Reife häufig nicht.
Der MINAUTICS Future Process Readiness Check (Launch 2026)
Genau an dieser Stelle setzt der MINAUTICS Future Process Readiness Check an, der 2026 gelauncht wird. Ziel ist es, Unternehmen eine fundierte und realistische Standortbestimmung zu ermöglichen – jenseits von Buzzwords und Tool-Versprechen.
Der Readiness Check analysiert, wie gut Prozesse, Organisation, Daten, Governance und Technologie auf zukünftige Anforderungen vorbereitet sind. Er zeigt, wo echte Hebel liegen, welche Quick Wins realistisch sind und welche Schritte notwendig sind, um adaptive und KI-gestützte Prozesslandschaften aufzubauen.
Statt großer Transformationsprogramme liefert er Klarheit, Priorisierung und eine belastbare Roadmap.
Fazit: Prozessmanagement 2026 beginnt mit Ehrlichkeit
Die Technologien für adaptives, intelligentes Prozessmanagement sind vorhanden. Der Engpass liegt nicht im Markt, sondern in der eigenen Organisation. Unternehmen, die 2026 erfolgreich sein wollen, müssen weniger über Tools sprechen – und mehr über Reifegrad, Zielbild und Governance.
Der erste Schritt ist nicht Automatisierung.
Der erste Schritt ist Verstehen, wo man steht.
Quellen & Studien
Künstliche Intelligenz & Automatisierung
- McKinsey & Company (2025): The State of AI: Global Survey 2025
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai - Deloitte (2023): State of AI in the Enterprise
https://www2.deloitte.com/global/en/pages/consulting/articles/state-of-ai-in-the-enterprise.html - BCG (2023): AI at Scale
https://www.bcg.com/publications/2023/how-companies-can-scale-ai
Prozessmanagement & BPM
- Gartner (2023): BPM Maturity Model & Hyperautomation Research
https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/business-process-management-bpm - BPTrends (2020): State of Business Process Management
https://www.bptrends.com/bptrends-survey-results/ - ZHAW & BOC Group (2025): BPM-Studie 2025
https://www.boc-group.com/de/news/bpm-studie-2025-zeigt-unternehmen-priorisieren-effizienz-ki-adoption-steht-erst-am-anfang/
Prozessexzellenz & Transformation
- GBTEC (2025): Globaler Prozessexzellenz- und KI-Report 2025
https://www.gbtec.com/de/whitepaper/globaler-prozessexzellenz-und-ki-report-2025/ - EY (2023): AI & Automation Survey
https://www.ey.com/en_gl/ai