# Prozesswissen eines Konzerns mit KI durchsuchbar und steuerbar gemacht > Wie ein großer Dienstleister sein Prozesswissen mit KI durchsuchbar und steuerbar machte: Governance, Kontrollschritte, Nutzung im Team, Zielarchitektur. Quelle: https://jeffrey-boehm.de/de/work/enterprise-digital-transformation/. Sprache: de. Stand: 2024-06-01. - Rolle: Technischer Lead und unabhängiger Berater - Jahr: 2024–laufend - Technologien: Knowledge Management, KI, Event-Driven Architecture, Governance ## Die Herausforderung Umfangreiches Prozesswissen, verteilt über Abteilungen, Formate und Ablagen, teils veraltet, ohne technische Verantwortung für das Ganze; wer ein Verfahren suchte, fragte Kollegen statt das System. ## Meine Rolle Technischer Lead und unabhängiger Berater von der Wissenslandkarte bis zum Produktivbetrieb; technische Governance über Abteilungen hinweg und ereignisgesteuerte Zielarchitektur. ## Das Ergebnis KI-gestütztes Wissenssystem in Produktion und im Alltag genutzt, Prozessdokumentation durchsuchbar und pflegbar, Governance-Struktur gelebt, Plattform-Roadmap in Arbeit. *Große Dienstleistungsorganisation, seit 2024. Rolle: Technischer Lead und unabhängiger Berater. Der Auftraggeber wird nicht genannt.* ### Ausgangslage Eine große Dienstleistungsorganisation dokumentiert ihre Betriebsprozesse seit Jahren, verteilt über Abteilungen, in unterschiedlichen Formaten und Ablagen. Das Prozesswissen war umfangreich, aber nicht nutzbar: Wer ein Verfahren suchte, fragte Kollegen statt das System. Dokumente waren teils veraltet, Zuständigkeiten unklar, und niemand hatte die technische Verantwortung für das Ganze. Der Bestand umfasste über 1.000 Prozessdokumente, gepflegt von vielen Händen ohne gemeinsame Regeln. Der Auslöser war kein KI-Projekt. Es war die Erkenntnis, dass die Organisation ihr eigenes Wissen nicht finden konnte und jede Automatisierung daran scheitern würde. ### Herausforderung Institutionelles Wissen in der Praxis nutzbar machen. Das hieß dreierlei: Die Dokumentation so strukturieren, dass sie auffindbar, pflegbar und handlungsleitend wird. Eine technische Governance einführen, die die Organisation bislang nicht kannte, ohne die Fachbereiche zu entmündigen. Und KI so einsetzen, dass sie in einer Umgebung mit hohen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit vertretbar bleibt. ### Meine Rolle Technischer Lead und unabhängiger Berater über Abteilungsgrenzen hinweg. Ich habe das Vorhaben von der Wissenslandkarte bis zum Produktivbetrieb verantwortet und parallel eine ereignisgesteuerte Zielarchitektur als Grundlage für die weitere Plattformentwicklung entworfen. ### Lösung: Wissen strukturieren, dann KI **Wissenslandkarte zuerst.** Vor jeder Technologieentscheidung stand die Aufnahme: Welche Prozesse gibt es, wo liegen sie, wer pflegt sie, welche sind veraltet, welche widersprechen sich. Erst diese Karte machte sichtbar, dass das Problem nicht die Suche war, sondern die fehlende Struktur. **Ein Format, ein Ort, klare Metadaten.** Die Prozessdokumente wurden in eine einheitliche Struktur mit Metadaten überführt: Zuständigkeit, Gültigkeit, Version, Bezug zu Systemen und Rollen. Was veraltet war, wurde markiert oder archiviert, nicht stillschweigend gelöscht. **KI-gestützte Suche und Pflege.** Auf dieser Basis entstand ein KI-gestütztes Wissenssystem, das Prozesse in natürlicher Sprache auffindbar macht und Antworten mit Quelle ausgibt. Jede Antwort verweist auf das Dokument, aus dem sie stammt. Das System schlägt außerdem Pflegebedarf vor, etwa wenn zwei Prozesse einander widersprechen oder ein Dokument seine Gültigkeit überschritten hat. **Kontrollschritte statt Vertrauen.** Kein KI-Ergebnis ist im System ohne benannte Prüfung wirksam. Antworten tragen die Quelle, Änderungsvorschläge gehen an die zuständige Rolle, Freigaben bleiben bei Menschen. Die Regeln dafür stehen im Governance-Rahmen, nicht in der Software allein. **Technische Governance über Abteilungen.** Erstmals gab es eine technische Verantwortung für das Prozesswissen als Ganzes: Rollen, Freigabewege, Pflegezyklen, Regeln für neue Dokumente. Architekturentscheidungen wurden auf mehreren Stakeholder-Ebenen moderiert, von den Fachbereichen bis zur Leitung. **Zielarchitektur.** Parallel habe ich eine [ereignisgesteuerte Zielarchitektur](https://jeffrey-boehm.de/de/services/technical-consulting/) entworfen, damit das Wissenssystem und die künftige Plattform dieselbe Grundlage nutzen: Fachsysteme sprechen über Ereignisse miteinander, statt über Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen. ### Ergebnis Das KI-gestützte Wissenssystem läuft in Produktion und wird im Alltag genutzt. Die Prozessdokumentation ist durchsuchbar, pflegbar und mit Verantwortlichkeiten hinterlegt. Eine technische Governance-Struktur besteht und wird gelebt. Die Architektur- und Plattformempfehlung ist übergeben, die Umsetzungs-Roadmap in Arbeit. Was sich verändert hat: - Der gesamte Prozessbestand ist über eine Suche in natürlicher Sprache erreichbar. - Mitarbeitende aus mehreren Abteilungen nutzen das System regelmäßig. - Eine Prozessfrage wird mit Quelle beantwortet, statt über Kollegen und Ablagen gesucht zu werden. - Veraltete und widersprüchliche Dokumente werden erkannt und den Zuständigen vorgelegt. - Jede Antwort und jeder Änderungsvorschlag durchläuft einen benannten Kontrollschritt. ### Was übertragbar ist Die Reihenfolge. Wissenslandkarte, Struktur und Metadaten, dann erst KI. Organisationen, die die Reihenfolge umkehren, bekommen eine Suche über Unordnung. Die Kontrollschritte sind der zweite übertragbare Teil: Sie machen KI in Umgebungen mit [Aufsicht](https://jeffrey-boehm.de/de/oepnv/), Revision oder Datenschutz erst vertretbar. Und die technische Governance ist der dritte: Wissen braucht einen Verantwortlichen, sonst veraltet es wieder. Wie ich das als Leistung anbiete, steht unter [KI-Integration und Wissensmanagement](https://jeffrey-boehm.de/de/services/ai-integration/). ### Einstieg Wenn Ihr Prozess-, Tarif- oder Produktwissen heute in Köpfen, Ordnern und Altsystemen liegt: Die KI-Potenzialanalyse zeigt in drei bis fünf Personentagen schriftlich, wo ein Wissenssystem bei Ihnen trägt, was Datenlage und Systemlandschaft zulassen und wer die Verantwortung trägt. ## In 3 bis 5 Personentagen wissen, wo KI bei Ihnen wirkt Die KI-Potenzialanalyse ist der Einstieg: Wissenslandkarte, bewertete Anwendungsfälle, Governance-Rahmen, Integrationsskizze und Roadmap als schriftliche Entscheidungsvorlage. Festpreis nach einem Vorgespräch von 30 Minuten. [KI-Potenzialanalyse anfragen](https://jeffrey-boehm.de/de/ki-potenzialanalyse/) --- Anbieter: Jeffrey Böhm, Düsseldorf, Deutschland. Kontakt: hello@jeffrey-boehm.de. 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