01.07.2025

Warum viele Automatisierungsprojekte immer noch scheitern

Warum viele Automatisierungsprojekte immer noch scheitern

Warum viele Automatisierungsprojekte immer noch scheitern

Prozessautomatisierung ist nicht neu – es gibt sie tatsächlich schon lange. Aber die Art, wie wir sie heute umsetzen und was wir damit erreichen können, hat sich jedoch grundlegend verändert. Deshalb lohnt es sich, einen Blick auf die Entwicklung der Automatisierung zurückzuwerfen – und zu beleuchten, wie sie heute tatsächlich zum Erfolg führen kann.

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen hat mehrere Evolutionsstufen durchlaufen. Jede hatte ihre Berechtigung – und ihre Grenzen. Ein Überblick über drei Jahrzehnte und warum wir jetzt an einem entscheidenden Punkt im Zeitalter der KI stehen.

Prozessautomatisierung ist nicht neu – es gibt sie tatsächlich schon lange. Aber die Art, wie wir sie heute umsetzen und was wir damit erreichen können, hat sich jedoch grundlegend verändert. Deshalb lohnt es sich, einen Blick auf die Entwicklung der Automatisierung zurückzuwerfen – und zu beleuchten, wie sie heute tatsächlich zum Erfolg führen kann.

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen hat mehrere Evolutionsstufen durchlaufen. Jede hatte ihre Berechtigung – und ihre Grenzen. Ein Überblick über drei Jahrzehnte und warum wir jetzt an einem entscheidenden Punkt im Zeitalter der KI stehen.

Prozessautomatisierung ist nicht neu – es gibt sie tatsächlich schon lange. Aber die Art, wie wir sie heute umsetzen und was wir damit erreichen können, hat sich jedoch grundlegend verändert. Deshalb lohnt es sich, einen Blick auf die Entwicklung der Automatisierung zurückzuwerfen – und zu beleuchten, wie sie heute tatsächlich zum Erfolg führen kann.

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen hat mehrere Evolutionsstufen durchlaufen. Jede hatte ihre Berechtigung – und ihre Grenzen. Ein Überblick über drei Jahrzehnte und warum wir jetzt an einem entscheidenden Punkt im Zeitalter der KI stehen.

Phase 1: Dokumentation als Lösung

Phase 1: Dokumentation als Lösung

Phase 1: Dokumentation als Lösung

Der erste Schritt war immer die Dokumentation: Prozesse aufschreiben, strukturieren, in Handbüchern festhalten. Das Ziel: Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

Das Problem: Dokumentation allein ändert nichts. Prozesse leben weiterhin ihr eigenes Leben. Die aufwendig erstellten Handbücher verstauben in Regalen oder digitalen Ordnern.

Learning aus Phase 1: Wissen zu dokumentieren ist wichtig, aber nicht genug.

Der erste Schritt war immer die Dokumentation: Prozesse aufschreiben, strukturieren, in Handbüchern festhalten. Das Ziel: Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

Das Problem: Dokumentation allein ändert nichts. Prozesse leben weiterhin ihr eigenes Leben. Die aufwendig erstellten Handbücher verstauben in Regalen oder digitalen Ordnern.

Learning aus Phase 1: Wissen zu dokumentieren ist wichtig, aber nicht genug.

Der erste Schritt war immer die Dokumentation: Prozesse aufschreiben, strukturieren, in Handbüchern festhalten. Das Ziel: Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

Das Problem: Dokumentation allein ändert nichts. Prozesse leben weiterhin ihr eigenes Leben. Die aufwendig erstellten Handbücher verstauben in Regalen oder digitalen Ordnern.

Learning aus Phase 1: Wissen zu dokumentieren ist wichtig, aber nicht genug.

Phase 2: Systemintegration

Phase 2: Systemintegration

Phase 2: Systemintegration

Die nächste Stufe: System sollten miteinander kommunizieren – zum Beispiel, dass CRM-Daten automatisch ins ERP-System übertragen werden oder Rechnungsinformationen direkt an die Buchhaltung gesendet werden. Das Versprechen: Schluss mit manueller Doppelerfassung.

Funktionierte auch – solange alle Systeme stabil blieben. Bei Updates, Änderungen oder neuen Anforderungen brachen jedoch regelmäßig die Schnittstellen zusammen. Das Ergebnis: Datensilos und die damit verbundenen Probleme – erneut führte dies zu inkonsistenten Daten, Doppelerfassung und manueller Arbeit.

Learning aus Phase 2: Systemintegration ist wertvoll und sinnvoll, aber in der Praxis fragil.

Die nächste Stufe: System sollten miteinander kommunizieren – zum Beispiel, dass CRM-Daten automatisch ins ERP-System übertragen werden oder Rechnungsinformationen direkt an die Buchhaltung gesendet werden. Das Versprechen: Schluss mit manueller Doppelerfassung.

Funktionierte auch – solange alle Systeme stabil blieben. Bei Updates, Änderungen oder neuen Anforderungen brachen jedoch regelmäßig die Schnittstellen zusammen. Das Ergebnis: Datensilos und die damit verbundenen Probleme – erneut führte dies zu inkonsistenten Daten, Doppelerfassung und manueller Arbeit.

Learning aus Phase 2: Systemintegration ist wertvoll und sinnvoll, aber in der Praxis fragil.

Die nächste Stufe: System sollten miteinander kommunizieren – zum Beispiel, dass CRM-Daten automatisch ins ERP-System übertragen werden oder Rechnungsinformationen direkt an die Buchhaltung gesendet werden. Das Versprechen: Schluss mit manueller Doppelerfassung.

Funktionierte auch – solange alle Systeme stabil blieben. Bei Updates, Änderungen oder neuen Anforderungen brachen jedoch regelmäßig die Schnittstellen zusammen. Das Ergebnis: Datensilos und die damit verbundenen Probleme – erneut führte dies zu inkonsistenten Daten, Doppelerfassung und manueller Arbeit.

Learning aus Phase 2: Systemintegration ist wertvoll und sinnvoll, aber in der Praxis fragil.

Phase 3: Workflow-Automatisierung

Phase 3: Workflow-Automatisierung

Phase 3: Workflow-Automatisierung

Business Process Automation wurde ab 2010 erwachsen. Ganze Workflows konnten nun automatisiert werden – von Anfragen über die Verarbeitung bis hin zur Rechnungsstellung. Endlich End-to-End Prozesse!

Dies funktionierte gut für Standardfälle. BeiAusnahmen oder unvorhergesehenen Ereignissen stießen starre Workflows schnell an ihre Grenzen.

Learnings aus Phase 3: Lineare Automatisierung deckt nicht alle Realitäten ab.

Business Process Automation wurde ab 2010 erwachsen. Ganze Workflows konnten nun automatisiert werden – von Anfragen über die Verarbeitung bis hin zur Rechnungsstellung. Endlich End-to-End Prozesse!

Dies funktionierte gut für Standardfälle. BeiAusnahmen oder unvorhergesehenen Ereignissen stießen starre Workflows schnell an ihre Grenzen.

Learnings aus Phase 3: Lineare Automatisierung deckt nicht alle Realitäten ab.

Business Process Automation wurde ab 2010 erwachsen. Ganze Workflows konnten nun automatisiert werden – von Anfragen über die Verarbeitung bis hin zur Rechnungsstellung. Endlich End-to-End Prozesse!

Dies funktionierte gut für Standardfälle. BeiAusnahmen oder unvorhergesehenen Ereignissen stießen starre Workflows schnell an ihre Grenzen.

Learnings aus Phase 3: Lineare Automatisierung deckt nicht alle Realitäten ab.

Phase 4: RPA – Software-Roboter

Phase 4: RPA – Software-Roboter

Phase 4: RPA – Software-Roboter

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) versprach, menschliche Tätigkeiten 1:1 zu automatisieren. Software-Bots klickten sich durch die Anwendungen wie menschliche Nutzer.

Vorteil: Keine Systemänderungen nötig. Nachteil: Jede Änderung der Benutzeroberfläche konnte die Bots lahmlegen. RPA war effizient, aber unflexibel.

Learning aus Phase 4: Starre Automatisierung hat ihre Grenzen.

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) versprach, menschliche Tätigkeiten 1:1 zu automatisieren. Software-Bots klickten sich durch die Anwendungen wie menschliche Nutzer.

Vorteil: Keine Systemänderungen nötig. Nachteil: Jede Änderung der Benutzeroberfläche konnte die Bots lahmlegen. RPA war effizient, aber unflexibel.

Learning aus Phase 4: Starre Automatisierung hat ihre Grenzen.

Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) versprach, menschliche Tätigkeiten 1:1 zu automatisieren. Software-Bots klickten sich durch die Anwendungen wie menschliche Nutzer.

Vorteil: Keine Systemänderungen nötig. Nachteil: Jede Änderung der Benutzeroberfläche konnte die Bots lahmlegen. RPA war effizient, aber unflexibel.

Learning aus Phase 4: Starre Automatisierung hat ihre Grenzen.

Phase 5: Hyperautomatisierung

Phase 5: Hyperautomatisierung

Phase 5: Hyperautomatisierung

Als RPA seine Grenzen erreichte, entstand der Trend der Hyperautomatisierung: die Kombination von BPM, RPA und kognitiven Technologien wie Machine Learning (ML) oder Natural Language Processing (NLP), um nicht nur einfache Aufgaben, sondern auch unstrukturierte Daten und komplexere Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Das ebnete den Weg für das, was wir heute als intelligente Automatisierung bezeichnen: Systeme, die datenbasiert Entscheidungen treffen, lernen und ihre eigenen Regeln dynamisch anpassen können.

Als RPA seine Grenzen erreichte, entstand der Trend der Hyperautomatisierung: die Kombination von BPM, RPA und kognitiven Technologien wie Machine Learning (ML) oder Natural Language Processing (NLP), um nicht nur einfache Aufgaben, sondern auch unstrukturierte Daten und komplexere Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Das ebnete den Weg für das, was wir heute als intelligente Automatisierung bezeichnen: Systeme, die datenbasiert Entscheidungen treffen, lernen und ihre eigenen Regeln dynamisch anpassen können.

Als RPA seine Grenzen erreichte, entstand der Trend der Hyperautomatisierung: die Kombination von BPM, RPA und kognitiven Technologien wie Machine Learning (ML) oder Natural Language Processing (NLP), um nicht nur einfache Aufgaben, sondern auch unstrukturierte Daten und komplexere Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Das ebnete den Weg für das, was wir heute als intelligente Automatisierung bezeichnen: Systeme, die datenbasiert Entscheidungen treffen, lernen und ihre eigenen Regeln dynamisch anpassen können.

Die Neue Ära: KI-Agenten-Orchestrierung

Die Neue Ära: KI-Agenten-Orchestrierung

Die Neue Ära: KI-Agenten-Orchestrierung

Mit den rasanten Fortschritten in der generativen KI und den großen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4o und deren Integration in Unternehmenssoftware betreten wir nun ein völlig neues Kapitel: KI-Agenten-Orchestrierung.

Was bedeutet das? Statt nur vordefinierte Workflows abzuarbeiten oder einzelne Aufgaben mit RPA-Robotern zu automatisieren, übernehmen autonome KI-Agenten nun unabhängig Aufgaben, sammeln Informationen, treffen Entscheidungen und arbeiten mit anderen Agenten zusammen. Diese Agenten können dynamisch je nach Kontext generiert, angepasst und orchestriert werden, was es ihnen ermöglicht, selbst unvorhersehbare Anforderungen flexibel zu bewältigen.

Mit den rasanten Fortschritten in der generativen KI und den großen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4o und deren Integration in Unternehmenssoftware betreten wir nun ein völlig neues Kapitel: KI-Agenten-Orchestrierung.

Was bedeutet das? Statt nur vordefinierte Workflows abzuarbeiten oder einzelne Aufgaben mit RPA-Robotern zu automatisieren, übernehmen autonome KI-Agenten nun unabhängig Aufgaben, sammeln Informationen, treffen Entscheidungen und arbeiten mit anderen Agenten zusammen. Diese Agenten können dynamisch je nach Kontext generiert, angepasst und orchestriert werden, was es ihnen ermöglicht, selbst unvorhersehbare Anforderungen flexibel zu bewältigen.

Mit den rasanten Fortschritten in der generativen KI und den großen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4o und deren Integration in Unternehmenssoftware betreten wir nun ein völlig neues Kapitel: KI-Agenten-Orchestrierung.

Was bedeutet das? Statt nur vordefinierte Workflows abzuarbeiten oder einzelne Aufgaben mit RPA-Robotern zu automatisieren, übernehmen autonome KI-Agenten nun unabhängig Aufgaben, sammeln Informationen, treffen Entscheidungen und arbeiten mit anderen Agenten zusammen. Diese Agenten können dynamisch je nach Kontext generiert, angepasst und orchestriert werden, was es ihnen ermöglicht, selbst unvorhersehbare Anforderungen flexibel zu bewältigen.

Vier Gründe, warum viele immer noch scheitern

Vier Gründe, warum viele immer noch scheitern

Vier Gründe, warum viele immer noch scheitern

Das ist die Theorie – aber die Realität ist schockierend: Trotz 30 Jahren Erfahrung scheitern weltweit rund die Hälfte aller KI- oder Automatisierungsprojekte weiterhin. Die häufigsten Gründe sind:

  1. Tool-Fokussierung: Der Glaube, die richtige Software löse automatisch alle Probleme. Ohne ein klares Verständnis der eigenen Prozesse ist selbst die beste Technologie ineffektiv.

  2. Überkomplexe Konzeptionierung: Monatelange Planungsphase für perfekte Lösungen, die bei der Implementierung an der Realität scheitern.

  3. Silo-Denken: Jede Abteilung automatisiert für sich, ohne Rücksicht auf übergreifende Prozesse.

  4. Fehlendes Change Management: Mitarbeiter werden während der Transformation nicht berücksichtigt.

Das ist die Theorie – aber die Realität ist schockierend: Trotz 30 Jahren Erfahrung scheitern weltweit rund die Hälfte aller KI- oder Automatisierungsprojekte weiterhin. Die häufigsten Gründe sind:

  1. Tool-Fokussierung: Der Glaube, die richtige Software löse automatisch alle Probleme. Ohne ein klares Verständnis der eigenen Prozesse ist selbst die beste Technologie ineffektiv.

  2. Überkomplexe Konzeptionierung: Monatelange Planungsphase für perfekte Lösungen, die bei der Implementierung an der Realität scheitern.

  3. Silo-Denken: Jede Abteilung automatisiert für sich, ohne Rücksicht auf übergreifende Prozesse.

  4. Fehlendes Change Management: Mitarbeiter werden während der Transformation nicht berücksichtigt.

Das ist die Theorie – aber die Realität ist schockierend: Trotz 30 Jahren Erfahrung scheitern weltweit rund die Hälfte aller KI- oder Automatisierungsprojekte weiterhin. Die häufigsten Gründe sind:

  1. Tool-Fokussierung: Der Glaube, die richtige Software löse automatisch alle Probleme. Ohne ein klares Verständnis der eigenen Prozesse ist selbst die beste Technologie ineffektiv.

  2. Überkomplexe Konzeptionierung: Monatelange Planungsphase für perfekte Lösungen, die bei der Implementierung an der Realität scheitern.

  3. Silo-Denken: Jede Abteilung automatisiert für sich, ohne Rücksicht auf übergreifende Prozesse.

  4. Fehlendes Change Management: Mitarbeiter werden während der Transformation nicht berücksichtigt.

Die Lösung: Intelligente Orchestrierung vs. Automatisierung

Die Lösung: Intelligente Orchestrierung vs. Automatisierung

Die Lösung: Intelligente Orchestrierung vs. Automatisierung


Die vier Säulen moderner Prozessorchestrierung

Die vier Säulen moderner Prozessorchestrierung

Die vier Säulen moderner Prozessorchestrierung


Was das für Dein Unternehmen bedeutet

Was das für Dein Unternehmen bedeutet

Was das für Dein Unternehmen bedeutet

Die gute Nachricht: Du müsst nicht alle Evolutionsstufen durchlaufen. Mit der richtigen Plattform kannst Du direkt zur intelligenten Orchestrierung wechseln.

Es bleibt jedoch wichtig, aus vergangenen Fehlern zu lernen: Nicht das perfekte Tool suchen, sondern nach der richtigen Integration. Vermeide monatelange Planungen – starte schnell und optimiere iterativ. Nicht in Silos denken, sondern End-to-End Prozesse gestalten.

Die Technologie ist bereit. KI-Agenten sind verfügbar und einsatzbereit. Jetzt geht es um die intelligente Implementierung.

Die gute Nachricht: Du müsst nicht alle Evolutionsstufen durchlaufen. Mit der richtigen Plattform kannst Du direkt zur intelligenten Orchestrierung wechseln.

Es bleibt jedoch wichtig, aus vergangenen Fehlern zu lernen: Nicht das perfekte Tool suchen, sondern nach der richtigen Integration. Vermeide monatelange Planungen – starte schnell und optimiere iterativ. Nicht in Silos denken, sondern End-to-End Prozesse gestalten.

Die Technologie ist bereit. KI-Agenten sind verfügbar und einsatzbereit. Jetzt geht es um die intelligente Implementierung.

Die gute Nachricht: Du müsst nicht alle Evolutionsstufen durchlaufen. Mit der richtigen Plattform kannst Du direkt zur intelligenten Orchestrierung wechseln.

Es bleibt jedoch wichtig, aus vergangenen Fehlern zu lernen: Nicht das perfekte Tool suchen, sondern nach der richtigen Integration. Vermeide monatelange Planungen – starte schnell und optimiere iterativ. Nicht in Silos denken, sondern End-to-End Prozesse gestalten.

Die Technologie ist bereit. KI-Agenten sind verfügbar und einsatzbereit. Jetzt geht es um die intelligente Implementierung.

Fazit: Intelligente Orchestrierung als Wettbewerbsvorteil

Fazit: Intelligente Orchestrierung als Wettbewerbsvorteil

Fazit: Intelligente Orchestrierung als Wettbewerbsvorteil

Nach drei Jahrzehnten sind wir dort angekommen, wo Prozessautomatisierung ihr volles Potenzial ausschöpfen kann: intelligent, flexibel und lernfähig. Die Werkzeuge sind da, und die Erfahrungen gemacht.

Unternehmen, die jetzt auf intelligente Orchestrierung setzen, verschaffen sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Die Frage ist nicht, ob diese Entwicklung kommt – sondern wie schnell Du sie für Dich und Dein Unternehmen nutzt.

Interessiert an den praktischen Möglichkeiten für Dein Unternehmen? In einer Demo zeigen wir konkrete Beispiele erfolgreicher KI-Orchestrierung und wie Du sie in Deinem Unternehmen umsetzen kannst. Jetzt Termin vereinbaren.

Nach drei Jahrzehnten sind wir dort angekommen, wo Prozessautomatisierung ihr volles Potenzial ausschöpfen kann: intelligent, flexibel und lernfähig. Die Werkzeuge sind da, und die Erfahrungen gemacht.

Unternehmen, die jetzt auf intelligente Orchestrierung setzen, verschaffen sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Die Frage ist nicht, ob diese Entwicklung kommt – sondern wie schnell Du sie für Dich und Dein Unternehmen nutzt.

Interessiert an den praktischen Möglichkeiten für Dein Unternehmen? In einer Demo zeigen wir konkrete Beispiele erfolgreicher KI-Orchestrierung und wie Du sie in Deinem Unternehmen umsetzen kannst. Jetzt Termin vereinbaren.

Nach drei Jahrzehnten sind wir dort angekommen, wo Prozessautomatisierung ihr volles Potenzial ausschöpfen kann: intelligent, flexibel und lernfähig. Die Werkzeuge sind da, und die Erfahrungen gemacht.

Unternehmen, die jetzt auf intelligente Orchestrierung setzen, verschaffen sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Die Frage ist nicht, ob diese Entwicklung kommt – sondern wie schnell Du sie für Dich und Dein Unternehmen nutzt.

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