Digitale Transformation: Definition und Vorteile

Was ist digitale Transformation? Definition, Vorteile und Strategie

Digitale Transformation beschreibt, wie Unternehmen digitale Technologien einsetzen, um ihre Abläufe zu verändern und neuen Mehrwert zu schaffen. Dazu gehören etwa die Neugestaltung von Prozessen, Dienstleistungen, Geschäftsmodellen oder der Zusammenarbeit. Der Wandel kann bei einem einzelnen Workflow ansetzen oder die Art verändern, wie ein Unternehmen seine Märkte bedient.

Drei verwandte Begriffe helfen dabei, den Umfang der digitalen Transformation einzuordnen:

• Digitalisierung analoger Informationen überführt diese in ein digitales Format, zum Beispiel durch das Scannen eines Papierdokuments.
• Digitale Optimierung nutzt digitale Informationen und Technologien, um einen bestehenden Prozess zu verbessern.
• Digitale Transformation setzt digitale Möglichkeiten im Rahmen umfassenderer Veränderungen ein, die die Arbeitsweise und Wertschöpfung einer Organisation betreffen.

Digitale Transformation ist weder die Anschaffung einer einzelnen Technologie noch ein einmaliges Projekt. Sie ist ein fortlaufendes Veränderungsprogramm, das klare Ziele, fundierte Entscheidungen und einen Blick darauf erfordert, wie die Arbeit tatsächlich abläuft.

Eine fundierte Strategie stützt sich auf Belege aus dem laufenden Betrieb. Process Mining hilft Ihnen dabei, den tatsächlichen Arbeitsablauf mit den Erwartungen daran zu vergleichen. Für einen Prozess, den Sie nicht verstehen, lässt sich kein tragfähiger Plan erstellen. Erfahren Sie mehr über Process Mining.

Warum ist digitale Transformation wichtig?

Kundenerwartungen, Vorschriften, Wettbewerb und Technologie verändern sich ständig. Mit digitaler Transformation können Organisationen darauf reagieren, indem sie ihre Dienstleistungen, Entscheidungsprozesse und Abläufe anpassen.

Es geht nicht darum, Technologie um ihrer selbst willen einzuführen. Eine Transformationsinitiative sollte einen konkreten geschäftlichen Bedarf adressieren, etwa Verzögerungen zu verringern, den Service zu verbessern, Mitarbeitende zu unterstützen oder Informationen leichter nutzbar zu machen. Klare Ziele helfen Ihnen zu entscheiden, was geändert werden soll und woran sich der Erfolg messen lässt.

Welche Vorteile bietet die digitale Transformation?

Die Vorteile hängen davon ab, was Sie verändern und wie gut der neue Ansatz zur Arbeit passt. Häufige Ziele sind:

• Effizientere Abläufe: Vermeiden Sie unnötige Schritte, Übergaben, Verzögerungen und Nacharbeit.
• Fundiertere Entscheidungen: Stellen Sie Teams zeitnah Informationen zu Leistung und betrieblichen Problemen bereit.
• Besseres Kundenerlebnis: Machen Sie Dienstleistungen leichter zugänglich und bearbeiten Sie Kundenanliegen einheitlicher.
• Geringere Betriebskosten: Verringern Sie Verschwendung und manuellen Aufwand, sofern Prozess und Technologie dies unterstützen.
• Mehr Anpassungsfähigkeit: Passen Sie Prozesse an veränderte Kundenbedürfnisse, Vorschriften oder geschäftliche Prioritäten an.
• Bessere Arbeitsbedingungen für Mitarbeitende: Sorgen Sie für klarere Prozesse und Werkzeuge, die Mitarbeitende bei ihrer Arbeit unterstützen.
• Skalierbare Abläufe: Setzen Sie digitale Möglichkeiten ein, um Wachstum zu unterstützen, ohne sich bei jedem Schritt auf dieselbe manuelle Vorgehensweise zu verlassen.

Das sind mögliche Ergebnisse, keine Selbstläufer. Sie benötigen eine Ausgangsbasis und Kennzahlen, die den Zusammenhang zwischen der Arbeit und den Geschäftszielen abbilden.

Welche Kosten entstehen, wenn Sie nichts ändern?

Auch der Verzicht auf Veränderungen hat Folgen. Manuelle Arbeit kann weiterhin Zeit beanspruchen, veraltete Systeme können Anpassungen erschweren und uneinheitliche Prozesse zu Verzögerungen oder Serviceproblemen führen. Wenn sich Kundenerwartungen oder Vorschriften ändern, kann eine langsame Reaktion Ihre Organisation ins Hintertreffen bringen.

Die Kosten erscheinen möglicherweise nicht als einzelner Posten im Budget. Sie können sich in der Zeit zeigen, die für Fehlerkorrekturen anfällt, in nicht skalierbarer Arbeit, verfehlten Servicezielen oder Entscheidungen ohne verlässliche Betriebsdaten. Eine Ausgangsbasis hilft Ihnen, die wichtigsten Probleme zu ermitteln und zu beurteilen, ob sich eine geplante Änderung lohnt.

Welche Technologien unterstützen die digitale Transformation?

Digitale Transformation kann viele Technologien umfassen. Welche Kombination passt, hängt davon ab, welches Problem Sie lösen möchten. Häufige Beispiele sind:

Wählen Sie Technologien passend zu einem geschäftlichen Bedarf, nicht umgekehrt. Process Mining zeigt, wo Verzögerungen auftreten. Mit der Prozessmodellierung können Sie eine geplante Veränderung dokumentieren, und eine Simulation hilft beim Vergleich von Szenarien. Die Methoden beantworten unterschiedliche Fragen und ergänzen einander. Erfahren Sie, wie Prozessmodellierung und Process Mining zusammenspielen.

Welcher Fünf-Phasen-Rahmen eignet sich für die digitale Transformation?

Ein praxisnaher Rahmen führt vom Verständnis des Ist-Zustands über die Auswahl und Gestaltung bis zur Bewertung von Änderungen. Jede Phase sollte ein konkretes Ergebnis liefern, das als Grundlage für die nächste Entscheidung dient.

1. Entdecken, wie die Arbeit tatsächlich abläuft

Betrachten Sie zunächst den tatsächlichen Prozess, nicht nur die dokumentierte Version. Interviews und Workshops zeigen, wie Mitarbeitende den Ablauf erwarten. Sie erfassen jedoch möglicherweise nicht alle Varianten, Verzögerungen oder Schleifen, in denen Arbeitsschritte wiederholt werden.

Process Mining analysiert Event-Daten aus Systemen wie ERP, CRM oder Helpdesk-Plattformen und zeigt die Reihenfolge sowie den Zeitpunkt der Prozessaktivitäten. Die Ergebnisse hängen davon ab, welche Daten verfügbar sind und wie sie aufbereitet wurden. Klären Sie mit Prozesskundigen, was die Daten tatsächlich abbilden.

Stellen Sie zum Beispiel folgende Fragen:

• Wo kommt die Arbeit ins Stocken?
• Welche Wege nehmen die Cases durch den Prozess?
• Wie oft kehrt die Arbeit zu einem früheren Schritt zurück?
• Wo weicht die tatsächliche Praxis vom dokumentierten Prozess ab?

Ziel ist nicht, jede Abweichung als Problem einzustufen. Stellen Sie zunächst fest, was geschieht, wie häufig es vorkommt und unter welchen Umständen. Praktische Hinweise zu den benötigten Daten finden Sie in der Dokumentation zu Process-Mining-Daten.

Ergebnis der Phase: eine Ist-Baseline, die den Prozess anhand von Belegen beschreibt und relevante Varianten sowie Leistungskennzahlen umfasst.

2. Chancen mit dem größten Wirkungspotenzial priorisieren

Sobald eine Baseline vorliegt, entscheiden Sie, welche Probleme zuerst angegangen werden sollen. Eine lange Liste möglicher Verbesserungen ist noch keine Strategie. Vergleichen Sie die Chancen nach ihrer voraussichtlichen geschäftlichen Wirkung, Umsetzbarkeit, Risiken und Übereinstimmung mit Ihren Zielen.

Hilfreiche Fragen sind:

• Welche Engpässe betreffen die meisten Cases oder Kunden?
• Welche Verzögerungen oder Nacharbeiten verursachen den größten betrieblichen Aufwand?
• Welche Probleme bergen Compliance- oder Servicerisiken?
• Welche Daten, Mitarbeitenden und Systeme wären für eine Änderung erforderlich?
• Lässt sich messen, ob die Änderung wirkt?

Mit Prozess-Dashboards und KPIs können Sie die Leistung nach Zeitraum, Abteilung, Case-Typ oder anderen relevanten Dimensionen untersuchen. Bevor Sie Ressourcen binden, können Sie den Prozess außerdem strukturiert analysieren.

Ergebnis der Phase: eine priorisierte Auswahlliste von Chancen, jeweils mit Belegen, erwarteten Ergebnissen und einer Möglichkeit, den Fortschritt zu messen.

3. Den Sollprozess gestalten

Wenn die Prioritäten feststehen, gestalten Sie den gewünschten Prozess. Beziehen Sie die Mitarbeitenden ein, die die Arbeit ausführen und steuern, ebenso wie die Teams für Systeme, Daten und Kontrollen.

Ein Prozessmodell erleichtert die Diskussion geplanter Änderungen. Mit BPMN dokumentieren Sie Aktivitäten, Entscheidungen, Übergaben und Verantwortlichkeiten in einem einheitlichen visuellen Format. Machen Sie im Modell deutlich, was sich ändert und was gleich bleibt.

Ein sinnvoller Sollprozess sollte folgende Fragen beantworten:

• Welches Problem soll die Änderung lösen?
• Welche Rollen oder Systeme sind betroffen?
• Was geschieht, wenn ein Case nicht den erwarteten Weg nimmt?
• Welche Kontrollen oder Freigaben müssen bestehen bleiben?
• An welchen Kennzahlen erkennen Sie, ob der neue Entwurf funktioniert?

Ein Modell ist ein Entwurf, kein Beleg dafür, dass der Prozess wie vorgesehen funktioniert. Prüfen Sie es gemeinsam mit den Personen, die die Abläufe aus der Praxis kennen. Informieren Sie sich über BPMN-Modellierung und Prozessmapping.

Ergebnis der Phase: ein geprüfter Sollprozess, der den geplanten Ablauf beschreibt und Rollen, Entscheidungen sowie Ausnahmen klar darstellt.

4. Vor einer Investition simulieren

Vergleichen Sie mögliche Szenarien, bevor Sie eine größere Änderung umsetzen. Mit einer Prozesssimulation können Sie untersuchen, wie sich ein geplanter Entwurf auf Kennzahlen wie Zykluszeit, Durchsatz und Ressourceneinsatz auswirken könnte.

Eine Simulation garantiert keine künftige Leistung. Ihr Nutzen hängt von den Annahmen und Daten ab, auf denen das Modell beruht. Legen Sie diese Annahmen offen und verwenden Sie die Ergebnisse, um gezieltere Fragen zu stellen, statt eine Prognose als Versprechen zu verstehen.

Wenn Sie beispielsweise einen Freigabeschritt ändern möchten, vergleichen Sie Szenarien mit unterschiedlichen Annahmen zu Arbeitsaufkommen, Kapazität und Weiterleitung. Besprechen Sie, was die Ergebnisse nahelegen, was unklar bleibt und was Sie in einem Pilotprojekt prüfen müssten.

Erfahren Sie mehr über Prozesssimulation und die Dokumentation zur Was-wäre-wenn-Analyse.

Ergebnis der Phase: ein Szenarienvergleich, der die betrachteten Optionen, die verwendeten Annahmen und die erwarteten Auswirkungen auf relevante Kennzahlen festhält.

5. Umsetzen und überwachen

Ein Entwurf und eine Simulation verändern den Arbeitsalltag nicht von selbst. Für die Umsetzung müssen Verantwortlichkeiten, Mitteilungen, Systeme, Schulungen und die Einführung geklärt werden. Bestimmen Sie eine verantwortliche Person und vereinbaren Sie, wie Sie die Ergebnisse prüfen, bevor die Änderung in Kraft tritt.

Vergleichen Sie nach der Umsetzung die tatsächliche Leistung mit der Baseline und den Erwartungen aus der Planung. Untersuchen Sie Abweichungen. Möglicherweise hat sich der Prozess verändert, die Annahmen waren falsch oder die Daten erfassen nicht das Ergebnis, das Sie messen wollten.

Halten Sie den Verbesserungszyklus in Gang:

1. Setzen Sie die vereinbarte Änderung um.
2. Überwachen Sie den Prozess anhand relevanter Kennzahlen.
3. Vergleichen Sie die tatsächlichen Ergebnisse mit der Baseline und den erwarteten Resultaten.
4. Untersuchen Sie Abweichungen und entscheiden Sie, ob der Prozess angepasst werden muss.
5. Ermitteln Sie die nächste Chance, sobald die Belege dafür sprechen.

Anleitungen zur Umsetzung von Prozessverbesserungen und zur Überwachung eines Prozesses finden Sie in den verlinkten Leitfäden.

Ergebnis der Phase: ein Überwachungsplan mit Verantwortlichen, Baseline, KPIs, regelmäßigen Prüfterminen und einem Vorgehen für den Fall, dass sich die Ergebnisse ändern.

Warum scheitert die digitale Transformation?

Transformationsprogramme bleiben oft aus Gründen hinter den Erwartungen zurück, die wenig mit der Technologie selbst zu tun haben. Drei wiederkehrende Probleme erschweren es, die richtigen Maßnahmen auszuwählen, Fortschritte nachzuweisen oder eine Änderung dauerhaft umzusetzen.

Die Vorstellung vom Prozess entspricht nicht der Realität

Teams treffen Entscheidungen häufig auf Grundlage eines dokumentierten oder erinnerten Prozessablaufs. In der Praxis kann die Arbeit jedoch mehrere Wege nehmen, zusätzliche Übergaben umfassen oder zu früheren Schritten zurückkehren. Wenn Sie die falsche Prozessversion neu gestalten, löst die Änderung möglicherweise nicht das eigentliche Problem.

Was hilft: Vergleichen Sie die Dokumentation und Rückmeldungen von Beteiligten mit den betrieblichen Daten. Process Mining zeigt Muster in Event-Daten. Prozessverantwortliche und Teams an der Basis können erklären, wie diese Muster entstehen.

Es fehlt eine Baseline

Ein Transformationsvorhaben kann überzeugend klingen und sich dennoch schwer bewerten lassen. Ohne Ausgangspunkt können Sie nicht feststellen, ob sich Zykluszeit, Nacharbeit, Servicelevel oder Kosten nach einer Initiative verändert haben.

Was hilft: Legen Sie vor der Umsetzung eine Baseline fest. Wählen Sie Kennzahlen, die zum Geschäftsziel passen, prüfen Sie, ob die Daten dafür ausreichen, und vereinbaren Sie, wann Sie die Ergebnisse bewerten.

Nach dem Start fühlt sich niemand für das Ergebnis verantwortlich

Ein Projektteam führt möglicherweise einen neuen Prozess oder ein neues System ein und widmet sich danach anderen Aufgaben. Ohne verantwortliche Person und Prüfplan kann sich der Prozess verändern, und die Organisation verliert womöglich aus dem Blick, ob die Änderung wirkt.

Was hilft: Bestimmen Sie eine verantwortliche Prozessverantwortliche oder einen verantwortlichen Prozessverantwortlichen, legen Sie die zu prüfenden Kennzahlen fest und vereinbaren Sie regelmäßige Prüftermine. Klären Sie, wer über notwendige Anpassungen am Prozess entscheiden kann.

Weitere häufige Herausforderungen sind unklare Prioritäten, eine schlechte Datenqualität, Widerstand gegen Veränderungen und der Einsatz von Technologie, ohne den zugrunde liegenden Prozess anzupassen. Konzentrieren Sie sich auf ein klar umrissenes Geschäftsproblem, beziehen Sie betroffene Teams frühzeitig ein und berücksichtigen Sie die Datenqualität bei der Arbeit. Weitere typische Hindernisse beschreibt der Artikel Warum Transformationsprogramme ins Stocken geraten.

Wie unterscheidet sich die digitale Transformation je nach Branche?

Ziele und Rahmenbedingungen der digitalen Transformation hängen von der Branche und dem jeweiligen Prozess ab. Derselbe Rahmen kann in verschiedenen Branchen gelten, doch Kennzahlen, Systeme und Risiken unterscheiden sich.

• Fertigung und Lieferkette: Im Mittelpunkt stehen möglicherweise Produktionsabläufe, Instandhaltung, Beschaffung oder Auftragsabwicklung. Prozessdaten können Verzögerungen und Abweichungen in zusammenhängenden Abläufen sichtbar machen.
• Finanzdienstleistungen: Bei Onboarding, Schadensfällen und Compliance-Prozessen gibt es oft zahlreiche Prüfungen und Übergaben. Änderungen müssen Kundenservice, Kontrollanforderungen und regulatorische Pflichten berücksichtigen.
• Gesundheitswesen: Patientenpfade und Verwaltungsabläufe müssen Effizienz, Versorgungsqualität und Sicherheit miteinander vereinbaren. Die Prozessanalyse hilft Teams, Verzögerungen und Abweichungen zu untersuchen. Der klinische Kontext bleibt dabei unverzichtbar.
• Einzelhandel und E-Commerce: Auftragsabwicklung, Retouren und Kundenservice erfordern die Abstimmung verschiedener Kanäle und Abläufe. Ein Verständnis der tatsächlichen Customer Journey kann zeigen, an welchen Stellen der Service nicht funktioniert.
• Professionelle Dienstleistungen: Bei Projektabwicklung, Ressourcenzuteilung und Kundenbetreuung sorgt eine bessere Prozessübersicht für mehr Klarheit. Teams können anhand von Szenarien Kapazitätsentscheidungen prüfen, bevor sie Zusagen machen.

Beginnen Sie in jeder Branche mit dem Prozess und dem gewünschten Ergebnis. Wählen Sie anschließend Technologien, die die Arbeit unterstützen und zu den betrieblichen, datenbezogenen und regulatorischen Rahmenbedingungen passen.

Wie kann KI die digitale Transformation unterstützen?

KI kann die digitale Transformation unterstützen, indem sie Teams bei der Informationsanalyse und Mustererkennung hilft und Aufgaben übernimmt, die sonst manuell erledigt würden. Der Nutzen hängt von der Datenqualität, der Eignung des Anwendungsfalls und den Kontrollmaßnahmen ab.

Beispiele:

• Betriebsdaten analysieren: KI kann Muster oder Auffälligkeiten für weitere Untersuchungen sichtbar machen.
• Prognosen erstellen: Modelle können mögliche Ergebnisse auf Grundlage historischer Daten und festgelegter Annahmen schätzen.
• Automatisierung unterstützen: KI kann bei Aufgaben helfen, die mehr Variationen aufweisen als einfache regelbasierte Automatisierungen. Voraussetzung sind angemessene Prüfungen und Kontrollen.
• Informationen leichter abfragen: Über natürlichsprachliche Schnittstellen können Mitarbeitende Fragen zu Daten stellen, ohne jeden Bericht manuell durchsuchen zu müssen.

KI ersetzt weder eine klare Prozessdefinition noch zuverlässige Daten oder klar zugeordnete Entscheidungsverantwortung. Legen Sie vor dem Einsatz fest, welche Frage Sie beantworten möchten, auf welche Informationen das System zugreifen kann und wie Sie die Ergebnisse prüfen. Ein klarer Einblick in Prozesse kann KI-Initiativen wertvollen Kontext liefern, garantiert aber keine besseren Ergebnisse.

Wie können Sie in 90 Tagen starten?

Ein klar abgegrenzter Plan für die ersten 90 Tage hilft Ihnen, einen Ansatz zu testen, ohne die gesamte Organisation auf einmal verändern zu wollen. Das genaue Tempo hängt von Ihren Daten, dem Prozess und den verfügbaren Mitarbeitenden ab. Betrachten Sie die folgenden Schritte als Planungsrahmen, nicht als Versprechen eines bestimmten Ergebnisses.

1. Wählen Sie einen Prozess aus. Entscheiden Sie sich für einen Prozess, der mit einer geschäftlichen Priorität zusammenhängt, eine klare verantwortliche Person hat und auf zugänglichen Daten beruht.
2. Vereinbaren Sie das Ziel. Beschreiben Sie das Problem, das Sie angehen möchten, und legen Sie Kennzahlen fest, an denen Sie Verbesserungen erkennen.
3. Ermitteln Sie die Baseline. Prüfen Sie die verfügbaren Prozessdaten und klären Sie mit Prozesskundigen, was sie abbilden.
4. Priorisieren Sie eine Chance. Vergleichen Sie mögliche Änderungen nach Wirkung, Umsetzbarkeit, Risiko und verfügbarer Beleglage.
5. Gestalten und vergleichen Sie Optionen. Modellieren Sie den geplanten Prozess und untersuchen Sie bei Bedarf Szenarien und Annahmen mithilfe einer Simulation.
6. Planen Sie Umsetzung und Überwachung. Legen Sie Verantwortlichkeiten und die Einführung fest und vereinbaren Sie, wann und wie Sie die Ergebnisse prüfen.
7. Ziehen Sie Schlüsse und entscheiden Sie über die nächsten Schritte. Vergleichen Sie die tatsächlichen Ergebnisse mit der Baseline, nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor und entscheiden Sie anhand Ihrer Erkenntnisse, ob Sie den Ansatz ausweiten.

Mit dieser Abfolge vermeiden Sie zwei häufige Fehler: zu viele Veränderungen auf einmal anzustoßen und eine Technologie auszuwählen, bevor Sie den Prozess verstehen. Den möglichen Nutzen können Sie mit dem ROI-Rechner abschätzen.

Mit einer Baseline lässt sich der Business Case bewerten

Ein Transformationsplan lässt sich besser bewerten, wenn er mit Belegen zum aktuellen Prozess beginnt. ProcessMind vereint Process Mining, Prozessmodellierung und Prozesssimulation. So können Sie Abläufe untersuchen, einen Sollprozess dokumentieren und Szenarien vergleichen. Die Plattform unterstützt Analyse und Planung. Ihre Organisation entscheidet weiterhin selbst über Änderungen und setzt sie eigenständig um.

Erfahren Sie, wie Sie einen Business Case für Process Mining erstellen.

Legen Sie eine belastbare Ausgangsbasis für die Bewertung des Business Case fest