Wussten Sie, dass eine deutsche Software im Hintergrund zahlreicher geschäftskritischer Bestell- und Bankprozesse läuft – und trotzdem viel zu wenige sie kennen? Camunda.
Im „Unicorn Bakery“-Podcast bringt es Gründer Jakob Freund selbst auf den Punkt: Fällt Camunda aus, kannst du bei Zalando nichts mehr bestellen. Und bei deiner Bank keine Überweisung tätigen.
Und trotzdem ein Name, den außerhalb der IT-Abteilungen kaum jemand kennt. Geschäftskritisch, aber unsichtbar. Genau dieses Muster (enormer Hebel, aber praktisch unbekannt) trifft auf die ganze Disziplin dahinter zu: Prozessautomatisierung und -orchestrierung.
Warum diese „Unsichtbarkeit“ gerade endet
Lange Zeit wurden Automatisierungsvorhaben vor allem als einzelne technische Use Cases betrachtet:
- eine manuelle Dateneingabe automatisieren,
- zwei Anwendungen miteinander verbinden,
- einen Freigabeschritt digitalisieren,
- Dokumente automatisch klassifizieren,
- einen KI-Agenten Informationen prüfen lassen.
Jeder dieser Use Cases kann sinnvoll sein.
Das Problem entsteht, wenn Unternehmen immer mehr solcher Lösungen einsetzen, ohne zu klären, wer anschließend den Gesamtprozess steuert.
- Wer weiß, an welcher Stelle sich ein konkreter Kundenantrag gerade befindet?
- Was passiert, wenn ein Bot seine Aufgabe erledigt hat, das nachgelagerte System aber nicht erreichbar ist?
- Wer übernimmt, wenn ein KI-Agent zu keinem eindeutigen Ergebnis kommt?
Und insbesondere, wenn man die LinkedIn-AI-Bubble verfolgt, stellt sich die Frage:
- Wie wird verhindert, dass unterschiedliche Abteilungen denselben Ablauf mit verschiedenen, gerade angesagten AI-Werkzeugen parallel automatisieren?
Analysten bündeln diese Entwicklung inzwischen unter Begriffen wie Business Orchestration and Automation Technologies, kurz BOAT. Dahinter steckt eine einfache Erkenntnis:
„Je mehr Automatisierungswerkzeuge ein Unternehmen einsetzt, desto wichtiger wird eine Ebene, die den Gesamtprozess zusammenhält.“
Gartner prognostiziert daher, dass bis 2029 rund 80 % aller Unternehmen mit reifen Automatisierungspraktiken von isolierten Insellösungen auf konsolidierte Plattformen umsteigen. Schlicht, um das entstandene Prozesschaos noch bändigen zu können. Camunda wird von Gartner in diesem neuen Segment als „Visionary“ positioniert, Forrester verleiht der Plattform in puncto Orchestrierungsleistung die Höchstnote 5 von 5.
„Scaling is harder than starting“
Auf der diesjährigen CamundaCon habe ich viele konkrete Einsatzmöglichkeiten der Lösung bei Camunda-Kunden (Hapag-Lloyd, HDI, Barclays, Audi, Commerzbank, Provinzial etc.) in Vorträgen beobachten können. Die eigentliche Erkenntnis lag aber nicht auf der Bühne, sondern in den offenen Diskussionen auf der Veranstaltung.
„Scaling is harder than starting“ war der Satz, den ich am häufigsten gehört habe. Die technische Umsetzung ist heute häufig nicht mehr die größte Hürde. Schwieriger werden Skalierung, Fachbereichsadoption, Governance und Prozesstransparenz. (Stichwort Prozessdokumentation).
Eine erste Automatisierung zu bauen, ist heute schließlich vergleichsweise einfach. Die Werkzeuge sind leistungsfähig, Cloud-Angebote schnell verfügbar und KI unterstützt inzwischen sogar bei Konzeption und Umsetzung. Ein erster Proof of Concept kann innerhalb weniger Tage entstehen.
Die eigentliche Herausforderung beginnt danach.
- Wie wird aus einem erfolgreichen Use Case ein stabiler Unternehmensprozess?
- Wie werden Fachbereiche eingebunden?
Wenn lokale Automatisierungserfolge zum Problem werden
Und genau hier liegt die Diskrepanz. Aus operativer Überlastung und der tiefen Angst vor dem „nächsten, trägen Riesen-IT-Projekt“ bauen sich viele Abteilungen aktuell dezentrale Einzellösungen.
Ein Fachbereich hat ein konkretes Problem und möchte nicht auf das nächste große IT-Projekt warten. Also baut das Team einen Workflow mit n8n oder Make, automatisiert einen Arbeitsschritt mit UiPath oder entwickelt einen eigenen KI-Assistenten.
Das löst zunächst einen konkreten Schmerzpunkt und kann schnell spürbare Entlastung schaffen. Gerade deshalb ist der dezentrale Einstieg so attraktiv. Problematisch wird es erst, wenn aus vielen lokalen Erfolgen kein gemeinsamer Gesamtprozess entsteht.
Dann existieren plötzlich:
- mehrere Automatisierungen für ähnliche Aufgaben,
- unterschiedliche Datenstände,
- schwer nachvollziehbare Abhängigkeiten,
- unklare Verantwortlichkeiten,
- manuelle Übergaben zwischen automatisierten Teilstrecken,
- und fehlende Transparenz im Fehlerfall.
Das Ergebnis ist kein End-to-End-Prozess, sondern ein Netz aus Einzellösungen. Oder anders gesagt:
„Aus Prozesschaos wird automatisiertes Prozesschaos.“
Der erste Schritt ist nicht immer Automatisierung
Wer also isolierte Werkzeuge ohne übergeordneten Bauplan anhäuft, beschleunigt am Ende nur das bestehende Chaos. Und meist fehlt es schon vorher an der eigentlichen Grundlage: Prozesse existieren in Köpfen und Excel-Tabellen, nicht in Systemen.
Daher braucht es zunächst Prozesstransparenz! Etwa durch Workshops, BPMN-Modellierung, Task Mining oder Process Mining, beispielsweise mit SAP Signavio oder Celonis.
Wer nicht weiß, wo im Prozess die Zeit tatsächlich verloren geht, automatisiert im Zweifel die falsche Stelle – und wundert sich danach, warum das Ergebnis ausbleibt. Die Technologie ist dabei nicht der entscheidende Punkt.
Die entscheidende Frage lautet:
„Wissen wir, welches Problem wir im Gesamtprozess lösen wollen?“
Ein Bild, das hilft: die Automatisierungsbaustelle
Camunda ist die Bauleitung der Automatisierungsbaustelle. Bei der Bauleitung liegen die digitalen Baupläne (die Prozessmodelle nach BPMN 2.0), auf die alle Beteiligten schauen.
Ein Beispiel ist die Baustelle „Onboarding einer neuen Mitarbeiterin“: IT-Zugänge, HR-System, Facility Management, SIM-Karten-Bestellung und Führungskraft müssen koordiniert werden, ohne dass jemand vergessen wird oder die Mitarbeiterin auf ihren Laptop oder das Smartphone warten muss.
Genau bei solchen End-to-End-Prozessen liegt Camundas typischer Schwerpunkt – weniger bei der isolierten Automatisierung eines einzelnen Klicks oder Datentransfers. Camunda bindet spezialisierte Werkzeuge wie UiPath, n8n oder KI-Agenten in einen gemeinsamen End-to-End-Prozess ein.
Die Prozessschritte können nachvollziehbar protokolliert und ausgewertet werden, was insbesondere bei geschäftskritischen, regulierten oder auditrelevanten Prozessen entscheidend sein kann. Koordiniert wird das alles über Wochen hinweg, sodass am Ende ein schlüsselfertiges Haus steht – nicht nur einzelne fertige Wände.
UiPath ist die Baumaschine. Sie ist besonders stark, wenn konkrete, regelbasierte Arbeitsschritte in bestehenden Anwendungen automatisiert werden sollen. Sie erledigt präzise, wiederkehrende Arbeiten dort, wo bestehende Anwendungen nur schwer über moderne Schnittstellen angebunden werden können.
Ganz konkret heißt das:
- SAP-GUI-Masken, in denen Sachbearbeiter täglich Belege abtippen.
- Citrix-Umgebungen, über die viele Organisationen noch ihre Kernsysteme bedienen.
- Mainframe-Terminals mit grünem Bildschirm, die seit Jahrzehnten laufen und die kaum noch jemand beherrscht.
Gerade dort, wo keine moderne Schnittstelle verfügbar ist, können UiPath Robots Anwendungen ähnlich wie ein Mensch bedienen, ohne dass das darunterliegende System zwingend technisch verändert werden muss.
n8n oder Make übernehmen die Baustellenlogistik. Diese sind auf Integrations-, Daten- und Workflow-Automatisierung spezialisiert. Auf der Baustelle sorgen sie dafür, dass Material und Informationen zur richtigen Station gelangen.
Ihr Job: Sie verbinden Anwendungen, übertragen und transformieren Daten und lösen Folgeaktionen aus.
Zum Beispiel:
- Wenn eine E-Mail in Gmail eingeht, leg einen Eintrag in Slack an – klassische Punkt-zu-Punkt-Integration, schnell gebaut, sofort nützlich.
Das ist schnell, flexibel und für viele Szenarien vollkommen ausreichend. Deshalb eignen sie sich besonders gut für schnelle Integrations- und Automatisierungsszenarien. Häufig beginnt ihr Einsatz dezentral in einzelnen Teams oder Fachbereichen.
Die Realität ist selbstverständlich differenzierter als jede Metapher. UiPath bietet mit Maestro inzwischen selbst Funktionen für die Orchestrierung vollständiger Prozesse. Auch n8n und Make können komplexe Workflow-Ketten, Wartezeiten und Fehlerpfade abbilden.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, welches Werkzeug was grundsätzlich kann oder nicht kann. Sondern welche Rolle soll das Werkzeug in der Gesamtarchitektur übernehmen soll. Ein Unternehmen kann versuchen, einen vollständigen Geschäftsprozess in einem Integrationswerkzeug abzubilden.
Es kann aber auch bewusst trennen:
- Camunda koordiniert den End-to-End-Prozess.
- UiPath führt UI-basierte Aufgaben aus.
- n8n oder Make verbinden Anwendungen.
- KI-Agenten übernehmen wissensbasierte Tätigkeiten.
- Fachliche Entscheidungen werden durch Menschen oder Regeln getroffen.
Der Vorteil dieser Trennung liegt nicht darin, möglichst viele Werkzeuge einzusetzen. Der Vorteil liegt darin, für jede Aufgabe das passende Werkzeug zu verwenden und trotzdem einen gemeinsamen Prozessstatus zu behalten.
Eine wesentliche Stärke von Camunda ist BPMN 2.0: eine etablierte visuelle Prozesssprache, mit der Fachbereich und IT einen gemeinsamen Ablauf beschreiben können. Der Fachbereich erkennt das gewünschte Verhalten, während die IT das Modell technisch umsetzen und ausführen kann. Das ist das Fundament für echte Adoption.
Automatisierung ist kein Selbstzweck
Was mich an diesem Feld besonders antreibt: Es geht nicht darum, Stellen zu streichen. Laut McKinsey Global Institute könnten schon heute über 58 % der Arbeitsstunden in europäischen Unternehmen durch AI und Automatisierung übernommen werden. Der Bericht betont jedoch, dass dies technische Machbarkeit beschreibt – nicht automatisch tatsächliche Einführung oder Jobverluste. Während Datenverarbeitung und stupide, wiederkehrende Aufgaben von Systemen übernommen werden, gewinnen kritisches Denken, Empathie und Führung an Bedeutung.
In vielen Unternehmen arbeiten Mitarbeitende aktuell als Dienstleister ihrer eigenen Prozesse, statt als Gestalter ihres Business. Genau diese menschliche Intelligenz gilt es von repetitiven Routinen zu befreien, damit sie wieder dort glänzt, wo sie wirklich zählt: bei komplexen Entscheidungen, menschlichen Beziehungen und echter Wertschöpfung. Dadurch kann vorhandene Kapazität gezielter für Entscheidungen, Kundenkontakt und Prozessverbesserung eingesetzt werden.
Die eigentliche Frage
Unternehmen brauchen nicht zwangsläufig weniger Automatisierungswerkzeuge. Sie brauchen Klarheit darüber, wie diese Werkzeuge zusammenspielen.
Ansonsten baut man einzelne Wände, die keinem gemeinsamen Bauplan folgen. Bevor ihr die nächste Automatisierung startet, solltet ihr euch drei Fragen stellen:
1. Welchen Teil des Gesamtprozesses verbessern wir tatsächlich?
2. Wer kennt jederzeit den Status des vollständigen Vorgangs?
3. Was passiert, wenn ein System, Bot, Workflow oder KI-Agent ausfällt?
Wenn diese Fragen nur für einzelne Teilstrecken beantwortet werden können, fehlt wahrscheinlich die übergreifende Orchestrierung.
Bei best-blu begleiten wir Unternehmen dabei, Prozesse zunächst sichtbar zu machen, geeignete Automatisierungswerkzeuge auszuwählen und sie zu einem steuerbaren End-to-End-Prozess zu verbinden.
Wer herausfinden möchte, wo im eigenen Prozess Zeit, Qualität oder Transparenz verloren gehen, darf sich gerne bei uns melden.
