· Andreas Schwarz · Automatisierung & Workflows · 11 min read
Glossar: Das A-Z der Prozessautomatisierung
Praxisnahes Glossar zur Prozessautomatisierung für bessere Entscheidungen, klare Governance, belastbare Roadmaps und ein gemeinsames Verständnis
Teaser
Ein gemeinsames Vokabular reduziert Reibung und beschleunigt Entscheidungen. Dieses Glossar zur Prozessautomatisierung erklärt zentrale Begriffe reduziert und klar. Das Ergebnis: Weniger Missverständnisse, bessere Roadmaps und planbare Ergebnisse.
Das A-Z der Prozessautomatisierung: Ein Glossar der wichtigsten Begriffe, die jeder Entscheider kennen sollte
Warum ein Glossar zur Prozessautomatisierung?
Ein gemeinsames Verständnis zentraler Begriffe verringert Reibungsverluste zwischen Fachbereich, IT und konkreten Umsetzern. Wer mit denselben Definitionen arbeitet, trifft schneller fundierte Entscheidungen und reduziert Umsetzungsrisiken. Prozessautomatisierung verknüpft Strategie, Daten, Systeme und Menschen. Ohne eine gemeinsame Basis können Projekte hier schnell komplex werden. Ohne gemeinsames Vokabular entstehen teure Schleifen und Missverständnisse. Ein Glossar schafft eine gemeinsame Arbeitsgrundlage.
Kurz gesagt: Ein Glossar hilft eine gemeinsame Sprache zu sprechen und gemeinsam Erwartungen realistisch zu steuern.
So nutzen Sie dieses Glossar effektiv
Ein Glossar ist weit mehr als nur eine Sammlung von Begriffen - es ist das Fundament für eine gemeinsame Sprache im Unternehmen. Nur wenn Fachbegriffe verbindlich definiert und von allen verstanden werden, können wichtige Entscheidungen auf einer soliden, gemeinsamen Basis getroffen werden.
Betrachten Sie dieses Glossar als eine lebendige Grundlage. Verweisen Sie nicht nur darauf, sondern passen Sie die Definitionen aktiv an Ihre Zwecke an. So etablieren Sie schrittweise ein einheitliches Verständnis und schaffen eine klare, gemeinsame Erwartungshaltung.
So verankern Sie das Glossar in der Praxis.
Doch wie wird ein Glossar vom theoretischen Dokument zum praktischen Werkzeug? Die folgenden Schritte helfen Ihnen, die Definitionen konkret in die Praxis zu überführen und den maximalen Nutzen zu erzielen:
Roadmap-Integration: Ordnen Sie Begriffe direkt Ihrer strategischen Roadmap zu. So erkennen Sie frühzeitig Abhängigkeiten zwischen Technologie, Organisation und Daten.
Entscheidungsfragen ableiten: Formulieren Sie zu jedem wichtigen Begriff konkrete Fragen, die in Projekten beantwortet werden müssen, etwa zu Governance, Risiko, Kosten und Nutzen.
Verantwortlichkeiten klären: Mappen Sie Begriffe auf Rollen und Zuständigkeiten in Ihrem Unternehmen, um klare Ansprechpartner und Eskalationswege zu definieren.
In Standards verankern: Integrieren Sie die Definitionen fest in Ihre Richtlinien, Projektvorlagen und Checklisten, um die konsequente Anwendung sicherzustellen.
Erfolg messbar machen: Verknüpfen Sie zentrale Begriffe mit konkreten Metriken und Audit-Kriterien, um die Umsetzung und den damit verbundenen Nutzen zu überprüfen.
Aktualität sichern: Pflegen Sie das Glossar als versioniertes Dokument, das bei Architektur- oder Prozessänderungen nachvollziehbar aktualisiert wird.
Glossar A-Z für Entscheider
A - C
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 1 | Agile Methoden | Iterativer Ansatz für die Softwareentwicklung und das Projektmanagement, der auf Flexibilität und schnelle Anpassung an Veränderungen abzielt. | Digitalisierung |
| 2 | Agentic AI | KI-Systeme, die autonom handeln können, um komplexe, mehrstufige Aufgaben zu lösen und Ziele mit minimalem menschlichem Eingreifen zu erreichen. | Künstliche Intelligenz |
| 3 | Algorithmus | Eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen. | Digitalisierung |
| 4 | Anomalieerkennung (Anomaly Detection) | Die Identifizierung von ungewöhnlichen Mustern, Datenpunkten oder Ereignissen, die nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen; oft in der Cybersicherheit und Qualitätskontrolle eingesetzt. | Künstliche Intelligenz |
| 5 | API (Application Programming Interface) | Eine Programmierschnittstelle, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen. | Prozessautomatisierung |
| 6 | Attended Automation | Automatisierung, die in Zusammenarbeit mit einem menschlichen Benutzer abläuft, oft als “digitaler Assistent” zur Unterstützung bei Aufgaben. | Prozessautomatisierung |
| 7 | Augmented Reality (AR) | Eine Technologie, die computergenerierte Bilder und Informationen über die reale Welt legt und so die physische Umgebung digital erweitert. | Digitalisierung |
| 8 | Autonomous Systems | Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben ohne menschliche Interaktion auszuführen und auf ihre Umgebung zu reagieren. | Künstliche Intelligenz |
| 9 | Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) | Ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Versuch und Irrtum lernt, indem er für gewünschte Aktionen belohnt wird. | Künstliche Intelligenz |
| 10 | Big Data | Extrem große und komplexe Datenmengen, deren Analyse spezielle Werkzeuge erfordert, um Muster, Trends und Assoziationen aufzudecken. | Digitalisierung |
| 11 | Blockchain | Eine dezentrale, verteilte und unveränderliche digitale Ledger-Technologie, die Transaktionen sicher und transparent aufzeichnet. | Digitalisierung |
| 12 | Business Intelligence (BI) | Technologien und Strategien zur Analyse von Geschäftsdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Unternehmensleistung zu verbessern. | Digitalisierung |
| 13 | Business Process Automation (BPA) | Die technologiegestützte Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse zur Steigerung von Effizienz und Effektivität. | Prozessautomatisierung |
| 14 | Business Process Management (BPM) | Ein systematischer Ansatz zur Analyse, Modellierung, Ausführung, Überwachung und Optimierung von Geschäftsprozessen. | Prozessautomatisierung |
| 15 | Business Process Reengineering (BPR) | Eine Managementstrategie, die auf die radikale Neugestaltung von Geschäftsprozessen abzielt, um dramatische Verbesserungen bei Kosten, Qualität, Service und Geschwindigkeit zu erzielen. | Prozessautomatisierung |
| 16 | Change Management | Ein strukturierter Ansatz, um den Übergang von Einzelpersonen, Teams und Organisationen von einem aktuellen zu einem zukünftigen Zustand zu begleiten. | Digitalisierung |
| 17 | Chatbot | Ein Computerprogramm, das menschliche Konversation (schriftlich oder mündlich) simuliert, um Benutzeranfragen zu beantworten. | Prozessautomatisierung |
| 18 | Citizen Developer | Ein Endanwender, der mit von der IT genehmigten Low-Code/No-Code-Plattformen neue Geschäftsanwendungen erstellt. | Digitalisierung |
| 19 | Cloud Computing | Die Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher und Anwendungen über das Internet (“die Cloud”). | Digitalisierung |
| 20 | Cognitive Computing | KI-Systeme, die menschliche Denkprozesse simulieren, einschließlich Lernen, logischem Denken und natürlicher Sprachinteraktion. | Künstliche Intelligenz |
| 21 | Computer Vision | Ein Feld der KI, das Computern beibringt, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. | Künstliche Intelligenz |
| 22 | Conversational AI | Technologie, die es Maschinen ermöglicht, über natürliche Sprache mit Menschen zu interagieren (umfasst Chatbots und Sprachassistenten). | Künstliche Intelligenz |
| 23 | Customer Relationship Management (CRM) | Ein System zur Verwaltung aller Interaktionen und Beziehungen eines Unternehmens mit seinen aktuellen und potenziellen Kunden. | Digitalisierung |
| 24 | Cybersecurity | Der Schutz von Computersystemen, Netzwerken und Daten vor Diebstahl, Beschädigung oder unbefugtem Zugriff. | Digitalisierung |
D - F
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 25 | Data Analytics | Der Prozess der Untersuchung von Datenbeständen, um Schlussfolgerungen aus den darin enthaltenen Informationen zu ziehen. | Digitalisierung |
| 26 | Data Migration | Der Prozess der Übertragung von Daten von einem Speichersystem, einer Datenbank oder einer Anwendung in ein anderes. | Digitalisierung |
| 27 | Data-Driven Decision-Making | Das Treffen strategischer Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalyse und -interpretation anstelle von Intuition. | Digitalisierung |
| 28 | Deep Learning | Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (“tief”) verwendet, um aus großen Datenmengen zu lernen. | Künstliche Intelligenz |
| 29 | DevOps | Eine Kombination aus Praktiken und Tools, die die Softwareentwicklung (Dev) und den IT-Betrieb (Ops) verbindet, um die Anwendungsbereitstellung zu beschleunigen. | Digitalisierung |
| 30 | Digital Disruption | Die durch neue digitale Technologien und Geschäftsmodelle verursachte Veränderung, die bestehende Märkte und Wertschöpfungsketten “aufbricht”. | Digitalisierung |
| 31 | Digital Footprint | Die Spur von Daten, die eine Person durch ihre Online-Aktivitäten hinterlässt. | Digitalisierung |
| 32 | Digital Process Automation (DPA) | Die Verwaltung und Automatisierung von Geschäftsprozessen mit dem Ziel, das Kundenerlebnis durch digitale Transformation zu optimieren. | Prozessautomatisierung |
| 33 | Digital Twin | Ein virtuelles Modell eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems, das zur Simulation und Analyse verwendet wird. | Prozessautomatisierung |
| 34 | Digital Worker | Ein Software-Bot, der menschliche Arbeit nachahmt, um regelbasierte Aufgaben in digitalen Systemen auszuführen. | Prozessautomatisierung |
| 35 | Digitale Transformation | Der fundamentale Wandel von Geschäftsprozessen, Kultur und Kundenerlebnissen, um den veränderten Markt- und Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. | Digitalisierung |
| 36 | Digitalisierung | Die Umwandlung von analogen Informationen und Prozessen in eine digitale Form. | Digitalisierung |
| 37 | E-Commerce | Der Kauf und Verkauf von Waren oder Dienstleistungen über elektronische Netzwerke, vor allem das Internet. | Digitalisierung |
| 38 | Edge AI / Edge Computing | Die Verarbeitung von KI-Algorithmen lokal auf einem Hardwaregerät, nahe an der Datenquelle, anstatt in der Cloud. | Künstliche Intelligenz |
| 39 | End-to-End Automation | Die vollständige Automatisierung eines Geschäftsprozesses von seinem Anfang bis zu seinem Ende ohne manuelle Eingriffe. | Prozessautomatisierung |
| 40 | Enterprise AI | Die Anwendung von KI-Technologien in großem Maßstab in einem Unternehmen, um Kerngeschäftsprozesse zu transformieren. | Künstliche Intelligenz |
| 41 | Enterprise Resource Planning (ERP) | Ein Softwaresystem zur Verwaltung und Integration der wichtigsten Geschäftsprozesse eines Unternehmens in Echtzeit. | Digitalisierung |
| 42 | Erklärbare KI (XAI - Explainable AI) | KI-Systeme, deren Entscheidungen und Aktionen für Menschen nachvollziehbar und transparent sind. | Künstliche Intelligenz |
| 43 | Federated Learning | Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus über dezentrale Geräte trainiert wird, ohne die lokalen Daten auszutauschen. | Künstliche Intelligenz |
| 44 | Fine-Tuning | Die Anpassung eines vortrainierten KI-Modells an eine spezifische Aufgabe durch Training mit einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz. | Künstliche Intelligenz |
G - I
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 45 | Generative AI | KI, die in der Lage ist, neue und originelle Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Code zu erstellen. | Künstliche Intelligenz |
| 46 | Generative Design | Ein iterativer Designprozess, bei dem eine KI unter Berücksichtigung von Randbedingungen eine Reihe von Designlösungen generiert. | Künstliche Intelligenz |
| 47 | Human-in-the-Loop (HITL) | Ein Modell, bei dem menschliche Intelligenz in den KI-Zyklus einbezogen wird, um Modelle zu trainieren, zu validieren oder Ausnahmen zu behandeln. | Künstliche Intelligenz |
| 48 | Hyperautomatisierung | Ein ganzheitlicher Ansatz, der fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation orchestriert. | Prozessautomatisierung |
| 49 | Industrie 4.0 | Die vierte industrielle Revolution, die durch die Vernetzung von Maschinen, die Digitalisierung von Prozessen und den Einsatz von KI gekennzeichnet ist. | Digitalisierung |
| 50 | Industrial AI | Die Anwendung von KI auf industrielle Prozesse, Maschinen und Daten zur Optimierung von Produktion, Wartung und Logistik. | Künstliche Intelligenz |
| 51 | Infrastructure as a Service (IaaS) | Ein Cloud-Computing-Modell, bei dem IT-Infrastruktur wie Server, Speicher und Netzwerke über das Internet bereitgestellt wird. | Digitalisierung |
| 52 | Integration Platform as a Service (iPaaS) | Eine Cloud-basierte Plattform, die die Integration von Anwendungen, Daten und Prozessen über verschiedene Umgebungen hinweg ermöglicht. | Digitalisierung |
| 53 | Intelligent Document Processing (IDP) | Die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten und halbstrukturierten Dokumenten mithilfe von KI-Technologien wie OCR und NLP. | Prozessautomatisierung |
| 54 | Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) | Die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. | Prozessautomatisierung |
| 55 | Internet of Things (IoT) | Ein Netzwerk von physischen Geräten, Fahrzeugen und anderen Objekten, die mit Sensoren und Software ausgestattet sind, um Daten zu sammeln und auszutauschen. | Digitalisierung |
| 56 | Interoperabilität | Die Fähigkeit verschiedener Systeme, Geräte oder Anwendungen, nahtlos zusammenzuarbeiten und Informationen auszutauschen. | Digitalisierung |
K - M
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 57 | KI-Bias | Systematische Fehler in einem KI-System, die zu unfairen oder ungenauen Ergebnissen führen, oft aufgrund von verzerrten Trainingsdaten. | Künstliche Intelligenz |
| 58 | KI-Ethik | Ein Bereich, der sich mit den moralischen und ethischen Fragen befasst, die durch die Entwicklung und den Einsatz von KI aufgeworfen werden. | Künstliche Intelligenz |
| 59 | Knowledge Graph | Ein Modell zur Darstellung von Wissen, das Entitäten und ihre Beziehungen in einer Graphenstruktur speichert und vernetzt. | Künstliche Intelligenz |
| 60 | Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) | Eine hypothetische Form der KI, die jede intellektuelle Aufgabe ausführen kann, die ein Mensch bewältigen kann. | Künstliche Intelligenz |
| 61 | Künstliche Intelligenz (KI) | Ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Maschinen befasst, die menschenähnliche Intelligenz zeigen können. | Künstliche Intelligenz |
| 62 | Large Language Model (LLM) | Ein großes, auf riesigen Textdatensätzen trainiertes KI-Modell, das menschenähnliche Sprache verstehen und generieren kann. | Künstliche Intelligenz |
| 63 | Legacy System | Eine veraltete Computertechnologie, Hardware oder Software, die immer noch in Gebrauch ist, aber schwer zu warten oder zu integrieren ist. | Digitalisierung |
| 64 | Maschinelles Lernen (ML) | Ein Teilbereich der KI, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. | Künstliche Intelligenz |
| 65 | Microservices | Ein Architekturstil, bei dem eine Anwendung als eine Sammlung von kleinen, unabhängigen und lose gekoppelten Diensten entwickelt wird. | Digitalisierung |
| 66 | Mobile Computing | Die Nutzung von tragbaren Geräten wie Smartphones und Tablets für Rechenaufgaben und den Zugriff auf Informationen. | Digitalisierung |
| 67 | Multimodal AI | KI-Systeme, die Informationen aus verschiedenen Datenquellen (Modalitäten) wie Text, Bild und Ton gleichzeitig verarbeiten und verstehen können. | Künstliche Intelligenz |
N - P
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 68 | Natural Language Generation (NLG) | Ein Teilbereich der KI, der sich auf die Erzeugung von menschenähnlichem Text aus strukturierten Daten konzentriert. | Künstliche Intelligenz |
| 69 | Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) | Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. | Künstliche Intelligenz |
| 70 | Neuronales Netz | Ein Rechenmodell, das von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert ist und aus vernetzten “Neuronen” besteht. | Künstliche Intelligenz |
| 71 | No-Code/Low-Code-Plattformen | Plattformen, die es Benutzern mit wenig oder gar keinen Programmierkenntnissen ermöglichen, Anwendungen und Automatisierungen zu erstellen. | Prozessautomatisierung |
| 72 | Optical Character Recognition (OCR) | Eine Technologie, die Bilder von getipptem, handgeschriebenem oder gedrucktem Text in maschinenlesbaren Text umwandelt. | Prozessautomatisierung |
| 73 | Platform as a Service (PaaS) | Ein Cloud-Computing-Modell, das eine Plattform für die Entwicklung, den Betrieb und die Verwaltung von Anwendungen bietet. | Digitalisierung |
| 74 | Predictive Analytics | Der Einsatz von Daten, statistischen Algorithmen und ML-Techniken, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. | Künstliche Intelligenz |
| 75 | Predictive Maintenance | Eine proaktive Wartungsstrategie, die Datenanalyse nutzt, um Geräteausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten zu planen. | Prozessautomatisierung |
| 76 | Process Discovery | Techniken und Werkzeuge zur automatischen Identifizierung, Modellierung und Analyse von Geschäftsprozessen auf der Grundlage von Ereignisprotokollen. | Prozessautomatisierung |
| 77 | Process Mining | Eine Analysetechnik, die darauf abzielt, Geschäftsprozesse auf der Grundlage von Ereignisprotokollen zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern. | Prozessautomatisierung |
| 78 | Prompt Engineering | Die Kunst und Wissenschaft, effektive Eingabeaufforderungen (Prompts) zu formulieren, um die gewünschten Ergebnisse von KI-Modellen zu erhalten. | Künstliche Intelligenz |
| 79 | Prozess-Orchestrierung | Die Koordination und Verwaltung mehrerer automatisierter Aufgaben und Workflows zu einem zusammenhängenden Geschäftsprozess. | Prozessautomatisierung |
R - T
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 80 | Responsible AI | Ein Governance-Framework, das darauf abzielt, KI-Systeme auf eine Weise zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen, die sicher, fair und transparent ist. | Künstliche Intelligenz |
| 81 | Robotic Process Automation (RPA) | Eine Technologie, die Software-Roboter (“Bots”) verwendet, um sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben in digitalen Systemen zu automatisieren. | Prozessautomatisierung |
| 82 | Robotics | Der Bereich der Technik und Wissenschaft, der sich mit dem Design, der Konstruktion, dem Betrieb und der Anwendung von Robotern befasst. | Prozessautomatisierung |
| 83 | Sentiment Analysis | Die Verwendung von NLP zur Identifizierung und Extraktion subjektiver Informationen in Textquellen, um die Haltung des Sprechers zu bestimmen. | Künstliche Intelligenz |
| 84 | Singularität | Ein hypothetischer Zeitpunkt in der Zukunft, an dem das technologische Wachstum unkontrollierbar und unumkehrbar wird, was zu unvorhersehbaren Veränderungen der menschlichen Zivilisation führt. | Künstliche Intelligenz |
| 85 | Social Media | Online-Plattformen und Websites, die es Nutzern ermöglichen, Inhalte zu erstellen, zu teilen und an sozialen Netzwerken teilzunehmen. | Digitalisierung |
| 86 | Software as a Service (SaaS) | Ein Software-Lizenzierungsmodell, bei dem Software zentral gehostet und auf Abonnementbasis zur Verfügung gestellt wird. | Digitalisierung |
| 87 | Speech Recognition | Die Fähigkeit einer Maschine, gesprochene Wörter und Sätze zu erkennen und in maschinenlesbares Format umzuwandeln. | Künstliche Intelligenz |
| 88 | Straight-Through Processing (STP) | Die vollständige Automatisierung eines Prozesses von Anfang bis Ende ohne jeglichen manuellen Eingriff. | Prozessautomatisierung |
| 89 | Synthetic Data | Künstlich erzeugte Daten, die die statistischen Eigenschaften von realen Daten nachahmen und zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. | Künstliche Intelligenz |
| 90 | Task Mining | Eine Technologie, die die Aktionen eines Benutzers auf seinem Desktop aufzeichnet und analysiert, um Aufgaben zu identifizieren, die automatisiert werden können. | Prozessautomatisierung |
| 91 | Transfer Learning | Eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein auf einer Aufgabe trainiertes Modell für eine verwandte, aber andere Aufgabe wiederverwendet wird. | Künstliche Intelligenz |
U - Z
| Nr. | Begriff | Erklärung | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 92 | Unattended Automation | Automatisierung, die ohne menschliches Eingreifen im Hintergrund abläuft, typischerweise für Batch-Prozesse. | Prozessautomatisierung |
| 93 | Unüberwachtes Lernen | Eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus Muster in nicht gekennzeichneten Daten ohne vorgegebene Antworten findet. | Künstliche Intelligenz |
| 94 | User Experience (UX) | Das gesamte Erlebnis einer Person bei der Nutzung eines Produkts, Systems oder einer Dienstleistung. | Digitalisierung |
| 95 | User Interface (UI) | Der Punkt der mensch-computer-Interaktion und Kommunikation in einem Gerät, einer Software oder einer Anwendung. | Digitalisierung |
| 96 | Virtuelle Realität (VR) | Eine computergenerierte Simulation einer dreidimensionalen Umgebung, mit der Personen mithilfe spezieller Ausrüstung interagieren können. | Digitalisierung |
| 97 | Virtueller Assistent | Ein auf KI basierender Software-Agent, der Aufgaben oder Dienstleistungen für eine Person ausführen kann, basierend auf Befehlen oder Fragen. | Prozessautomatisierung |
| 98 | Workflow | Eine definierte Abfolge von Aufgaben, die ausgeführt werden müssen, um ein bestimmtes Geschäftsergebnis zu erzielen. | Prozessautomatisierung |
| 99 | Workflow-Automatisierung | Die Gestaltung, Ausführung und Automatisierung von Prozessen auf der Grundlage von Workflow-Regeln, bei denen Aufgaben, Daten und Dateien zwischen Personen oder Systemen weitergeleitet werden. | Prozessautomatisierung |
| 100 | Zero Trust Architecture | Ein Sicherheitsmodell, das davon ausgeht, dass Bedrohungen sowohl innerhalb als auch außerhalb eines Netzwerks vorhanden sind und daher bei jedem Zugriffsversuch eine strikte Identitätsprüfung erfordert. | Digitalisierung |
| 101 | Überwachtes Lernen | Eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus aus einem Datensatz lernt, der aus Eingabedaten und den korrekten Ausgabedaten (“Labels”) besteht. | Künstliche Intelligenz |
Fazit
Ein präzises Glossar macht Prozessautomatisierung für alle beteiligten nicht mehr zu Blackbox, sondern zum verständlichen Projekt. Es verbindet Strategie, Umsetzung und Steuerung und schafft gemeinsame Grundlagen für Qualität, Risiko und Nutzen. Mit klaren Definitionen vermeiden Sie Missverständnisse und beschleunigen Entscheidungen.
Der nächste Schritt ist pragmatisch: Erstellen Sie eine unternehmensspezifische Kurzfassung mit 20 bis 30 Kernbegriffen und verankern Sie sie in Ihren Richtlinien und Prozessen. So entwickeln Sie Schritt für Schritt eine robuste, auditierbare Automatisierungslandschaft.
