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Der Navigator bewertet 74 Geschäftsprozesse über 13 Kategorien – nach Potenzial und Umsetzungskomplexität. Spielen Sie rechts einen Beispielprozess durch.

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74Prozesse

13Kategorien (APQC)

2Bewertungsstufen

In Kürze erklärt

Vollständige Prozess-Landkarte Nach der Anmeldung freigeschaltet

Develop and manage marketing plans87%

Procure materials and services80%

Manage logistics and warehousing60%

Service products after sales73%

Perform planning and management accounting53%

Define the business concept and long-term vision33%

Manage internal controls67%

Manage enterprise risk60%

Gesperrt

73 weitere Prozesse warten

Die vollständige Landkarte und die ausführliche R/C/V/I/F-Bewertung jedes Prozesses sind nach der Anmeldung freigeschaltet.

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Vorschau-Version · Die Bewertung in dieser Demo ist vereinfacht und dient nur zur Veranschaulichung.

Der Hintergrund

Das grösste ungenutzte Potenzial liegt im Büro – nicht in der Produktion.

Schweizer Industrieunternehmen (MEM) haben ihre Produktion über Jahrzehnte optimiert. In den administrativen und wissensintensiven Prozessen dagegen schlummern erhebliche, bislang kaum erschlossene Effizienzpotenziale – dort, wo Menschen Informationen sichten, Entscheidungen vorbereiten, koordinieren und dokumentieren.

Verlagern hilft nicht

Im Büro- und Wissensbereich scheitert die Erschliessung über räumliche Verlagerung (Offshoring) regelmässig an unterschätzten Folgekosten: Abstimmung, Qualität, Kontrollverlust.

Agentive KI übernimmt – statt zu verlagern

Sie erledigt Aufgaben selbst, statt sie nur zu beschleunigen oder umzuverteilen. Das ist ein struktureller Unterschied zu bisherigen Ansätzen – und der eigentliche Hebel.

Die offene Frage: Wo anfangen?

Das Versprechen agentiver KI bleibt generisch und an Grosskonzernen orientiert. Wie ein einzelnes Unternehmen seine konkreten Einsatzfelder findet und priorisiert, beantwortet bisher niemand.

Die Antwort: ein zweistufiges Verfahren

Der Agentic AI Process Navigator schliesst genau diese Lücke. Er führt von der gesamten Prozesslandschaft zu einer konkreten, unternehmensspezifischen Rangfolge – in zwei aufeinander aufbauenden Stufen.

Gesamtüberblick

Macht über die ganze Prozesslandschaft hinweg sichtbar, wo agentive KI grundsätzlich ansetzen kann – und hebt die Bereiche mit dem grössten Eignungspotenzial hervor, vor allem wissens- und informationsintensive Prozesse (rund die Hälfte aller untersuchten Bereiche).

Priorisierung im eigenen Kontext

Bewertet die vielversprechenden Bereiche unternehmensspezifisch nach Readiness, Komplexität, Wertpotenzial und Realisierbarkeit und zeigt, welche Einsatzfelder zuerst angegangen werden sollten – angewendet in einem moderierten Workshop auf Geschäftsleitungsebene.

Wissenschaftlich fundiert

Das Verfahren wurde nach dem Ansatz der Design Science Research entwickelt, gestützt auf eine Literaturanalyse, vierzehn Experteninterviews und eine Mensch-LLM-Triangulation. Erprobt und beurteilt wurde es an drei Anwenderfällen aus der Schweizer Maschinen-, Elektro- und Metallindustrie (MEM) sowie in zwei Experten-Appraisals. Die Eignungslogik gründet bewusst auf den Kernmerkmalen agentiver KI statt auf einem rasch veraltenden Anwendungsfallkatalog.

Entstanden im Rahmen einer Masterarbeit des EMBA in Business Engineering an der Universität St.Gallen. Der Navigator ist ein eigenständiges Angebot; die Universität St.Gallen ist weder Trägerin noch Herausgeberin.

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Nachhaltigkeit

Beitrag zu den UN-Nachhaltigkeitszielen

Der Agentic AI Process Navigator orientiert sich an den UN-Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs). Drei Ziele bilden den Kern unseres Beitrags:

SDG 8 · Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum

Wir helfen Unternehmen, repetitive Tätigkeiten sinnvoll zu automatisieren – damit sich Mitarbeitende auf wertschöpfende, qualifizierte Arbeit konzentrieren können.

SDG 9 · Industrie, Innovation und Infrastruktur

Der Navigator fördert die verantwortungsvolle Einführung neuer Technologien und stärkt die Innovationsfähigkeit von Organisationen.

SDG 12 · Nachhaltige/r Konsum und Produktion

Eine strukturierte Bewertung vermeidet überflüssige IT-Projekte und setzt Ressourcen gezielt dort ein, wo sie den grössten Nutzen stiften.

Über uns

Wer hinter dem Navigator steht

Der Agentic AI Process Navigator entstand im Rahmen einer gemeinsamen Masterarbeit des EMBA in Business Engineering an der Universität St.Gallen. Ziel ist ein praxistaugliches Instrument, das Unternehmen in der frühen Phase von KI-Investitionsentscheidungen unterstützt. Er wird heute als eigenständiges Angebot von Pascal Kägi und Manuel Kesseler weiterentwickelt und betrieben — unabhängig von der Universität St.Gallen.

Pascal Kägi

Co-Entwickler

Pascal verbindet betriebswirtschaftliches Denken mit einem ausgeprägten Bezug zu Technologie und Prozessen. Im Rahmen seines Executive MBA in Business Engineering hat er den Navigator mitkonzipiert und die Plattform umgesetzt.

E-Mail LinkedIn

Manuel Kesseler

Co-Entwickler

Manuel bringt Erfahrung an der Schnittstelle von Daten, Technologie und Unternehmensführung mit. Gemeinsam mit Pascal hat er die Bewertungsmethodik entwickelt und im Rahmen des Executive MBA in Business Engineering erprobt.

E-Mail LinkedIn

Haben Sie Fragen zur Methode oder Interesse an einer Anwendung in Ihrem Unternehmen? Schreiben Sie uns – wir freuen uns auf den Austausch.

Unser Team

Ja, richtig gelesen: Unser Team besteht aus spezialisierten KI-Agenten – und einem Menschen, der entscheidet. Wir beraten nicht nur zu agentischer Automatisierung, wir arbeiten selbst so: Jeder Agent hat einen klaren Auftrag, feste Regeln und einen Menschen, der jede Entscheidung freigibt.

Nora

Funnel-Analystin

KI-Agentin · wöchentlich im Einsatz

Nora schaut jeden Montagmorgen als Erste auf die Zahlen. Sie liebt saubere Daten und hasst Scheingenauigkeit – ist die Datenlage dünn, sagt sie das offen, statt Trends zu erfinden.

Aufgabe: Analysiert wöchentlich unseren Lead-Funnel: Besucher, Abschlussraten, Absprungstellen, Traffic-Quellen. Meldet Engpässe und priorisiert, was für mehr Leads wirklich zu tun ist.
Kompetenzen: Funnel- & Web-Analytics · Conversion-Denken · ehrliche Dateninterpretation (Mindest-Stichproben, keine erfundenen Benchmarks) · klare Kurzreports

Milo

Use-Case-Scout

KI-Agent · monatlich im Einsatz

Milo ist unser Spürhund für echte Automatisierungsfälle. Marketing-Prosa lässt ihn kalt – er will benannte Firmen, konkrete Prozesse und nachprüfbare Quellen.

Aufgabe: Durchforstet monatlich das Web nach realen Use-Cases in vier Klassen (Agentic AI, GenAI-assistiv, RPA, Robotik), prüft sie streng, ordnet sie Geschäftsprozessen zu und legt sie zur Freigabe vor.
Kompetenzen: Systematische Recherche · Quellenkritik · Technologie-Einordnung (Wissensarbeit vs. Shopfloor) · Belegehrlichkeit: Anbieterzahlen bleiben als Behauptung markiert

Kai

Entwickler

KI-Agent · auf Abruf

Kai baut und pflegt diese Webseite und den Navigator dahinter. Seine Regeln: erst verstehen, dann vorschlagen – geändert wird nur nach Freigabe, immer mit Backup und Rückweg.

Aufgabe: Setzt Änderungen an Webseite und App um – von Texten bis zu neuen Funktionen. Plant, zeigt den exakten Unterschied, baut, prüft live und dokumentiert jede Änderung in der Versionsverwaltung.
Kompetenzen: Next.js/TypeScript · Docker & Deployment · disziplinierte Änderungsführung (Plan → Diff → Freigabe → Verifikation) · Produktionssicherheit mit echten Kundendaten

Tara

Tracking-Spezialistin

Digitale Assistentin · jederzeit bereit

Tara achtet darauf, dass jeder Link, den wir teilen, sauber beschriftet ist. Tippfehler und Wildwuchs in Kampagnen-Links treiben sie in den Wahnsinn – zum Glück für uns.

Aufgabe: Erstellt für jede Kampagne konsistent getaggte Links (UTM), damit Nora später sehen kann, welcher Kanal tatsächlich Leads bringt.
Kompetenzen: Kampagnen-Tracking · Namenskonventionen · Fehlervermeidung (Kleinschreibung, einheitliche Werte) · nahtlose Zusammenarbeit mit Nora