Der Kontext
Nach der Stabilisierung der automatisierten Triage und Weiterleitung (85% Genauigkeit, 1 FTE/Monat eingespart) stand der Hersteller vor einer neuen Herausforderung: die Automatisierung in einer fragmentierten Prozesslandschaft zu skalieren.
Die Dokumentation beschreibt 70 Arbeitsabläufe.
Doch die Tickets erzählten eine andere Geschichte – wiederholte Ausnahmen, teamübergreifende Umwege und nicht übereinstimmende Kategorien verbargen eine operative Abweichung.
Führungskräfte vermuteten Prozessschulden.
Die Daten haben es bestätigt.
Die Herausforderung
Der Automatisierungsfahrplan des Unternehmens hing von einer zuverlässigen Prozessdokumentation ab – aber die offiziellen SOPs spiegelten die Absicht, nicht die Realität wider.
Regionale Unterschiede, informelle Workarounds und undokumentierte Ausnahmen führten zu stillen Engpässen.
In Deutschland dauerte es 40% länger, bis die Tickets geschlossen waren als in den USA.
SAP/AD-Integrationen schlugen uneinheitlich fehl.
Und ein und derselbe Antragstyp durchlief drei verschiedene Genehmigungswege, je nachdem, wer ihn gestellt hat.
Die Frage der Leitung war einfach: „Wie fließt die Arbeit eigentlich?“ Die Daten enthielten die Antwort – aber sie waren in mehr als 250.000 unstrukturierten Jira-Problemen vergraben.
Unser Ansatz
Arti wandte die Knowledge Refinery-Methode an, um die tatsächlichen Arbeitsabläufe aus den rohen Ticketdaten zu rekonstruieren:
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Extrahiere Aufgabensequenzen, Abhängigkeiten und Übergänge direkt aus den Jira-Protokollen
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Geclusterte ähnliche Muster anhand semantischer und struktureller Ähnlichkeit
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Kartierung von „Schatten“-Arbeitsabläufen, die von den offiziellen SOPs abwichen
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Visualisierte Lücken zwischen dokumentierten und ausgeführten Prozessen
Das Ergebnis war eine datengestützte Prozesslandkarte, die zeigt, wie die Arbeit wirklich abläuft.
Ergebnisse
Die Analyse brachte weit mehr als nur undokumentierte Arbeitsabläufe ans Licht – sie zeigte, wie die Arbeit tatsächlich ablief.
Das System von Arti rekonstruierte reale Ausführungspfade und legte die strukturellen Reibungen offen, die in den täglichen Abläufen verborgen sind:
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200+ echte Arbeitsabläufe aufgedeckt gegenüber 70 dokumentierten
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Unterbrochene Genehmigungsketten, die geografische Verzögerungen verursachen, sind jetzt sichtbar und korrigiert
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SAP/Active Directory-Integrationslücken, die durch wiederkehrende Workaround-Muster identifiziert wurden
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Wiederöffnen und Abwürgen von Mustern, die auf fehlende oder falsch platzierte Datenfelder in überladenen Jira-Formularen zurückzuführen sind
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Workflow-basierte Neugestaltung der Aufnahme ersetzte IT-zentrierte Formulare durch anpassungsfähige Eingabeaufforderungen, die nur die Daten abfragen, die der jeweilige Arbeitsablauf wirklich benötigt
Aufschlag
Was dabei herauskam, waren nicht nur sauberere Daten, sondern auch das Selbstbewusstsein der Organisation.
Arti verwandelte die fragmentierte Jira-Historie in eine einzige operative Karte, die zeigt, wie sich Prozesse in der realen Welt entwickeln, voneinander abweichen und scheitern.
Zum ersten Mal konnte die Führung genau sehen:
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Wo Genehmigungen ins Stocken geraten
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Wie sich die Regionen auseinanderentwickelten
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Welche Arbeitsabläufe haben als nächstes eine Automatisierung verdient?
Das Unternehmen ging von einer annahmeorientierten Prozessgestaltung zu einer evidenzbasierten Verbesserung über – und baute eine Ausführungsarchitektur auf, die auf Wahrheit und nicht auf Dokumentation beruht.
