Agentic Process Automation verspricht Prozesse, die sich weitgehend selbst orchestrieren. Doch bevor ein Agent handeln kann, muss der Prozess modelliert sein – und genau hier liegt der eigentliche Engpass. Die meiste Prozesslogik existiert nicht als sauberes Modell, sondern verstreut in Anforderungen, Use Cases und Fließtext. Dieser Beitrag zeigt, warum das Modellieren ohne belastbare Dokumentation so aufwändig ist und wie sich aus unstrukturierten Dokumenten automatisiert BPMN 2.0 erzeugen lässt.
BPMN (Business Process Model and Notation) bzw. BPMN 2.0: Ein international etablierter Standard zur grafischen Modellierung von Geschäfts- und Verwaltungsprozessen. Ein BPMN-Modell stellt Aktivitäten, Entscheidungen, Rollen und Abläufe in einer einheitlichen Notation dar und dient als gemeinsame Sprache zwischen Fachbereich und IT. Durch die Standardisierung können Prozessmodelle zwischen verschiedenen Werkzeugen ausgetauscht, weiterbearbeitet und in vielen Fällen direkt technisch ausgeführt werden.
Prozess-Engine (z. B. Camunda): Eine Software, die Prozessmodelle ausführt, überwacht und steuert. Sie sorgt dafür, dass die einzelnen Prozessschritte automatisch in der definierten Reihenfolge abgearbeitet werden. Dabei werden Aufgaben an zuständige Mitarbeitende, Fachverfahren, Register, Drittsysteme oder KI-Agenten weitergeleitet, Entscheidungen anhand hinterlegter Regeln unterstützt und der gesamte Ablauf nachvollziehbar dokumentiert.
Der eigentliche Engpass der Agentic Process Automation
Kaum ein Thema wird derzeit so intensiv diskutiert wie die Automatisierung von Geschäftsprozessen durch KI-Agenten. Agentic Process Automation (APA) verbindet Prozess-Engines wie Camunda mit autonom agierenden Agenten, die Aufgaben nicht nur nach starren Regeln abarbeiten, sondern Entscheidungen im Kontext treffen. Die Werkzeuge dafür sind ausgereift, die Rechenleistung ist verfügbar, die Modelle sind leistungsfähig.
Trotzdem scheitert die Automatisierung selten an der Technologie. Sie scheitert an einer viel banaleren Frage: Welcher Prozess soll überhaupt automatisiert werden – und wie sieht er präzise aus? Ein Agent kann nur so gut handeln, wie das zugrunde liegende Prozessmodell es beschreibt. Und dieses Modell zu erstellen ist in der Praxis aufwendiger, teurer und fehleranfälliger, als es sein müsste.
Die Herausforderung: Modellieren ohne belastbare Dokumentation
In den seltensten Fällen liegt ein Prozess als fertiges, konsistentes BPMN-Modell vor. Stattdessen ist das relevante Wissen über viele Quellen verteilt – und meist unstrukturiert:
- Fachkonzepte, Richtlinien und Verwaltungsvorschriften, in denen die Prozesslogik zwischen den Zeilen von Fachtexten steht.
- Fachliche Use Cases und Verfahrensbeschreibungen, die einzelne Abläufe beschreiben, aber selten das Gesamtbild inklusive Sonder- und Fehlerpfade.
- Prozess- und Verfahrens beschreibungen, die in Fließtext, Tickets, E-Mails oder Fachkonzepten verstreut und häufig widersprüchlich sind.
- Implizites Erfahrungswissen, das nur in den Köpfen weniger Fachexpertinnen und -experten liegt und gar nicht dokumentiert ist.
Aus diesem Rohmaterial ein sauberes Modell abzuleiten, ist heute überwiegend Handarbeit. Business Analystinnen und Analysten, Fachverantwortliche und Prozessmanagement-Expertinnen und -Experten lesen Dokumente, führen Interviews, gleichen Widersprüche ab und übersetzen das Ergebnis in ein BPMN-Diagramm. Dieser Weg hat drei strukturelle Schwächen:
- Er ist langsam und teuer. Modellierung bindet knappe Expertenkapazität über Tage bis Wochen – bevor eine einzige Zeile Automatisierung entsteht.
- Er ist fehleranfällig. Jede manuelle Übersetzung von Text in Modell birgt Interpretationsspielraum, übersehene Verzweigungen und stille Annahmen.
- Er ist nicht nachvollziehbar. Warum ein Gateway so und nicht anders modelliert wurde, lässt sich später kaum auf die ursprüngliche Anforderung zurückführen.
Das Ergebnis ist eine Modellierungslücke: Zwischen dem vorhandenen, aber unstrukturierten Wissen und dem ausführbaren Prozessmodell klafft ein manueller, teurer Übersetzungsschritt – der die gesamte APA-Initiative ausbremst.
Gateway: Ein Entscheidungspunkt innerhalb eines BPMN-Modells. An dieser Stelle wird anhand definierter Regeln oder Bedingungen entschieden, wie ein Prozess weiterläuft. In Verwaltungsverfahren kann ein Gateway beispielsweise prüfen, ob Unterlagen vollständig vorliegen, Voraussetzungen erfüllt sind oder ein Vorgang zur weiteren Bearbeitung, Genehmigung oder Nachforderung von Informationen weitergeleitet wird.
Wie msg.TestCaseGen.ai die Lücke schließt
msg.TestCaseGen.ai wurde ursprünglich entwickelt, um aus Anforderungen automatisiert Testfälle zu generieren. Genau diese Fähigkeit – unstrukturierte Fachinhalte semantisch zu verstehen und in strukturierte, prüfbare Logik zu überführen – ist die Grundlage, um aus denselben Dokumenten auch Prozessmodelle abzuleiten. Der Weg von der Wissensbasis zum BPMN-Modell verläuft in vier Schritten:
- Einlesen der Dokumente.
Anforderungen, Fachkonzepte, Verfahrensbeschreibungen, Use Cases und Prozessbeschreibungen werden unabhängig von Format und Struktur verarbeitet – auch reiner Fließtext.
- Semantische Analyse
Die Engine identifiziert die Prozessbausteine: Beteiligte Rollen, Fachbereiche, Sachbearbeitende, Antragstellende, Aktivitäten, auslösende und abschließende Ereignisse sowie Entscheidungspunkte (Gateways) inklusive ihrer Bedingungen.
- Rekonstruktion des Kontrollflusses
Aus den erkannten Elementen wird die logische Ablaufreihenfolge zusammengesetzt – einschließlich paralleler Zweige, Alternativpfade und Rücksprünge.
- Generierung von BPMN 2.0
Das Ergebnis ist ein standardkonformes BPMN-2.0-Modell, das sich in beliebige APA- und Prozess-Werkzeuge – etwa Camunda – importieren und dort weiter verfeinern lässt.
Entscheidend ist der letzte Punkt: Das erzeugte Modell ist kein proprietäres Zwischenformat, sondern offener BPMN-2.0-Standard. Damit bleibt die Werkzeugwahl frei, und das Modell fügt sich nahtlos in bestehende Automatisierungslandschaften ein. Der Mensch wird nicht ersetzt, sondern von der reinen Übersetzungsarbeit entlastet: Aus wochenlanger Modellierung wird ein prüf- und anpassbarer Entwurf in kurzer Zeit.
Proprietäres Zwischenformat: Ein herstellerspezifisches Datenformat, das nur von bestimmten Werkzeugen verarbeitet werden kann. Für öffentliche Verwaltungen kann dies die Integration, Wiederverwendung und Weiterentwicklung von Prozessmodellen erschweren. Offene Standards wie BPMN 2.0 schaffen dagegen Interoperabilität und vermeiden Herstellerabhängigkeiten.
Der Mehrwert auf einen Blick
Für Behörden, öffentliche Einrichtungen und andere Organisationen, die APA ernsthaft skalieren wollen, verändert dieser Ansatz die Ökonomie der Prozessautomatisierung:
Geschwindigkeit
Aus wochenlanger manueller Modellierung wird ein Erstentwurf in kurzer Zeit – die Time-to-Automation sinkt deutlich.
Qualität & Konsistenz
Verzweigungen sowie Sonder- und Fehlerpfade werden systematisch aus der Dokumentation abgeleitet, statt vergessen zu werden.
Nachvollziehbarkeit
Das Modell entsteht direkt aus Anforderungen und Use Cases – die Brücke zur ursprünglichen Quelle bleibt erhalten.
Demokratisierung
Auch ohne tiefes BPMN-Expertenwissen entsteht ein belastbarer Ausgangspunkt für die fachliche Diskussion zwischen Fachbereich, Organisation und IT.
Synergie mit QA (Qualitätssicherung)
Prozessmodell und Testfälle stammen aus derselben Quelle – Automatisierung und Absicherung entstehen Hand in Hand.
Offenheit
Standardkonformes BPMN 2.0 statt Lock-in: importierbar in Camunda und beliebige APA-Werkzeuge.
Fazit
Die größte Hürde der Agentic Process Automation ist nicht der Agent, sondern das Modell, auf dem er arbeitet. Solange Prozesswissen unstrukturiert in Anforderungen, Use Cases und Prozessbeschreibungen verstreut liegt, bleibt die manuelle Modellierung der teure Flaschenhals jeder Initiative.
msg.TestCaseGen.ai schließt diese Lücke, indem es aus genau diesen Dokumenten standardkonforme BPMN-2.0-Modelle erzeugt – schnell, konsistent, nachvollziehbar und offen für jedes APA-Werkzeug. Gerade in der öffentlichen Verwaltung entstehen Prozesse häufig aus Fachkonzepten, Regelwerken, Verfahrensbeschreibungen und Anforderungen, die über viele Dokumente und Beteiligte verteilt sind.
Wer Prozesse automatisieren will, sollte daher nicht bei der Automatisierung beginnen, sondern beim Modell. Und das entsteht heute nicht mehr am Reißbrett, sondern aus dem Wissen, das ohnehin schon vorhanden ist.
So wird aus dokumentierten Anforderungen ein belastbarer Ausgangspunkt für die Weiterentwicklung und Automatisierung von Fachverfahren – von der Antragsbearbeitung über Genehmigungsprozesse bis hin zu komplexen Verwaltungsabläufen.
Autor und Ansprechpartner
msg.TestCaseGen.ai
msg.TestCaseGen.ai unterstützt Organisationen dabei, fachliche Anforderungen, User Stories und Prozesse automatisiert in Testszenarien und Testfälle zu überführen. Die KI-basierte Lösung reduziert den Aufwand in der Qualitätssicherung, erkennt frühzeitig Lücken oder Unklarheiten in Anforderungen und verbessert die Testabdeckung.
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