KI verändert die Prozessdigitalisierung grundlegend: Weil Entwicklung schneller und einfacher wird, rückt nicht mehr das Programmieren in den Mittelpunkt, sondern das Verständnis der eigenen Prozesse. Organisationen stehen vor einer neuen Frage: Wo lohnt sich Standardsoftware – und wo ist es sinnvoll, Prozesse individuell digital abzubilden? Standardlösungen bleiben wichtig für stabile, weitgehend standardisierte Abläufe. Gleichzeitig werden dank KI deutlich mehr, bisher vernachlässigte Prozesse effizient digitalisierbar.
Die grösste Herausforderung liegt nicht in der Technik, sondern in der Qualität der Prozesse selbst. Unklare oder schlecht dokumentierte Abläufe führen auch mit KI nur zu schnelleren, aber nicht besseren Lösungen. Der eigentliche Hebel liegt darin, Prozesse sauber zu verstehen, zu gestalten und mit Technologie zu verbinden. Fachbereiche gewinnen an Einfluss, IT wird zur Enablerin mit klaren Leitplanken, und externe Partner bringen Struktur und Qualität ein. Erfolgreich sind Organisationen, die Standardsoftware, individuelle Lösungen und KI sinnvoll kombinieren statt dogmatisch zu entscheiden.
Digitalisierung beginnt also nicht bei der Technologie, sondern beim Prozess. Wer seine Abläufe versteht und bewusst gestaltet, kann KI als echten Beschleuniger nutzen – alle anderen digitalisieren nur bestehende Unschärfen.
Individuelle Entwicklungen waren aufwendig, teuer und erforderten spezialisierte Entwicklerteams. Denn wer eine Anwendung bauen wollte, brauchte vertiefte Kenntnisse in Programmiersprachen, Entwicklungsframeworks, Datenbanken, Schnittstellen und Betriebskonzepten.
Mit KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen verändert sich diese Ausgangslage grundlegend. Tools wie Claude Code, OpenAI Codex oder andere KI-basierte Entwicklungsassistenten können heute bereits grosse Teile der Programmierung übernehmen, Code erklären, Fehler finden, bestehende Anwendungen erweitern und neue Lösungen in kurzer Zeit prototypisch umsetzen.
Damit wird Softwareentwicklung nicht plötzlich einfach, aber sie wird zugänglicher. Und genau das hat grosse Auswirkungen auf die Art, wie Organisationen künftig Prozesse digitalisieren.
Denn wenn Anwendungen schneller und günstiger entwickelt werden können, stellt sich eine neue strategische Frage: Müssen sich Organisationen weiterhin stark an bestehende Standardsoftware anpassen – oder wird es künftig realistischer, Software stärker an die eigenen Prozesse anzupassen?
Von der Softwareentwicklung zur Prozessentwicklung
Bisher war der Weg zur digitalen Lösung vorgezeichnet: Eine Organisation hatte einen Prozess, suchte nach einer passenden Standardsoftware und optimierte ihre Abläufe möglichst an die vorhandenen Funktionen. Das war in vielen Fällen sinnvoll, weil individuelle Softwareentwicklung aufwendig, teuer und risikoreich war.
Gerade bei kleineren oder mittleren Prozessen lohnte sich eine massgeschneiderte Lösung häufig nicht. Entweder wurden Prozesse deshalb gar nicht digitalisiert, mit Excel-Listen, Access-Datenbanken und E-Mail-Workarounds abgebildet – oder man akzeptierte eine Standardlösung, die zwar vieles konnte, aber nicht wirklich zum eigenen Arbeitsalltag passte.
KI-gestützte Entwicklung verschiebt dieses Verhältnis. Wenn der technische Aufwand sinkt, rückt eine andere Kompetenz stärker in den Vordergrund: das Verständnis für Prozesse, Organisation, Daten, Rollen, Verantwortlichkeiten und fachliche Zusammenhänge.
Die zentrale Fähigkeit wird damit weniger: «Kann jemand diese Funktion programmieren?»
Sondern vielmehr: «Versteht jemand genau genug, wie der Prozess funktioniert und wie er digital besser abgebildet werden sollte?»
Das ist ein wichtiger Perspektivenwechsel. Digitalisierung beginnt nicht bei der Technologie, sie beginnt beim Verständnis der Arbeit. In der Praxis entsteht nachhaltige Digitalisierung genau im Zusammenspiel dieser drei Perspektiven:
Vibe Coding als disruptiver Impuls
Der Begriff «Vibe Coding» beschreibt eine neue Art der Softwareentwicklung, bei der Menschen keinen klassischen Code schreiben, sondern ihre Anforderungen, Ideen und Anpassungswünsche in natürlicher Sprache beschreiben. Die KI generiert daraus Vorschläge, Code, Komponenten oder ganze Anwendungsteile.
Das wirkt auf den ersten Blick spielerisch. In der Praxis ist es aber hochgradig disruptiv.
Denn plötzlich können Personen ohne vertiefte Programmierkenntnisse funktionierende Prototypen erstellen, bestehende Anwendungen erweitern oder technische Ideen konkretisieren. Die Hürde zwischen fachlicher Idee und technischer Umsetzung wird kleiner. Das bedeutet nicht, dass professionelle Softwareentwicklung überflüssig wird. Im Gegenteil: Je einfacher es wird, schnell Anwendungen zu erstellen, desto wichtiger werden Architektur, Sicherheit, Datenqualität, Wartbarkeit, Betrieb und Governance.
Die eigentliche Disruption liegt deshalb nicht darin, dass «jetzt alle programmieren können». Sie liegt darin, dass sich die Rollen verschieben. Fachbereiche können viel aktiver an der Lösungsentwicklung mitwirken. IT-Abteilungen werden stärker zu Ermöglichern, Architekten und Governance-Partnern. Und externe Dienstleister werden nicht nur für die reine Umsetzung, sondern vor allem für Struktur, Qualität und nachhaltige Skalierung wichtig.
Warum Business- und Prozesswissen entscheidend wird
Wenn KI-Tools die technische Umsetzung beschleunigen, entsteht der eigentliche Engpass an einer anderen Stelle: bei der Qualität der Anforderungen.
Eine KI kann nur dann sinnvolle Lösungen vorschlagen oder implementieren, wenn klar ist, was der Prozess leisten soll. Welche Schritte gibt es? Welche Rollen sind beteiligt? Welche Entscheidungen müssen getroffen werden? Welche Daten werden benötigt? Welche Ausnahmen gibt es? Welche Nachweise müssen erbracht werden? Welche Systeme sind bereits im Einsatz? Welche regulatorischen oder organisatorischen Rahmenbedingungen gelten?
Genau hier liegt in vielen Organisationen die eigentliche Herausforderung. Prozesse sind oft historisch gewachsen, schlecht dokumentiert oder stark personenbezogen. Viel Wissen steckt in den Köpfen einzelner Mitarbeitender. Die digitale Lösung scheitert dann nicht an der Technologie, sondern daran, dass der Prozess selbst nicht sauber verstanden oder nicht bewusst gestaltet wurde.
KI macht diesen Punkt sichtbarer. Wer unklare Abläufe digitalisiert, erhält nicht automatisch bessere Prozesse. Im schlimmsten Fall entstehen einfach schnellere Workarounds. Der Mehrwert entsteht dort, wo Organisationen ihr Prozesswissen strukturieren, hinterfragen und mit technischer Umsetzungsfähigkeit verbinden. Dann kann KI ein enormer Beschleuniger sein.
Standardsoftware bleibt wichtig – aber nicht für alles
Die neuen Möglichkeiten bedeuten nicht, dass Standardsoftware überflüssig wird. Im Gegenteil: In vielen Bereichen ist Standardsoftware weiterhin die richtige Wahl.
Überall dort, wo Prozesse stark standardisiert sind, regulatorisch klar definiert werden oder kaum Differenzierungspotenzial bieten, spricht vieles für bewährte Lösungen. Finanzbuchhaltung, Lohnverarbeitung, ERP-Kernprozesse, CRM, Dokumentenmanagement, Collaboration-Plattformen oder Qualitätsmanagementsysteme profitieren von etablierten Standards, laufender Weiterentwicklung, Support, Sicherheit und Integrationen.
Standardsoftware bringt Best Practices mit. Sie reduziert Betriebsrisiken. Sie wird gepflegt, aktualisiert und weiterentwickelt. Sie bietet Supportstrukturen und ist oft besser skalierbar als eine individuell entwickelte Insellösung.
Die Frage lautet nicht: Standardsoftware oder Individualentwicklung?
Die bessere Frage lautet: Wo bringt Standardisierung Stabilität – und wo verhindert sie bessere Prozesse?
Denn es gibt viele Prozesse, die für eine Organisation wichtig sind, aber in keiner Standardsoftware sauber abgebildet werden. Häufig betrifft das bereichsspezifische Abläufe, interne Koordinationsprozesse, Freigaben, Wissensflüsse, Qualitätsnachweise, Schnittstellen zwischen Teams oder branchenspezifische Spezialfälle. Genau hier entstehen neue Chancen.
Mehr individuelle Prozesse werden digitalisierbar
Viele Organisationen haben eine lange Liste von Prozessen, die eigentlich digitalisiert werden sollten, aber bisher nicht priorisiert wurden, weil der Aufwand zu hoch erschien. Solche Prozesse laufen oft über Excel, E-Mail, manuelle Listen, geteilte Ordner oder informelle Absprachen. Sie funktionieren, aber sie sind fehleranfällig, intransparent und schwer auszuwerten.
KI-gestützte Entwicklung kann hier neue Möglichkeiten schaffen. Kleine und mittlere Fachanwendungen lassen sich schneller konzipieren, prototypisieren und iterativ verbessern. Fachbereiche können ihre Anforderungen unmittelbarer einbringen. Dienstleister können Lösungen effizienter umsetzen. IT-Abteilungen können wiederverwendbare Bausteine, Plattformen und Governance-Richtlinien bereitstellen.
Damit wird Prozessdigitalisierung breiter möglich. Nicht mehr nur für die grossen Kernsysteme, sondern auch für die vielen kleineren Abläufe, die den Arbeitsalltag prägen. Dort liegt oft grosses Potenzial: weniger Medienbrüche, bessere Nachvollziehbarkeit, einfachere Zusammenarbeit, klarere Verantwortlichkeiten und bessere Datengrundlagen für Entscheidungen.
Selber entwickeln, entwickeln lassen oder Standardlösung nutzen?
Mit den neuen Möglichkeiten stellt sich für Organisationen eine Entscheidungsfrage: Soll eine Lösung intern entwickelt werden, soll man sie durch einen Dienstleister entwickeln lassen – oder ist eine Standardlösung der bessere Weg?
Diese Frage muss differenziert beantwortet werden.
Selber intern entwickeln
Interne Entwicklung kann sinnvoll sein, wenn eine Organisation eigenes Know-how aufbauen möchte, die Prozesse sehr spezifisch sind und eine enge fachliche Weiterentwicklung erwartet wird. Mit KI-Tools, Low-Code-Plattformen und modernen Entwicklungsumgebungen können interne Teams schneller als früher erste Lösungen erstellen.
Der Vorteil liegt in der Nähe zum Fachbereich. Wer den Prozess täglich erlebt, erkennt oft schneller, wo eine Lösung verbessert werden muss. Auch Anpassungen können kurzfristiger erfolgen.
Gleichzeitig entstehen Risiken. Ohne klare Architektur, Dokumentation, Sicherheitsvorgaben und Betriebsmodell können schnell neue Insellösungen entstehen. Das erinnert an die frühere Access- oder Excel-Problematik: Am Anfang pragmatisch und hilfreich, später schwer wartbar, schlecht dokumentiert und abhängig von einzelnen Personen.
Interne Entwicklung braucht deshalb Leitplanken. Dazu gehören Standards für Datenhaltung, Berechtigungen, Schnittstellen, Dokumentation, Tests, Betrieb und Lifecycle-Management. Sonst wird aus schneller Digitalisierung technische Schuld.
Entwickeln lassen durch Dienstleister
Die Entwicklung durch einen externen Dienstleister ist dann sinnvoll, wenn eine Organisation zwar den Prozess gut kennt, aber nicht die nötige technische Tiefe oder Kapazität für eine robuste Umsetzung hat.
Ein guter Dienstleister bringt nicht nur Programmierleistung ein, sondern auch Erfahrung in Architektur, Plattformwahl, Sicherheit, Datenmodellierung, Benutzerführung, Integration und Betrieb. Gerade bei KI-gestützter Entwicklung kann das entscheidend sein. Denn die Geschwindigkeit der Umsetzung ersetzt nicht die Verantwortung für Qualität.
Wichtig ist dabei, dass die Organisation nicht einfach «eine Lösung bestellt», sondern aktiv am Prozessdesign beteiligt bleibt. Der Dienstleister kann die Umsetzung beschleunigen und professionalisieren. Das fachliche Zielbild muss aber aus der Organisation kommen.
Besonders wirksam ist dieses Modell, wenn internes Prozesswissen und externe Umsetzungskompetenz eng zusammenarbeiten. Dann entstehen Lösungen, die fachlich passen und technisch tragfähig sind.
Standardlösung nutzen
Eine Standardlösung ist weiterhin sinnvoll, wenn der Prozess weitgehend etablierten Mustern folgt, wenn gesetzliche oder branchenspezifische Anforderungen bereits gut abgedeckt werden oder wenn Betrieb, Support und Weiterentwicklung wichtiger sind als maximale Individualisierung.
Der Vorteil liegt in Stabilität und Verlässlichkeit. Die Organisation muss nicht alles selbst verantworten. Updates, Sicherheit, Weiterentwicklung und Support sind Teil des Produkts.
Der Nachteil entsteht dort, wo sich Organisationen zu stark an Softwarelogiken anpassen müssen, obwohl ihre Prozesse eigentlich anders funktionieren. Dann wird Digitalisierung zur Anpassung an ein Tool – nicht zur Verbesserung der Arbeit.
Darum sollte Standardsoftware nicht reflexartig gewählt werden, aber auch nicht vorschnell verworfen werden. Sie ist dort stark, wo Standardisierung gewünscht ist. Sie ist schwächer, wo individuelle Abläufe einen echten Mehrwert schaffen. In der Praxis zeigt sich: Nachhaltige Digitalisierung entsteht nicht durch eine einzelne Perspektive – sondern im Zusammenspiel von Fachbereichen, IT und externen Partnern:
Der moderne Ansatz: kombinieren statt dogmatisch entscheiden
In der Praxis geht es selten um ein reines Entweder-oder. Die Zukunft liegt eher in einer klugen Kombination. Viele Organisationen werden Standardplattformen wie Microsoft 365, Power Platform, ERP-, CRM- oder Fachsysteme weiterhin nutzen. Gleichzeitig werden sie diese stärker mit individuellen Anwendungen, Automatisierungen, Schnittstellen und KI-gestützten Funktionen ergänzen.
Das ist der eigentliche «Compose»-Gedanke: Lösungen werden nicht immer komplett neu gebaut und auch nicht nur eingekauft. Sie werden aus bestehenden Bausteinen, Plattformdiensten, Standardsoftware, individuellen Erweiterungen und Automatisierungen zusammengesetzt.
Entscheidend ist dabei die Architektur. Eine Organisation muss wissen, welche Plattformen strategisch gesetzt sind, wo Daten führend gepflegt werden, welche Schnittstellen erlaubt sind, wie Berechtigungen funktionieren und wer für Betrieb und Weiterentwicklung verantwortlich ist.
Ohne diese Klärung entsteht Wildwuchs. Mit klaren Leitplanken entsteht Geschwindigkeit.
Kann jetzt jede Organisation eigene Anwendungen entwickeln?
Technisch gesehen wird es für viele Organisationen einfacher, eigene Anwendungen zu erstellen. Strategisch gesehen bleibt die Antwort differenziert.
Ja, mehr Organisationen können eigene Lösungen entwickeln oder zumindest prototypisieren. Und ja, das kann sinnvoll sein, wenn dadurch Prozesse besser verstanden, schneller verbessert und näher am Arbeitsalltag digitalisiert werden.
Aber nein, nicht jede Organisation sollte ohne Konzept beliebig Anwendungen bauen.
Software ist nicht nur Code. Software bedeutet Verantwortung. Daten müssen geschützt werden. Berechtigungen müssen stimmen. Prozesse müssen nachvollziehbar sein. Anwendungen müssen gepflegt, aktualisiert und bei personellen Wechseln weitergeführt werden können. Je wichtiger eine Lösung für den Betrieb wird, desto professioneller muss sie geführt werden.
Deshalb braucht es neben den neuen KI-Werkzeugen auch neue organisatorische Fähigkeiten:
- klares Prozessverständnis
- Daten- und Informationsarchitektur
- Governance für Low-Code- und KI-gestützte Entwicklung
- Qualitätsstandards für Anwendungen
- Betriebskonzepte und Verantwortlichkeiten
- Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, IT und externen Partnern
Erst diese Kombination macht aus schneller Entwicklung nachhaltige Digitalisierung.
Die neue Rolle der IT
Für IT-Abteilungen bedeutet diese Entwicklung eine wichtige Veränderung. Sie werden weniger die einzige Stelle sein, die digitale Lösungen technisch umsetzen kann. Sie werden umso wichtiger als Gestalterin des Rahmens.
Die IT muss Plattformen bereitstellen, Standards definieren, Sicherheitsanforderungen sicherstellen und Integrationen ermöglichen. Sie muss verhindern, dass jede Abteilung eigene Schatten-IT aufbaut. Gleichzeitig sollte sie Fachbereiche nicht ausbremsen, sondern befähigen. Das ist ein Balanceakt. Zu viel Kontrolle verhindert Innovationund zu wenig Kontrolle führt zu Wildwuchs.
Die künftige Stärke liegt in einem Modell, das kontrollierte Eigenständigkeit ermöglicht: Fachbereiche können Prozesse aktiv digitalisieren, aber innerhalb definierter Leitplanken. IT, interne Spezialisten und externe Dienstleister sorgen gemeinsam dafür, dass Lösungen nicht nur schnell entstehen, sondern auch langfristig tragfähig bleiben.
Von Low-Code zu KI-gestützter Prozessdigitalisierung
Low-Code-Plattformen haben diesen Wandel bereits vorbereitet. Sie haben gezeigt, dass Fachbereiche näher an die Entwicklung von Anwendungen heranrücken können. KI-gestützte Entwicklung treibt diese Entwicklung nun weiter.
Während Low-Code vor allem mit visuellen Bausteinen, Formularen, Workflows und Konnektoren arbeitet, erweitert KI den Möglichkeitsraum. Anforderungen können natürlicher beschrieben werden. Code kann generiert und angepasst werden. Bestehende Systeme können schneller analysiert werden. Prototypen entstehen in kürzerer Zeit.
Damit steigt aber auch die Verantwortung. Je einfacher Lösungen entstehen, desto wichtiger wird die Frage, welche Lösungen überhaupt entstehen sollen. Nicht jede Idee braucht eine Anwendung. Nicht jeder Prozess sollte digitalisiert werden, bevor er verstanden wurde. Und nicht jede schnelle Lösung ist automatisch eine gute Lösung. KI beschleunigt Umsetzung. Sie ersetzt aber nicht die fachliche Klärung.
Fazit: Die Zukunft der Prozessdigitalisierung ist fachlich, nicht nur technisch
KI verändert die Softwareentwicklung, aber die grössere Veränderung liegt in der Prozessdigitalisierung. Wenn technische Umsetzung einfacher wird, steigt die Bedeutung von Business- und Prozesswissen. Organisationen müssen genauer wissen, wie ihre Arbeit funktioniert, welche Abläufe wirklich wertschöpfend sind und wo digitale Lösungen einen echten Unterschied machen.
Standardsoftware bleibt wichtig. Individuelle Lösungen werden aber für mehr Anwendungsfälle realistisch. Externe Dienstleister bleiben relevant, jedoch stärker als Partner für Struktur, Qualität, Architektur und nachhaltige Umsetzung. Interne Teams können aktiver werden, brauchen dafür aber klare Leitplanken.
Die zentrale Frage lautet nicht mehr nur: Welche Software kaufen wir?
Sie lautet zunehmend: Welche Prozesse wollen wir wie gestalten – und welche Kombination aus Standardsoftware, individueller Entwicklung, Dienstleister-Know-how und KI-Unterstützung bringt uns am nachhaltigsten weiter?
Genau darin liegt die Chance. KI macht Prozessdigitalisierung nicht automatisch besser. Aber sie eröffnet Organisationen die Möglichkeit, ihre Prozesse bewusster, schneller und passender zu digitalisieren als bisher. Entscheidend ist, dass sie diese Möglichkeit nicht nur technisch verstehen, sondern strategisch nutzen.
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