Der Wechsel von Process Mining zu einer umfassenden Process Intelligence Plattform, die vom objektzentrierten Prozessmodell angetrieben wird, unterscheidet Celonis von anderen Technologien, die sich auf spezifische Teile des Prozessmanagements und der Prozessverbesserung konzentrieren. Auch die Tatsache, dass Celonis nun eine Plattform ist, auf der jeder Prozessintelligenzlösungen entwickeln kann, von einfacher Prozessanalyse bis hin zur vollständigen Prozessorchestrierung, macht es zu einer leistungsstarken Ergänzung für jede Geschäfts- und IT-Landschaft. Schließlich ist der Ansatz zur KI brillant. Mit dem Celonis Process Intelligence Graph als Herzstück des Geschäftswissens (nicht nur Daten) kann Celonis KI mit dem richtigen Geschäftskontext für Entscheidungsfindung und agentische Ausführung versorgen, während es gleichzeitig als permanenter Monitor für alle Operationen und Akteurinteraktionen, sowohl menschlich als auch synthetisch, dient.

Celonis bietet eine breite Palette leistungsstarker Funktionen, wobei seine Gen-AI-Fähigkeiten besonders beeindruckend sind. Tools wie Copilot, Insight Explorer und der Annotation Builder ermöglichen es den Nutzern, Eingabeaufforderungen zu definieren und automatisch Erkenntnisse basierend auf Prozessdaten zu generieren. Diese Funktionen verbessern kontinuierlich ihre Antworten, indem sie aus dem Benutzerfeedback lernen, was die Analyse schneller und intuitiver macht. Eine weitere Schlüsselkompetenz von Celonis ist das objektzentrierte Process Mining (OCPM). OCPM ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, mehrere Geschäftsobjekte gleichzeitig zu analysieren und zu verstehen, wie ihre Ereignisse miteinander verbunden sind. Es bietet eine End-to-End-Sicht auf komplexe Prozesse und ermöglicht tiefere Einblicke in Objektbeziehungen, Ereigniskorrelationen und das tatsächliche Prozessverhalten jenseits des traditionellen fallzentrierten Process Minings.

Die End-to-End-Prozesstransparenz gefällt mir am besten. Die Software hebt sofort Engpässe und Compliance-Lücken in unseren Betriebsdaten hervor. Diese Fähigkeit, den tatsächlichen Prozessfluss zu visualisieren – nicht nur den idealen – ist transformativ für die Identifizierung von Ursachen für Ineffizienz.