MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Celonis wurde von der Everest Group im „PEAK Matrix Assessment 2026“ zum siebten Mal in Folge als Marktfhreir im Bereich Process Mining eingestuft. Damit verknüpft sich die strategische Relevanz der Process-Intelligence-Plattform stärker mit industriellen KI-Anwendungsfällen. Parallel baut Mercedes-Benz die Nutzung aus, um Liefertreue zu verbessern und Produktionsentscheidungen schneller zu treffen. Entscheidend ist dabei, wie die Plattform Prozessdaten so strukturiert, dass KI-gestützte Copiloten und Agenten im Unternehmen zuverlässig handeln können.
Celonis verstärkt seine Position im globalen Markt für Process Mining nicht nur über eine weitere Analysten-Einstufung, sondern vor allem über die technische Ausrichtung der eigenen Process-Intelligence-Plattform. Im aktuellen „PEAK Matrix Assessment 2026“ wurde der Münchener Anbieter laut den Angaben der Everest Group zum siebten Mal in Folge als Marktfhreir im Segment Process Mining geführt. Bewertet wurden dabei mehrere Kategorien wie Marktakzeptanz, Portfolio, Prozessintelligenz sowie Implementierung und Support. Auffällig ist: Der Text nennt nicht nur ein einzelnes Gesamtergebnis, sondern weist explizit darauf hin, dass Celonis die höchsten Bewertungen in allen untersuchten Bereichen erhalten habe. Damit rückt der Wettbewerb weniger als „Feature-Showdown“, sondern stärker als Frage der Gesamtwirkung in den Vordergrund: Wie gut lassen sich Prozessdaten dauerhaft in messbare Betriebsverbesserungen übersetzen.
Der Markt wächst dabei spürbar schneller als viele Unternehmen ihre Prozesslandschaften traditionell nachziehen konnten. Für 2025 beziffern Branchenangaben das Marktvolumen für Process Mining auf 1,5 bis 1,6 Milliarden US-Dollar – mit einem Wachstum von 24 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Für die kommenden Jahre wird eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 20 bis 25 Prozent erwartet. In der Praxis bedeutet das: Die Nachfrage nach Prozessintelligenz verschiebt sich von der Analyse hin zu einer Infrastrukturrolle. Dazu passt auch die Zahl aus dem Text, wonach Kunden von Celonis bereits einen Gesamtwert von 11,3 Milliarden US-Dollar durch die Optimierung ihrer Prozesse erzielt hätten. Besonders interessant ist die begriffliche Abgrenzung zur klassischen BI: Eugenio Cassiano betont die „relationale Tiefe“ der Datenverarbeitung als Differenzierung. Relational in diesem Kontext zielt darauf, dass Zusammenhänge zwischen Prozessereignissen, Datenobjekten und Kontextinformationen nicht bloß nachträglich zusammengesetzt werden, sondern von Beginn an strukturell verfügbar sind.
Für die industrielle Umsetzung liefert der Automobilbereich ein konkretes Beispiel, das im Text direkt mit dem KI-Zielbild verknüpft wird. Mercedes-Benz nutzt demnach die Plattform, um die Liefertreue zu verbessern und Entscheidungsprozesse in der Produktion zu beschleunigen. Dazu kommen KI-Copiloten zum Einsatz, die Lieferzeiten prognostizieren und die Fertigungssequenzierung optimieren. Der Kern liegt damit nicht in einem einzelnen Modell, sondern in einem optimierten Zusammenspiel aus Prozessdaten, Prognosen und operativer Steuerung. Wenn Jörg Burzer Celonis als „Schlüsselfaktor für die digitale Transformation“ bezeichnet, zielt das auf genau diese Brücke: Vom Prozesswissen hin zu einem datengetriebenen Entscheidungspfad, der im Tagesgeschäft belastbar bleibt. Bastian Nominacher ergänzt dieses Argument indirekt, indem Process Intelligence als Grundlage für den effizienten Einsatz von KI-Systemen in komplexen Unternehmensstrukturen positioniert wird.
Technologisch verschiebt Celonis den Fokus dabei Richtung „autonome“ KI-Agenten – und zwar über neue Bausteine in der Plattform. Im Rahmen der Erweiterungen nennt der Text zwei zentrale Innovationen: den „Process Intelligence Graph“ sowie die „Orchestration Engine“. Diese Werkzeuge werden als multimodaler digitaler Zwilling von Geschäftsprozessen beschrieben, der die Koordination von KI-Agenten ermöglicht. Multimodal heißt hier im Kern: Die Plattform soll nicht nur mit einem Datenformat arbeiten, sondern Prozessinformationen so bündeln, dass unterschiedliche KI-Komponenten sinnvoll zusammenwirken können. Genau diese Orchestrierung ist für Unternehmen der Engpass, wenn KI-Systeme nicht als isolierte Experimente laufen sollen, sondern als Teil einer Prozessumgebung mit klaren Eingaben, Zuständen und Verantwortlichkeiten.
Damit verbunden ist auch ein Integrationsansatz, der sich auf Plattformverfügbarkeit und Datenbewegung auswirkt. Der „Data Core“ wurde im Text als allgemein verfügbar freigegeben; genannt wird zudem eine „Zero-Copy-Integration“ für Plattformen wie Databricks und Microsoft. Zero-Copy ist in solchen Architekturkonzepten relevant, weil es typischerweise den Overhead reduziert, der entsteht, wenn Daten mehrfach repliziert werden müssen. Für den Produktivbetrieb kann das helfen, Latenzen zu senken und gleichzeitig die Datenkonsistenz zu wahren, weil unterschiedliche Workloads auf dieselbe Datenbasis zugreifen. Gleichzeitig deutet der Text an, dass mit der Plattformerweiterung der Weg von der spezialisierten Process-Analyse hin zur Kerninfrastruktur moderner Unternehmen beschleunigt wird. Das ist auch deshalb strategisch, weil offene Standards im Markt zunehmend als Voraussetzung gesehen werden, um Integrationsrisiken zu reduzieren.
Genau in diese Richtung geht die Diskussion um Governance und Standards. Während sich der Markt konsolidiert, gewinnen offene Standards an Bedeutung; im Text werden Frameworks wie BPMN und OCEL 2.0 genannt. BPMN (Business Process Model and Notation) und OCEL (Object-Centric Event Log) liefern dabei etablierte Beschreibungs- und Logikbausteine, mit denen Prozessdaten interoperabler werden. Daneben rückt die Governance automatisierter Systeme in den Fokus: Nicht nur die Optimierung von Prozessen ist Ziel, sondern die Steuerung, wie automatisierte Abläufe Entscheidungen treffen, überwachen und im Fehlerfall reagieren. Interessant ist in diesem Zusammenhang auch die Investorenperspektive: Harry Nelis von Accel sieht den Beginn eines neuen, massiven Investitionszyklus im Tech-Sektor und ordnet Celonis darin als zentrale Rolle ein. Die Argumentationslinie: Die Plattform liefert den Kontext, den moderne KI-Agenten brauchen, um in Unternehmen präzise zu agieren. Laut Text verwaltet Accel ein Vermögen von rund 31 Milliarden US-Dollar und hat im April 2026 einen neuen Fonds über über 4 Milliarden US-Dollar aufgelegt, der verstärkt in KI-Infrastruktur investieren soll.
Für Unternehmen ergibt sich daraus ein klarer Handlungsrahmen: Process Intelligence wird zunehmend zu der Schicht, die Datenstruktur, Prozesskontext und operative Ausführung zusammenbindet. Wenn Automobilhersteller wie Mercedes-Benz KI-Copiloten an Produktionsentscheidungen ankoppeln, wird deutlich, dass der Nutzen nicht allein aus Modellgüte entsteht, sondern aus sauberem Prozessverständnis, verlässlicher Integration und einer Orchestrierung, die KI-Systeme an realen Abläufen ausrichtet. Für die nächste Phase dürfte daher weniger die Frage sein, ob KI in Produktions- und Logistikprozesse integriert wird, sondern wie schnell Unternehmen ihre Prozessdatenlandschaft so umbauen, dass KI-Workloads nicht nur Daten bekommen, sondern auch interpretierbaren Kontext. Gleichzeitig bleibt die Standardisierung ein Hebel, um Migrations- und Lock-in-Risiken zu reduzieren – und um KI-Agenten langfristig wartbar zu betreiben.
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