LONDON (IT BOLTWISE) – Celonis verstärkt 2026 seine Process-Intelligence-Plattform mit dem Kauf von Ikigai Labs, um KI-Agenten in betriebliche Entscheidungen zu integrieren. Der neue Baustein „Context Model“ soll dabei Kontextwissen aus dem Betrieb in die Automatisierung einspeisen. Zusätzlich erweitert „Celonis Networks“ die Analysefähigkeit von Einzelunternehmen auf Lieferketten und Partnernetzwerke. Für Unternehmen wird damit entscheidend, wie tief sich die Automatisierung in Copilot-Workflows und später in Amazon Bedrock einbinden lässt.
Celonis positioniert sich 2026 weiter als Plattformanbieter, der Prozess-Intelligenz nicht nur als Dashboard, sondern als steuerungsfähige Schicht über vorhandene Unternehmenssoftware denkt. Im Kern geht es um die Frage, wie Unternehmen ihre Abläufe „in Echtzeit“ erfassen und anschließend in operative Entscheidungen übersetzen können – ohne dass jede neue Fachanwendung wieder neue Datensilos aufbaut. Genau hier setzt die Plattform-Logik mit einem zentralen Konstrukt an: dem „Process Intelligence Graph“. Diese Datenstruktur baut einen digitalen Zwilling von Unternehmensprozessen auf und soll damit sowohl Ist-Zustände als auch Zusammenhänge zwischen Aktivitäten, Datenobjekten und Systemen zusammenführen. Für IT- und Prozessverantwortliche ist das besonders deshalb relevant, weil die meisten Organisationen nicht an einem Mangel an Daten scheitern, sondern an fragmentierten Landschaften, in denen Informationen in unterschiedlichen Tools „liegen bleiben“.
Technisch betrachtet ist der Anspruch mit dem Process Intelligence Graph eng verknüpft: Das System bündelt Daten aus verschiedenen Quellen und versucht, die Muster aus mehreren Bereichen in eine konsistente Sicht zu bringen. Erst wenn diese Klammer vorhanden ist, lassen sich Analysen nicht nur retrospektiv durchführen, sondern auch als Grundlage für Folgeaktionen nutzen. In der Praxis bedeutet das: Prozessdaten müssen nicht nur erkannt, sondern kontextualisiert werden – etwa entlang von Prozessketten, Rollen, Zeitfenstern oder Ausnahmen. Celonis stellt zudem in den Vordergrund, dass es nicht bei reiner Diagnose bleibt. Der Schritt hin zu Automatisierungsthemen ist der eigentliche Wachstumshebel, denn „Prozess-Intelligenz“ wird damit zunehmend zur Ausführungslogik: Sie soll erklären, wo es hakt, und zugleich dazu beitragen, dass sich Entscheidungen schneller und konsistenter treffen lassen.
Mit der Übernahme von Ikigai Labs setzt Celonis dazu auf KI-Agenten. Der neue Baustein „Context Model“ soll das nötige Wissen aus dem Betrieb liefern, damit KI-gestützte Agenten komplexe Entscheidungen verlässlich vorbereiten können. Wichtig ist dabei der Unterschied zwischen einer reinen Text- oder Antwortfunktion und einem agentischen System, das Entscheidungen in einem konkreten Arbeitskontext anstößt. Kontextdaten sind in solchen Szenarien oft mehr als „Prozessdetails“: Sie können etwa aus Ereignissen, Objektzuständen, Richtlinien oder zuletzt beobachteten Abweichungen bestehen. Marktbeobachter schauen deshalb besonders darauf, ob diese Automatisierung in der Praxis robust bleibt – etwa wenn sich Datenqualität, Prozessvarianten oder Systemlandschaften im laufenden Betrieb ändern. Ergänzend will Celonis die Reichweite der Analysen über den Unternehmensrand hinaus vergrößern: „Celonis Networks“ zielt auf die Untersuchung ganzer Lieferketten und Partnernetzwerke. Damit verschiebt sich der Fokus von lokalen Prozessketten zu Netzwerkeffekten im Wertschöpfungsverbund, inklusive der Frage, wo Potenziale zwischen Unternehmen entstehen und nicht nur innerhalb einer Firma.
Auch beim Thema Integrationen setzt Celonis laut Bericht auf einen „In-die-Arbeit“-Ansatz, der für die Akzeptanz in Fachbereichen oft entscheidend ist. Der Markt für Process Mining wächst demnach jährlich um bis zu 25 Prozent; zugleich müssen Unternehmen ihre Ausgaben für KI-Anwendungen zunehmend rechtfertigen. Eine reine Einführung neuer Analytics-Tools reicht dafür häufig nicht aus, weil der Nutzerpfad bleibt und damit die Wirkung ausbleiben kann. Celonis versucht deshalb, in etablierte Arbeitsumgebungen einzuwirken: Die Software greift über Microsoft Copilot direkt in die Arbeitsabläufe ein. Das ist strategisch interessant, weil Copilot als Interface für viele Anwender bereits eine vertraute Einstiegsschiene darstellt. Im nächsten Schritt soll die vollständige Einbindung in Amazon Bedrock folgen – ein Meilenstein, der für die technische Skalierung und für die Auswahl an KI-Services in Unternehmensarchitekturen relevant ist, vor allem wenn Unternehmen Multi-Provider-Strategien verfolgen oder Anforderungen an Governance und Zugriffskontrollen haben.
Für die Produkt- und Architekturperspektive heißt das: Celonis muss KI-Agenten so einbetten, dass sie nicht als „Sonderfunktion“ neben dem Prozess existieren, sondern als Bestandteil des operativen Entscheidungsflusses. Genau hier entscheidet sich, wie gut sich die Plattform in heterogene Systeme integrieren lässt – inklusive Datenmodellierung, Rechteverwaltung und der Frage, wie schnell neue Prozessänderungen in den Kontext zurückfließen. „Celonis Networks“ erweitert zusätzlich die Datenbasis über Unternehmensgrenzen hinweg, was typischerweise zusätzliche Herausforderungen mit sich bringt: von konsistenter Zuordnung entlang von Partnerdaten bis zur Modellierung gemeinsamer Semantik. Wenn diese Punkte sauber umgesetzt sind, entsteht ein deutlich breiterer Nutzen als bei isolierten Prozess-Explorern: Teams können dann Muster im Netzwerk erkennen und nicht nur Engpässe im eigenen Haus nachverfolgen.
Unterm Strich adressiert Celonis mit der Kombination aus Process Intelligence Graph, KI-Agenten (inklusive „Context Model“) und der Netzwerkebene „Celonis Networks“ mehrere Engpässe, die viele Unternehmen bei KI-Projekten kennen: fehlender operativer Pfad, mangelnder Kontext und die Schwierigkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen in handlungsfähige Entscheidungen zu überführen. Für Entscheider in mittleren und großen Organisationen wird in den kommenden Monaten vor allem messbar, wie tief die Lösung tatsächlich in Copilot-gestützte Prozesse eingreift und wie reibungslos später die Einbindung in Amazon Bedrock funktioniert. Wer Process-Intelligence bislang als Analysebereich gesehen hat, bekommt damit eine klare Richtung: Automatisierung wird nicht als separate Initiative verkauft, sondern als Erweiterung eines Prozessmodells. Dass Analysten Celonis 2026 als Marktfokus betrachten, passt dazu – entscheidend bleibt jedoch, wie stark sich die versprochene „Echtzeit“-Steuerung und agentische Entscheidungsunterstützung in konkreten Workflows durchsetzen.
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