MÜNCHEN / BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Celonis rückt KI näher an den Unternehmensalltag: Neue KI-Tools sollen Unternehmensdaten so aufbereiten, dass KI-Use-Cases verlässlicher funktionieren. Im Interview ordnet Co-CEO Bastian Nominacher die Kundenakzeptanz ein und verweist auf das laufende Wachstum. Zugleich deutet das Unternehmen an, wie eine Übernahme von Ikigai Labs die Produktstrategie beschleunigen soll. Der Markt beobachtet derweil den Wettbewerb mit SAP und den laufenden Rechtsstreit genau.
Celonis sieht Deutschland gerade als einen Markt, der für die Prozessintelligenz- und KI-Vorhaben des Softwarehauses besonders schnell an Fahrt gewinnt. Der Kern der aktuellen Ankündigung wirkt dabei zunächst unspektakulär: Statt nur bestehende Prozesse zu analysieren, will das Unternehmen Kundendaten so modellieren und strukturieren, dass Künstliche Intelligenz (KI) auf belastbaren, fachlich konsistenten Informationen aufsetzen kann. Für Unternehmen ist das relevant, weil KI-Projekte in der Praxis selten an der Modellgüte scheitern, sondern an Datenqualität, Mapping-Logik und daran, dass Prozesswissen nicht sauber in Trainings- und Entscheidungsflüsse übersetzt wird.
Technisch betrachtet folgt Celonis damit einem Trend, der sich seit den frühen Automatisierungswellen abzeichnet: Von der reinen Beobachtung hin zu einer durchgängigen „KI-fähigen“ Prozessschicht. Das neu positionierte Modell „bildet das Rückgrat aller KI-Anwendungen“, wie Nominacher es beschreibt, und soll als Grundlage für unterschiedliche KI-Workloads dienen – etwa für Assistenzfunktionen, Analysen oder automatisierte Entscheidungsunterstützung. Der entscheidende Unterschied zu rein text- oder chatbasierten Lösungen liegt in der Verknüpfung mit Prozessereignissen: Eventdaten, Verantwortlichkeiten, Statuswechsel und Abweichungen müssen semantisch so aufbereitet werden, dass sie als Grundlage für Forecasts und Optimierungen taugen.
Im Marktkontext tritt die strategische Stoßrichtung besonders deutlich zutage: Laut Marktbeobachtern bleibt Celonis in der Prozessintelligenz weiterhin global führend. Gleichzeitig weist der Wettbewerbsvergleich auf ein klares „Fast-Follow“-Signal hin. SAP hat mit Signavio stark nachgezogen und damit die Tür für Enterprise-Kunden geöffnet, die bereits SAP-lastige Architekturen betreiben. Für CIOs und Prozessverantwortliche wird die Entscheidung dadurch weniger „Make-or-buy“ für einzelne Analysereports, sondern eine Architekturfrage: Wo liegen Master-Daten, wie laufen Datenpipelines, und wie schnell lassen sich Prozesskonzepte in operative Systeme überführen – ohne dass der Nutzen der KI-Projekte durch Integrationsaufwand verwässert wird.
Auch die Unternehmensstrategie wird mit Blick auf Geschwindigkeit klar: Celonis plant, den US-Spezialisten Ikigai Labs zu übernehmen, um neue Funktionalitäten schneller in Produkte zu übersetzen. Solche Akquisitionen sind in der Enterprise-Softwarebranche ein typisches Mittel, um Expertise in speziellen KI- und Data-Engineering-Konzepten zu bündeln, die sich nicht einfach nur „aufkaufen“ lassen. Gleichzeitig bedeutet das für Bestandskunden, dass Roadmaps mit hoher Wahrscheinlichkeit auf schnell verfügbare, integrierte Use-Cases hinauslaufen werden – etwa für Qualitäts- und Ausnahmeanalysen entlang von Prozessketten. Der Wettbewerb bleibt dennoch dynamisch, weil Integrationsfähigkeit und Time-to-Value in der Praxis über Produktvorteile entscheiden.
Ein weiterer, oft unterschätzter Teil der Debatte dreht sich um Akzeptanz und Governance: KI-Tools werden nur dann breit genutzt, wenn sie im Alltag steuerbar bleiben. Nominachers Aussage zur Kundennahme ist deshalb als Hinweis zu verstehen, dass Celonis den Fokus nicht allein auf Modellperformance legt, sondern auf „Operational Trust“ setzt – also auf Nachvollziehbarkeit, messbaren Prozessnutzen und die Fähigkeit, Ergebnisse in bestehenden Rollen- und Freigabemechanismen zu verankern. Für Unternehmen bedeutet das konkret: KI braucht nicht nur Output, sondern auch Kontext, Erklärbarkeit auf Prozessebene und klare Verantwortungszuordnung, damit Fachbereiche die Systeme dauerhaft in ihre Workflows integrieren.
Parallel dazu verfolgt Celonis einen Rechtsstreit mit SAP, der die Wahrnehmung des Marktes beeinflussen kann. Solche Auseinandersetzungen wirken selten unmittelbar auf die technische Leistungsfähigkeit, aber sie verändern die Einkaufs- und Vertragsrisiken in der nächsten Beschaffungsrunde. Gerade für größere Organisationen gilt: Auch wenn ein KI-Use-Case fachlich überzeugt, entscheiden Procurement, Legal und Security meist über das Gesamtpaket aus Lizenzbedingungen, Datenflüssen und Support-Commitments. In diesem Umfeld werden technische Differenzierungen – etwa bei Prozessmodellierung, Datenanreicherung oder Integrationspfaden – zum strategischen Argument, weil sie Risiken reduzieren helfen, wenn Plattformwechsel oder parallele Tool-Landschaften vermieden werden sollen.
Für die Zukunft deutet vieles auf eine stärkere Verschmelzung von Prozessintelligenz und KI-Entwicklung hin: KI wird zunehmend nicht als isoliertes Feature betrachtet, sondern als Schicht, die auf einem konsistenten Prozessmodell aufbaut. Unternehmen sollten dafür ihre Daten- und Sicherheitsarchitektur frühzeitig mitdenken: Dazu zählen Zugriffskontrollen, das Minimieren personenbezogener Daten in Trainings- oder Analysepfaden, sowie die Frage, wie Auditierbarkeit für KI-Entscheidungen hergestellt wird. Perspektivisch dürften sich Entwickler-Teams und Data Engineering vermehrt an „prozessnahe“ Pipelines anlehnen, wodurch neue Integrationsmöglichkeiten zwischen ERP-, Event- und Automatisierungssystemen entstehen. Wer hier sauber startet, kann schneller skalieren und gleichzeitig die regulatorische Belastung im Griff behalten.
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