Top 10 KI-Tools für Process Mining 2027

Celonis hat seine Plattform früh auf KI ausgerichtet: Process Copilot beantwortet Fragen in natürlicher Sprache und erstellt Auswertungen, AgentC bindet Agenten-Plattformen wie Copilot Studio, Bedrock und Agentforce an. Mit dem auf der Celosphere 2025 vorgestellten MCP-Server und der Orchestration Engine reicht der Ansatz von der Analyse bis zu automatisierten Folgeaktionen.

• Process Copilot als LLM-Assistent für Fragen und Berichte ohne technische Vorkenntnisse
• AgentC verbindet Prozessdaten mit führenden Agenten-Plattformen großer Hyperscaler und Softwareanbieter
• MCP-Server und Process Intelligence Graph stellen Prozesskontext für externe Agenten bereit

Zu beachten: Die KI stützt sich auf frequenzbasierte Prozessmodelle; Ursachenaussagen beruhen damit auf Korrelationen in Reihenfolgen, nicht auf einem kausalen Modell.

Mit Joule hat SAP seinen KI-Assistenten in die Signavio-Suite gebracht; seit Februar 2026 ist Joule mit SAP Signavio allgemein verfügbar. Joule Agents unterstützen laut SAP bei der Suche nach Prozessinhalten, bei Prozessanalysen, beim Erstellen von Value Cases und beim Onboarding. Ein Dashboard-Analyzer-Agent, der Event Logs und Kennzahlen interpretiert, wurde im November 2025 als Beta vorgestellt.

• Joule als durchgängiger SAP-KI-Assistent – auch in den Signavio-Lösungen allgemein verfügbar
• Mehrere Joule Agents arbeiten nach Herstellerangaben in einem Multi-Agenten-Rahmen zusammen
• Enge Verzahnung von KI-Analyse mit SAP-Prozessinhalten, Modellierung und Benchmarks

Zu beachten: Einige Agenten befinden sich noch in Beta- oder Early-Adopter-Phasen, und ihr Nutzen entfaltet sich vor allem in SAP-dominierten Landschaften.

Bei UiPath ist Process Mining der Einstieg in agentische Automatisierung. Mit Maestro orchestriert die Plattform Agenten, Roboter und Menschen gemeinsam in BPMN-Prozessen, sodass Erkenntnisse aus dem Mining direkt in automatisierte Abläufe übergehen können. Die KI dient hier vor allem dazu, Automatisierungskandidaten zu finden und umzusetzen.

• Maestro koordiniert Agenten, Roboter und Menschen in einem gemeinsamen BPMN-Prozess
• Kombinierte Sicht aus System-, Desktop- und Kommunikationsdaten als Kontext für Automatisierung
• Kurzer Weg von der Analyse zur produktiven Agenten- und RPA-Umsetzung

Zu beachten: Die analytische Tiefe der Ursachenanalyse ist der Automatisierung untergeordnet; der volle Nutzen entsteht im Zusammenspiel mit der UiPath-Plattform.

Microsoft verankert Process Mining in der Power Platform und ermöglicht Fragen an Prozessdaten über integrierte Sprachmodelle. Wer bereits mit Power BI, Microsoft 365 und Copilot arbeitet, findet eine vertraute Oberfläche und einen niedrigen Einstieg. Erkenntnisse lassen sich innerhalb des Microsoft-Stacks direkt in Low-Code-Automatisierungen überführen.

• Konversationelle Abfragen von Prozessdaten über integrierte Sprachmodelle
• Enge Verbindung zu Power BI, Azure und Microsoft 365
• Low-Code-Automatisierung als naheliegender nächster Schritt nach der Analyse

Zu beachten: Die KI arbeitet auf case-zentrierten, frequenzbasierten Modellen und ist auf Zugänglichkeit statt analytische Tiefe ausgelegt.

ServiceNow hat Process und Task Mining in sein Zurich-Release integriert, das auf agentische KI mit eingebetteter Prozessautomatisierung ausgerichtet ist. Weil die Prozessdaten bereits auf der Plattform liegen, entfällt für ServiceNow-Prozesse die Datenextraktion. Über Workflow Data Fabric stehen externe Daten vor allem für Workflows und Agenten zur Verfügung.

• Process und Task Mining als Teil eines auf agentische KI ausgerichteten Plattform-Releases
• Keine Datenextraktion für Prozesse, die auf der ServiceNow-Plattform laufen
• Echtzeit-Monitoring von Kennzahlen, etwa für die Einhaltung von SLAs

Zu beachten: Die Mining-Analyse konzentriert sich auf Prozesse innerhalb der Plattform; Backend-Abläufe in ERP oder Produktion bleiben weitgehend außerhalb des Blickfelds.

Pega positioniert Process Mining als operativen Kontext für die Frage, wo KI-Agenten sinnvoll eingesetzt werden. Laut Pressemitteilung vom 12. Mai 2026 fließen gewonnene Erkenntnisse in Pega Blueprint ein, wo Prozesse simuliert, optimiert und in überarbeitete Workflows und Anwendungen übersetzt werden. Process Mining, Task Mining und Modellierung kombiniert Pega nach eigenen Angaben in einer KI-gestützten Plattform.

• Übergabe von Mining-Erkenntnissen an Pega Blueprint für Simulation und Neugestaltung
• Process Mining als Entscheidungsgrundlage für den Einsatz von KI-Agenten
• Process Mining, Task Mining und Modellierung in einer Plattform – nach Herstellerangaben

Zu beachten: Der größte Nutzen entsteht, wenn die Neugestaltung auch auf der Pega-Plattform umgesetzt wird.

IBM kombiniert objektzentriertes Process Mining mit einem LLM-gestützten Process Mining Assistant auf Basis von watsonx, der Hypothesen zu Ursachen formuliert. Über die Integration mit watsonx Orchestrate lassen sich Erkenntnisse in automatisierte Abläufe überführen. Datenbasierte What-if-Simulationen und der Betrieb on-premise oder hybrid sprechen vor allem regulierte Branchen an.

• Process Mining Assistant auf watsonx-Basis für Ursachenhypothesen in natürlicher Sprache
• Integration mit watsonx Orchestrate für den Übergang zur Automatisierung
• What-if-Simulation und präskriptive Empfehlungen auf objektzentrierten Daten

Zu beachten: Die Ursachenhypothesen bleiben methodisch frequenzbasiert, und Einführung sowie Betrieb erfordern spürbaren Implementierungsaufwand.

QPR hat im April 2026 eine MCP-Schnittstelle für ProcessAnalyzer vorgestellt, über die KI-Agenten wie Claude, ChatGPT oder Microsoft Copilot Prozessanalysen direkt abfragen können. Dazu kommt eine KI-gestützte Ursachenanalyse, die operative Treiber von Prozessproblemen automatisch identifizieren soll. Die Plattform läuft nativ in Snowflake und unterstützt objektzentriertes Process Mining.

• MCP-Schnittstelle bringt Prozessanalysen in gängige KI-Assistenten und Agenten
• KI-gestützte Ursachenanalyse für operative Treiber von Prozessproblemen – nach Herstellerangaben
• Snowflake-nativer Betrieb mit objektzentriertem Process Mining

Zu beachten: Die Angaben zur MCP-Schnittstelle stammen aus Herstellermitteilungen; Details zu Verfügbarkeit und Einrichtung sind öffentlich kaum dokumentiert.

Skan AI erfasst, wie Arbeit am Desktop tatsächlich erledigt wird: Bildschirminhalte werden lokal auf dem Rechner verarbeitet, an die Analyseplattform gehen anonymisierte Metadaten. Aus diesem Bild der Arbeit entstehen laut Hersteller einsatzbereite Agenten auf der eigenen Agents-Plattform. Mit der im Februar 2026 vorgestellten Agentic Ontology of Work bietet Skan ein offenes Vokabular für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten.

• Beobachtung von Desktop-Arbeit mit lokaler Verarbeitung und anonymisierten Metadaten
• Eigenes Agents-Produkt, das Abläufe aus der Beobachtung in ausführbare Agenten übersetzt
• Agentic Ontology of Work als offenes semantisches Rahmenwerk für Mensch-Agent-Arbeit

Zu beachten: Skan setzt auf Beobachtung am Arbeitsplatz statt auf Event-Daten aus Quellsystemen und ergänzt klassisches Process Mining daher eher, als es zu ersetzen.