Searching for the next level of Process Intelligence.
Ich bringe Forschung in die Praxis, von der Theorie bis zum ersten MVP. Ich entwickle Multi-Agenten-Systeme, die qualitativ hochwertige Verbesserungsvorschläge für Geschäftsprozesse erzeugen, automatisiert und mit dem Menschen im Mittelpunkt. So gestalten wir die Zukunft verantwortungsvoll.
Hallo, ich bin Jakob.
Sechs schnelle Fragen, sechs ehrliche Antworten. Den ganzen Werdegang mit allen Stationen findest du auf meiner Profilseite.
Weil ich gerne tüftle und Probleme löse, die noch keiner gelöst hat. Mit Fraunhofer FIT kann ich genau das zwischen zwei Welten tun und die Brücke zwischen Praxis und Forschung schlagen. Das finde ich bis heute spannend.
An drei Dingen gleichzeitig. Privat an der Idee für mein eigenes Startup. In der Forschung an der automatisierten Evaluation von Multi-Agenten-Systemen in Prozessen. Und im Projekt mit der Deutschen Flugsicherung.
Wenn ich eine Bachelor- oder Masterarbeit betreue, will ich mit dir gemeinsam ins Tüfteln und Problemlösen kommen. Dabei bekommst du direkten Einblick in meine Arbeit und meine Lessons Learned aus vielen Projekten.
Über eine Berghütte. Beim 30. Geburtstag meiner Cousine waren fast nur Ärzte und Anwälte, und genau eine Person, mit der ich den halben Abend über Tech reden konnte. Kurz darauf saß ich im Bewerbungsgespräch. Dabei wollte ich nach dem Studium eigentlich direkt in die Praxis. Rückblickend war es genau die richtige Entscheidung, und seitdem sage ich keine Einladung mehr ab.
Weil alles Prozessarbeit ist, vom kleinen Optimierungsprojekt bis zur großen Transformation. Prozesse sind Daten und zugleich das Format, in dem wir Arbeit verstehen. Solange sich alles wandelt, und das tut es immer, werden wir sie noch lange brauchen.
Triathlon. Rennrad, Schwimmen und Laufen habe ich für mich entdeckt. Sonst bin ich am liebsten in den Bergen unterwegs oder auf Reisen.
Im Wettlauf um die Agentifizierung gewinnt, wer besser verbessert.
Mit Agenten ändern sich Prozesse öfter als je zuvor.
Bisher endete die Digitalisierung oft an Dokumenten, E-Mails und Absprachen. Generative KI und Agenten verschieben diese Grenze weit in die Kernprozesse hinein. Aufgaben wandern zwischen Mensch und Maschine, und jeder Prozess, den Agenten übernehmen sollen, muss vorher verstanden und neu gestaltet werden. Unternehmen verbessern heute aber meist in einzelnen, aufwendigen Initiativen. Mithalten kann nur eine hybride Prozessverbesserung, in der Mensch und Maschine zusammenarbeiten.
Verbesserung ist eine Engpasskompetenz.
Nach der Engpasstheorie bestimmt der Engpass die Leistung des ganzen Systems. Mehr Daten, mehr Analysen und mehr Agenten davor bringen wenig, solange die Entscheidung selbst schwach bleibt. Genau dort fehlt heute oft eine Systematik. In einer Befragung von 203 europäischen Industrieunternehmen wählten 63 % der KMU und 42 % der Großunternehmen ihre Verbesserungsprojekte nach Erfahrung, Urteil oder Gefühl aus. Wer objektiv priorisierte, hielt seine Projekte mehr als doppelt so oft für erfolgreich.
Daten, Analysen und Wissen
Was über den Prozess bekannt ist, aus Systemen, Dokumenten und von den Menschen.
Die Entscheidung, was sich ändert
Ursachen verstehen, Alternativen entwerfen und gegeneinander abwägen.
Umsetzung im Betrieb
Realistisch, passend für die Menschen und von ihnen mitgetragen.
der heutigen Arbeitszeit entfallen auf Tätigkeiten, die generative KI zusammen mit anderen Technologien technisch automatisieren könnte.
der Unternehmen mit generativer KI haben Abläufe grundlegend neu gestaltet. Von 25 untersuchten Merkmalen wirkt genau das am stärksten auf den Gewinnbeitrag.
so häufig haben Unternehmen, die mit KI messbar Wert schaffen, ihre Abläufe grundlegend neu gestaltet.
Quellen · McKinsey Global Institute, The economic potential of generative AI, 2023 · McKinsey, The State of AI, März 2025 · McKinsey, The State of AI, November 2025
Gute Verbesserung ist ein komplexes Problem. Die Bausteine für ihre Automatisierung liegen bereits vor.
Komplex ist sie, weil sie drei Probleme zugleich lösen muss, ein mathematisches, ein menschzentriertes und ein gestalterisches. Mit KI allein ist das nicht zu schaffen. Heute deckt Software die eine Seite ab und Beratung die andere, und Unternehmen müssen wählen. Für jede der drei Seiten gibt es aber bereits erprobte Bausteine. Welche das sind und wie sie zusammenpassen, zeige ich in meinen Nuggets und auf der Forschungsseite.
Viele Ziele, eine Abwägung
Jede Veränderung wirkt auf Zeit, Kosten, Qualität und Flexibilität zugleich. Gesucht ist nicht die eine richtige Antwort, sondern die beste Abwägung zwischen vielen Alternativen.
Wissen und Akzeptanz
Das entscheidende Wissen liegt bei den Menschen im Prozess. Dieselben Menschen müssen die Veränderung später verstehen, mittragen und im Alltag leben.
Entworfen, nicht berechnet
Ein neuer Prozess entsteht aus Kreativität und Fachwissen, innerhalb eines Rahmens aus Regeln, Rollen und Verantwortung.
Moderne Technologien machen es erstmals möglich, alle drei Seiten zu verbinden und Verbesserungen zu finden, die hochwertig und durchdacht sind, und trotzdem individuell.
Literatur · Reijers & Limam Mansar (2005), Best practices in business process redesign, Omega · Oreg, Vakola & Armenakis (2011), Change recipients’ reactions to organizational change, Journal of Applied Behavioral Science · Beerepoot et al. (2023), The biggest business process management problems to solve before we die, Computers in Industry · Goldratt & Cox (1984), The Goal · Kirkham, Garza-Reyes, Kumar & Antony (2014), Prioritisation of operations improvement projects in the European manufacturing industry, International Journal of Production Research
Die Landkarte, auf der ich forsche.
Kurz erklärt, aus Sicht eines Prozessforschers.
Drei Streams, die ich auch auf LinkedIn teile, von Technologie bis Governance. Jeder Stream erklärt Technologien und Theorien und bringt Frameworks, Vorgehensmodelle, Anleitungen und Best Practices mit.
Business
Für CoEs, Process Owner und Unternehmen, die Optimierungspotenziale heben wollen.
Forschung
Aktuelle Theorien aus der Forschung, verständlich aufbereitet.
Entwicklung
Coding, Architekturen und Werkzeuge rund um Agenten und Prozessdaten.