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Executive Summary

Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle – aber sie löst kein Chaos. Sie skaliert es. Wer unklare Prozesse automatisiert, bekommt nur schnelleres Durcheinander. Wer Klarheit schafft, legt das Fundament für Resilienz und Wachstum. Value Stream Mapping ist der erste Schritt dorthin.

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Das fundamentale Problem

„AI doesn’t fix chaos. It scales it.“

Automatisierungstools wie n8n, Make und Zapier sind mächtig – aber nur so gut wie die Prozesse, die man ihnen gibt. Klare Abläufe erzeugen Flow at Scale. Chaotische Abläufe erzeugen Chaos at Scale.

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Warum Value Stream Mapping?

Value Stream Mapping (VSM) macht Arbeit sichtbar, deckt Engpässe auf und zeigt, wo Automatisierung wirklich Sinn hat. Es eliminiert Verschwendung, schafft Klarheit und bildet die Basis für KI-gestützte Verbesserungen.

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Erfolge aus der Praxis

🏗 Fletcher Building – ein traditioneller Baustoffkonzern wurde mit Value Stream Thinking überraschend schnell: Vorhersagbarkeit stieg auf 94 %, der E-Commerce-Umsatz explodierte auf über 300 Mio. USD, Projekte liefen 60 % schneller – bei halben Kosten.

💡 Philips – litt unter langsamen Zyklen und Qualitätsproblemen. Mit Wertstrom-Orientierung schrumpften Release-Zyklen von 18 auf 6 Monate. Features kamen in unter 100 Tagen statt 240+. 2023 meldete Philips Rekordergebnisse und gewann Marktvertrauen zurück.

🚆 SBB – stand vor der größten SAP-Transformation der Schweiz. Statt im Big-Bang-Chaos zu versinken, nutzte man Value Streams, um die komplexe Einführung von SAP S/4HANA planbar und flexibel zu gestalten.

🎶 Sacem – eine Musikrechte-Organisation, die trotz schwierigem Umfeld Rekorde schrieb: Einnahmen stiegen, die Kostenquote sank von 11,65 % auf 10,76 %. Möglich wurde das durch Transparenz und klar strukturierte Prozesse.

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Fünf Schritte zum Erfolg

1. Wert definieren
   Ohne klares Ziel skaliert KI nur Aktivitäten – nicht Nutzen. Deshalb zuerst: Was ist wirklicher Kundenwert?
2. Wertströme identifizieren
   End-to-End-Flüsse sichtbar machen – vom Kundenbedarf bis zur Lieferung. Erst dadurch erkennt man, wo sich Verbesserung (mit und ohne KI) lohnt.
3. Den Fluss sicherstellen
   Engpässe, Wartezeiten und Doppelarbeiten beseitigen. Automatisierung kann nur beschleunigen, was bereits klar strukturiert ist.
4. Am Kundenbedarf ausrichten (Pull-Prinzip)
   Arbeit wird nicht mehr „hineingeschoben“, sondern vom Bedarf ausgelöst. Das verhindert Überlastung und macht die Organisation reaktionsfähig.
5. Kontinuierlich verbessern
   KI liefert Daten und Muster. Doch nur in einem System, das Lernen und Anpassen verankert, verwandeln sich diese Daten in echten Fortschritt.

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Dein Einstieg

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