Interview mit Andre Sokolov, CTO bei Inhubber
Im heutigen dynamischen Unternehmensumfeld sind Organisationen ständig auf der Suche nach intelligenteren, effizienteren und konsistenteren Methoden, um vertragliche Verpflichtungen zu managen und operative Abläufe in Einklang zu bringen. Eines der wirkungsvollsten – und dennoch oft übersehenen – Werkzeuge, das ihnen zur Verfügung steht, ist das KI-gestützte Business Process Modelling (BPM) in Kombination mit dem Contract Lifecycle Management (CLM).
Bei Inhubber gehen wir noch einen Schritt weiter: Wir haben generative KI-Modelle und Echtzeit-Vergleiche von Plan- und Ist-Daten direkt in unsere Vertragsmanagement-Plattform integriert. So ermöglichen wir es CFOs, Rechtsabteilungen, Einkaufsteams und Projektleitern, sich von passiven Vertragsarchiven zu verabschieden und in eine Welt des dynamischen, erkenntnisgesteuerten Vertragsvollzugs einzutreten. Noch wichtiger ist, dass Unternehmen dank dieser KI-Funktionen in Verbindung mit konfigurierbarer Automatisierung kundenspezifische Workflows und Prozesse in einer Low-Code-Umgebung implementieren können – was die Entwicklungszeit reduziert und die Agilität erhöht.
Werfen wir nun einen Blick darauf, wie das funktioniert, welchen messbaren Mehrwert es schafft und wie ein Praxisbeispiel aus der Lebensmittel- und Fertigungsbranche diese Transformation veranschaulicht.
Was ist Business Process Modelling im Vertragsmanagement?
Business Process Modelling (BPM) bezeichnet die Praxis, Arbeitsabläufe, Aufgaben und Interaktionen innerhalb eines Geschäftsprozesses visuell abzubilden. Ziel ist es, Ineffizienzen zu identifizieren, die Einhaltung von Richtlinien sicherzustellen und Ergebnisse zu verbessern. Im Vertragsmanagement hilft BPM Unternehmen dabei, jede Phase des Vertragslebenszyklus – von der Verhandlung bis zur Verlängerung oder Kündigung – zu definieren und zu überwachen. Darüber hinaus erhöht es die Skalierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Transparenz der Prozesse und ermöglicht so eine bessere Steuerung und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
Doch dort, wo traditionelles BPM an seine Grenzen stößt, beginnt KI-gestütztes Prozessmodellieren.
Durch die Integration von KI können wir:
- Vertragsklauseln nahezu in Echtzeit interpretieren
- Plan- und Ist-Leistungskennzahlen miteinander vergleichen
- Automatisierte Workflows wie Aufgaben, Erinnerungen oder Benachrichtigungen auslösen
- Compliance-Berichte und Richtliniendokumente auf Basis von Vorlagen generieren
- Risiken vorhersagen und geeignete Gegenmaßnahmen vorschlagen
„Die nächste Evolutionsstufe des Vertragsmanagements ist prozessorientiert und selbstoptimierend. Mit generativer KI wird jeder Vertrag zu einem lebendigen, handlungsfähigen Asset.“ – Andre Sokolov, CTO bei Inhubber.
Der Mehrwert von KI-Komponenten im Business Process Modelling
Künstliche Intelligenz verleiht dem Business Process Modelling eine leistungsstarke zusätzliche Ebene – insbesondere in den Bereichen Datenverarbeitung, kontextuelle Analyse und Orchestrierung von Workflows. Dabei ist es jedoch wichtig, die aktuellen Möglichkeiten sowie die zugrunde liegende Architektur dieser Erweiterungen klar zu benennen – insbesondere bei Systemen wie Inhubber, die KI mit ereignisgesteuerten BPMN-Prozessen kombinieren.
1. Datenerfassung und -normalisierung
Im Zentrum des Mehrwerts von KI steht ihre Fähigkeit, strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren. Die KI-Module von Inhubber sind derzeit darauf spezialisiert, zentrale Vertragselemente wie Zahlungsbedingungen, Liefermeilensteine und Vertragsstrafen zu erkennen und zu erfassen. Diese strukturierten Daten bilden die Grundlage für nachgelagerte Analysen und den Plan-Ist-Vergleich, insbesondere in Verbindung mit ERP-, Finanz- oder operativen Systemen.
2. Plan-Ist-Vergleich (mit BPMN-Logik)
Während die KI eine fortschrittliche Datenerfassung ermöglicht, basiert der eigentliche Vergleich zwischen geplanten und tatsächlichen Leistungen auf konfigurierter Logik innerhalb anpassbarer BPMN-Workflows. Die KI unterstützt diesen Prozess, indem sie saubere, strukturierte Eingabedaten liefert, während die Ereignis-Engine des Systems die Geschäftslogik ausführt – etwa das Prüfen auf SLA-Verletzungen oder Zahlungsverzögerungen. Das Auslösen von Aktionen auf Basis dieser Erkenntnisse – wie Benachrichtigungen oder Eskalationen – erfolgt nicht autonom durch die KI, sondern über definierte Prozessmodelle, die individuell auf jede Organisation zugeschnitten sind.
3. Automatisierung nach Vertragsabschluss (über BPMN, nicht durch KI)
Automatisierte Reaktionen auf Vertragsabweichungen – wie das Erstellen von Prüfungstasks, das Benachrichtigen relevanter Stakeholder oder das Versenden von Signaturanfragen – werden über Inhubbers flexibles Ereignissystem und die BPMN-Engine gesteuert. Während sich die KI perspektivisch zu einem Entscheidungsassistenten weiterentwickeln kann, fungiert sie derzeit hauptsächlich als Datenverarbeiter. Jede nachgelagerte Automatisierung wird nur dann ausgelöst, wenn sie für das jeweilige Kundenszenario konfiguriert wurde – und gewährleistet so vollständige Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.
4. Generative KI zur Dokumentenerstellung (bald verfügbar)
In diesem Bereich zeigt KI das größte Potenzial für autonome Funktionen. Inhubber entwickelt derzeit generative KI-Funktionen, mit denen Organisationen künftig Dokumente automatisch auf Basis vordefinierter Vorlagen und kontextbezogener Daten erstellen können. Schon bald werden Nutzer in der Lage sein, Prüfprotokolle, Compliance-Berichte, Richtlinienaktualisierungen und Vertragszusätze automatisch zu generieren – wodurch juristischer Aufwand reduziert und die Dokumentation bereichsübergreifend standardisiert wird.
Durch die Kombination von KI-gestützter Datenerfassung und konfigurierbaren BPMN-Workflows bietet Inhubber einen äußerst skalierbaren und transparenten Ansatz zur Automatisierung des gesamten Vertragslebenszyklus – und bleibt dabei stets praxisnah. Mit der Weiterentwicklung KI-gestützter Agenten wird Schritt für Schritt mehr Autonomie eingeführt – immer mit dem Fokus auf Nachvollziehbarkeit, Kontrolle und kundenspezifische Anforderungen.
Praxisbeispiel: Plan-to-Pay-Verifikation bei einem Inhubber-Kunden aus der Lebensmittelbranche
Ein führendes europäisches Unternehmen aus der Lebensmittel- und Fertigungsbranche – ein Unternehmenskunde von Inhubber – stand vor einer häufigen, aber komplexen Herausforderung: Wie lässt sich die Verifizierung von Lieferantenzahlungen effizient und skalierbar gestalten, sodass sie mit den vertraglich festgelegten Bedingungen übereinstimmt – und das bei Hunderten von Verträgen?
Die Herausforderung
Jeder Lieferantenvertrag enthielt mehrstufige, bedingte Zahlungsregelungen, die an Liefermengen, bestimmte Zeitfenster und Leistungskriterien geknüpft waren. Der manuelle Abgleich dieser Klauseln mit den Zahlungsdaten aus dem ERP-System war:
- umständlich und zeitaufwändig (bis zu drei Wochen pro Zyklus)
- fehleranfällig, insbesondere bei saisonalen Schwankungen
- nicht skalierbar angesichts einer wachsenden Zahl von Lieferanten
Inhubbers intelligente Prozessintegration
Inhubber stellte eine hybride Lösung bereit, die KI-gestützte Datenerfassung mit anpassbarer BPMN-Logik und ereignisgesteuerter Automatisierung kombiniert. Zentrale Komponenten dieser Lösung waren:
KI-basierte Extraktion von Zahlungsbedingungen aus PDF-Verträgen – etwa: „100.000 € fällig am 1. Juni bei Lieferung von 5.000 Einheiten“
Abweichungserkennung durch automatisierte Regelprüfungen – etwa bei Verzögerungen, Unterzahlungen oder fehlenden Lieferbestätigungen
Aufgabenerstellung über BPMN – sobald eine Abweichung erkannt wurde, generierte das System automatisch Prüf- oder Nachverfolgungsaufgaben gemäß kundenspezifischer Konfiguration
(Geplante Funktion): Erweiterte KI-Funktionen – wie der automatische Abgleich von ERP-Daten mit Vertragsbedingungen und die Erstellung von Compliance-Dashboards – befinden sich derzeit im Rahmen der Roadmap für unseren KI-Assistenten in Entwicklung.
Durch diese Lösung konnte das Unternehmen die Dauer des Abgleichprozesses um 60 % reduzieren und eine Genauigkeit von 97 % bei der Erkennung vertraglicher Abweichungen erreichen. Das führte zu deutlich weniger Überzahlungen und Verzugsstrafen – und zu mehr Transparenz dank eines integrierten Echtzeit-Dashboards von Inhubber.
„Hier zeigt intelligente Automatisierung ihren wahren Wert – nicht, indem sie Menschen ersetzt, sondern indem sie Risiken frühzeitig sichtbar macht, Datenquellen zusammenführt und CFOs befähigt, gezielt zu handeln.“ — Andre Sokolov, CTO bei Inhubber.
KI-gestütztes Prozessmodellieren: Ein neuer Standard für CFOs
Heutige CFOs verwalten nicht nur Zahlen – sie managen Vertrauen, Compliance und Effizienz. KI-gestütztes Business Process Modelling wird dabei zu einem unverzichtbaren Werkzeug, indem es:
- Genehmigungs- und Abstimmungsprozesse automatisiert,
- Warnmeldungen bei definierten Schwellenwerten auslöst (z. B. Zahlungsverzögerungen von mehr als zehn Tagen),
- Rechts-, Einkaufs- und Finanzabteilungen aufeinander abstimmt und
- die Einhaltung gesetzlicher sowie interner Richtlinien sicherstellt.
Indem Verträge mit realen Ergebnissen verknüpft werden, sorgt KI dafür, dass das, was versprochen wurde, auch tatsächlich geliefert wird.
Generative KI-Module: mehr als nur ein Schlagwort
KI erkennt nicht nur Probleme – sie entwickelt auch aktiv Lösungen. Wird zum Beispiel eine Abweichung festgestellt, kann generative KI automatisch einen Vertragszusatzentwurf erstellen, der alle relevanten Abweichungen bereits enthält. Wird eine neue regulatorische Klausel identifiziert, generiert das System unmittelbar ein entsprechendes Richtlinien-Update. Darüber hinaus kann die KI vierteljährliche Leistungsübersichten für Lieferanten oder interne Abteilungen erstellen, die einen klaren Überblick über die Vertragserfüllung bieten. Zusätzlich schlägt sie Änderungsformulierungen in natürlicher Sprache vor, die sowohl den rechtlichen Standards als auch den unternehmensinternen Vorgaben entsprechen.
Diese generativen KI-Funktionen können als optionale Module oder vollständig in umfassendere Compliance-Initiativen integriert werden. So oder so verwandeln sie Verträge von statischen Dokumenten in lebendige, reaktionsfähige Prozesse.
Beispiel-Workflow: Intelligente Reaktion auf Plan-Ist-Analyse
Werfen wir einen Blick auf ein Beispiel für einen durch KI ausgelösten Workflow in der Inhubber-Plattform.
Vertragsklausel: „Zahlung von 120.000 € fällig am 1. Juli 2025 bei Lieferung von 6.000 Einheiten.“
ERP-Dateneingabe: Zahlung verbucht: 100.000 € am 3. Juli 2025. Lieferung: 5.800 Einheiten eingegangen.
Ausgelöster KI-Workflow:
| Bedingung | Ergebnis | Aktion |
| Zahlung < erwartet | TRUE | Aufgabe für Finanzprüfung erstellen |
| Lieferung < erwartet | TRUE | Aufgabe für Einkaufsnachverfolgung erstellen |
| Abweichung vorhanden? | TRUE | Verlängerung blockieren; Compliance-Prüfung auslösen |
| Plan = Ist? | TRUE | Aufgabe erstellen: „Verlängerungsangebot vorbereiten“ |
„Diese dynamischen Workflows ermöglichen es Ihrem Vertrag, autonom zu reagieren. Wenn alle Bedingungen erfüllt sind, erhalten Sie automatisch eine Verlängerungsaufgabe. Andernfalls wird eine Überprüfung ausgelöst. Keine Verzögerungen. Kein Rätselraten.“ – CTO, Inhubber.
Warum Business Process Modelling mit KI wichtig ist
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Business Process Management (BPM) ist mehr als nur ein technisches Upgrade – sie stellt einen strategischen Wandel dar, der die Arbeitsweise von Organisationen grundlegend verändert.
1. Genauigkeit
KI beseitigt manuelle Fehler beim Abgleich von Verträgen mit Ist-Daten und sorgt so für mehr Präzision und Zuverlässigkeit in operativen Abläufen.
2. Geschwindigkeit
Durch die Automatisierung von Abstimmungsprozessen kann KI die Bearbeitungszeiten um bis zu 80 % verkürzen, Geschäftszyklen beschleunigen und wertvolle Ressourcen freisetzen.
3. Transparenz
Echtzeit-Dashboards und KI-gestützte Analysen schaffen eine nie dagewesene Übersichtlichkeit und ermöglichen es Entscheidungsträgern, Prozesse und Leistungen sofort zu überwachen.
4. Compliance
KI-Systeme identifizieren potenzielle Probleme proaktiv, bevor sie sich zu regulatorischen Risiken entwickeln, und helfen Unternehmen, Compliance-Herausforderungen frühzeitig zu begegnen.
5. Skalierbarkeit
Mit KI können Unternehmen Tausende von Verträgen gleichzeitig verwalten, ohne zusätzliches Personal einzusetzen – das macht Wachstum nachhaltiger und kosteneffizienter.
6. Proaktivität
KI reagiert nicht nur – sie antizipiert. Risiken werden frühzeitig erkannt, und Lösungsvorschläge werden gemacht, bevor sich Probleme verschärfen. So können Teams strategisch agieren statt nur zu reagieren.
Abschließende Gedanken: KI und BPMN als Co-Piloten für ein intelligenteres Vertragsmanagement
KI-gestütztes Business Process Modelling – insbesondere in Kombination mit BPMN – ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen, sondern stärkt es. Es verbessert Entscheidungsprozesse, gewährleistet Nachvollziehbarkeit und verwandelt Verträge in aktive, operative Werkzeuge. Bei Inhubber gestalten wir eine Zukunft, in der Vertragsausführung kontinuierlich überwacht, richtlinienkonform, revisionssicher und bei Abweichungen selbstkorrigierend ist. Durch die Verbindung von generativer KI mit BPMN-basierter Automatisierung ermöglichen wir Unternehmen den Wandel von statischen Dokumenten hin zu intelligenten, reaktionsfähigen Workflows.
Bereit herauszufinden, wie KI-gestützte BPMN-Workflows Effizienz, Compliance und finanzielle Kontrolle in Ihrem Unternehmen steigern können? Jetzt Demo mit Inhubber buchen.
