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Task Mining

Erfasst Nutzeraktionen am Arbeitsplatz zur Erkennung repetitiver Aufgaben.

Task Mining ist eine Methode zur Datenerfassung und -analyse, die Nutzeraktionen am digitalen Arbeitsplatz (z. B. Klicks, Tastatureingaben, Fensterwechsel) aufzeichnet, um repetitive Aufgaben und Automatisierungspotenziale zu erkennen. Unternehmen nutzen Task Mining, um reale Arbeitsabläufe sichtbar zu machen, Engpässe zu quantifizieren und daraus effizientere, skalierbare Prozesse abzuleiten – häufig als Grundlage für Automatisierung (Automation).

Was bedeutet Task Mining?

Der Begriff beschreibt das „Schürfen“ (Mining) von Aufgaben (Tasks) aus tatsächlichem Nutzerverhalten. Im Unterschied zu klassischen Prozessdokumentationen basiert Task Mining nicht primär auf Workshops oder Annahmen, sondern auf beobachtbaren Interaktionen in Anwendungen wie ERP, CRM, E-Mail-Clients oder Browsern. Ziel ist, wiederkehrende Muster zu erkennen – etwa „Rechnung prüfen → Daten abgleichen → Status setzen → E-Mail senden“ – und diese Muster messbar zu machen.

Wie funktioniert Task Mining?

  • Datenerfassung: Ein Agent oder Plugin erfasst Interaktionen (z. B. Klickpfade, genutzte Anwendungen, Zeitstempel) auf ausgewählten Arbeitsplätzen oder Teams.
  • Vorverarbeitung & Datenschutz: Sensible Inhalte (PII) werden idealerweise minimiert oder geschwärzt; wichtig sind Prinzipien wie Data Minimization (Datenminimierung) und ggf. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.
  • Mustererkennung: Algorithmen clustern ähnliche Abläufe, erkennen Varianten und zählen Häufigkeiten (z. B. „Task A kommt 420×/Woche vor“).
  • Analyse & Priorisierung: Identifikation von Zeitfressern, Medienbrüchen, Fehlerquellen und Standardisierungspotenzial (z. B. hohe Wiederholung + hohe Dauer = Top-Kandidat).
  • Umsetzung: Ergebnisse fließen in Automations-Backlog, RPA/Workflow-Design oder Integrationen (z. B. via n8n und APIs).

Warum ist Task Mining wichtig – gerade für wachsende KMU?

Wenn ein KMU wächst, steigen Transaktionsvolumen und Tool-Landschaft – und damit die Zahl manueller „Klebeprozesse“ zwischen Systemen. Task Mining schafft Transparenz: Welche Tätigkeiten kosten wirklich Zeit? Wo entstehen Wartezeiten, Copy-Paste, doppelte Datenerfassung oder unnötige Schleifen? Das ist entscheidend, weil Automatisierung sonst oft am falschen Ende startet (z. B. „wir automatisieren, was laut Bauchgefühl nervt“ statt „was nachweislich ROI bringt“).

Typische KMU-Beispiele sind: Stammdatenpflege aus E-Mails ins ERP, Angebotsnachverfolgung im CRM plus Excel, Ticket-Kategorisierung im Support oder das manuelle Zusammenführen von Informationen aus mehreren Portalen. Task Mining zeigt nicht nur, dass etwas repetitiv ist, sondern auch wie viele Varianten existieren – ein wichtiger Hinweis, ob zuerst standardisiert werden sollte.

Task Mining vs. Process Mining: Wo liegt der Unterschied?

Process Mining analysiert vor allem Event-Logs aus Systemen (z. B. „Fall 123: Status A → B → C“). Task Mining hingegen schaut auf die Mikro-Ebene: das konkrete Nutzerverhalten am Desktop, inklusive Schritte, die in Logs oft fehlen (z. B. Copy-Paste, E-Mail, Browser-Recherche). In der Praxis ergänzen sich beide: Process Mining liefert den End-to-End-Prozess, Task Mining erklärt, was Mitarbeitende dazwischen tatsächlich tun.

Was kostet Task Mining?

Die Kosten hängen stark von Nutzerzahl, Umfang der Datenerfassung, Integrationen und Compliance-Anforderungen ab. Typische Treiber sind: Anzahl der erfassten Arbeitsplätze, Laufzeit (Pilot vs. Rollout), benötigte Anonymisierung/Schwärzung und Aufwand für die Ableitung konkreter Automationen. Für KMU ist ein zeitlich begrenzter Pilot oft der sinnvollste Einstieg, um schnell die Top-Use-Cases zu identifizieren und den Nutzen zu belegen.