Chancen der KI in Geschäftsprozessdesign nutzen — KI BPMN Bots

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Erstellung von Geschäftsprozessen verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen und präzise Prozessoptimierungen. Durch die Integration von KI in die BPMN (Business Process Model and Notation) können Unternehmen nicht nur bestehende Prozesse verbessern, sondern auch völlig neue Ansätze entwickeln, die von der Intelligenz der Maschinen profitieren.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Verwendung von KI in der Prozessmodellierung liegt in der Missachtung der Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wurden. Das Füttern der KI mit inkonsistenten oder unvollständigen Daten führt zu unzuverlässigen Prozessergebnissen. Um dies zu korrigieren, sollte ein Unternehmen zunächst sicherstellen, dass seine Daten gründlich bereinigt und standardisiert sind, bevor sie in die KI eingespeist werden.

Ein weiterer Fehler besteht in der Überautomatisierung. Unternehmen neigen dazu, so viele Prozesse wie möglich zu automatisieren, ohne die tatsächlichen Bedürfnisse oder den Nutzen zu berücksichtigen. Diese Überautomatisierung kann zu Risiken führen, insbesondere wenn bestimmte Aufgaben menschliche Urteilsfähigkeit erfordern. Die Korrektur besteht darin, Automatisierungsentscheidungen auf einer fundierten Kosten-Nutzen-Analyse zu basieren und nur die Prozesse zu automatisieren, die wirklich von einer maschinellen Ausführung profitieren.

Schliesslich übersehen viele Unternehmen die Bedeutung der Mitarbeitereinbindung. Prozesse, die ausschliesslich durch KI gesteuert werden, stossen manchmal auf Widerstand, wenn das Personal nicht einbezogen wird. Der richtige Ansatz erfordert, die Mitarbeitenden in den Designprozess einzubeziehen und sie sowohl über die Vorteile als auch über die Praxis der KI-Integration zu schulen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der bestehenden Datenqualität: In den ersten 7 Tagen sollten Unternehmen ihre aktuellen Datensätze gründlich prüfen und bereinigen. Dies ist ein grundlegender Schritt, um sicherzustellen, dass die KI mit den bestmöglichen Informationen arbeitet.
2. Pilotprojekt planen und durchführen: In der zweiten Woche sollten Unternehmen ein kleines, überschaubares Projekt auswählen, das in begrenztem Umfang automatisiert werden kann. Dies ermöglicht es, die KI innerhalb eines überschaubaren Rahmens zu testen und zu validieren.
3. Mitarbeiterschulung initiieren: Parallel zur Planung und Durchführung des Pilotprojekts beginnen Unternehmen damit, Schulungen für ihr Personal anzubieten. In Sitzungen wird vermittelt, wie die KI zu besseren Prozessen beitragen kann und wie die Mitarbeitenden optimal integriert werden.
4. Überprüfung und Optimierung: In der letzten Woche des 30-Tage-Zeitraums sollten Unternehmen eine Überprüfung der Ergebnisse des Pilotprojekts durchführen. Diese Überprüfung sollte den Fokus auf die Identifikation von Schwächen und Verbesserungsmöglichkeiten legen.

Diese Schritte sollen als Wegweiser dienen, um die Integration von KI in die Prozessgestaltung sinnvoll und effektiv zu gestalten und um langfristige Erfolge und Akzeptanz im Unternehmen zu sichern. Durch strukturiertes Vorgehen und gezielte Schulung lassen sich die Versprechen der KI-Technologie in realistische und greifbare Vorteile umsetzen.