Effiziente KI-Bot-Nutzung im Unternehmen optimieren

Kernaussage: Effiziente Nutzung von KI-gestützten BPMN-Bots erfordert sorgfältige Planung und kontinuierliche Anpassung. Ein Vorgehen mit 20’000 Prompts über 30 Tage ermöglicht es, Prozesse im Unternehmen zu optimieren und Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Typische Fehler und deren Korrektur:

1. Überfrachtung der KI mit irrelevanten Prompts: Ein häufiger Fehler ist, der KI zu viele nicht zielgerichtete Informationen zu geben. Dies kann zu falschen Prozessen und ineffizienten Ergebnissen führen. Korrektur: Gezielte Eingrenzung und Priorisierung der Prompts. Nur spezifische und relevante Informationen sollten eingespeist werden, um präzise Antworten zu erhalten. Ein Review-Prozess, bei dem fachlich versierte Mitarbeiter die Prompts vor der Eingabe überprüfen, kann helfen, die Qualität zu gewährleisten.
2. Fehlende Überwachung der KI-Antworten: Unternehmen stellen oftmals fest, dass die KI unregelmässige oder ungenaue Outputs produziert. Korrektur: Implementierung regelmässiger Monitoring- und Evaluationsmechanismen. Dies kann durch die Verwendung von Feedback-Schleifen erreicht werden, bei denen die generierten Antworten systematisch überprüft und bei Bedarf korrigiert werden. Ein interdisziplinäres Team sollte die Qualität der BPMN-Ergebnisse fortlaufend verfolgen und anpassen.
3. Zu wenig Iteration und Testzyklen: Unternehmen neigen dazu, die initialen Resultate der KI als endgültig zu betrachten und versäumen es, iterative Anpassungen vorzunehmen. Korrektur: Etablierung eines regelmässigen Iterationszyklus, um die Effizienz der BPMN-Bots zu optimieren. Dabei sollten verschiedene Szenarien und Variablen getestet werden, um den Bot schrittweise an die tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens anzupassen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage:

• Tage 1-5: Analysephase. Identifizieren Sie klare Ziele und definieren Sie spezifische Anwendungsfälle für den BPMN-Bot. Erstellen Sie eine Liste der benötigten Prompts und legen Sie Kriterien für die Relevanz fest.
• Tage 6-10: Implementierungsphase. Beginnen Sie mit der Eingabe der Prompts in kleinen Chargen, um die Fähigkeit der KI zu testen, relevante und präzise Ergebnisse zu liefern. Achten Sie auf Muster und Abweichungen in den Antworten.
• Tage 11-20: Überwachungs- und Anpassungsphase. Stellen Sie ein Monitoring-Team zusammen, das die Ergebnisse prüft und Anpassungsempfehlungen gibt. Fördern Sie eine Feedback-Kultur, bei der alle Anwender ihre Erfahrungen und Beobachtungen mitteilen.
• Tage 21-30: Optimierungsphase. Basierend auf den Feedbacks und Beobachtungen der vorherigen Phasen, passen Sie die Eingabemuster und die Funktionalitäten des BPMN-Bots an. Beginnen Sie, die Prozesse vollumfänglich in den operativen Alltag zu integrieren, und stellen Sie sicher, dass Lernschleifen für langfristige Verbesserungen eingerichtet sind.

Durch ein strukturiertes Vorgehen können Unternehmen ihre BPMN-Bots effizient nutzen und Prozessoptimierung kontinuierlich vorantreiben, was zu einem deutlich gesteigerten Erfolg führt.