Effiziente Prozesse mit KI und BPMN Bots gestalten

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Erstellung von Prozessen mit BPMN (Business Process Model and Notation) kann die Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsabläufen erheblich verbessern. KI-gestützte BPMN-Bots bieten die Möglichkeit, Prozesse automatisch zu entwerfen, zu optimieren und anzupassen, was insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von erheblichem Vorteil sein kann. Um jedoch den maximalen Nutzen aus diesen technologischen Fortschritten zu ziehen, sollten einige typische Fehler vermieden werden.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Datenqualität

Ein häufiger Fehler bei der KI-gestützten Prozesserstellung ist die Arbeit mit ungeeigneten oder unvollständigen Datensätzen. Schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Prozessergebnissen führen und den Nutzen der KI stark einschränken. Abhilfe schafft hier die Implementierung eines robusten Datenmanagementsystems. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Datenquellen präzise, vollständig und konsistent sind. Dies kann durch regelmässige Datenüberprüfungen und Bereinigungsprozesse erreicht werden.

1. Fehlende Nutzerakzeptanz

Oft wird die Einführung von KI-Lösungen ohne Berücksichtigung der Nutzerakzeptanz vorangetrieben. Wenn Mitarbeitende nicht ausreichend geschult oder in den Wandel einbezogen werden, kann dies zu Widerstand und ineffizientem Einsatz der neuen Technologie führen. Es ist entscheidend, ein Schulungsprogramm zu entwickeln, das die Mitarbeitenden auf den Umgang mit den neuen Tools vorbereitet. Darüber hinaus sollte ein Change-Management-Plan erstellt werden, um die Integration der KI-Prozesse reibungslos zu gestalten.

1. Zu umfassende Prozessautomatisierung

Ein weiterer Fehler besteht darin, zu viele Prozesse gleichzeitig zu automatisieren. Dies kann zu Überlastung führen und schwächen in den spezifischen Anpassungen aufzeigen, welche die KI vornehmen sollte. Der Korrekturansatz ist zunächst, mit der Automatisierung einfacher Prozesse zu beginnen und diese sukzessive zu erweitern. Eine schrittweise Implementierung ermöglicht es, die Leistung der KI-Systeme zu überwachen und feinzujustieren, bevor komplexere Aufgaben hinzugefügt werden.

14–30 Tage Handlungsanleitung

• Tage 1–7: Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme der vorhandenen Datenquellen. Identifizieren Sie Schwächen in der Datenqualität und starten Sie gegebenenfalls Initiativen zur Datenbereinigung. Parallel dazu beginnen Sie, eine interne Informationskampagne über die Einführung von KI-Bots zur Prozesserstellung zu planen.
• Tage 8–14: Entwickeln Sie ein Pilotprojekt mit einem einfachen Prozess, den der KI-Bot automatisieren soll. Involvieren Sie von Anfang an Mitarbeiter aus der entsprechenden Abteilung, um Feedback zu sammeln und eine positive Einstellung zu fördern. Halten Sie Schulungen ab, um die Benutzer mit der neuen Technologie vertraut zu machen.
• Tage 15–21: Starten Sie das Pilotprojekt und überwachen Sie die Ergebnisse engmaschig. Sammeln Sie während dieses Zeitraums Feedback von den Nutzern und identifizieren Sie mögliche Schwierigkeiten oder Widerstände.
• Tage 22–30: Bewerten Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts. Passen Sie die KI-Einstellungen und Prozesse gemäss den Erkenntnissen aus dem Feedback an. Bereiten Sie den schrittweisen Ausbau auf weitere Prozesse vor und entwickeln Sie einen langfristigen Implementierungsplan, um die KI-Bots vollständig in der Organisation zu verankern.

Durch eine strukturierte und sorgfältige Herangehensweise an die Einführung von KI-gestützten BPMN-Bots können KMU nicht nur Effizienzgewinne erzielen, sondern auch eine reibungslose Akzeptanz der neuen Technik durch ihre Mitarbeitenden sichern.