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Effizienz durch geplanten KI-gestützten Workflow-Übergang

Autor: Roman Mayr

Effizienz durch geplanten KI-gestützten Workflow-Übergang

KI-Taskbots ·

Kernaussage: Workflow-Handovers mit KI-Technologien erfordern sorgfältige Planung, um Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten.

Im modernen Unternehmensumfeld setzen Unternehmen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), um Aufgaben zu automatisieren und Prozesse zu optimieren. Ein kritischer Punkt bei der Implementierung von KI-Lösungen in Geschäftsprozesse ist der sichere und effiziente Übergang, oder Handover, zwischen menschlichen Mitarbeitern und KI-gestützten Systemen. Es ist entscheidend, typische Fehler zu vermeiden und die richtigen Massnahmen zu ergreifen, um nahtlose und risikofreie Workflows zu gewährleisten.

Typische Fehler und deren Korrektur


  1. Unklare Aufgabenverteilung: Ein häufiges Problem ist die mangelnde Klarheit darüber, welche Aufgaben von der KI und welche von den menschlichen Mitarbeitern übernommen werden sollen. Dies kann zu Überschneidungen oder Lücken im Workflow führen, die die Effizienz beeinträchtigen und Fehler nach sich ziehen können. Korrektur: Es ist essenziell, klare Entscheidungsbäume oder Ablaufdiagramme zu erstellen, die die jeweiligen Verantwortlichkeiten eindeutig festlegen. Ergänzend sollte ein Kommunikationsprotokoll etabliert werden, das den Informationsaustausch zwischen KI-Systemen und Mitarbeitern regelt.
  2. Fehlende Datenintegrität: Eine unzureichende Sicherstellung der Datenqualität kann dazu führen, dass KI-Systeme falsche Entscheidungen treffen oder inkorrekte Prognosen abgeben. Korrektur: Um dies zu verhindern, ist eine rigorose Datenvalidierung nötig, bevor die Daten in das KI-System eingespeist werden. Ein automatisierter Datenqualitäts-Check vor jedem Handover kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Daten sicherzustellen.
  3. Mangelnde Anpassung an Veränderungen: Sowohl Geschäftsprozesse als auch KI-Systeme sind dynamisch und müssen regelmässig angepasst werden. Ein Versäumnis, den Workflow zu aktualisieren, kann zu Systemausfällen oder Inkonsistenzen führen. Korrektur: Etablieren Sie einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess, der regelmässige Überprüfungen und Anpassungen des Workflows sowie der eingesetzten KI-Systeme einschliesst. Dies kann durch monatliche Audits und Anpassungsworkshops erreicht werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage


  1. Erste Woche (1–7 Tage): Beginnen Sie mit der Dokumentation des aktuellen Workflow-Handovers, sowohl für menschliche Mitarbeiter als auch für die KI-Systeme. Identifizieren Sie klare Verantwortlichkeiten und bringen Sie Beteiligte zu einem Workshop zusammen, um potenzielle Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten zu diskutieren.
  2. Zweite Woche (8–14 Tage): Implementieren Sie eine umfassende Datenvalidierung und Qualitätssicherung. Entwickeln Sie dazu ein Tool oder ein Skript, das die Datenintegrität automatisch prüft, bevor Informationen in das KI-System übergehen. Schulungen für Mitarbeiter hinsichtlich der neuen Standards sind ebenso angeraten.
  3. Dritte Woche (15–21 Tage): Führen Sie den ersten kontinuierlichen Verbesserungsprozess ein. Hierbei evaluieren Sie die Effektivität der vorgenommenen Anpassungen und entwickeln weitere Verbesserungsmassnahmen. Berücksichtigen Sie auch neue Anforderungen oder technische Gegebenheiten.
  4. Vierte Woche (22–30 Tage): Stärken Sie die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Teams und der IT-Abteilung, um schnelle Ansprechbarkeit bei Problemen sicherzustellen. Starten Sie eine Feedback-Runde, um die Erfahrung der Mitarbeiter mit dem neuen Workflow einzuholen und weitere Anpassungen vorzunehmen.

Durch systematische und strategische Anpassungen kann der Übergang zwischen menschlicher und maschineller Arbeitskraft deutlich verbessert werden, wodurch letztlich die Effizienz und Sicherheit der Geschäftsprozesse steigen.