Effizienz durch KI-Überwachung in Geschäftsprozessen

Die Überwachung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Genauigkeitsverbesserung. Eine der Kernaufgaben von Robotic Process Intelligence ist es, laufende Prozesse kontinuierlich zu beobachten, um Unregelmässigkeiten zu identifizieren und Verbesserungspotenziale aufzuzeigen. Dies ermöglicht Unternehmen, schneller auf Veränderungen zu reagieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Typische Fehler bei der Prozessüberwachung mit KI

Der erste häufige Fehler besteht darin, alle Prozessdaten unkritisch in die KI-Modelle zu integrieren, ohne eine vorherige Qualitätskontrolle durchzuführen. Schlechte Datenqualität mindert die Genauigkeit und Verlässlichkeit der KI-Ergebnisse erheblich. Um diesen Fehler zu korrigieren, ist es unabdingbar, vor der Integration der Daten eine gründliche Datenbereinigung und -validierung durchzuführen.

Ein zweiter Fehler ist die unzureichende Anpassung der KI-Modelle an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens. Viele Unternehmen tendieren dazu, standardisierte Lösungen zu verwenden, die nicht optimal auf ihre individuellen Geschäftsprozesse abgestimmt sind. Um diesen Fehler zu beheben, sollten die Unternehmen eng mit KI-Spezialisten zusammenarbeiten, um massgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die auf die einzigartigen Bedürfnisse ihrer Organisation abgestimmt sind.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die unzureichende Schulung der Mitarbeitenden auf den Einsatz und die Interpretation der KI-Lösungen. Dies kann zu Missverständnissen und einer falschen Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse führen. Abhilfe schafft hier die systematische Weiterbildung der Mitarbeitenden, um ihre Fähigkeiten im Umgang mit der Technologie zu stärken und ihre Akzeptanz zu erhöhen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenqualitätsprüfung und -bereinigung: Beginnen Sie in der ersten Woche mit einer umfassenden Analyse Ihrer vorhandenen Prozessdaten. Identifizieren Sie fehlerhafte, redundante oder unvollständige Datensätze und führen Sie entsprechende Bereinigungen durch. Verwenden Sie moderne Tools zur Datenbereinigung, um den Aufwand zu minimieren.
2. Anpassung und Feinabstimmung der KI-Modelle: Führen Sie in der zweiten Woche eine Evaluierung der aktuellen KI-Modelle durch. Stellen Sie sicher, dass die Modelle an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst sind. Arbeiten Sie hierbei eng mit KI-Experten zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle leistungsfähig und effizient bleiben.
3. Mitarbeiterschulung und -entwicklung: In den darauffolgenden Wochen sollten gezielte Schulungen für alle relevanten Mitarbeitenden organisiert werden. Diese Schulungen sollten nicht nur technisches Wissen vermitteln, sondern auch die praktischen Fähigkeiten der Mitarbeitenden im Umgang mit den KI-Lösungen stärken. Nutzen Sie interne Trainings oder beauftragen Sie spezialisierte Anbieter, um die Qualität der Schulungen sicherzustellen.

Durch die Kombination dieser Schritte schaffen Sie eine solide Grundlage für die erfolgreiche Überwachung und Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse mit KI, wodurch langfristige Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen ermöglicht werden.