Effizienzpotenziale durch RPA und KI für KMU

Kernaussage: Die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) bietet für Schweizer KMU ein enormes Potential zur Effizienzsteigerung, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um typische Fehler zu vermeiden.

Typische Fehler bei der Integration von RPA und KI

Erstens wird oft der Fehler gemacht, die Automatisierung zu schnell und ohne ausreichende Analyse der bestehenden Prozesse voranzutreiben. Unternehmen neigen dazu, die Möglichkeiten von RPA und KI zu überschätzen und versuchen, zu viele Prozesse gleichzeitig zu automatisieren, ohne diese zuvor gründlich zu bewerten. Eine gründliche Prozessanalyse hilft, die richtigen Prozesse für die Automatisierung auszuwählen und sicherzustellen, dass diese für RPA und KI geeignet sind. Besonders Prozesse mit standardisierten, wiederkehrenden Aufgaben und klaren Entscheidungsregeln sind geeignet.

Zweitens unterschätzen einige KMU die Bedeutung der Datenqualität. Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. In vielen Fällen wird die Integration von KI-Technologien in bestehende Prozesse durch unstrukturierte oder fehlerhafte Daten behindert. Dies kann vermieden werden, indem Unternehmen zunächst eine umfassende Überprüfung und Bereinigung ihrer Datenbestände durchführen, bevor diese in KI-Systeme eingespeist werden.

Ein weiterer Fehler ist, die Änderungsbeständigkeit der Mitarbeiter zu unterschätzen. Automatisierungsprojekte können auf Widerstand stossen, wenn das Personal nicht ausreichend informiert oder geschult wird. Kommunikation und Schulung sollten integrale Bestandteile der Implementierung sein, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die Vorteile verstehen und befähigt sind, mit den neuen Technologien zu arbeiten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Erhebungsphase (1. Woche): Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer bestehenden Geschäftsprozesse. Identifizieren Sie Prozesse, die sich durch hohe Volumen, klar definierte Regeln und eine hohe Fehlerquote auszeichnen. Diese Eigenschaften deuten oft auf gute Kandidaten für die Automatisierung hin.
2. Datenmanagement (2. Woche): Führen Sie eine gründliche Datenprüfung durch. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt, aktuell und strukturiert sind. Bei Bedarf sollten Prozesse zur Datenbereinigung eingeführt werden, um die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern.
3. Schulungsinitiativen (3. Woche): Entwickeln Sie ein Schulungsprogramm für Ihre Mitarbeiter, welches die Grundlagen von RPA und KI abdeckt, um Ängste abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Mitarbeiter in der Lage sind, die neuen Technologien effektiv zu nutzen.
4. Pilotprojekt (4. Woche): Starten Sie mit einem kleinen Pilotprojekt auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse. Wählen Sie einen Prozess, dessen Automatisierung einen direkten und messbaren Nutzen bringt, um die ersten Ergebnisse zu analysieren und daraus zu lernen.

Durch diesen systematischen Ansatz können potenzielle Herausforderungen frühzeitig erkannt und behoben werden, wodurch der Erfolg der Integration von RPA und KI in Ihrem Unternehmen maximiert wird.