Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Prozessmodelle

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Erstellung von BPMN-Prozessen (Business Process Model and Notation) bietet KMU die Möglichkeit, Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Durch die Integration von KI können komplexe Geschäftsprozesse automatisiert generiert und verbessert werden, was letztlich zu einer optimierten Nutzung von Ressourcen und reduziertem Aufwand führt. Der Nutzen von KI beschränkt sich jedoch nicht auf die Automatisierung einfacher Aufgaben; sie kann auch helfen, Prozessoptimierungen vorzuschlagen und mögliche Engpässe proaktiv zu identifizieren.

Typische Fehler bei der Implementierung von KI in BPMN

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI ist das Unterschätzen der Bedeutung sauberer Daten. Oftmals werden unvollständige oder inkonsistente Datensätze verwendet, was die Qualität der erzeugten Prozesse beeinträchtigt. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten korrekt und vollständig sind, um effektive KI-Modelle nutzen zu können. Eine Lösung besteht darin, vor dem Einsatz von KI ein umfassendes Datenqualitätsmanagement zu betreiben.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die mangelnde Berücksichtigung der Mitarbeiterschulung. Die Einführung von KI-gestützten Prozessen kann Unsicherheit oder Widerstand bei den Mitarbeitenden hervorrufen. Ein fundiertes Trainingsprogramm kann helfen, dieses Risiko zu minimieren und die Akzeptanz zu erhöhen. Unternehmen sollten in regelmässige Schulungen investieren, um sicherzustellen, dass alle relevanten Mitarbeitenden die neuen Werkzeuge und Verfahren verstehen und effektiv anwenden können.

Ein dritter Fehler besteht darin, die Bedeutung der kontinuierlichen Überwachung und Anpassung zu unterschätzen. Nach der Implementierung eines KI-gestützten Prozesses ist es wesentlich, kontinuierlich die Leistung zu überwachen und Optimierungen vorzunehmen. Unternehmen können periodische Evaluierungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Prozesse weiterhin wie geplant funktionieren und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenanalyse vorbereiten: Beginnen Sie mit einer umfassenden Prüfung Ihrer Datenqualität. Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber, vollständig und aktuell sind. Verwenden Sie hierfür Tools zur Datenbereinigung und ziehen Sie in Erwägung, in spezialisierte Softwarelösungen zu investieren, falls dies notwendig ist.
2. Schulungsprogramm entwickeln: Erstellen Sie einen Plan zur Schulung Ihrer Mitarbeitenden in Bezug auf den Einsatz der neuen Technologien. Organisieren Sie Workshops oder Webinare, in denen die Grundlagen der KI und ihrer Anwendung in BPMN-Prozessen erklärt werden. Fördern Sie das Verständnis und die Akzeptanz durch praktische Übungen und offene Diskussionen.
3. Pilotprojekt starten: Wählen Sie einen spezifischen Geschäftsprozess aus, der als Pilotprojekt für die KI-Implementierung genutzt werden kann. Setzen Sie realistische Ziele und messen Sie den Fortschritt regelmässig. Identifizieren Sie während der Pilotphase etwaige Probleme und entwickeln Sie Lösungsstrategien.
4. Monitoring einrichten: Implementieren Sie ein System zur kontinuierlichen Überwachung der neu eingeführten Prozesse. Nutzen Sie Dashboards oder Berichterstattungstools, um die Leistung der Prozesse in Echtzeit zu verfolgen. Planen Sie regelmässige Besprechungen, um die Ergebnisse zu diskutieren und notwendige Anpassungen vorzunehmen.

Durch die sorgfältige Planung und die Vermeidung der genannten Fehler können KMU nachhaltig von den Vorteilen der KI in der Prozessgestaltung profitieren.