Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Prozessüberwachung

Prozesse mit KI überwachen: Ein praxisnaher Ansatz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Überwachung von Geschäftsprozessen verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen und verbesserte Genauigkeit. Die Fähigkeit von KI, Muster zu erkennen und Anomalien schneller als ein menschliches Auge aufzudecken, bietet Unternehmen die Möglichkeit, proaktiv auf Probleme zu reagieren. Wie bei jeder Implementierung gilt es jedoch, typische Fallstricke zu meiden, um den grösstmöglichen Nutzen zu ziehen.

Typische Fehler bei der Implementierung von KI zur Prozessüberwachung

Fehlende klare Zieldefinition: Einer der häufigsten Fehler bei der Einführung von KI in die Prozessüberwachung ist das Versäumnis, klare Ziele zu definieren. Ohne eine präzise Vorstellung davon, welche Prozesse überwacht und welche Ergebnisse erzielt werden sollen, kann es schwierig sein, den Nutzen der KI-Einführung zu bewerten.

Korrektur: Vor der Implementierung sollten spezifische, messbare, erreichbare, realistische und zeitgebundene (SMART) Ziele festgelegt werden. Dies ermöglicht einen gezielten Einsatz der KI und erleichtert die Erfolgskontrolle.

Unzureichende Datenqualität: Die Qualität der Ergebnisse einer KI-Anwendung steht und fällt mit der Qualität der Daten, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Viele Unternehmen übersehen die Bedeutung einer sorgfältigen Datenvorbereitung, was zu unzuverlässigen Analysen führen kann.

Korrektur: Unternehmen sollten in die Bereinigung, Normalisierung und Validierung ihrer Daten investieren, bevor diese in KI-Systeme eingespeist werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Systeme auf einer soliden Datenbasis arbeiten.

Fehlende Anpassungen nach Implementierung: Oft wird übersehen, dass die Einführung von KI zur Prozessüberwachung kein einmaliges Ereignis, sondern ein fortlaufender Prozess ist. Veränderungen im Geschäftsumfeld oder in den Daten erfordern ständige Anpassungen der KI-Modelle.

Korrektur: Ein System zur kontinuierlichen Überprüfung und Anpassung der KI-Modelle sollte etabliert werden. Dies stellt sicher, dass die Modelle stets an die aktuellen Gegebenheiten angepasst und ihre Effektivität maximiert wird.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den nächsten 14 bis 30 Tagen sollten Unternehmen einen strategischen Plan zur Einführung oder Verbesserung der KI-gestützten Prozessüberwachung entwickeln:

1. Analysephase (1–7 Tage): Beginnen Sie mit der Identifikation der Kernprozesse, die überwacht werden sollen, und formulieren Sie klare Ziele. Diese sollten im Einklang mit den Geschäftsstrategien stehen.
2. Datenmanagement (8–14 Tage): Bewerten Sie die Datenqualität und ergreifen Sie Massnahmen zur Datenbereinigung. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenquellen zuverlässig und aktuell sind.
3. Pilotphase (15–21 Tage): Implementieren Sie KI-Modelle in einem kleinen Massstab als Pilotenprojekt. Monitoren Sie die Ergebnisse genau und sammeln Sie Feedback von den Teams, die mit den Prozessen arbeiten.
4. Anpassung und Optimierung (22–30 Tage): Analysieren Sie die Ergebnisse der Pilotphase und passen Sie die KI-Modelle entsprechend an. Schulungen für das Personal können durchgeführt werden, um die Akzeptanz und das Verständnis zu erhöhen.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise kann Ihr Unternehmen in kurzer Zeit die Vorteile der KI-Überwachung von Geschäftsprozessen nutzen und gleichzeitig häufige Fehler vermeiden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer sorgfältigen Planung und einer flexiblen Anpassung an veränderte Bedingungen.