Effizienzsteigerung durch KI in Prozessvisualisierungen — KI BPMN Bots
Einsatz von KI zur Anreicherung der Prozessvisualisierung: Chancen und typische Fehler
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Business Process Model and Notation (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozessvisualisierungen erheblich zu verbessern. Durch die Integration von KI können Prozesse nicht nur effizienter gestaltet, sondern auch dynamischer und präziser visualisiert werden. Dies verbessert die Transparenz und Nachvollziehbarkeit, was insbesondere für Schweizer KMUs von Vorteil ist, die sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld behaupten müssen.
Typische Fehler bei der Implementierung
Unzureichende Datenqualität: Einer der häufigsten Fehler bei der Einführung von KI-gestützten Prozessvisualisierungen ist die Vernachlässigung der Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Häufig werden historische Prozessdaten verwendet, die unvollständig, ungenau oder veraltet sind. Dieser Mangel an qualitativ hochwertigen Daten führt zu fehlerhaften Modellen und unzuverlässigen Ergebnissen. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst einen umfassenden Datenqualitätscheck durchführen und sicherstellen, dass ihre Daten vollständig, präzise und aktuell sind.
Fehlendes Domainwissen: Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, die Bedeutung von Domainwissen zu unterschätzen. Die Implementierung von KI-Lösungen erfordert ein tiefes Verständnis der spezifischen Prozesse und ihrer Nuancen. Ohne dieses Wissen werden die von der KI generierten Visualisierungen möglicherweise nicht korrekt interpretiert, was zu Fehlschlüssen führen kann. Die Einbindung von Fachexperten im Implementierungsprozess kann dazu beitragen, den Einsatz von KI zielführend zu gestalten.
Mangelnde Anpassungsfähigkeit: Unternehmen neigen dazu, KI-Modelle einmalig zu implementieren, ohne sie regelmässig zu aktualisieren oder anzupassen. Dies kann dazu führen, dass die Visualisierungen schnell an Aktualität und Genauigkeit verlieren. Prozesse sind dynamisch und ändern sich über die Zeit, ebenso unterliegen externe Faktoren einem ständigen Wandel. Unternehmen sollten ihre KI-Modelle regelmässig überarbeiten und anpassen, um ihre Aussagekraft über den gesamten Prozesslebenszyklus hinweg zu gewährleisten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14 bis 30 Tage
Tag 1-7: Datenbewertung und Reinigung
Unternehmen sollten eine eingehende Prüfung ihrer existierenden Prozessdaten durchführen. Identifizieren Sie Quellen niedriger Datenqualität und entwickeln Sie Massnahmen zur Datenbereinigung. Nutzen Sie moderne Datenmanagement-Tools, um den Prozess zu automatisieren und konsistente Datenqualität sicherzustellen.
Tag 8-14: Aufbau eines interdisziplinären Teams
Stellen Sie ein Team zusammen, das sowohl aus IT-Experten als auch aus Fachexperten besteht, um die Schnittstelle zwischen Technik und Geschäftsprozessen adäquat abzudecken. Dieses Team sollte die Verantwortung für die Überwachung und Anpassung der KI-Modelle übernehmen.
Tag 15-21: Auswahl und Anpassung von KI-Lösungen
Wählen Sie geeignete KI-Tools aus, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind. Erstellen Sie Prototypen und testen Sie diese an ausgewählten Prozessen. Sicherstellen, dass die Tools flexibel genug sind, um zukünftige Anpassungen unkompliziert umzusetzen.
Tag 22-30: Implementierung und Schulung
Starten Sie die Implementierung der KI-gestützten Visualisierung in einem Pilotbereich. Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden in der Nutzung und Interpretation der neuen Prozessvisualisierungen. Fördern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des Lernens, indem Sie regelmässiges Feedback einholen und in Anpassungen einfliessen lassen.
Durch die umsichtige Integration von KI in BPMN können Unternehmen nicht nur ihre Prozessvisualisierungen verbessern, sondern auch wertvolle Einblicke gewinnen, die zur Optimierung der gesamten Prozesslandschaft beitragen.