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Effizienzsteigerung durch RPA und KI in Schweizer KMU

Autor: Roman Mayr

Effizienzsteigerung durch RPA und KI in Schweizer KMU

Hyperautomation ·

Kernaussage: Die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht es Schweizer KMU, repetitive Aufgaben zu automatisieren und gleichzeitig Entscheidungen durch intelligente Analysen zu unterstützen.

Die Verbindung von RPA und KI bietet durch ihre komplementären Fähigkeiten ein erhebliches Potenzial zur Effizienzsteigerung in Arbeitsabläufen. Während RPA regelbasierte Aufgaben präzise und rund um die Uhr erledigen kann, bringt KI die Fähigkeit mit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Doch die Implementierung dieser Technologien erfordert eine durchdachte Planung, um typische Fehler zu vermeiden.

Typische Fehler bei der Kombination von RPA und KI


  1. Unklare Prozessauswahl: Unternehmen wählen oft Prozesse für die Automatisierung aus, die sich nicht gut für eine Automatisierung eignen, sei es aufgrund ihrer Komplexität oder weil sie häufige Änderungen erfordern. Korrektur: Analyse und Priorisierung der Prozesse sollten gezielt erfolgen. Prozesse, die klar definierte, regelbasierte Schritte und stabile Rahmenbedingungen aufweisen, sind besser für die Automatisierung geeignet. Prozessabbildungen und Workshops sind nützliche Mittel, um eine fundierte Auswahl zu treffen.
  2. Unzureichende Datenqualität: KI ist nur so gut wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Schlechte Datenqualität kann dazu führen, dass die Ergebnisse der KI unzuverlässig sind. Korrektur: Investieren Sie in Datenbereinigung und -management, bevor Sie KI-Lösungen implementieren. Der Aufbau einer soliden Datenbasis ist entscheidend für den Erfolg künstlicher Intelligenz in automatisierten Prozessen.
  3. Unzureichende Integration: RPA- und KI-Systeme werden häufig ohne ausreichende Integration mit bestehenden IT-Systemen eingeführt, was zu Ineffizienzen führt. Korrektur: Planen Sie die Integration von Anfang an strategisch. Nutzen Sie APIs und Middleware, um die Kompatibilität zwischen neuen Lösungen und bestehenden Systemen sicherzustellen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage


  1. Tag 1–7: Prozessanalyse und Datenbewertung
  • Identifizieren Sie die wichtigsten Geschäftsprozesse, die für eine Automatisierung in Frage kommen könnten.
  • Analysieren Sie die Daten, die für diese Prozesse verwendet werden, und bewerten Sie deren Qualität.

  1. Tag 8–14: Technologieauswahl und Pilotkonzeption
  • Wählen Sie die am besten geeigneten RPA- und KI-Tools basierend auf Ihren Prozessanforderungen aus.
  • Entwickeln Sie ein Pilotprojekt, um die Integration der beiden Technologien zu testen. Berücksichtigen Sie dabei alle systemischen Anforderungen.

  1. Tag 15–21: Implementierung der Pilotphase
  • Implementieren Sie die RPA- und KI-Systeme für die ausgewählten Prozesse.
  • Führen Sie umfangreiche Tests durch, um sicherzustellen, dass die Systeme korrekt funktionieren und miteinander integriert sind.

  1. Tag 22–30: Überwachung und Auswertung
  • Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung des Pilotprojekts und sammeln Sie Daten über die Effizienzgewinne.
  • Evaluieren Sie die Testphase und entscheiden Sie auf Basis zuverlässiger Metriken über eine potenzielle Ausweitung auf andere Geschäftsbereiche.

Diese strukturierte Herangehensweise stellt sicher, dass die Implementierung von RPA und KI in KMUs nicht nur technisch erfolgreich ist, sondern auch einen messbaren Mehrwert schafft.