Intelligente Prozessgestaltung mit KI & BPMN — Schritt für Schritt

Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Geschäftsprozessen mit BPMN

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Verbindung mit Business Process Model and Notation (BPMN) bietet Unternehmen eine Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten und zu automatisieren. Ziel ist es, durch den gezielten Einsatz von KI Ressourcen zu sparen, die Qualität der Abläufe zu erhöhen und die Reaktionsgeschwindigkeit auf Veränderungen im Geschäftsalltag zu verbessern.

Typische Fehler bei der Implementierung von KI in BPMN

1. Unklare Zieldefinition: Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen ohne klare Zielsetzungen oder konkrete Prozessziele in die Nutzung von KI einsteigen. Ohne eine präzise Zieldefinition kann weder der Erfolg der KI-Implementierung gemessen noch gesteuert werden.

*Korrektur*: Beginnen Sie mit der Identifikation klar definierter Geschäftsziele, die Sie durch die Implementierung von KI erreichen wollen. Diese Ziele sollten spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden (SMART) sein. Nehmen Sie sich die Zeit, die Prozesslandschaft zu analysieren und die Bereiche zu identifizieren, die mit KI verbessert werden können.

1. Datenqualität und -mengen unterschätzen: Ein weiterer Stolperstein ist der Umgang mit unzureichender oder schlechter Datenqualität. KI-Modelle benötigen qualitativ hochwertige und umfangreiche Datenmengen, um effektiv zu funktionieren.

*Korrektur*: Investieren Sie in die Aufbereitung und Qualitätsverbesserung Ihrer Daten. Stellen Sie sicher, dass die benötigten Daten in ausreichender Menge vorliegen und von hoher Qualität sind. Prüfen Sie Datenquellen auf ihre Relevanz und Konsistenz, bevor Sie diese in Ihre KI-Modelle integrieren.

1. Mangelnde Einbindung von Fachwissen: Häufig wird der Wert des Domänenwissens unterschätzt. Durch die alleinige technische Umsetzung ohne Einbezug der Erfahrung und Expertise Ihrer Mitarbeiter kann es zu Ineffizienzen kommen.

*Korrektur*: Integrieren Sie bereits in der Planungsphase das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter, um die Prozesslogik korrekt abzubilden und zu optimieren. Cross-funktionale Teams, die sowohl das technische wie auch das fachliche Know-how verbinden, sind unerlässlich für eine erfolgreiche Implementierung.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Woche 1–2: Beginnen Sie mit einem Workshop, um klare Geschäftsziele für den Einsatz von KI in Ihren BPMN-basierten Prozessen zu definieren. Erarbeiten Sie spezifische Anwendungsfälle und bestimmen Sie die gewünschten Ergebnisse.
• Woche 3: Führen Sie eine detaillierte Datenanalyse durch. Identifizieren Sie sämtliche Datenquellen, bewerten Sie deren Relevanz und Qualität. Entwickeln Sie einen Plan zur Datensammlung und -aufbereitung, der auch zukünftige Datenanforderungen berücksichtigt.
• Woche 4: Bilden Sie ein multidisziplinäres Team, das sowohl die fachliche als auch die technische Perspektive vereint. Organisieren Sie regelmäßige Treffen, um Fortschritte zu überwachen, auftretende Probleme zu diskutieren und Lösungen zu erarbeiten. Starten Sie erste Tests mit KI-gestützten Prozessen in einem ausgewählten Teilbereich Ihres Geschäfts.

Durch sorgfältige Planung, klare Zielsetzung und schrittweise Umsetzung können Unternehmen die Potenziale der KI im Bereich BPMN voll ausschöpfen und ihre Prozessabläufe nachhaltig optimieren.