KI BPMN Bots: KI nutzen für Prozesse erstellen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Erstellung von Geschäftsprozessmodellen (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse effizienter zu gestalten und Fehlerquellen zu minimieren. Die Technologie unterstützt dabei nicht nur die Automatisierung bestehender Vorgänge, sondern hilft auch, neue Prozesse zu entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Dennoch gibt es häufig Fehler, die während der Implementierung auftreten können.

Typische Fehler bei der Nutzung von KI zur Prozessgestaltung

Erstens besteht oft die Versuchung, die Komplexität eines Prozesses zu unterschätzen. Unternehmen beginnen mit der Implementierung von KI-Tools, ohne eine vollständige und detaillierte Analyse ihrer bestehenden Prozesse durchzuführen. Dies führt dazu, dass die KI nicht über die nötigen Informationen verfügt, um Entscheidungen korrekt und effektiv zu automatisieren. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen vor der Implementierung eine umfassende Geschäftsprozessmodellierung durchführen, idealerweise mit Unterstützung von Fachexperten, um alle relevanten Prozessdetails zu erfassen.

Zweitens konzentrieren sich Unternehmen oft zu stark auf die Technologie selbst und vernachlässigen dabei die menschlichen Komponenten. Die Einführung von KI in die Geschäftsprozessverwaltung bedeutet nicht, dass der menschliche Faktor irrelevant wird. Mitarbeitende müssen geschult werden, um die neuen Systeme zu verstehen und für ihre Arbeit effektiv nutzen zu können. Die Vernachlässigung dieser Ausbildung führt oft zu Akzeptanzproblemen und kann die Vorteile der Technologieeinsatzes erheblich schmälern. Schulungen und Workshops sollten integraler Bestandteil des Implementierungsplans sein.

Ein dritter häufiger Fehler ist der unzureichende Umgang mit den Daten. Die Qualität der genutzten Daten bestimmt den Erfolg der KI-Implementierungen in hohem Mass. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze können zu ungenauen Ergebnissen führen. Unternehmen sollten daher robuste Datenmanagementpraktiken implementieren und laufend die Datenqualität überprüfen und sicherstellen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1–7: Beginnen Sie mit einer detaillierten Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Geschäftsprozesse. Führen Sie Interviews mit Mitarbeitenden und nutzen Sie gegebenenfalls externe Experten, um alle Aspekte der Prozesse zu dokumentieren und zu verstehen.

Tag 8–14: Organisieren Sie Schulungen und Workshops für alle relevanten Mitarbeitenden. Diese sollten sich auf das Verständnis der KI-Technologie und deren Anwendung in der Praxis konzentrieren. Bedenken Sie, dass dies nicht nur die Verwendung der Software, sondern auch das Management von Änderungen in der Arbeitsweise umfasst.

Tag 15–21: Entwickeln Sie ein Datenmanagementkonzept, das sicherstellt, dass die Qualität der Daten im gesamten Unternehmen hoch ist. Dies sollte Prozesse zur Datenbereinigung und -verifizierung einschliessen sowie Personen klar definieren, die für die Datenqualität verantwortlich sind.

Tag 22–30: Setzen Sie ein kleines Pilotprojekt auf, bei dem ein spezifischer Geschäftsprozess mit Hilfe von KI modelliert und verbessert wird. Nutzen Sie die gesammelten Daten und Analysen aus den vorherigen Phasen, um die Ergebnisse zu bewerten und die gewonnenen Erkenntnisse zu dokumentieren. Auf dieser Grundlage können Sie weitere Projekte planen und die Technologie schrittweise einführen und optimieren.

Die Implementierung von KI in das Geschäftsprozessmanagement kann zu signifikanten Effizienzgewinnen führen, erfordert jedoch sorgfältige Planung und die Einbindung aller Beteiligten im Unternehmen. Durch das Vermeiden typischer Fehler und die Befolgung eines strukturierten Handlungsplans kann diese Technologie effektiv genutzt werden.