KI BPMN Bots: Prozesse mit KI-Prozessvisualisierung anreichern

KI-gestützte Prozessvisualisierung: Ein Schritt in die Zukunft des Geschäftsprozessmanagements

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in das Geschäftsprozessmanagement mittels BPMN (Business Process Model and Notation) eröffnet neue Möglichkeiten, um Prozessvisualisierungen zu optimieren. Diese Technologien können komplexe Abläufe besser abbilden und Entscheidungsfindungen unterstützen. Allerdings gilt es, typische Fehler bei der Implementierung zu vermeiden, um die Vorteile optimal zu nutzen.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufiger Fehler besteht darin, sich ausschliesslich auf technologische Aspekte zu konzentrieren, ohne die betriebliche Praxis einzubeziehen. Oftmals wird angenommen, dass die Einführung einer KI-gestützten Prozessvisualisierung allein bereits signifikante Verbesserungen bringt. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass reale Geschäftsanforderungen sorgfältig analysiert und als Basis für die technologische Implementierung genommen werden.

Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität und -konsistenz. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten. Daher muss vor der Implementierung eine umfassende Datenbereinigung und -standardisierung erfolgen. Unternehmen sollten Prozesse etablieren, um kontinuierlich hochwertige Daten zu gewährleisten und strategisch in die Schulung von Mitarbeitenden investieren, um das Bewusstsein für Datenqualität zu stärken.

Schliesslich ist eine mangelhafte Benutzerakzeptanz ein häufiger Stolperstein. Wenn Mitarbeitende nicht von Beginn an in den Prozess eingebunden werden oder deren Feedback unzureichend berücksichtigt wird, kann dies zu Widerstand und schlechter Nutzung führen. Schulungsprogramme und klare Kommunikationsstrategien sind essenziell, um die Akzeptanz zu fördern und sicherzustellen, dass alle Beteiligten den Nutzen der neuen Technologie verstehen.

Schrittweise Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der Geschäftsanforderungen (Tage 1–7): Identifizieren Sie die kritischen Geschäftsprozesse, die von einer KI-gestützten Prozessvisualisierung profitieren können. Engagieren Sie Prozessexperten und Schlüsselmitarbeitende zur Diskussion und Identifikation dieser Prozesse.
2. Datenbereinigung und -analyse (Tage 8–14): Führen Sie eine umfassende Überprüfung der vorhandenen Datensätze durch. Bereinigen Sie unvollständige oder fehlerhafte Daten und etablieren Sie Standards zur Sicherstellung der Datenqualität.
3. Technologieauswahl (Tage 15–21): Basierend auf den identifizierten Anforderungen und bereinigten Daten, wählen Sie die passenden Werkzeuge und Plattformen zur Prozessvisualisierung aus. Ziehen Sie eventuell externe Berater hinzu, um die besten Lösungen für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu identifizieren.
4. Integration und Pilotierung (Tage 22–30): Implementieren Sie die ausgewählten Technologien in einem kleinen Pilotprojekt. Monitorieren Sie die Ergebnisse und legen Sie besonderes Augenmerk auf das Feedback der Mitarbeitenden, um die Lösung weiter zu verfeinern.
5. Schulung und Kommunikation (fortlaufend): Entwickeln Sie Schulungsmodule und Kommunikationspläne, um Mitarbeitende umfassend über die Änderungen und deren Nutzen zu informieren. Investieren Sie in regelmässige Schulungen, um die Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz zu fördern.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise kann die Einführung von KI-gestützter Prozessvisualisierung effektiv und effizient geschehen, wodurch langfristig signifikante Verbesserungen im Geschäftsprozessmanagement realisiert werden können.