KI BPMN Bots: Prozesse mit KI überarbeiten und optimieren

Prozessoptimierung mit KI: Ein strukturierter Ansatz

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung von Prozessen mit der Business Process Model and Notation (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, Effizienzsteigerungen zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Jedoch birgt die Implementierung von KI in BPMN auch Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Dieser Artikel beleuchtet typische Fehler und zeigt, wie Unternehmen ihre Prozesse erfolgreich mit KI überarbeiten können.

Typische Fehler

1. Unpräzise Prozessdefinitionen

Viele Unternehmen übersehen, dass eine präzise Definition der Geschäftsprozesse entscheidend ist, bevor KI-Lösungen implementiert werden. Ohne klare Prozessbeschreibung kann die KI nicht effektiv trainiert werden, was zu unerwünschten Ergebnissen führt. Korrektur: Beginnen Sie mit der exakten Modellierung Ihrer Prozesse in BPMN. Nutzen Sie bestehende Prozessdokumentationen und führen Sie Workshops mit den Prozessverantwortlichen durch, um ein detailliertes Verständnis zu erlangen.

1. Mangelnde Datenqualität

Eine weitere Hürde ist die Qualität der Daten, die bei der Überarbeitung von Prozessen mit KI eingesetzt werden. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu ungenauen Prognosen und Empfehlungen. Korrektur: Führen Sie regelmässige Datenqualitätsprüfungen durch und entwickeln Sie eine Strategie zur kontinuierlichen Datenpflege. Nutzen Sie ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden), um die Datenqualität zu verbessern, bevor sie in die KI-Algorithmen eingespeist werden.

1. Überforderung durch Komplexität

Unternehmen tendieren manchmal dazu, sich bei der Einführung von KI in BPMN zu übernehmen, indem sie versuchen, zu viele Prozesse auf einmal zu transformieren. Korrektur: Konzentrieren Sie sich zuerst auf wenige, klar definierte Pilotprojekte. Diese sollten messbare Ziele und Bewertungen umfassen, die den Erfolg der KI-Implementierung belegen können. Aus den Ergebnissen dieser Pilotprojekte sollte dann eine Skalierung auf weitere Prozesse erfolgen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (1–2 Wochen): Auditieren Sie Ihre aktuellen Prozesse und identifizieren Sie jene, die für eine Optimierung durch KI am geeignetsten sind. Bereiten Sie eine dokumentierte BPMN-Darstellung dieser Prozesse vor und stellen Sie sicher, dass alle beteiligten Personen ein gemeinsames Verständnis davon haben.
2. Datenaufbereitung (1 Woche): Untersuchen Sie die Daten, die mit den ausgewählten Prozessen zusammenhängen. Bereinigen Sie diese Daten und stellen Sie sicher, dass sie für die KI-Nutzung geeignet sind. Richten Sie qualitativ hochwertige Datenpipelines ein.
3. Pilotprojekte starten (1–2 Wochen): Wählen Sie ein bis zwei Pilotprojekte aus, die überschaubar sind und potenziell hohe Erträge bieten. Implementieren Sie KI, um Prozesse zu automatisieren oder zu optimieren, und überwachen Sie die Ergebnisse genau. Dokumentieren Sie die Erfolge sowie die aufgetretenen Herausforderungen.
4. Evaluierung und Skalierung (nach 4 Wochen): Bewerten Sie die Ergebnisse der Pilotprojekte. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um die Anpassung weiterer Prozesse zu planen. Bereiten Sie die Verantwortlichen in diesen Bereichen darauf vor, die erprobten Strategien zu übernehmen und weiterzuentwickeln.

Indem Schritt für Schritt vorgegangen und die genannten Fehler vermieden werden, kann die Einführung von KI in BPMN-Prozesse nachhaltig und erfolgreich gestaltet werden.