KI-BPMN-Bots: Prozessmodelle mit KI visualisieren

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Visualisierung von Prozessmodellen bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und Prozessoptimierungspotenziale besser zu identifizieren. Durch die Nutzung von KI-gesteuerten BPMN-Bots (Business Process Model and Notation) können Geschäftsprozesse automatisch modelliert und visualisiert werden, was insbesondere für KMU von Vorteil ist, die ihre Ressourcen effizient einsetzen möchten.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI für die Visualisierung von Prozessmodellen ist die unzureichende Datenqualität. Oftmals wird die KI mit inkorrekten oder unvollständigen Daten gefüttert, was zu fehlerhaften oder unbrauchbaren Modellen führen kann. Um dies zu vermeiden, sollte zu Beginn sichergestellt werden, dass die Daten durch gründliche Überprüfung und Bereinigung aufbereitet sind. Eine regelmässige Datenqualitätsprüfung sollte eingeführt werden, um Konsistenz und Relevanz zu gewährleisten.

Ein weiterer Fehler besteht in der Überschätzung der Fähigkeiten der KI. Häufig wird angenommen, dass die Technologie ohne umfassende menschliche Kontrolle und Anpassungen auskommt. In der Realität benötigen KI-gesteuerte BPMN-Bots zwar weniger manuelle Eingriffe als traditionelle Methoden, sind aber dennoch auf sachkundige Eingaben und regelmässige Überwachung angewiesen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachkräften und Technologie sicherstellt, dass Anpassungen an der Modellierung korrekt durchgeführt werden.

Ein dritter häufiger Fehler ist die unzureichende Schulung der Mitarbeiter. Ohne ein klares Verständnis der Funktionsweise und des Potenzials der KI-Tools, besteht die Gefahr einer fehlerhaften Implementierung. Eine umfassende Einarbeitung der Mitarbeitenden, die sich nicht nur auf die technischen Aspekte beschränkt, sondern auch die strategische Bedeutung der KI-Integration erklärt, ist entscheidend.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Erste Woche (Tage 1–7):

1. Datenanalyse und -bereinigung starten: Überprüfen Sie relevante Prozessdaten auf Inkonsistenzen oder Lücken und bereinigen Sie diese vor der Nutzung für die KI-Modelle.
2. Schulungsplan entwerfen: Entwickeln Sie ein detailliertes Schulungsprogramm, das sowohl technische Skills als auch strategische Einsichten vermittelt.

Zweite Woche (Tage 8–14):

1. Bereitstellung der Schulung: Führen Sie Schulungssitzungen durch, um das Team auf die Zusammenarbeit mit den KI-Tools vorzubereiten.
2. Erste Prototyp-Modellierung: Beginnen Sie mit der Erstellung eines ersten BPMN-Modellprototyps unter Einsatz der KI. Nutzen Sie diesen, um Testläufe durchzuführen und potenzielle Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Dritte bis vierte Woche (Tage 15–30):

1. Evaluation und Anpassung: Überprüfen Sie die ersten Ergebnisse und nehmen Sie erforderliche Anpassungen vor, um die Effizienz der Modelle zu steigern.
2. Fortlaufende Schulungen und Workshops: Organisieren Sie regelmässige Workshops, um das Verständnis und die Fähigkeiten im Umgang mit den BPMN-Bots zu vertiefen.
3. Prozessüberwachung einführen: Implementieren Sie Monitoring-Mechanismen, um die Leistung der Prozessmodelle kontinuierlich zu bewerten und zu verbessern.

Durch die sorgsame Implementierung von KI zur Visualisierung von Prozessmodellen, unter Berücksichtigung potenzieller Fehlerquellen und einer vorausschauenden Schulungsstrategie, kann Ihr KMU langfristig von gesteigerter Effizienz und Optimierungspotenzial profitieren.