KI-Einsatz in der Prozessoptimierung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Geschäftsprozessmodellierung und -notierung (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse präzise zu überarbeiten und zu optimieren. Indem repetitive Aufgaben automatisiert werden und datengetriebene Entscheidungen unterstützt werden, können Effizienz und Anpassungsfähigkeit gesteigert werden. Dennoch gibt es typische Fehler, die bei der Integration von KI in BPMN vermieden werden sollten.

Typische Fehler

1. Unrealistische Erwartungen an die KI: Ein häufiges Missverständnis besteht in der Annahme, dass KI alle geschäftlichen Herausforderungen autonom lösen kann. Dies führt oft zu enttäuschenden Ergebnissen, da KI-Modelle grundsätzlich von den zur Verfügung stehenden Daten und klaren Vorgaben abhängen. Korrektur: Setzen Sie realistische Ziele, die die tatsächlichen Fähigkeiten der KI berücksichtigen. Prüfen Sie die Datengrundlage und stellen Sie sicher, dass diese qualitativ hochwertig und umfangreich ist.
2. Fehlendes Training im Umgang mit KI-Tools: Viele Unternehmen implementieren KI-Systeme ohne ausreichendes Training der Mitarbeitenden. Dies führt zu ineffizienter Nutzung und Widerstand gegen neue Technologien. Korrektur: Investieren Sie in umfassende Schulungsprogramme, um sicherzustellen, dass sowohl die Geschäftsleitung als auch die operativen Mitarbeitenden den Wert und die Funktionsweise der KI-gestützten Prozesse verstehen und effizient nutzen können.
3. Unzureichende Integration in bestehende Prozesse: Ein weiteres Problem ist die isolierte Einführung von KI-Systemen ohne die Berücksichtigung bestehender Unternehmensprozesse. Dies kann zu Fragmentierung und Inkonsistenzen führen. Korrektur: Führen Sie eine gründliche Prozessanalyse durch, um die KI-Implementierung nahtlos in die bestehende Prozesslandschaft zu integrieren. Kollaborative Workshops mit allen relevanten Stakeholdern können helfen, die Schnittstellen zu identifizieren und Synergien zu nutzen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Tag 1–7: Beginnen Sie mit der Evaluierung Ihrer aktuellen Geschäftsprozesse. Identifizieren Sie Bereiche mit Potenzial für KI-Optimierung. Erstellen Sie eine klare Liste von Zielen und Erwartungen, die durch den Einsatz von KI erreicht werden sollen.

Tag 8–14: Organisieren Sie Workshops mit Prozessverantwortlichen und IT-Spezialisten, um alle relevanten Stakeholder in den Optimierungsprozess einzubeziehen. Diskutieren Sie potenzielle Herausforderungen und erarbeiten Sie Lösungen, die im Einklang mit den Unternehmenszielen stehen.

Tag 15–21: Starten Sie mit der Pilotimplementierung der KI-Lösungen in einem oder zwei identifizierten Prozessen. Nutzen Sie diesen Zeitraum, um erste Daten zu beobachten und Anpassungen im Modell in Echtzeit vorzunehmen. Erhalten Sie Feedback von den Mitarbeitenden, um die Benutzerfreundlichkeit und Effektivität zu überprüfen.

Tag 22–30: Analysieren Sie die Resultate der Pilotphase und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor. Beginnen Sie, basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen, mit der schrittweisen Erweiterung des KI-Einsatzes auf weitere Prozesse. Dokumentieren Sie alle Anpassungen und Entwicklungen als Grundlage für weitere Optimierungen.

Durch eine wohlüberlegte und strukturiere Vorgehensweise können Unternehmen ihre Prozesse effizient mit KI optimieren und so nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern.