KI für Effizienz in Geschäftsprozessen nutzen

Prozesse mit KI überarbeiten und optimieren

Die Optimierung von Geschäftsprozessen mit künstlicher Intelligenz (KI) bietet Unternehmen die Möglichkeit, Effizienz und Produktivität erheblich zu steigern. Die Integration von KI in BPMN (Business Process Model and Notation) ermöglicht präzisere Analysen und intelligente Automatisierungen. Dennoch gibt es häufige Fehler, die den Erfolg solcher Initiativen beeinträchtigen können.

Fehler eins: Unzureichende Datenqualität

Ein häufiger Stolperstein bei der Integration von KI in Geschäftsprozesse ist die Vernachlässigung der Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Minderwertige oder unzureichende Daten führen zwangsläufig zu unzuverlässigen Ergebnissen.
Korrektur: Unternehmen sollten vor der Implementierung von KI sorgfältige Datenbereinigungs- und -validierungsprozesse durchführen. Dazu gehört die Sicherstellung, dass die Datenquellen konsistent und aktuell sind sowie der Einsatz von Tools zur Datenanreicherung.

Fehler zwei: Fehlende klare Zielsetzung

Ein weiteres Problem ist das Fehlen klar definierter Ziele. Oft werden KI-Technologien implementiert, ohne dass ein spezifischer Nutzen für den Geschäftsprozess identifiziert wurde. Dies kann zu einem Verlust von Ressourcen und verpassten Chancen führen.
Korrektur: Bevor KI in einen Prozess integriert wird, sollten klare Zielsetzungen und KPIs (Key Performance Indicators) definiert werden. Durch Workshops und interdisziplinäre Abstimmung zwischen technischen und operativen Teams können diese Ziele praktikabel und messbar gestaltet werden.

Fehler drei: Unzureichende Prozessdokumentation

Oftmals mangelt es an einer umfassenden Dokumentation der bestehenden Prozesse, was die erfolgreiche Integration von KI erschwert. Eine genaue Prozessdokumentation ist entscheidend für das Verständnis, welche Teile des Prozesses von der KI unterstützt oder automatisiert werden können.
Korrektur: Unternehmen sollten eine detaillierte Prozessdokumentation erstellen und kontinuierlich pflegen. BPMN-Tools können hier hilfreich sein, um die Prozesse visuell darzustellen und zu analysieren, welche Bereiche von der KI profitieren können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenaudit durchführen: Setzen Sie in den ersten zwei Wochen ein Team ein, das eine detaillierte Prüfung der vorhandenen Daten durchführt. Identifizieren Sie Schwachstellen und implementieren Sie ein System zur laufenden Überwachung und Verbesserung der Datenqualität.
2. Ziele definieren: Versammeln Sie wesentliche Stakeholder aus unterschiedlichen Abteilungen zu Workshops, um klare und messbare Ziele festzulegen. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis für die erwarteten Ergebnisse haben.
3. Prozessanalyse und -dokumentation: Nutzen Sie die verbleibenden Tage des Monats, um eine gründliche Prozessanalyse durchzuführen. Implementieren Sie BPMN-Tools zur Dokumentation und identifizieren Sie gezielt Prozesse, die durch KI optimiert werden können.
4. Pilotprojekte starten: Wählen Sie einen klar definierten Bereich für ein Pilotprojekt, bei dem die Prozesse mit KI-Unterstützung optimiert werden sollen. Sammeln Sie kontinuierlich Feedback und Daten, um die Wirksamkeit der Massnahmen zu überprüfen.

Durch die Anwendung dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass die Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse sowohl effektiv als auch nachhaltig ist. Eine durchdachte und strukturierte Herangehensweise minimiert Risiken und maximiert den Nutzen der Technologie für das Unternehmen.