KI-gestützte Prozessmodellierung optimieren

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Erstellung von Geschäftsprozessmodellen (BPMN) kann die Effizienz und Genauigkeit signifikant verbessern. KI kann dabei helfen, Prozesse schneller zu entwerfen, zu validieren und zu optimieren. Doch um die vollen Vorteile dieser Technologie ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen typische Fehler vermeiden und einen klaren Implementierungsplan verfolgen.

Typische Fehler und deren Korrekturen

1. Unzureichende Datenqualität

Oftmals wird die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten unterschätzt. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Minderwertige oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften oder irreführenden Prozessmodellen führen. Korrektur: Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie über saubere, konsistente und vollständige Datensätze verfügen. Es kann hilfreich sein, in Datenmanagement-Tools zu investieren oder die Datenqualität regelmässig durch Audits zu überprüfen.

1. Fehlende menschliche Überwachung

Ein häufiger Fehler ist die komplette Abgabe der Prozessgestaltung an KI-Systeme ohne menschliche Beaufsichtigung, was zu unpraktischen oder ineffektiven Lösungen führen kann. Korrektur: Während die KI die Erstellung von BPMN-Modellen automatisieren kann, sollten Prozesse von erfahrenen Fachleuten kontinuierlich überwacht und validiert werden. Menschliche Intuition und Erfahrung sind nach wie vor entscheidend für die Beurteilung der Angemessenheit und Praktikabilität von Prozessen.

1. Ignoranz gegenüber organisatorischem Kontext

Ein weiterer Fehler besteht darin, die KI zum Generieren von Prozessmodellen zu verwenden, ohne den spezifischen organisatorischen Kontext zu berücksichtigen. KI kann Muster erkennen, die nicht unbedingt den betrieblichen Normen und Gepflogenheiten entsprechen. Korrektur: Unternehmen müssen sicherstellen, dass die generierten Prozesse in den Kontext ihrer spezifischen organisatorischen Kultur passen. Dies kann durch die Einbindung von Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen erreicht werden, die wertvolle Einblicke in die praktische Umsetzung der Prozesse liefern können.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1-7: Datenbewertung und -bereinigung
Beginnen Sie mit einer umfassenden Bewertung der Datenqualität. Identifizieren und bereinigen Sie Fehler oder Inkonsistenzen in Ihren Daten. Stellen Sie sicher, dass Sie über alle notwendigen Datenpunkte verfügen und diese für die KI-Verarbeitung sauber aufbereitet sind.

Tag 8-14: Pilotprojekt und Schulung
Starten Sie ein kleines Pilotprojekt mit einem klar definierten Geschäftsprozess. Schulen Sie das Team im Umgang mit KI-Tools und fördern Sie ein grundlegendes Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungsmöglichkeiten.

Tag 15-21: Prozessentwicklung und -überprüfung
Erstellen Sie erste Prozessmodelle mithilfe der KI und führen Sie eine gründliche Überprüfung durch. Integrieren Sie Rückmeldungen des Teams und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor. Achten Sie dabei besonders auf die Praxistauglichkeit der Modelle.

Tag 22-30: Integration und kontinuierliche Verbesserung
Integrieren Sie die validierten Prozesse in den regulären Betrieb. Richten Sie Mechanismen für Feedback und kontinuierliche Verbesserung ein. Planen Sie regelmässige Überprüfungen, um sicherzustellen, dass die Prozesse den sich wandelnden Geschäftsanforderungen gerecht werden.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise kann die Implementierung von KI für die Erstellung von BPMN-Modellen nicht nur effizient angegangen werden, sondern bietet auch langfristig die Möglichkeit, Geschäftsprozesse zu optimieren und wettbewerbsfähiger zu gestalten.