KI-gestützte Prozessoptimierung durch BPMN-Bots — KI BPMN-Bot Basic
Kernaussage: Die klassische Prozessautomatisierung mittels eines KI-gestützten BPMN-Bots kann die Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsprozessen erheblich steigern, sofern sie sorgfältig implementiert wird.
Typische Fehler bei der Implementierung von KI BPMN-Bots
Unzureichende Prozessanalyse: Ein häufig gemachter Fehler bei der Einführung von KI BPMN-Bots ist eine unzureichende oder oberflächliche Analyse der bestehenden Geschäftsprozesse. Unternehmen riskieren dabei, Prozesse zu automatisieren, die nicht optimal gestaltet sind. Dies kann zu ineffektiver Automatisierung führen, die die gewünschten Effizienzgewinne nicht erzielt. Die Korrektur erfordert eine gründliche Prozessanalyse, um sicherzustellen, dass die Automatisierung tatsächlich Mehrwert schafft. Es ist ratsam, alle Beteiligten in diesen Analyseprozess einzubeziehen, um ein vollständiges Bild der Prozesse zu erhalten.
Vernachlässigung der Datenqualität: Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Berücksichtigung der Qualität der zugrunde liegenden Daten. BPMN-Bots basieren auf der Verarbeitung grosser Datenmengen, und minderwertige Daten können zu fehlerhaften Prozessergebnissen führen. Die Verbesserung der Datenqualität ist entscheidend. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Datensätze vollständig, korrekt und konsistent sind, bevor sie die Automatisierung starten. Regelmässige Datenchecks und -reinigungen sind notwendig, um die Verlässlichkeit der automatisierten Prozesse zu gewährleisten.
Fehlende Weiterbildung des Personals: Die Einführung eines KI BPMN-Bots wird oft als reine technische Angelegenheit betrachtet, was dazu führt, dass die Schulung des Personals vernachlässigt wird. Ein solcher Ansatz kann Widerstände und eine mangelnde Akzeptanz der neuen Technologie hervorrufen. Unternehmen sollten stattdessen sicherstellen, dass die Mitarbeitenden umfassend über die neuen Prozesse und die Bedienung der Tools geschult werden. Die Unterstützung durch Schulungsprogramme oder Workshops kann dazu beitragen, die Mitarbeitenden auf den neusten Stand zu bringen und ihre Unsicherheiten zu beseitigen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Tag 1–5: Beginnen Sie mit der umfassenden Erfassung und Dokumentation aller relevanten Geschäftsprozesse, die automatisiert werden sollen. Setzen Sie hierzu ein interdisziplinäres Team ein, das über fundierte Kenntnisse der Prozesse verfügt.
Tag 6–10: Führen Sie eine gründliche Analyse und Optimierung der dokumentierten Prozesse durch. Stellen Sie sicher, dass die identifizierten Prozesse bereit sind, automatisiert zu werden, und beseitigen Sie alle bestehenden Effizienzprobleme.
Tag 11–15: Überprüfen und verbessern Sie die Datenqualität. Identifizieren Sie mögliche Datenquellen, die Korrekturen erfordern, und implementieren Sie ein System für regelmässige Datenüberprüfungen.
Tag 16–20: Führen Sie erste Tests mit den konfigurierten BPMN-Bots durch. Testen Sie die automatisierten Prozesse in einer kontrollierten Umgebung, um Schwachstellen und Fehlerquellen zu identifizieren.
Tag 21–25: Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden umfassend und adressieren Sie deren Fragen und Bedenken. Sorgen Sie dafür, dass die Mitarbeitenden verstehen, wie die Technologie funktioniert und welche Vorteile sie bringt.
Tag 26–30: Basierend auf den Ergebnissen der Tests führen Sie die Anpassungen durch und setzen die Bots in den produktiven Einsatz. Beobachten Sie die Leistung der Bots weiterhin genau und seien Sie bereit, Anpassungen vorzunehmen, wenn unvorhergesehene Probleme auftreten.
Durch die Beachtung dieser Schritte können Unternehmen die Einführung von KI BPMN-Bots erfolgreich gestalten und somit die angestrebte Effizienz- und Qualitätsverbesserung in ihren Geschäftsprozessen erreichen.