KI in der Prozessgestaltung: Effizienz durch Automatisierung

KI-gesteuerte Prozessgestaltung in BPMN: Chancen, Fehler und Massnahmen

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Erstellung von Geschäftsprozessen in der Notation BPMN (Business Process Model and Notation) ermöglicht es, Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und die Agilität von Unternehmen nachhaltig zu erhöhen. Dennoch bedarf es eines strukturierten Ansatzes, um typische Fehler zu vermeiden und den vollen Nutzen aus dieser Technologie zu ziehen.

Typische Fehler und deren Korrekturen

1. Unzureichende Datenqualität:

Ein weitverbreiteter Fehler bei der Nutzung von KI in der Prozessgestaltung ist der Einsatz unzureichender oder fehlerhafter Datensätze. Ohne qualitativ hochwertige Daten, die sowohl vollständig als auch präzise sind, kann die KI keine verlässlichen Modelle für den Prozessentwurf erstellen. Dies führt oft zu fehlerhaften oder ineffizienten Prozesskonstruktionen.

Korrektur: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten gründlich auf Qualität und Vollständigkeit geprüft und, wenn nötig, bereinigt werden. Ein datengetriebener Ansatz, bei dem auf relevante und valide Daten aus unterschiedlichen Quellen zurückgegriffen wird, ist unerlässlich.

1. Mangelnde Integration menschlichen Know-hows:

KI kann Prozesse automatisieren und optimieren, jedoch nicht die tiefgreifende, erfahrungsbasierte Fachkenntnis von Mitarbeitenden ersetzen. Eine reine KI-gesteuerte Prozessgestaltung ohne Rücksicht auf menschliches Wissen kann zu fehlender Praxistauglichkeit und Akzeptanz der Prozesse führen.

Korrektur: Eine enge Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und Fachexperten ist entscheidend. Dies kann durch interdisziplinäre Teams erreicht werden, die bei der Prozessdefinition kollaborativ arbeiten und regelmässig Feedbackschleifen einbauen.

1. Überschätzung der KI-Fähigkeiten:

Viele Unternehmen neigen dazu, den Fähigkeiten der KI zu viel Zutrauen zu schenken, was zu unrealistischen Erwartungen und Projektscheitern führen kann. KI-Modelle bieten eine Hilfestellung, sollten jedoch nicht unkritisch akzeptiert werden.

Korrektur: Unternehmen sollten einen realistischen Ansatz verfolgen, bei dem sie die Einschränkungen und Möglichkeiten der eingesetzten KI klar erkennen und respektieren. Kritische Überprüfungen und regelmäßige Anpassungen der Modelle sind notwendig, um den Nutzen der KI nachhaltig sicherzustellen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der eigenen Datenbasis: In den ersten sieben Tagen sollten Unternehmen den Fokus auf die Analyse und Verbesserung ihrer Datenbasis legen. Dies beinhaltet das Bereinigen von Daten und das Sicherstellen von deren Qualität.
2. Bildung eines interdisziplinären Projektteams: Binnen der nächsten zwei Wochen sollte ein Team aus Fachexperten und IT-Spezialisten gebildet werden. Dieses Team ist verantwortlich für die Übernahme der KI-Ergebnisse in die Praxis und gewährleistet, dass menschliches Know-how in die Prozessgestaltung einfliesst.
3. Schulung und Workshops: Parallel zur Teambildung sind Schulungen und Workshops zu veranstalten, die sich mit den Möglichkeiten und Grenzen der eingesetzten KI-Technologie befassen. Eine klare Kommunikation über Rollen und Erwartungen sollte im Vordergrund stehen.
4. Pilotprojekt starten: In der dritten Woche könnte ein Pilotprojekt initiiert werden, welches einen konkreten BPMN-Prozess mit Hilfe der KI entwirft und umsetzt. Das Pilotprojekt sollte realistisch dimensioniert sein und als Testumgebung für die Optimierungsbemühungen dienen.
5. Ergebnisevaluierung und Iteration: Nach Abschluss des ersten Monats sollen die Resultate des Pilotprojektes evaluiert und iterative Anpassungen des Prozesses vorgenommen werden. Hierbei ist Feedback aus dem operativen Betrieb entscheidend für kontinuierliche Verbesserungen.

Mit einem disziplinierten und koordinierten Vorgehen lassen sich die Potenziale der KI in der Prozessgestaltung voll ausschöpfen. So stellen Unternehmen sicher, dass sie nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Qualität und Akzeptanz ihrer Prozesse optimieren.