KI-Optimierung: BPMN-Prozesse effizient neu gestalten

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb von Business Process Model and Notation (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse nicht nur zu automatisieren, sondern nachhaltig zu optimieren. Durch die Integration von KI können bestehende Prozesse hinsichtlich Effizienz, Geschwindigkeit und Fehleranfälligkeit neu bewertet und verbessert werden. Doch der Erfolg dieses Unterfangens hängt entscheidend davon ab, wie gut Unternehmen typische Fehler vermeiden und Verbesserungen umsetzen.

Typische Fehler bei der Integration von KI in BPMN

1. Fehlende Datenqualität: Ein weit verbreitetes Problem bei der Implementierung von KI ist die unzureichende Datenqualität. KI-Systeme benötigen grosse Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu funktionieren. Sind die Daten inkonsistent oder unvollständig, resultieren ungenaue Vorhersagen und suboptimale Entscheidungen. Die Lösung dafür liegt in einem soliden Datenmanagement vor der Implementierung. Daten müssen bereinigt, validiert und kontinuierlich gepflegt werden.
2. Unklare Prozessziele: Oft werden KI-Lösungen eingeführt, ohne dass klare und messbare Ziele definiert sind. Dies führt zur Verwirrung und kann die erwarteten Verbesserungen deutlich schmälern. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen von Anfang an spezifische Ziele für jeden Prozessschritt festlegen und diese regelmässig überprüfen. Eine klare Definition dessen, was Optimierung tatsächlich bedeutet, ist entscheidend.
3. Mangelnde Mitarbeiterbeteiligung: Die Einführung von KI in bestehende Prozesse kann Ängste und Widerstand erzeugen, insbesondere wenn Mitarbeitende nicht angemessen einbezogen werden. Es ist wichtig, Schulungen und offene Dialoge anzubieten, um Bedenken auszuräumen und sicherzustellen, dass alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis für die neuen Prozesse entwickeln.

Handlungsanleitung für die Umsetzung in 14–30 Tagen

Woche 1–2: Analyse und Planung

• Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen BPMN-Prozesse. Identifizieren Sie konkrete Bereiche, in denen KI einen Mehrwert bieten könnte.
• Stellen Sie sicher, dass Ihre Datensätze vollständig, konsistent und relevant sind. Initiieren Sie notwendige Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität.
• Definieren Sie klare Ziele für den Einsatz von KI. Diese sollten spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden (SMART) sein.

Woche 3: Implementierung und Schulung

• Starten Sie mit der Integration der KI in einen ausgewählten Prozessbereich, um erste Erfahrungen zu sammeln.
• Organisieren Sie Schulungen für Ihr Team, um den Umgang mit den neuen Technologien zu erleichtern und die Akzeptanz zu fördern. Klare Kommunikation über die Vorteile und Funktionsweisen der KI ist entscheidend.

Woche 4: Evaluation und Anpassung

• Überwachen Sie die Implementierungsergebnisse mithilfe festgelegter Kennzahlen. Prüfen Sie, ob die definierten Ziele erreicht werden.
• Sammeln Sie Feedback von Nutzern und identifizieren Sie etwaige Probleme oder Unstimmigkeiten. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Sie weitere Anpassungen vornehmen.

Durch systematische Planung und die Vermeidung typischer Fehler kann die Integration von KI in BPMN-Prozesse Ihre Betriebsabläufe signifikant verbessern und zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens beitragen.