KI & BPMN — Prozessmodellierung der Zukunft — Schritt für Schritt
Künstliche Intelligenz (KI) hat viele Bereiche der Geschäftswelt revolutioniert, und die Prozessvisualisierung ist hierbei keine Ausnahme. Unternehmen können ihre BPMN-Modelle (Business Process Model and Notation) durch den Einsatz von KI anreichern, um Prozesse effizienter und transparenter zu gestalten. Die Integration von KI in die Prozessvisualisierung kann jedoch Herausforderungen mit sich bringen, die es zu bewältigen gilt.
Typische Fehler bei der Anreicherung von Prozessen mit KI
Erstens kann die Vernachlässigung der Datenqualität zu signifikanten Problemen führen. Daten sind der Treibstoff für KI-Modelle. Wenn die zugrundeliegenden Daten unvollständig, veraltet oder fehlerhaft sind, liefert die KI suboptimale Ergebnisse. Zur Korrektur sollten Unternehmen implementieren, dass alle Datenquellen regelmässig überprüft und aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass sie für die KI-Bearbeitung geeignet sind.
Ein weiterer häufiger Fehler ist das Übersehen der Benutzerfreundlichkeit der Visualisierung. Auch die fortschrittlichsten KI-Modelle sind nutzlos, wenn die Endbenutzer die Ergebnisse nicht leicht verstehen können. Die Korrektur besteht in einer stärkeren Betonung des Designs der Benutzeroberfläche. Unternehmen sollten dabei sicherstellen, dass die Visualisierungen intuitiv und klar strukturiert sind, damit der Nutzer die durch KI erzeugten Erkenntnisse problemlos nachvollziehen kann.
Ein drittes Problem ist die unzureichende Integration der KI-Visualisierung in bestehende Prozessstrukturen. Häufig wird der Einfluss der neu eingeführten Technologien auf die bestehenden Systemschnittstellen und -prozesse vernachlässigt. Die Integration muss sorgfältig geplant und ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass die KI-Tools nahtlos in die aktuelle Business-Umgebung eingefügt werden und durchgängige Prozesse entstehen.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
In den ersten zwei Wochen sollte der Schwerpunkt auf der Vorbereitung liegen. Diese Phase umfasst die Bewertung der aktuell verwendeten Daten und deren Bereinigung. Hierbei gilt es, Standards für die Datenqualität zu definieren und Datenquellen gründlich zu prüfen. Zudem sollte ein Team zusammengestellt werden, das für die Steuerung der KI-Implementierung verantwortlich ist. Das Team sollte aus Fachleuten bestehen, die sowohl technisches Know-how als auch ein Verständnis der vorhandenen Geschäftsprozesse mitbringen.
In den darauffolgenden Wochen wird die tatsächliche Implementierung angegangen. Beginnen Sie mit kleineren Prozessen, um die Technologie in einem kontrollierten Umfeld zu testen, bevor sie auf komplexere Abläufe angewendet wird. In dieser Phase wird es wichtig sein, die Benutzerfreundlichkeit der Visualisierungen zu testen und Feedback durch die Endbenutzer einzuholen sowie gegebenenfalls Anpassungen durchzuführen.
Gegen Ende der 30 Tage sollten die Ergebnisse der Implementierung analysiert werden, um den Erfolg der Einführung zu bewerten. Führen Sie ein Review durch, um weitere Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und einen Plan für die schrittweise Erweiterung der KI-Anwendungen zu entwickeln. Der Plan sollte auch die kontinuierliche Weiterbildung der Mitarbeiter sowie die Anpassung an sich verändernde Prozessanforderungen umfassen.
Durch systematische Planung und sorgfältiges Vorgehen können Schweizer KMUs die Vorteile der KI-unterstützten Prozessvisualisierung voll ausschöpfen und ihre betrieblichen Abläufe nachhaltig optimieren.