Künstliche Intelligenz in der Prozessvisualisierung

Effiziente Prozessvisualisierung durch KI-Kombination mit BPMN

In der heutigen Unternehmenslandschaft ist es entscheidend, Geschäftsprozesse nicht nur zu verstehen, sondern auch effektiv zu verwalten und zu optimieren. Durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Business Process Model and Notation (BPMN) können Prozesse auf eine neue Ebene der Visualisierung gehoben werden. Diese Synergie schafft eine dynamische und anpassungsfähige Darstellung, die tiefere Einblicke und schnellere Entscheidungen ermöglicht.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Integration von KI in BPMN ist das Missachten der Datenqualität. Viele Unternehmen beginnen die Visualisierung, ohne sicherzustellen, dass die zugrunde liegenden Daten präzise und aktuell sind. Die Lösung liegt in einem gründlichen Daten-Audit im Vorfeld. Dabei sollten Datenquellen systematisch überprüft und bereinigt werden, um Verzerrungen oder Inkonsistenzen zu vermeiden.

Ein weiteres Problem ist die Überladung der Visualisierung mit zu vielen KI-generierten Details. Unternehmen neigen dazu, jedes verfügbare Datenelement darzustellen, was zu einer unklaren und unübersichtlichen Grafik führt. Hierbei ist es wichtig, sich auf wesentliche Kenngrössen zu konzentrieren. Die Korrektur erfolgt durch Reduzierung der Visualisierung auf entscheidungsrelevante Informationen, was die Verständlichkeit und Nutzbarkeit erheblich steigert.

Schliesslich unterliegt die Implementierung von KI oft mangelnder Integration in bestehende Prozesse. Das Fehlen eines klaren Plans, wie und wo die KI ihre Rolle innerhalb der Prozessarchitektur spielt, kann zu Doppelarbeit und ineffizienten Abläufen führen. Dies lässt sich durch einen integrativen Ansatz korrigieren, bei dem KI schrittweise und mit klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten implementiert wird.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Tag 1-7: Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer bestehenden Prozessdaten. Führen Sie ein Daten-Audit durch, um Qualität und Vollständigkeit sicherzustellen. Setzen Sie Prioritäten bei der Datenbereinigung und automatisieren Sie, wo möglich, die Identifikation von Anomalien.
2. Tag 8-14: Entwickeln Sie ein reduziertes BPMN-Modell, das ausschliesslich entscheidungsrelevante Prozesse abbildet. Rechnen Sie KI-Funktionen ein, die automatisiert Entscheidungspunkte erfassen und analysieren. Diese Woche sollte zudem der Integrationstest gewidmet sein, um sicherzustellen, dass Daten nahtlos in die neue Prozessvisualisierung integriert werden.
3. Tag 15-21: Organisieren Sie Workshops mit Ihren Teams, um Feedback zur neuen Prozessvisualisierung einzuholen. Verfeinern Sie auf der Basis dieser Rückmeldungen Ihre Modelle und legen Sie den Schwerpunkt auf die Nutzung der Visualisierung, um konkrete Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
4. Tag 22-30: Implementieren Sie die optimierten Modelle unter realen Bedingungen. Beobachten Sie die Wirksamkeit und passen Sie bei Bedarf an. Schaffen Sie Berichtsmechanismen, durch die die KIVisuellen Darstellungen regelmässig überprüft und verbessert werden können.

Die Integration von KI in BPMN bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse visualisierungsstärker und entscheidungsfähiger zu gestalten. Durch die Vermeidung typischer Fehler und die schrittweise Einführung konkreter Massnahmen können Unternehmen nachhaltige Verbesserungen erzielen.