Künstliche Intelligenz optimiert Geschäftsprozesse

Effizienzsteigerung durch Process Mining mit KI-Insights

Process Mining ist ein mächtiges Instrument, um die Effizienz in Unternehmen zu steigern. Durch die Integration von KI-gestützten Insights können Geschäftsprozesse genauer analysiert und optimiert werden. Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass die Kombination von Process Mining mit künstlicher Intelligenz Unternehmen präzisere Einblicke in ihre Abläufe ermöglicht und damit entscheidende Effizienzgewinne erzielt werden können.

Ein erster häufiger Fehler ist, dass Unternehmen bei der Implementierung von Process Mining oft zu wenig Augenmerk auf die Qualität der zugrunde liegenden Daten legen. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Analysen führen. Um dies zu korrigieren, sollte sichergestellt werden, dass alle relevanten Datenquellen vollständig und korrekt in das System integriert sind. Dazu gehört auch ein gründlicher Abgleich und die Bereinigung der Datenbasis vor der Analyse.

Zweitens neigen viele Unternehmen dazu, die Analyse mit statischen Daten durchzuführen, was die Schlussfolgerungen einschränken kann. KI-gestützte Process Mining-Lösungen ermöglichen die Verarbeitung grosser Datenmengen in Echtzeit. Unternehmen sollten diesen Vorteil nutzen, indem sie dynamische Datenquellen einbeziehen, um ihre Analysen aktuell und relevant zu halten.

Drittens wird oft der Fehler gemacht, nur auf die Technologie zu vertrauen, ohne die gewonnenen Erkenntnisse in den operativen Alltag zu integrieren. Datenanalysen alleine führen selten zu Verbesserungen, wenn sie nicht zu konkreten Handlungen führen. Hierbei sollten Unternehmen Teams bilden, die für die Umsetzung der aufgedeckten Optimierungspotenziale verantwortlich sind, inklusive klaren Zielvorgaben und Erfolgskriterien.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:

1. Tag 1–7: Datensammlung und -qualität

• Identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen innerhalb Ihres Unternehmens.
• Führen Sie eine umfassende Datenbereinigung und -validierung durch, um sicherzustellen, dass Ihre Analysen auf einer soliden Grundlage stehen.
• Stellen Sie sicher, dass die Datenerfassung kontinuierlich und in Echtzeit erfolgt.

1. Tag 8–14: Implementierung und Integration

• Integrieren Sie eine KI-gestützte Process Mining-Lösung in Ihre bestehenden Systeme.
• Schulungen für Mitarbeiter organisieren, die mit dem System arbeiten werden, um sicherzustellen, dass sie in der Lage sind, die KI-insights korrekt zu interpretieren und zu nutzen.

1. Tag 15–30: Analyse und Umsetzung

• Starten Sie mit der Analyse Ihrer Geschäftsprozesse basierend auf den gesammelten Daten.
• Identifizieren Sie Optimierungspotenziale und entwickeln Sie konkrete Aktionspläne für deren Umsetzung.
• Erstellen Sie ein kleines, interdisziplinäres Team, das für die Implementierung der vorgeschlagenen Massnahmen verantwortlich ist.
• Legen Sie klare Meilensteine und Überprüfungspunkte fest, um den Fortschritt zu messen und sicherzustellen, dass die angestrebten Verbesserungen erreicht werden.

Die durch KI-gestütztes Process Mining gewonnenen Einsichten können für Unternehmen, die Datenqualität und -integration ernst nehmen und die Analysen in konkrete Massnahmen umsetzen, zu einer deutlichen Effizienzsteigerung führen.