Maximierung der Prozessleistung durch KI — Schritt für Schritt

Prozesse mit KI überarbeiten und optimieren: Effizienz und Präzision verbessern

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse mittels Business Process Model and Notation (BPMN) bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Abläufe effizienter und präziser zu gestalten. Ziel ist es, bestehende Prozesse durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und automatisierter Datenanalyse nicht nur zu überarbeiten, sondern insbesondere zu optimieren. Ein gezielter Einsatz von KI kann Engpässe identifizieren, repetitive Aufgaben automatisieren und so den gesamten Workflow verbessern.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufig auftretender Fehler bei der Einführung von KI in BPMN-Prozesse besteht darin, dass Unternehmen versuchen, alle Prozesse auf einmal zu digitalisieren und automatisieren. Dies führt oft zu einer Überlastung der vorhandenen Systeme und zu Verwirrung bei den Mitarbeitern. Der korrekte Ansatz ist, mit einem klar abgegrenzten, weniger komplexen Prozess zu beginnen. Dies erlaubt es dem Unternehmen, die Reaktionen des Systems zu verstehen und die Resultate sorgfältig zu analysieren, bevor schrittweise weitere Prozesse implementiert werden.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Datenbasis. KI benötigt qualitativ hochwertige, konsistente Daten für präzise Entscheidungen. Werden die Algorithmen mit ungenauen oder unvollständigen Daten konfrontiert, sind die Resultate oft unzuverlässig. Es ist essenziell, vor der Implementierung der KI eine gründliche Überprüfung und Bereinigung der Daten durchzuführen, um die Qualität zu gewährleisten.

Ein dritter häufiger Fehler liegt darin, den menschlichen Faktor zu unterschätzen. Mitarbeiter sehen ihre Aufgaben von Maschinen bedroht und stehen dem Einsatz von KI oft skeptisch gegenüber. Ein transparenter Kommunikationsprozess, der die Vorteile der KI im Arbeitsalltag erläutert und aufzeigt, dass die Technologie dazu dient, unterstützende und repetitive Aufgaben zu übernehmen, trägt zur Akzeptanz bei.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (Tage 1–7): Beginnen Sie mit der Identifikation eines Prozesses, der klar definierte Grenzen und Ziele hat und für eine KI-Integration geeignet ist. Analysieren Sie diesen Prozess und ermitteln Sie potenzielle Verbesserungsbereiche.
2. Datenmanagement (Tage 8–14): Überprüfen Sie die vorhandenen Datenquellen auf Relevanz und Qualität. Bereinigen Sie die Daten, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen der KI-Algorithmen entsprechen. Führen Sie bei Bedarf zusätzliche Datenanpassungen durch.
3. Pilotprojekt (Tage 15–21): Implementieren Sie die KI-Integration in den zuvor ausgewählten Prozess. Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, um die Wirksamkeit zu testen und um mögliche Anpassungen in einer kontrollierten Umgebung vorzunehmen. Dokumentieren Sie die Ergebnisse und Analysen sorgfältig.
4. Iterative Verbesserung (Tage 22–30): Basierend auf den Erkenntnissen aus dem Pilotprojekt, justieren Sie den Prozess nach, optimieren die Algorithmen und schärfen die Daten weiter. Planen Sie die Ausweitung auf andere Prozesse mit ähnlichen Merkmalen.

Mit einer strukturierten Herangehensweise an die KI-Integration in BPMN können Unternehmen ihre Prozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch die Qualität der Arbeitsergebnisse erheblich steigern. Es ist entscheidend, von Beginn an sorgfältig zu planen und auf Qualität sowohl bei der Implementierung als auch bei den zugrunde liegenden Daten zu achten.