Optimierung von Prozessmodellen durch KI-Anwendung

Prozessoptimierung durch KI: Chancen und typische Fehler

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) mit der Business Process Model and Notation (BPMN) kann Geschäftsprozesse erheblich optimieren. Die Kernaussage ist, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI nicht nur die Effizienz ihrer Prozesse steigern, sondern auch neue Wertschöpfungspotenziale erschliessen können. Doch gerade bei der Umsetzung treten häufig wiederkehrende Fehler auf, die den Erfolg solcher Initiativen gefährden können.

Typische Fehler bei der Integration von KI in BPMN

Erstens kann eine unzureichende Datenqualität den gesamten Prozess behindern. KI-Modelle sind stark abhängig von den zugrundeliegenden Daten. Wenn diese fehlerhaft oder unvollständig sind, wird die KI nicht in der Lage sein, nützliche Resultate zu liefern. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten sauber, vollständig und konsistent sind. Dies bedeutet, regelmässige Datenprüfungen und strikte Datenmanagementrichtlinien umzusetzen.

Zweitens wird häufig der Fehler gemacht, KI-Projekte zu starten, ohne klare Ziele vor Augen zu haben. Unklare Zielsetzungen führen zu diffusen Projektergebnissen und können die Akzeptanz der Lösungen beeinträchtigen. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen konkrete Problemstellungen und Ziele festlegen, bevor sie KI in ihre Prozesse integrieren. Dazu gehören messbare Leistungskriterien und ein klarer Zeitrahmen.

Drittens wird oft die Komplexität der Integration unterschätzt. Die Einführung von KI in bestehende BPMN-Prozesse ist selten ein einfacher Schritt. Es erfordert die Anpassung von Prozessen und oftmals die Schulung oder Umschulung von Mitarbeitern. Unternehmen sollten daher einen realistischen Zeitplan entwickeln und sicherstellen, dass sie über die notwendigen Ressourcen und das Know-how verfügen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden 14 bis 30 Tagen sollten Unternehmen folgende Schritte umsetzen, um die Integration von KI in ihre BPMN-Prozesse erfolgreich zu gestalten:

1. Erhebung und Analyse der aktuellen Datenlage: Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme Ihrer vorhandenen Daten. Identifizieren Sie sowohl die Stärken als auch die Schwächen Ihrer aktuellen Datensätze. Definieren Sie eine Strategie zur Verbesserung der Datenqualität, falls erforderlich.
2. Festlegung klarer Projektziele: Setzen Sie sich mit den relevanten Stakeholdern zusammen, um spezifische, messbare Ziele für das KI-Projekt zu formulieren. Berücksichtigen Sie dabei sowohl kurz- als auch langfristige Unternehmensziele.
3. Ressourcen- und Bedarfsanalyse: Überprüfen Sie die internen Kapazitäten in Bezug auf Technologie, Personal und Budget. Ermitteln Sie gegebenenfalls externen Schulungs- oder Beratungsbedarf und planen Sie entsprechende Massnahmen ein.
4. Pilotprojekt starten: Beginnen Sie mit einem kleinen, kontrollierten Pilotprojekt, um erste Erfahrungen zu sammeln. Dies ermöglicht es Ihnen, Prozesse zu bewerten und anzupassen, bevor Sie das KI-Projekt in grösserem Umfang ausrollen.
5. Feedback-Schleifen etablieren: Richten Sie regelmässige Feedback-Runden mit Ihren Teams ein, um frühzeitig auf Probleme zu reagieren und den Lernprozess kontinuierlich zu verbessern.

Durch eine strukturierte Herangehensweise, die häufige Fehler vermeidet, können Schweizer KMU den Nutzen von KI in ihren Prozessen maximieren und damit langlebige Wettbewerbsvorteile sichern.