Process Mining und KI: Zur Optimierung vereint

Process Mining als Wegbereiter für Effizienzsteigerung

Im modernen Geschäftsalltag gewinnt die Prozessoptimierung zunehmend an Bedeutung. Process Mining bietet in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI) tiefgehende Einblicke, die zur Effizienzsteigerung von Abläufen führen können. Die Fähigkeit dieser Technologien, umfangreiche Datenströme zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse zu liefern, macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse besser verstehen und optimieren wollen.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Erstens ist der häufige Fehler, mit einer unzureichenden Datenbasis zu starten. Process Mining erfordert detaillierte und vollständige Daten, um präzise Analysen zu ermöglichen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Die Korrektur liegt in der Sicherstellung einer umfassenden Datenerfassung. Unternehmen sollten ihre Dateninfrastruktur überprüfen und sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen integriert und auf Qualität geprüft sind, bevor die Analyse beginnt.

Ein weiterer verbreiteter Fehler ist die fehlende Einbindung relevanter Stakeholder. Oftmals wird Process Mining in einem isolierten Rahmen durchgeführt, ohne die notwendige Unterstützung von Entscheidungsträgern oder Teammitgliedern, die tiefere Einblicke geben könnten. Hier ist die Korrektur transparentes Kommunikationsmanagement: Alle relevanten Akteure sollten von Beginn an einbezogen werden, um ein gemeinsames Verständnis der Ziele zu entwickeln und die Akzeptanz sowie die Umsetzungsbereitschaft der abgeleiteten Massnahmen zu erhöhen.

Schliesslich können falsche Erwartungen an KI-Insights zu Enttäuschungen führen. Es ist ein Missverständnis, zu glauben, dass KI allein Lösungen liefert. Vielmehr liefert KI unterstützende Entscheidungsgrundlagen, die durch menschliche Interpretationen und Anpassungen vervollständigt werden müssen. Die Korrektur besteht darin, realistische Erwartungen zu setzen und die erhaltenen Insights als Grundlage für fundierte, datengestützte Entscheidungen zu nutzen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden zwei bis vier Wochen sollte das Unternehmen die folgenden Schritte unternehmen, um die Effektivität von Process Mining mit KI-Insights zu maximieren:

1. Daten überprüfen und konsolidieren: Überprüfen Sie alle relevanten Datenquellen auf Vollständigkeit und Konsistenz. Konsolidieren Sie diese Daten, um eine zuverlässige Basis für das Process Mining zu schaffen.
2. Stakeholder-Workshops durchführen: Veranstalten Sie Workshops mit allen relevanten Stakeholdern, um sicherzustellen, dass die Ziele klar definiert sind und alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis des Projekts entwickeln.
3. Pilotprojekt initiieren: Starten Sie mit einem begrenzten Pilotprojekt, um die Funktionalität und den Nutzen von Process Mining mit KI-Insights in einem ausgewählten Bereich des Unternehmens zu testen.
4. Ergebnisse analysieren und weiterentwickeln: Bewerten Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts und identifizieren Sie Verbesserungs- und Skalierungsmöglichkeiten. Stellen Sie sicher, dass die gewonnenen Erkenntnisse zur kontinuierlichen Prozessverbesserung beitragen.

Durch eine strukturierte Herangehensweise und die Beachtung der genannten Punkte lässt sich der Nutzen von Process Mining und KI-Insights maximieren, was schliesslich zu effizienteren Geschäftsprozessen und gesteigerter Wettbewerbsfähigkeit führen kann.