Prozessoptimierung durch KI in der BPMN

Prozessoptimierung mithilfe von KI: Chancen und Herausforderungen

In der heutigen Geschäftswelt ermöglicht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Business Process Model and Notation (BPMN) eine präzise Überarbeitung und Optimierung von Geschäftsprozessen. KI-gestützte Tools bieten Unternehmen die Möglichkeit, betriebliche Abläufe effizienter zu gestalten, indem sie Prozessdaten analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Dennoch ist der erfolgreiche Einsatz von KI in der Prozessoptimierung kein Selbstläufer und birgt typische Herausforderungen, die es zu überwinden gilt.

Typische Fehler und Korrekturen

1. Fehlende Datenbasis und Datenqualität

Ein weit verbreiteter Fehler ist die unzureichende Datenbasis. KI-Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Unvollständige, inkonsistente oder veraltete Daten führen zu falschen Analysen und Optimierungsansätzen.

Lösung: Bevor KI integriert wird, sollte eine gründliche Überprüfung und Bereinigung der Datenbestände erfolgen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle Prozesse, die optimiert werden sollen, durch qualitativ hochwertige Daten untermauert sind. In regelmässigen Abständen sollte zudem eine Überprüfung der Datenqualität stattfinden.

2. Übermässige Automatisierung ohne Fachwissen

Die Versuchung, Prozesse vollständig auf Basis KI-gesteuerter Automatisierungen zu betreiben, ohne ausreichendes Fachwissen einzubeziehen, ist gross. Dies kann zu ineffizienten oder nicht tragfähigen Lösungen führen.

Lösung: Prozesse sollten nicht ausschliesslich durch KI automatisiert werden, ohne das Know-how der Mitarbeitenden einzubeziehen. Ein integrativer Ansatz, der menschliche Expertise und KI vereint, gewährleistet, dass die Prozesseffizienz erhöht wird, ohne dass dabei der Kontext oder das Fachwissen verloren geht.

3. Fehlendes Monitoring und Anpassung

Ein weiterer Fehler liegt in der Implementierung von KI-Prozessen ohne fortlaufendes Monitoring. Prozesse ändern sich ständig, sei es durch interne oder externe Faktoren, welche die Effizienz der Lösungen beeinträchtigen können.

Lösung: Unternehmen sollten kontinuierliche Überwachungs- und Anpassungsmechanismen einführen. Regelmässige Audits und Performance-Reviews der KI-Prozesse helfen, frühzeitig auf Veränderungen zu reagieren und Anpassungen vorzunehmen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse und Zielsetzung (Tage 1–5): Identifizieren Sie die zentralen Geschäftsprozesse, die optimiert werden sollen, und definieren Sie klare, messbare Ziele. Führen Sie eine umfassende Datenanalyse durch, um die aktuelle Prozessleistung zu verstehen.
2. Datenqualitätsprüfung (Tage 6–10): Überprüfen und bereinigen Sie die relevanten Datenbanken, um die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten. Implementieren Sie Mechanismen zur dauerhaften Datenpflege.
3. Pilotprojekt initiieren (Tage 11–16): Starten Sie ein Pilotprojekt, das einen definierten Geschäftsprozess evaluiert, und nutzen Sie dabei KI-gestützte BPMN-Tools. Achten Sie dabei auf die Einbindung von Fachexperten.
4. Feedback und Anpassung (Tage 17–21): Sammeln Sie Feedback von den Beteiligten des Pilotprojekts und analysieren Sie die Ergebnisse. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse passen Sie das Projekt an und optimieren die Prozesse weiter.
5. Skalierung und Festigung (Tage 22–30): Nutzen Sie die Erkenntnisse aus dem Pilotprojekt, um schrittweise eine unternehmensweite Implementierung vorzunehmen. Stellen Sie eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung sicher, um langfristige Effizienzgewinne zu gewährleisten.

Durch eine systematische Herangehensweise und die kontinuierliche Integration von Feedback und Expertenwissen können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse mit KI nachhaltig optimieren und von bedeutenden Effizienzgewinnen profitieren.