Prozessüberwachung optimiert durch KI-gestützte Analysen

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Prozesse effizient zu gestalten und gleichzeitig auf dem neuesten Stand der Technik zu sein. Die Überwachung von Prozessen mit Künstlicher Intelligenz (KI) bietet eine Lösung, um Abläufe zu optimieren und menschliches Eingreifen zu minimieren. Der Schlüssel liegt dabei in der präzisen Datenanalyse und zielgerichteten Anpassung der Prozesse.

Typische Fehler bei der Überwachung mit KI

Ein verbreiteter Fehler ist der unzureichende Einsatz von qualitativ hochwertigen Daten. Unternehmen neigen dazu, grosse Datenmengen zu sammeln, ohne auf deren Qualität zu achten. Schlechte Datensätze führen dazu, dass die KI ungenaue oder falsche Schlussfolgerungen zieht, was letztlich die Effizienz der Prozesse mindert. Um dies zu korrigieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenquellen sauber, aktuell und relevant sind. Eine regelmässige Überprüfung und Bereinigung der Datensätze ist unerlässlich.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die fehlende Anpassung der KI-Modelle an spezifische Geschäftsprozesse. Oft werden generische KI-Lösungen eingesetzt, die nicht auf die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens abgestimmt sind. Dies kann zu Verzerrungen und ineffizienten Entscheidungen führen. Unternehmen sollten die KI-Modelle regelmässig überprüfen und bei Bedarf anpassen, um sicherzustellen, dass sie genau auf die spezifischen Prozesse und Ziele ausgerichtet sind.

Ein dritter Fehler ist die Überautomatisierung, bei der Unternehmen darauf vertrauen, dass die KI alle Probleme eigenständig löst. Dies kann dazu führen, dass wichtige menschliche Entscheidungsfaktoren ausser Acht gelassen werden. Um dies zu vermeiden, sollte ein ausgewogenes Zusammenspiel zwischen KI und menschlichen Entscheidungen geschaffen werden, bei dem die KI als Unterstützung und nicht als alleinige Entscheidungsinstanz dient.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der Datenqualität: Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung der Datensätze, die von der KI zur Prozessüberwachung genutzt werden. Identifizieren Sie veraltete oder irrelevante Daten und entwickeln Sie einen Plan zur regelmässigen Datensäuberung. Setzen Sie auf ein kleines Team, das sich 14 Tage lang intensiv mit der Datenaufbereitung befasst.
2. Anpassung der KI-Modelle: Evaluieren Sie die eingesetzten KI-Modelle bezüglich ihrer Anpassung an die spezifischen Anforderungen Ihrer Prozesse. Planen Sie in den nächsten 30 Tagen gezielte Workshops, um die Modelle gemeinsam mit Ihren Datenwissenschaftlern zu optimieren und auf Ihre Geschäftsbedürfnisse abzustimmen.
3. Aufbau eines Kontrollsystems: Entwickeln Sie ein Monitoring-System, das ein Gleichgewicht zwischen automatisierten und manuellen Prozessen ermöglicht. Stellen Sie sicher, dass Entscheidungsprozesse, die von der KI vorgeschlagen werden, stets von einer menschlichen Instanz überprüft werden, um die Qualität der Entscheidungen sicherzustellen.

Die Überwachung von Prozessen mit KI ist eine dynamische Herausforderung, die von kontinuierlicher Anpassung und Überwachung lebt. Durch die Vermeidung der genannten Fehler und die Umsetzung der Handlungsanleitung können Unternehmen ihre Effizienz nachhaltig steigern und die Vorteile der KI vollumfänglich nutzen.