Schweizer Unternehmen profitieren von KI-unterstützter Visualisierung

Effizientere Prozesslandschaft durch KI-gestützte Prozessvisualisierung

Ein klarer Mehrwert von Business Process Model and Notation (BPMN) ist die Visualisierung komplexer Geschäftsprozesse. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erweitert dieses Spektrum erheblich, indem Prozesse nicht nur visualisiert, sondern auch analysiert und optimiert werden können. Die Integration von KI in die Prozessvisualisierung kann verborgenes Verbesserungspotential aufdecken und die Effizienz der Prozesslandschaft in klein- und mittelständischen Unternehmen erheblich steigern.

Typische Fehler bei der Integration von KI in die Prozessvisualisierung

Erstens neigen viele Unternehmen dazu, unzureichende Datengrundlagen zu verwenden. KI-Modelle benötigen qualitativ hochwertige, repräsentative Daten, um aussagekräftige Analysen zu liefern. Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen bestehenden Datenbeständen blind vertrauen, ohne diese kritisch auf Aktualität und Vollständigkeit zu prüfen. Um dies zu korrigieren, ist es essenziell, vor der Implementierung eine umfassende Datenauditierung durchzuführen und gegebenenfalls gezielte Datenreinigungs- und -erhebungsmaßnahmen einzuleiten.

Ein weiterer typischer Fehler ist das Fehlen ausreichender personeller Expertise im Umgang mit KI-gestützten Prozesswerkzeugen. IT- und Prozessmanagement-Teams sind oft nicht ausreichend geschult, um die Technologie effektiv zu implementieren und auszuwerten. Dieser Mangel an Know-how kann dazu führen, dass aus den gewonnenen Einsichten keine validen strategischen Entscheidungen abgeleitet werden. Die Korrektur besteht darin, im Vorfeld Trainingsprogramme zu etablieren und gegebenenfalls externe Expertise hinzuzuziehen.

Schliesslich unterschätzen viele Unternehmen die Bedeutung der kontinuierlichen Überwachung und Anpassung der KI-Modelle. Nach der anfänglichen Integration wird häufig versäumt, die Modelle regelmässig zu überprüfen und an veränderte Prozessbedingungen anzupassen. Um diesem Fehler vorzubeugen, sollten Unternehmen klar definierte Evaluierungszyklen einführen, in denen die Leistungsfähigkeit der KI-Lösungen überprüft und bei Bedarf angepasst wird.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Erste Woche: Datengrundlage sichten und auditierten

Führen Sie eine detaillierte Analyse Ihrer bestehenden Datenbestände durch. Achten Sie darauf, dass die Daten aktuell, vollständig und repräsentativ für Ihre Geschäftsprozesse sind. Initiieren Sie eine gezielte Datenbereinigung und -erhebung, falls notwendig.

• Zweite Woche: Expertise aufbauen

Organisieren Sie gezielte Trainingsseminare oder Workshops für Ihr IT- und Prozessmanagement-Team, um den Umgang mit KI-gestützten Werkzeugen zu verbessern. Prüfen Sie, ob es sinnvoll ist, externe Berater hinzuzuziehen, um den Wissensaufbau zu beschleunigen.

• Dritte bis vierte Woche: Implementierung und Überwachung

Beginnen Sie mit der schrittweisen Implementierung der KI-Prozessvisualisierung. Legen Sie klare Metriken und Evaluierungszyklen fest, um die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle kontinuierlich zu überwachen. Bereiten Sie ein Verfahren zur raschen Anpassung der Modelle an veränderte Bedingungen vor.

Durch konsequente Beachtung dieser Schritte können Unternehmen die Vorteile der KI-Prozessvisualisierung voll ausschöpfen und ihre Prozesslandschaft nachhaltig optimieren.