Prozessautomatisierung mit KI: Mehr als nur Technik

Prozessautomatisierung mit Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe optimieren. Während klassische Automatisierung repetitive Aufgaben übernimmt, ermöglicht KI die Automatisierung komplexerer, wissensbasierter Prozesse. Dieser Artikel beleuchtet ein strukturiertes Vorgehen, um das volle Potenzial der KI-gestützten Prozessautomatisierung auszuschöpfen.

Ein strukturiertes Vorgehen zur KI-gestützten Prozessautomatisierung:

Bevor Unternehmen in die Implementierung von KI-gestützten Automatisierungslösungen eintauchen, ist ein durchdachtes Vorgehen unerlässlich. Die folgenden Schritte bilden eine solide Grundlage für ein erfolgreiches Projekt:

1. Prozesse identifizieren

Der erste Schritt besteht darin, eine umfassende Übersicht aller relevanten Geschäftsprozesse zu erstellen. Dies kann durch Workshops mit verschiedenen Fachabteilungen, die Analyse von Prozessdokumentationen und die Beobachtung der täglichen Arbeit erfolgen (Bsp. Gemba-Walk, One-Day-of). Ziel ist es, eine klare Landkarte der aktuellen Abläufe zu erhalten.

2. Prozesse mit dem größten Business Value bestimmen

Nicht jeder Prozess eignet sich gleichermaßen für die Automatisierung. Daher ist es entscheidend, die Prozesse zu priorisieren, die den größten potenziellen Nutzen für das Unternehmen versprechen. Kriterien hierfür können sein:

• Hohes Volumen: Prozesse, die häufig durchgeführt werden.

• Hohe Kosten: Prozesse, die erhebliche Ressourcen (Zeit, Personal, Geld) binden.

• Hohe Fehleranfälligkeit: Prozesse, bei denen menschliche Fehler häufig auftreten.

• Hohe strategische Bedeutung: Prozesse, die einen direkten Einfluss auf wichtige Geschäftsziele haben.

  
  

3. Prozess inklusive der Aktivitäten erheben

Für die ausgewählten, priorisierten Prozesse ist eine detaillierte Aufnahme aller einzelnen Aktivitäten erforderlich. Dies beinhaltet die Erfassung:

• Jeder einzelnen Handlung: Was genau wird getan?

• Der beteiligten Personen und Systeme: Wer oder was führt die Aktivität aus?

• Der benötigten Eingabedaten: Welche Informationen sind erforderlich?

• Der erzeugten Ausgabedaten: Welches Ergebnis liefert die Aktivität?

• Der Entscheidungen und Regeln: Welche Kriterien bestimmen den Ablauf?

Diese detaillierte Erhebung kann durch Prozessmodellierungssprachen wie BPMN 2.0, Interviews mit Prozessbeteiligten und die Analyse von Systemprotokollen erfolgen.

4. Aktivitäten bestimmen, die eliminiert werden können

Durch die Eliminierung einzelner Aktivitäten kann der Prozessfluss verschlankt werden. Fragen, die hierbei helfen:

• Trägt diese Aktivität direkt zum Wert des Prozesses bei?

• Gibt es Redundanzen oder Doppelarbeiten?

• Könnte diese Information oder Aufgabe auf andere Weise effizienter bereitgestellt werden?

  
  

5. Reihenfolge der Aktivitäten ggf. ändern

Die bestehende Reihenfolge von Aktivitäten ist nicht immer die effizienteste. Durch eine optimierte Anordnung können Wartezeiten reduziert und der Durchlauf beschleunigt werden.

6. Aktivitäten ggf. zusammenführen:

Manchmal können mehrere kleine, aufeinanderfolgende Aktivitäten zu einer größeren, zusammenhängenden Aufgabe gebündelt werden. Dies kann die Komplexität des Prozesses reduzieren und die Automatisierung erleichtern.

Erst dann: Automatisierungspotenziale mit KI identifizieren

Nachdem die Prozesse analysiert und von unnötigen Schritten befreit wurden, kann der Fokus auf die Identifizierung von Automatisierungspotenzialen unter Einsatz von KI gelegt werden. KI-Technologien eignen sich besonders gut für Aufgaben, die:

• Datenintensiv sind: Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter oder semistrukturierter Daten.

• Entscheidungen erfordern: Treffen von Entscheidungen auf Basis von Regeln, Mustern und Wahrscheinlichkeiten.

• Lernen und sich anpassen müssen: Verbesserung der Leistung durch Training.

• Kommunikation beinhalten: Interaktion mit Menschen in natürlicher Sprache.

Konkrete Beispiele für KI-gestützte Prozessautomatisierung:

• Automatisierung der E-Mail-Kommunikation:

  • Intelligente E-Mail-Klassifizierung und -Weiterleitung: KI kann eingehende E-Mails automatisch kategorisieren und an die zuständige Abteilung oder Person weiterleiten.

  • Automatisierte Beantwortung häufig gestellter Fragen: Chatbots und KI-gestützte Antwortsysteme können Standardanfragen per E-Mail beantworten.

  • Sentimentanalyse: KI kann die Stimmung in E-Mails erkennen und Eskalationen frühzeitig identifizieren.

• Automatisierung von Chats:

  • Intelligente Chatbots: KI-gestützte Chatbots können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten, Probleme lösen und Informationen bereitstellen.

  • Kontextbezogene Gesprächsführung: KI ermöglicht Chatbots, den Kontext von Gesprächen zu verstehen und personalisierte Antworten zu geben.

• Automatisierung der Rechnungsprüfung:

  • Intelligente Datenerfassung (OCR): KI kann Daten aus gescannten Rechnungen automatisch extrahieren und in das System übertragen.

  • Automatische Validierung und Abgleich: KI kann Rechnungsdaten mit Bestellungen und Lieferbelegen abgleichen und Unstimmigkeiten erkennen.

  • Betrugserkennung: KI-Algorithmen können Muster erkennen, die auf betrügerische Rechnungen hindeuten.

• Automatisierung von Kontenbuchungen:

  • Intelligente Kontierung: KI kann Buchungstexte analysieren und automatisch die korrekten Konten zuordnen.

  • Automatischer Abgleich von Kontoauszügen: KI kann Transaktionen auf Kontoauszügen automatisch mit den Buchungen im System abgleichen.

  • Erkennung von Anomalien: KI kann ungewöhnliche Buchungsmuster erkennen und zur Überprüfung kennzeichnen.

Die Prozessautomatisierung mit KI bietet Unternehmen Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Indem Unternehmen ihre Prozesse verstehen und verschlanken, schaffen sie eine solide Grundlage für den effektiven Einsatz von KI-Technologien. Der Schlüssel liegt darin, nicht blind zu automatisieren, sondern gezielt KI dort einzusetzen, wo sie den größten Mehrwert generiert und echte "Aha-Momente" sowie einen spürbaren "Wow-Effekt" für das Unternehmen und seine Kunden schafft.