Erfolgsstrategien für KI-gestützte Prozessoptimierung — Überblick

Bereitstellung von 20'000 Prompts in 30 Tagen für den KI BPMN-Bot Ultimate

Die effektivste Nutzung eines KI-gestützten BPMN-Bots, der auf Prozesserkennung und -optimierung spezialisiert ist, erfordert das umfangreiche Testen und Einpflegen von Prompts. Ziel hierbei kann sein, innerhalb von 30 Tagen 20'000 Prompts zu erstellen und einzupflegen. Diese Herausforderung lässt sich bewältigen, indem zentrale Best Practices beachtet werden und typische Fehler vermieden werden, die den Fortschritt behindern könnten.

Typische Fehler und deren Korrektur

Überladen von Prompts:

Ein häufiger Fehler ist das Überladen von Prompts mit zu vielen Details und Anforderungen. Wenn ein Prompt zu komplex gestaltet ist, führt das zu inkonsistenten Ergebnissen und erschwert die Fehlersuche.

Korrektur: Gestalten Sie Ihre Prompts klar und fokussiert. Pro Prompt sollte ein spezifisches Szenario oder eine einzelne Aufgabe beschrieben werden. Verwenden Sie klare, einfache Sprache und vermeiden Sie unnötige Details.

Fehlende Validierungsschritte:

Oftmals werden Prompts eingepflegt, ohne dass ein strukturierter Plan für die Validierung der Ergebnisse besteht. Dies führt zu einem Mangel an Qualitätssicherung und möglicherweise zu ineffizienten Prozessoptimierungen.

Korrektur: Integrieren Sie Validierungsschritte innerhalb der Erstellung jedes Prompts. Testen Sie die initialen Ausgaben, bevor Sie mit einer breiten Implementierung fortfahren, und ziehen Sie gegebenenfalls Prozessexperten zur Qualitätssicherung heran.

Ignorieren von Nutzerfeedback:

Unternehmen lassen oft wertvolles Feedback von Endnutzern und Stakeholdern ausser Acht, was zu unpraktischen oder schwer verständlichen Prozessvorschlägen durch den Bot führen kann.

Korrektur: Implementieren Sie ein System zur Sammlung und Analyse von Nutzerfeedback. Passen Sie Prompts regelmässig an, basierend auf Rückmeldungen, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Bots den praktischen Anforderungen entsprechen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1-2:

Entwickeln Sie einen strukturierten Plan für die Prompt-Erstellung. Dieser sollte eine klare Definition der Prozessziele enthalten und die spezifischen Anforderungen jedes Prompts detailliert beschreiben.

Beginnen Sie mit der Erstellung von Testprompts. Implementieren Sie diese in einem geschlossenen Testumfeld und evaluieren Sie die initialen Ergebnisse kritisch.

Woche 3:

Führen Sie eine Feedbackrunde mit potenziellen Nutzern oder Stakeholdern durch und sammeln Sie systematisch Rückmeldungen zu den bereitgestellten Ergebnissen.

Justieren Sie Prompts basierend auf dem gesammelten Feedback und validieren Sie die Anpassungen durch Folgeauswertungen.

Woche 4:

Erhöhen Sie die Intensität der Prompt-Erstellung, indem Sie die bewährten Muster aus den ersten Wochen nutzen. Ziel ist es, in dieser Phase die verbleibende Anzahl der Prompts zu erstellen.

Führen Sie umfassende Tests durch, um die Integration der vollständigen Prompt-Bibliothek abzuschliessen und die Ergebnisse fortlaufend zu überwachen.
Durch strukturiertes Vorgehen und gezielte Fehlervermeidung lässt sich das Ziel von 20'000 Prompts in 30 Tagen erreichen und der Nutzen des KI BPMN-Bots signifikant steigern. Nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse zur kontinuierlichen Verbesserung des Systems.