Integration von KI in die Prozessautomatisierung — KI BPMN-Bot Basic
Künstliche Intelligenz (KI) und Geschäftsprozessmodellierung (BPMN) sind heute unentbehrlich für Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse effizient gestalten möchten. Die klassische Prozessautomatisierung gewinnt dadurch an Bedeutung und Relevanz, da sie Unternehmen dabei unterstützt, ihre Abläufe zu straffen und die Effizienz zu steigern. Die erfolgreiche Integration von KI-gestützten BPMN-Bots erfordert jedoch eine sorgfältige Überlegung und Umsetzung, um häufige Fehler zu vermeiden.
Häufige Fehler in der Prozessautomatisierung
Ein typischer Fehler bei der Implementierung von KI-gestützten BPMN-Bots ist die unvollständige Prozessanalyse. Oftmals wird der bestehende Geschäftsprozess nicht ausreichend analysiert, bevor die Automatisierung startet. Dies kann dazu führen, dass ineffiziente oder redundante Schritte automatisiert werden, was den erwarteten Nutzen erheblich mindern kann. Vor der Automatisierung ist es entscheidend, den gesamten Prozess detailliert zu kartieren und zu hinterfragen, welche Schritte tatsächlich automatisiert werden sollten und wo menschliches Eingreifen weiterhin notwendig ist.
Ein weiterer häufiger Fehler ist die unzureichende Schulung der Mitarbeitenden. Auch der effizienteste Bot benötigt eine menschliche Kontrollinstanz, um Unvorhersehbares zu managen oder Ausnahmen zu bearbeiten. Ohne angemessene Schulung und Einbindung der Mitarbeiter in den Prozess besteht das Risiko von Fehlbedienungen und Widerständen gegenüber der neuen Technologie. Es ist ratsam, Mitarbeitende frühzeitig in die Prozessveränderungen einzubeziehen, um sowohl Akzeptanz als auch Verständnis für die geänderte Arbeitsweise zu fördern.
Ein dritter typischer Fehler ist das Fehlen einer kontinuierlichen Überwachung und Optimierung der automatisierten Prozesse. Nach der Einführung eines KI-BPMN-Bots darf der Prozess nicht als abgeschlossen betrachtet werden. Veränderliche Unternehmensumfelder und Anforderungen machen laufende Anpassungen notwendig. Erfolgreiche Automatisierung bedeutet, regelmässige Überprüfungen einzuplanen und Leistungskennzahlen festzulegen, um den Automatisierungserfolg zu messen und Optimierungspotenziale zu erkennen.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
In den ersten zwei Wochen sollten Unternehmen ihre bestehenden Prozesse gründlich analysieren. Hierbei ist es hilfreich, alle Prozessbeteiligten einzubeziehen, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Jedes Glied der Prozesskette sollte klar identifiziert und auf seine Notwendigkeit und Effizienz überprüft werden.
Zwischen der zweiten und dritten Woche ist es wichtig, den Umfang der Automatisierung zu definieren: welche Bereiche und Prozesse sollen automatisiert werden und welche nicht. Auf dieser Basis kann ein Automatisierungsplan erstellt werden, der auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens zugeschnitten ist.
Ab der dritten Woche sollte der Fokus auf der Schulung der Mitarbeitenden liegen. Es ist entscheidend, Schulungsmethoden zu entwickeln, die sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen vermitteln. Beispielprozesse können simuliert werden, um dem Team aufzuzeigen, wie die neuen automatisierten Abläufe funktionieren und welche Rolle jeder Einzelne darin spielen wird.
Zum Abschluss des 30-tägigen Plans sollten Unternehmen mit der Einführung beginnen und regelmäßige Kontrollpunkte festlegen, um den Fortschritt und die Effizienz der Automatisierung zu überwachen. Eine kontinuierliche Verbesserungskultur ist essentiell, um den vollen Nutzen aus der Prozessautomatisierung zu ziehen. So vorbereitet, wird die klassische Prozessautomatisierung mittels KI und BPMN nachhaltig erfolgreich sein.