Kernaussage: Effizientere Prozesse durch präzise KI-gestützte Insights
Process Mining mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Geschäftsprozesse in kleinen und mittleren Unternehmen zu revolutionieren. Durch die präzise Analyse von Prozessdaten können Engpässe identifiziert und Optimierungspotenzial offenbart werden. Um von diesen Vorteilen zu profitieren, ist es jedoch entscheidend, typische Fehler zu vermeiden und eine strukturierte Vorgehensweise zu wählen.
Typische Fehler und Korrekturen
Fehlerhafte Datenerfassung
Ein häufiges Problem bei der Implementierung von Process Mining ist die unzureichende oder fehlerhafte Erfassung von Prozessdaten. Dies kann zu unvollständigen oder verzerrten Prozessbildern führen. Um dieser Falle vorzubeugen, gilt es sicherzustellen, dass alle relevanten Systeme nahtlos integriert sind und qualitativ hochwertige Daten liefern. Bereinigen Sie bestehende Datenbanken regelmässig und sorgen Sie für klare Richtlinien bei der Datenerfassung.
Missinterpretation von KI-Insights
Künstliche Intelligenz bietet wertvolle Erkenntnisse, doch ihre Interpretation kann Herausforderungen mit sich bringen. Fehlinterpretationen können zu falschen Entscheidungen führen. Es ist wichtig, die KI-Erkenntnisse im Kontext des gesamten Geschäftsprozesses zu verstehen und sie mit Expertenwissen zu ergänzen. Schulen Sie Ihr Team im Umgang mit den Ergebnissen und nutzen Sie interdisziplinäre Workshops, um unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen.
Überhastete Implementierung von Änderungen
Die Versuchung, sofortige Änderungen auf Basis neuer Erkenntnisse vorzunehmen, kann gross sein. Jedoch kann ein übereilter Ansatz zu weiteren Komplikationen führen. Es ist ratsam, geplante Massnahmen zuerst in einem kontrollierten Rahmen zu testen, beispielsweise in Form eines Pilotprojekts. Iterative Anpassungen erlauben eine schrittweise Optimierung und minimieren Risiken.
Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage
Datenqualität überprüfen
Beginnen Sie innerhalb der ersten zwei Wochen mit einer gründlichen Überprüfung der Datenquellen. Automatisieren Sie, wo möglich, die Datenerfassung und sensibilisieren Sie alle Mitarbeitenden für die Bedeutung der Datenqualität.
Workshops zur Ergebnisinterpretation
Führen Sie in der dritten Woche Workshops durch, um die neusten KI-Insights zu diskutieren. Fördern Sie den Austausch zwischen unterschiedlichen Abteilungen, um eine ganzheitliche Sichtweise zu gewährleisten.
Pilotprojekte starten
Planen Sie spätestens in der vierten Woche ein oder mehrere Pilotprojekte zur Implementierung von Prozessänderungen. Evaluieren Sie die Ergebnisse regelmässig und passen Sie die Strategie basierend auf den Rückmeldungen und der erhobenen Daten an.
Durch ein aufmerksames Achten auf Datenqualität, eine kritische Interpretation von KI-Insights und sorgfältig geplante Prozessanpassungen können Unternehmen signifikante Fortschritte in der Effizienz und Effektivität ihrer Prozesse erzielen. Ein planvolles Vorgehen ist der Schlüssel zum nachhaltigen Erfolg im Zeitalter der Robotic Process Intelligence.
