Wie Sie mit Künstlicher Intelligenz Ihre Geschäftsprozesse automatisieren
Traditionelle Automatisierungstechniken wie Robotic Process Automation (RPA) und Workflowsysteme stoßen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten und komplexen Anforderungen an ihre Grenzen. Artificial Intelligence (AI) und insbesondere Generative AI (GenAI) bieten hier eine Lösung, indem sie durch Interaktion, fortschrittliche Datenanalyse und Entscheidungsfindung die Prozessautomatisierung auf ein neues Niveau heben.
Prozessautomatisierung ist für Unternehmen unverzichtbar, um Abläufe zu straffen, Kosten zu senken und die Customer Experience zu verbessern. Traditionelle Automatisierungstechniken wie regelbasierte Systeme und RPA automatisieren routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben und steigern so die Effizienz. Doch mit steigenden Anforderungen stoßen diese Methoden an ihre Grenzen und können Prozesse nicht durchgängig automatisieren.
Vorteile von Künstlicher Intelligenz für die Prozessautomatisierung
Gegenüber klassischen Automatisierungstechniken bieten AI und GenAI erhebliche Vorteile in Bezug auf Anpassungsfähigkeit, Datenverarbeitung, Entscheidungsfindung und Skalierbarkeit:
- Anpassungsfähigkeit: GenAI kann auch mit neuen Daten und Szenarien umgehen, wodurch die Automatisierung widerstandsfähiger wird. Auf diese Weise kann GenAI ein breiteres Spektrum an Aufgaben bewältigen, was die Prozessautomatisierung widerstandsfähiger gegenüber Geschäftsveränderungen macht und den Bedarf an IT-Eingriffen reduziert.
- Erweiterte Datenverarbeitung: GenAI analysiert strukturierte und unstrukturierte Daten. Dies macht sie wertvoll für Aufgaben, die E-Mails, soziale Medien, Kundenbewertungen und andere textbasierte Daten umfassen.
- Kontextuelle und komplexe Entscheidungsfindung: AI unterstützt auch in Bereichen mit komplexen Entscheidungsfindungen, wie z. B. Kundenservice, Compliance und Personalwesen. AI-Modelle können nuancierte Informationen verarbeiten, Empfehlungen abgeben sowie Entscheidungen treffen, die auf historischen Mustern und Echtzeit-Kontext basieren.
- Reduzierter Wartungsaufwand: AI-Modelle lernen aus Daten und benötigen weniger Wartung als traditionelle Automatisierungssysteme, was den operativen Aufwand reduziert.
- Skalierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung: AI unterstützt komplexere Workflows und lässt sich damit auf viele Geschäftsprozesse anwenden, die mit klassischen Automatisierungsmethoden nicht automatisiert werden konnten. So können Unternehmen ihre Automatisierung einfacher skalieren.
Einsatzfelder von AI und GenAI in Geschäftsprozessen
AI und GenAI bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten, die Unternehmen dabei helfen, Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten. Laut Gartner werden AI-Agenten bis 2028 15 Prozent aller Entscheidungen treffen(Quelle). Die folgenden Beispiele sind nur einzelne von vielen, die zeigen, wie vielseitig diese Technologie in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann:
Datenmanagement und Analysen
AI analysiert historische Daten und ermöglicht so u. a. prädiktive Analysen sowie Trendvorhersagen. Dies hilft Unternehmen, zukünftige Entwicklungen besser zu planen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kollaboration und Dialog
Virtuelle Assistenten (Personas und AI-Agenten) unterstützen Mitarbeitende bei Routineaufgaben und minimieren den administrativen Aufwand. So können diese beispielsweise Termine planen oder Informationen schnell bereitstellen.
Entscheidungsfindung
AI-Modelle generieren in Echtzeit automatisierte Handlungsempfehlungen, die Unternehmen helfen, schnell und effizient auf Veränderungen zu reagieren.
Wissensmanagement
GenAI erleichtert die intelligente Dokumentensuche und -zusammenfassung, was den Zugriff auf wichtige Informationen verbessert und den Wissensfluss im Unternehmen beschleunigt.
Weitere Einsatzmöglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz
- Automatisierte Datenextraktion und -aufbereitung: Extrahiert und bereitet unstrukturierte Daten auf, reduziert manuellen Aufwand und steigert die Datenqualität.
- Prädiktive Analysen und Trendvorhersagen: Analysiert historische Daten und macht Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen zur besseren Planung.
- Anomalie Erkennung: Erkennt ungewöhnliche Muster in Daten und warnt vor potenziellen Risiken oder Betrugsfällen.
- Automatisierte Datenintegration: Integriert Datenquellen nahtlos, bietet eine zentrale Sicht auf Prozessdaten zur Entscheidungsfindung.
- Virtuelle Assistenten für Mitarbeitende: Unterstützt Mitarbeitende bei Routineaufgaben und minimiert administrativen Aufwand durch Spracheingaben.
- Automatisierte Kundenkommunikation: Beantwortet Kundenfragen kontextsensitiv und personalisiert, verbessert die Servicequalität und Effizienz.
- Echtzeitübersetzung und Sprachverarbeitung: Überwindet Sprachbarrieren durch präzise Echtzeitübersetzungen, erleichtert internationale Kollaboration.
- Dokumentengenerierung und -verarbeitung: Erstellt automatisch Berichte oder Protokolle, spart Zeit und verbessert die interne Kommunikation.
- Automatisierte Handlungsempfehlungen: Generiert auf Basis von Datenanalyse automatisierte Handlungsempfehlungen in Echtzeit.
- Risikobewertung und Compliance-Management: Bewertet Compliance-Risiken und schlägt Maßnahmen zur Risikominderung vor, erleichtert gesetzliche Einhaltung.
- Prozessoptimierung und dynamische Anpassungen: Erkennt ineffiziente Prozesse und schlägt dynamische Anpassungen zur Effizienzsteigerung vor.
- Simulationsmodelle und Szenarioanalyse: Erlaubt die Simulation von Szenarien zur besseren Entscheidungsfindung und Risikoeinschätzung.
- Automatisierte Wissensdatenbanken: Erstellt und aktualisiert kontinuierlich Wissensdatenbanken, gewährleistet Informationszugang.
- Wissensverteilung und -zugang in Echtzeit: Beantwortet Fragen und stellt relevante Informationen bereit, beschleunigt den Wissensfluss.
- Intelligente Dokumentensuche und -zusammenfassung: Erleichtert die Suche und Zusammenfassung in großen Dokumentenbeständen, verbessert Zugriff.
- Wissensgenerierung und -analyse: Leitet neue Erkenntnisse aus bestehenden Daten ab, fördert kontinuierliches Lernen im Unternehmen.
Wie Sie AI und GenAI für Prozessautomatisierung optimal einsetzen
Die Einführung von AI und GenAI zur Automatisierung von Geschäftsprozessen beginnt mit einer systematischen Analyse, um geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren und deren Nutzenpotenzial zu bewerten. Dabei gehen wir in unseren Projekten wie folgt vor (siehe Bild 1):
Bild 1: Optimierung von Geschäftsprozessen durch GenAI: Von Datenmanagement bis Wissensmanagement
1. Auswahl des Geschäftsprozesses und Zerlegung in Prozessschritte
Zunächst wird der zu analysierende Geschäftsprozess ausgewählt und in seine relevanten Schritte zerlegt, die jeweils auf Einsatzmöglichkeiten geprüft werden.
Best Practice: Der Fokus sollte auf Prozessen liegen, die durch Automatisierung signifikante Effizienzgewinne erzielen, etwa durch die Optimierung datenintensiver oder häufig durchgeführter Tätigkeiten.
2. Identifikation von GenAI-Anwendungsfällen
In Workshops mit Verantwortlichen für Prozesse und Systeme, Prozessexpert:innen sowie einer AI-Beratung werden mögliche Anwendungsfälle für jeden Prozessschritt erarbeitet und bewertet. Dabei wird auch der Business Case für die Anwendungsfälle berechnet.
Best Practice: Mögliche Fragen zur Strukturierung der Workshops sind:
- Welche Prozessschritte könnten durch GenAI effizienter gestaltet werden?
- Welches Potenzial haben sie für Kosteneinsparungen oder Qualitätssicherung?
- Welchen Mehrwert bringt GenAI für den jeweiligen Prozess?
3. Technische Validierung der Anwendungsfälle
Die Machbarkeit der GenAI-Use-Cases wird geprüft, um sicherzustellen, dass sie technisch implementierbar und in die bestehende IT-Infrastruktur integrierbar sind.
Best Practice: IT-Expert:innen und die AI-Beratung prüfen die technischen Voraussetzungen und identifizieren Herausforderungen, die bei der Implementierung auftreten könnten. Wichtige Aspekte sind dabei Datenverfügbarkeit, Integrationsanforderungen und Sicherheit.
4. Priorisierung der Anwendungsfälle (ökonomisch/technisch)
Basierend auf wirtschaftlichen Vorteilen und technischer Machbarkeit werden die identifizierten GenAI-Anwendungsfälle priorisiert.
Vorgehen: Faktoren sind unter anderem erwartete Effizienzgewinne, Kostenersparnisse und die Komplexität der Umsetzung.
5. Implementierung und Begleitung der Anwendungsfälle
Die Implementierung erfolgt in enger Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und der AI-Beratung. Nach der Implementierung wird der Erfolg der GenAI-Lösungen regelmäßig überprüft und optimiert.
Best Practice: Eine Erfolgskontrolle und fortlaufende Begleitung stellen sicher, dass die GenAI-Anwendungen langfristig den gewünschten Mehrwert liefern und bei Bedarf optimiert werden können.
Fazit
Diese strukturierte Vorgehensweise ermöglicht es Unternehmen, gezielt AI und GenAI-Anwendungsfälle zu identifizieren und zu bewerten, um die Prozessautomatisierung voranzutreiben. Die enge Zusammenarbeit zwischen Prozessverantwortlichen, IT-Expert:innen und einer AI-Beratung stellt sicher, dass wirtschaftliche und technische Aspekte berücksichtigt werden. So können AI-Lösungen nachhaltig und effizient in den Geschäftsprozess integriert werden.
Dennoch sollte AI nicht als Allheilmittel betrachtet werden. Die Technologie hat ihre Grenzen – insbesondere bei Erklärbarkeit, Datenqualität, Rechenleistung und ethische Standards. Unternehmen müssen sorgfältig abwägen, welche Prozesse sich für AI und GenAI eignen und wie sich die Technologie im Zusammenspiel mit traditionellen Methoden einsetzen lässt. Erst dann kann sie ihre Stärken ausspielen: intelligente und flexible Automatisierungslösungen zu schaffen.
Sind Sie interessiert an konkreten Projekten zum Einsatz von GenAI in der Prozessautomatisierung? Dann kontaktieren Sie mich gerne für weitere Informationen und eine individuelle Beratung.
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