Künstliche Intelligenz (KI) verspricht enorme Effizienzgewinne für Unternehmen. Und da Unternehmen von ihren Prozessen abhängig sind, kann die Integration von KI durch KI-Prozessoptimierung dazu beitragen, den ROI dank durchgängiger Prozessautomatisierung und -verbesserungen zu steigern.
In diesem Blog untersuchen wir fünf Möglichkeiten, wie KI zur Verbesserung und Optimierung der Prozesseffizienz beitragen kann. Aber lassen Sie uns zunächst erklären, was wir unter KI-Prozessoptimierung verstehen.
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Was also ist KI-Prozessoptimierung?
KI-Prozessoptimierung bezieht sich auf den Einsatz von KI- und maschinellen Lerntechnologien, um das Geschäftsprozessmanagement zu verbessern, Unternehmensstrategien zu unterstützen und Ziele zu erreichen. Das reicht von der Analyse von Daten über die Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Unterstützung von Teammitgliedern bei der Entscheidungsfindung. Damit sollen Fehler reduziert, die Produktivität gesteigert und die Effizienz der Betriebsabläufe verbessert werden.
Es ist wichtig, sich vor Augen zu halten, dass die Prozessoptimierung selbst mehr als nur KI ist. Eine leistungsstarke Kombination ist der Einsatz von Process Mining-Tools, um die Prozessleistung zu messen, Bereiche für Prozessverbesserungen zu ermitteln und Bereiche für KI-Anwendungen aufzudecken. Process Mining nutzt Daten aus Systemprotokollen, um Einblicke in die Workflow-Leistung und potenzielle Engpässe in der realen Welt zu gewinnen. Häufig zeigt diese Vorgehensweise, wo KI eingesetzt werden kann. Process Mining könnte zum Beispiel aufzeigen, dass die Mitarbeiter eine große Menge an Daten aus eingehenden Bestellungen manuell eingeben. Dies wäre ein gutes Beispiel für einen Bereich, in dem KI-gestützte Dokumentenverarbeitung helfen könnte.
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Wie verbessert eine KI-gestützte Prozessoptimierung die Effizienz Ihres Unternehmens?
1. Automatisierung von Routineaufgaben
Der Einsatz von KI zur schnellen Ausführung von Routineaufgaben mit hohem Volumen führt die Liste der wichtigsten KI-Anwendungsfälle an.
Während für eine umfassendere Automatisierungsstrategie andere Technologien ins Spiel kommen müssen, hilft KI auf jeden Fall dabei, einen Teil der manuellen Routinearbeiten, die Mitarbeiter normalerweise erledigen müssen, zu beseitigen. Dies verringert Fehler und ermöglicht es ihnen, mehr zu erledigen.
Nehmen wir das bereits erwähnte Beispiel der Dokumentenverarbeitung. Unternehmen erhalten eine Unmenge an Papier- und elektronischen Dokumenten. Die Mitarbeiter müssen diese Informationen oft durch manuelle Dateneingabe in Softwaresysteme wie Ticketing-Lösungen verarbeiten oder Daten aus Rechnungen in Abrechnungssysteme übertragen. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann KI nutzen, um diese Dokumente zu verarbeiten und ohne manuelle Eingriffe in verwertbare Daten umzuwandeln.
2. Verbesserung der Entscheidungsfindung
Entscheidungsträger benötigen aussagekräftige Daten, um objektive Entscheidungen zu treffen. Die KI kann dabei unterstützend wirken, indem sie auf der Grundlage von Mustern in einer bestimmten Datenbasis Empfehlungen gibt. Geschäftsanalysten könnten beispielsweise mithilfe von prädiktiven Modellen Simulationen erstellen, um vorherzusagen, wie sich verschiedene Preisänderungen auf die Gesamtrentabilität auswirken könnten, ohne dass sie ihre Preisgestaltung in der realen Welt testen und auf das Beste hoffen müssten. So können sie optimale Preise festlegen, ohne die Kundschaft zu verprellen oder die Gewinne zu schmälern. Ein weiteres Beispiel: KI spielt eine Rolle beim Geldverleih. Mithilfe von KI können Kreditsachbearbeiter Datenpunkte in verschiedenen Dimensionen analysieren, um sicherzustellen, dass sie nur denjenigen Mittel zur Verfügung stellen, die solide Finanzpraktiken verfolgen. Das verkürzt die Zeit der Entscheidungsfindung und ermöglicht es ihnen gleichzeitig, eine bessere Wahl zu treffen.
3. Anwendung von Predictive Analytics
KI bietet die Möglichkeit, Szenarien im Voraus zu erkennen. Mithilfe von Predictive Analytics kann Ihr Team Risikomodelle erstellen und für Worst-Case-Szenarien planen. Ein Transportunternehmen könnte beispielsweise mithilfe von predictive Modelling die voraussichtlichen Auswirkungen von Naturkatastrophen oder Wettermustern abschätzen und dann entscheiden, wie das Personal am besten eingesetzt und die Lieferungen verteilt werden können, um Unterbrechungen der Lieferkette zu vermeiden.
Solche Informationen stehen in direktem Zusammenhang mit der Effizienz. Wenn Katastrophen eintreten, ist die Verwirrung groß. Wenn Sie klug geplant haben, wissen Ihre Teams, was zu tun ist und wie sie es effektiv umsetzen können. Im Beispiel des Transportwesens könnten die Unternehmen ihre Fahrer schnell umleiten, sodass sie ihre Lieferungen mit minimalen Unterbrechungen durchführen können.
4. Verbesserung des Kundenservice
KI bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für den Kundenservice. Von Chatbots, die einfache Anfragen beantworten können, bis hin zur Analyse des Kundenfeedbacks auf verbesserungswürdige Bereiche – KI spielt eine Rolle bei der Optimierung des Kundenerlebnisses. So könnte KI beispielsweise dazu verwendet werden, eingehende Kundenanfragen zu analysieren, wichtige Informationen zu extrahieren und diese Informationen dann in ein Ticketsystem einzugeben, damit ein Mitarbeiter sie sichten und bearbeiten kann.
5. Rationalisierung von End-to-End-Prozessen zur Verbesserung der Geschwindigkeit
Aber KI ist nur ein Werkzeug in einem größeren Werkzeugkasten. Wir haben bereits das Process Mining erwähnt, aber auch andere Technologien wie etwa die Automatisierungstechnik können die KI ergänzen. So kann die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) Formulare ausfüllen und Daten eingeben, die über die KI-Dokumentenverarbeitung aus einem Dokument extrahiert wurden.
Die künstliche Intelligenz ist ein unbezahlbares Werkzeug, aber um einen durchgängigen Prozess wirklich zu verändern, bedarf es mehrerer Eisen im Feuer. Nehmen wir ein Beispiel aus der Lieferkette. Ein KI-Modell könnte Kaufdaten in Echtzeit analysieren, um Anomalien zu ermitteln, wie z. B. einen Ansturm auf ein bestimmtes Produkt. Der Einkäufer eines Einzelhandelsgeschäfts könnte über die Geschäftslogik auf das Problem aufmerksam gemacht werden und dann entscheiden, ob er auf diese Meldung reagieren muss. Entscheidet er sich zum Handeln, kann er die gewünschte Produktmenge in eine Anwendung eingeben, die einen RPA-Bot mit einem Lieferantensystem verbindet und mehr bestellt. Das kann unglaublich viel Zeit sparen.
KI-Prozessoptimierung in Unternehmen: ein Wettbewerbsvorteil
Die Optimierung von KI-Prozessen wird für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein, weil sie damit ihre Prozesse und Teams entlasten, Fehler reduzieren, Risiken vermeiden und letztlich sowohl die Produktivität als auch die Effizienz der Betriebsabläufe steigern können. So bleiben Unternehmen wettbewerbsfähig – und übertreffen andere Unternehmen in ihrer Branche.
Diese fünf Beispiele sind nur eine kleine Kostprobe davon, wie KI Unternehmen helfen kann. Sind Sie neugierig, wie KI und andere Automatisierungstechnologien Ihrem Unternehmen sonst noch helfen können? Laden Sie das eBook 200 Ideen für Anwendungsfälle für RPA und IDP herunter.
