Workflow-Automatisierung
Die Business-Workflow-Automation mit KI lässt sich nicht aufhalten und wird in der KI-Wirtschaft die Geschäftsabläufe von der Produktion bis zur Führungsetage verändern. Dies ist ein Nebenprodukt des Booms der generativen KI. Und doch nutzen viele Unternehmen das Potenzial der KI-Automatisierung für ihre Geschäftsabläufe bestenfalls ansatzweise. Je mehr diese Unternehmen von der Business-Workflow-Automation mit KI Gebrauch machen, desto mehr können sie in puncto Agilität, Effizienz, Produktivität und Skaleneffekte davon profitieren. Dieser Blog beleuchtet Strategien, Einblicke und Anwendungsfälle, um bessere Geschäftsergebnisse durch die Business-Workflow-Automation mit KI zu erzielen.
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Was ist Business-Workflow-Automation mit KI?
Bei der Business-Workflow-Automation mit KI wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben in einem Workflow zu automatisieren und zu optimieren und so die Effizienz und Produktivität von Geschäftsabläufen zu steigern. Darüber hinaus erleichtern die Business-Automation-Workflows mit KI die effiziente Skalierung des Wachstums durch die Integration einer breiten Palette digitaler Tools (z. B. robotergesteuerte Prozessautomatisierung, APIs, Software-Roboter) und die Orchestrierung der Automatisierung von Routineaufgaben innerhalb und zwischen den Kerngeschäftsprozessen.
Diese Art der Orchestrierung beschränkt sich jedoch nicht nur auf die technische Integration, sondern bedeutet auch die Schaffung eines gemischten Autonomieszenarios, in dem sich Technologie, Daten und menschliche Mitarbeitende gegenseitig ergänzen, um die Geschäftsergebnisse zu optimieren.
Überblick über die Business-Workflow-Automation mit KI
Die Business-Workflow-Automation mit KI nutzt die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz, um komplexe organisatorische Prozesse zu orchestrieren und zu optimieren. Es handelt sich um eine innovative Automatisierungsstrategie, die intelligente Algorithmen und maschinelles Lernen nahtlos in routinemäßige Workflows integriert und so die Arbeitsabläufe grundlegend verändert.
Mithilfe von maschinellem Lernen repliziert KI kognitive Prozesse, passt sich an und verbessert sich im Laufe der Zeit. Hier kommt die intelligente Automatisierung ins Spiel, die Arbeitsabläufe mit fortschrittlichen kognitiven Fähigkeiten ausstattet. Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung, die vordefinierte Aufgaben effizient ausführt, ermöglicht die intelligente AI-Automation es Maschinen, selbstständig zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen (unter menschlicher Aufsicht).
Die Fortschritte bei der intelligenten AI-Automation haben eine neue Ära der gemischt-autonomen Innovation eingeläutet. Hierbei spielt die strategische Integration von KI in die Automatisierung von Front- und Back-Office-Workflows eine wichtige Rolle, um die Mitarbeiterproduktivität zu maximieren und die Entscheidungsprozesse ganz erheblich zu verbessern.
KI-gesteuerte Kundeninteraktionen und die Implementierung von KI-gestützter Prozessautomatisierung steigern die Effizienz der Betriebsabläufe und zeigen die intelligenten Fähigkeiten, die die Business-Workflow-Automation mit KI in der modernen Unternehmenslandschaft auszeichnen.
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Die Synergie von BPM und Business-Automation-Workflows mit KI
Das traditionelle Geschäftsprozessmanagement (BPM) und die Business-Workflow-Automation mit KI arbeiten zusammen, um Geschäftsprozess-Workflows zu optimieren. Während BPM-Workflows den strukturierten Rahmen für ein durchgängiges Prozessmanagement bietet, automatisiert KI bestimmte Aufgaben innerhalb dieser Prozesse, sodass die Entscheidungsfindung verbessert und die Arbeitsabläufe optimiert werden.
Durch die Integration von KI in BPM erreicht die Workflow AI-Automation jedoch eine neue Stufe mit verbesserten Design-, Ausführungs- und Überwachungsfunktionen, und sie wird durch die Einführung intelligenter Entscheidungsfindung, Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit in BPM-Workflows noch weiter vorangetrieben.
Auch wenn wir uns der grundlegenden Rolle des BPM bewusst sind, liegt unser Fokus doch auf der Verbesserung und Transformation der Arbeitsabläufe durch KI und darauf, wie KI Unternehmen wie dem Ihren dabei hilft, die Herausforderungen moderner Geschäftsabläufe zu meistern. Letztendlich ist die AI-Automation von Workflows keine Option, sondern eine Notwendigkeit.
Anwendungsfälle optimieren Effizienz und Servicequalität
Ein typisches Beispiel: In der Versicherungsbranche können komplexe Arbeitsabläufe, isolierte Daten und uneinheitliche Systeme den Schadensbearbeitungsprozess zu einem frustrierenden Kundenerlebnis machen. Aus diesem Grund setzen führende Versicherer auf die AI-Automation bei der Schadensbearbeitung, um die Effizienz und Servicequalität zu optimieren und die Kosten für die Vorbereitung, Bearbeitung, Auszahlung und Regulierung von Schäden zu senken, die einen Großteil der Betriebskosten eines Versicherers ausmachen.
Verringern der Reibungsverluste und Kosten bei der Schadensbearbeitung von Versicherungen
Hier ist die Business-Workflow-Automation mit KI in ihrem Element. Der Appian AI Copilot ermöglicht es Versicherern z. B., generative KI zum kurzfristigen Entwurf einer Schnittstelle für das Einreichen von Schadensansprüchen zu entwerfen, indem vom Kunden ausgefüllte PDF-Schadensformulare in einem Bruchteil der zuvor benötigten Zeit hochgeladen, Felder verifiziert und Daten konfiguriert werden.
KI-gestützte benutzerdefinierte BPM-Workflows werden nicht durch aufwändige Aufgaben wie dem Durchsehen von Schadensdokumenten aufgehalten, sondern sie delegieren Schadensfälle auf der Grundlage des Schadensorts automatisch an bestimmte Teams. Mithilfe der Computerbildanalyse werden Schadensbilder analysiert, der Schadensort bestimmt und Schäden an die richtigen Teams weitergeleitet.
Die Versicherer können auch eine künstlicher Intelligenzfunktion entwickeln, die mit Hilfe von maschinellen Lernmodellen (ML) verschiedene Dokumententypen bei Schadensfällen erkennt. Die Benutzer trainieren das Modell mit repräsentativen Datenbasen, um die einzigartigen Merkmale der einzelnen Dokumenttypen zu ermitteln. Anschließend konfigurieren sie das den BPM-Workflow für verschiedene Arbeitsabläufe auf der Grundlage der Dokumenttypen für eingehende Schadensfälle.
Der AI Copilot erstellt mit wenigen Klicks eine Schnittstelle aus einer PDF-Datei.
Der AI Copilot ist für die Bildanalyse mit Google Cloud Vision integriert und bewertet den Schaden dort, wo er entstanden ist. Nachdem ein Schaden eingereicht wurde, bewertet das System das Bild, und das Prozessmodell leitet den Schaden aufgrund der Bewertung des Schadens an das zuständige Team weiter.
Beschleunigung der Rechtsforschung unter Wahrung des Datenschutzes
Angenommen eine große Anwaltskanzlei bearbeitet Sammelklagen mit umfangreichen Falldaten. Die manuelle Suche nach gemeinsamen Merkmalen von Tausenden von Klägern kann zeitaufwändig sein. Hier kommt der Appian Records Chat ins Spiel, eine KI-gestützte Komponente in Appian, die es Rechtsreferendaren ermöglicht, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen. Mit Hilfe des AI Copilot findet die Komponente schnell Antworten in verwandten Records und beschleunigt so die Recherche erheblich. Entscheidend ist, dass die Records Chat-Komponente von Appian die Privatsphäre und den Schutz juristischer Daten gewährleistet. Da es sich um ein vollständig privates KI-Modell handelt, bleiben Eingaben und Outputs innerhalb Ihrer Appian Cloud-Site, so dass Sie die vollständige Kontrolle haben.
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Revolutionieren der Betriebseffizienz im Gesundheitswesen
Die Business-Workflow-Automation mit KI hat sich zu einer transformativen Kraft im Gesundheitswesen entwickelt, die die Patientenversorgung und die Betriebseffizienz erheblich verbessert. KI-gestützte Systeme können alles, von der Rationalisierung administrativer Prozesse über die Verbesserung diagnostischer Fähigkeiten bis hin zur AI-Automation der Terminplanung und der Verwaltung von Krankenakten. Sie können sogar bei der medizinischen Bildanalyse unterstützen. Dies verringert den Verwaltungsaufwand für die medizinischen Fachkräfte und gewährleistet eine schnellere und bessere Patientenversorgung. Der Einsatz von KI zur Automatisierung von Arbeitsabläufen ermöglicht eine Optimierung der Betriebsprozesse und eine qualitative Verbesserung der Patientenversorgung insgesamt.
Transformation des Kundenerlebnisses und der Sicherheit im Finanzdienstleistungsbereich
Im Finanzsektor revolutionieren Business-Workflow-Automation mit KIs- und Dokumentenextraktionstools die Art und Weise, wie Finanzinstitute große Mengen an Dokumenten und Daten verarbeiten, Risiken mindern und schnellere, individuellere Kundenerlebnisse bieten. So profitieren beispielsweise die Dokumentenextraktion und die Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung von KI-Algorithmen, die Transaktionsmuster analysieren und Anomalien in Echtzeit erkennen und so einen proaktiven Sicherheitsansatz bieten.
KI-gestützte Datenextraktion optimiert die Arbeitsabläufe bei der Dokumentenverarbeitung
Darüber hinaus können automatisierte Chatbots Routineanfragen bearbeiten und Arbeitsabläufe im Kundenservice optimieren und damit menschliche Agenten für komplexere Interaktionen freistellen. Die Integration von Business-Automation-Workflows mit KI im Finanzwesen führt zu erhöhter Sicherheit, mehr Kundenzufriedenheit und einer agilen Reaktion auf verschärfte Vorgaben für die Erfüllung gesetzlicher Auflagen und sich schnell entwickelnde Risiken.
Herausforderungen und Überlegungen zur Business-Workflow-Automation mit KI
Obwohl Investitionen in die AI-Automation einzelner Aufgaben mithilfe von robotergesteuerter Prozessautomatisierung, künstlicher Intelligenz und anderen digitalen Technologien zu Effizienzsteigerungen geführt haben, benötigen viele IT-Führungskräfte immer noch mehr Tools, um eine umfassendere, durchgängige Prozessautomatisierung zu orchestrieren. Angesichts zahlreicher unzusammenhängender Automatisierungsinseln benötigen große Konzerne Hilfe bei der Bewältigung der zunehmend komplexer werdenden unternehmensweiten Automatisierungsaufgaben.
Das Vorhandensein isolierter Automatisierungsinseln bringt mehrere Herausforderungen mit sich, unter anderem:
Höhere IT-Wartungskosten für AI Automation.
Die Notwendigkeit von qualifizierten Ressourcen für die Verwaltung verschiedener Automatisierungswerkzeuge.
Die Notwendigkeit komplexer Integrationen zur Verbindung verschiedener Automatisierungstechnologien.
Technologie-Upgrades, die miteinander in Konflikt stehen.
Sich überschneidende Instrumente und unausgewogene Governance.
Insgesamt führen diese Herausforderungen zu kostspieligen Ineffizienzen, die den Sinn der Einführung von Automatisierungstechnologie zunichtemachen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen IT-Führungskräfte eine Business-Workflow-Automation mit KI auf Plattformbasis wählen, um die unternehmensweiten Automatisierungsbedürfnisse zu erfüllen. Investitionen in die Automatisierung von Arbeitsabläufen sind nutzlos, wenn die von Ihnen erworbenen Technologien nicht richtig zusammenarbeiten oder wenn die Daten, die in Ihrer Business-Workflow-Automation mit KI verwendet werden, nicht zuverlässig sind. Die Konvergenz von KI, Automatisierung und gut verwalteten Daten ist ein entscheidender Erfolgsfaktor, um sicherzustellen, dass die Fähigkeiten Ihrer Technologien mit Ihren Geschäftszielen und Kundenerwartungen übereinstimmen.
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Nahezu jedes große Unternehmen möchte Business-Workflow-Automation mit KI nutzen, um die Herausforderungen unzusammenhängender Automatisierungsinseln, steigender IT-Wartungskosten und komplexer Integrationen zu bewältigen. Aber es ist auch notwendig, mit den aktuellen Trends Schritt zu halten, die die Business-Workflow-Automation mit KI verändern, wie z. B. Synergie von KI und RPA, transparente Entscheidungsfindung, konversationelle KI und verbesserte Cybersicherheit:
Just about every large organization wants to harness AI workflow automation to overcome the challenges of disconnected islands of automation, rising IT maintenance costs, and complex integrations. But there’s also a need to stay on top of hot trends that are transforming AI workflow automation, including AI + RPA synergy, transparent decision-making, advanced conversational AI, and enhanced cybersecurity:
4 wichtige Trends bei der AI-Automation
1. Synergie von KI und RPA: Die Integration von KI in die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) ist eine bahnbrechende Neuerung: Sie automatisiert kognitive und sich wiederholende Aufgaben, rationalisiert Prozesse und steigert die Effizienz der Arbeitsabläufe für Ihr Team.
2. Transparente Entscheidungsfindung: Sind Sie besorgt über nebulöse KI-Entscheidungen? Das Aufkommen von erklärbarer KI und transparenten Algorithmen schafft mehr Klarheit und hilft KI-Nutzern zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden.
3. Fortgeschrittene konversationelle KI: Mit der Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden auch konversationelle KI und virtuelle Assistenten immer ausgefeilter. Dabei geht es nicht nur um die Optimierung von Arbeitsabläufen, sondern um einen strategischen Schritt hin zu BPM-Workflows, der die nahtlose Interaktion zwischen Kunden und Ihrem internen Team fördert.
4. Stärkung der Cybersicherheit: Die zunehmende Integration von KI und maschinellem Lernen verbessert die Cybersicherheit. Die automatisierte Reaktion auf Bedrohungen und zentralisierte Arbeitsabläufe bei Vorfällen machen Sicherheitsmaßnahmen robuster. Die Verschmelzung von Cybersecurity-Automatisierung mit DevOps, DevSecOps genannt, stellt sicher, dass Sicherheit nahtlos in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung integriert wird, und verspricht eine Zukunft, in der Effizienz, Agilität und Sicherheit von der Business-Workflow-Automation mit KI profitieren.
Zur erfolgreichen Bewältigung der dynamischen Anforderungen der KI-Wirtschaft müssen Sie die Business-Workflow-Automation mit KI nicht nur als eine Option annehmen, sondern sie als entscheidend für einen nachhaltigen Erfolg anerkennen. Die Wahl einer Plattform, die mit Ihren strategischen Geschäfts- und Workflow-Automatisierungszielen übereinstimmt, ist entscheidend für die effiziente Nutzung der Business-Workflow-Automation mit KI zur Förderung von Innovation, Resilienz und Wettbewerbsvorteilen.
[Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihres Automatisierungsprogramms. Siehe Beyond RPA: Ausweitung der Automatisierung von isolierten Aufgaben auf durchgehende Prozesse.]
5 best practices for workflow automation
As IT leaders navigate the dynamic demands of the AI economy, they need to recognize that AI workflow automation is essential for sustained success. However, to effectively implement these advanced technologies and reap their full benefits, it's crucial to follow strategic best practices. Here are five key steps to guide you on this journey.
- Understand your current-state workflows
To move forward, you must first know where you stand. Take an unfiltered look at your existing processes. Grasping the intricacies of your current workflows lays the foundation for effective orchestration. - Integrate data throughout your workflows
Reliable data is your lifeline. Integrating data seamlessly boosts efficiency, ramps up productivity, and sharpens decision-making. A platform with a data fabric capability provides a unified data view, essential for orchestrating end-to-end processes. - Use the right automation tools in the right places
Don’t jump the gun with automation tools. Identify process bottlenecks and understand the type of work occurring there. Match the right tool to the right task to unlock the full potential of your technology. - Build your workflows with external stakeholders in mind
Your processes likely extend beyond your department walls. Keep partners, contractors, and customers integrated into your workflows. Ensure they’re part of the orchestration platform from the get-go, not an afterthought. - Think outside the workflow box
Change is the only constant. Regulations shift, technologies evolve, and business strategies pivot. Treat your processes as ongoing projects, continually seeking opportunities for improvement and adaptation.
To thrive in the AI economy, embracing AI workflow automation is non-negotiable. It's not just about staying competitive; it's about unlocking unprecedented agility, efficiency, and productivity. As we’ve seen, integrating AI into your workflows transforms operations from the ground up, offering a competitive edge. By adopting these practices and leveraging advanced AI technologies, you can drive innovation and operational excellence, positioning your organization for sustained success.
