Prozessoptimierung und Automatisierung mit KI - Zukunftssichere Geschäftsprozesse

Effizienz und Schnelligkeit bestimmen die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Geschäftsprozesse sind das Rückgrat jeder Organisation - von der Bedarfsermittlung bis zur Kundenbetreuung. Hohe Prozesskosten können die Wirtschaftlichkeit erheblich beeinträchtigen. Moderne Prozessoptimierung und KI-gestützte Automatisierung bieten großes Potenzial, Abläufe zu verschlanken, Fehler zu minimieren und Kosten zu senken.

1. Was sind Geschäfts­prozesse?

Ein Geschäftsprozess umfasst alle zusammenhängenden Tätigkeiten, die zur Erbringung einer Leistung für den Kunden notwendig sind. Dabei unterscheidet man zwischen:

• End-to-End-Prozesse (E2E-Prozesse)
• Teilprozesse, die spezifische Aufgaben abbilden

Schwachstellen können identifiziert und Verbesserungspotenziale systematisch ausgeschöpft werden, indem man die Prozesse präzise modelliert und dokumentiert.

Ein typischer E2E-Prozess im Einkauf sieht beispielsweise so aus:

2. Prozesskosten - Bedeutung und Optimierungspotenzial

Prozesskosten entstehen bei der Durchführung von Geschäftsprozessen. Einige Beispiele hierfür sind:

• Personalkosten
• Materialaufwand
• Indirekte Kosten durch Verzögerungen oder Fehler

Durch eine konsistente, automatisierte Gestaltung von Geschäftsprozessen können Kosten um 30 - 40% gesenkt werden. Dies ist nicht nur ein finanzieller Gewinn, sondern auch ein wichtiger Schritt zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Eine detaillierte Analyse - beispielsweise durch Prozesskostenrechnungen und Kennzahlenanalysen - ermöglicht es, ineffiziente Abläufe zu identifizieren und gezielt zu optimieren.

3. Prozessoptimierung: Methoden und Ansätze

Um Abläufe zu straffen, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Fehlerquellen zu eliminieren, können folgende Methoden und Ansätze eingesetzt werden:

• Prozessaufnahme und -analyse: Bestehende Prozesse werden durch Workshops, Interviews und den Einsatz von Prozessmodellierungstools detailliert dokumentiert.
• Process Mining: Rekonstruktion von Prozessen aus IT-Systemdaten und Identifikation von Abweichungen zwischen Ist- und Soll-Prozessen.
• Standardisierung und Reduktion: Vereinfachung von nicht-wertschöpfenden Tätigkeiten und redundanten Schritten.
• Kontinuierliches Monitoring: Nachhaltige Verbesserungen werden durch regelmäßige Überwachung der Prozesse sichergestellt.

4. Automatisierung von Geschäftsprozessen - Mehr Zeit für das Wesentliche

Durch intelligente Automatisierung werden zeitaufwändige, repetitive Tätigkeiten von technischen Systemen übernommen, wodurch Mitarbeiter sich auf strategische und kreative Aufgaben konzentrieren können. Bei der Prozessautomatisierung unterscheiden wir zwei wesentliche Ansätze: die klassische Automatisierung und RPA (Robotic Process Automation) sowie die moderne, KI-gestützte Automatisierung.

Traditionelle Automatisierung und RPA

Robotic Process Automation (RPA) nutzt Softwareroboter, die regelbasierte Aufgaben auf der grafischen Benutzeroberfläche übernehmen. Der Vorteil davon ist, dass bestehende Anwendungen nicht angepasst werden müssen.

Automatisierung mit KI

Die Integration von KI in die Automatisierung geht weit über RPA hinaus. KI-gestützte Systeme nutzen Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Large Language Models (LLMs), um:

• Echtzeitdaten zu analysieren: Große Datenmengen werden ausgewertet und Muster erkannt.
• Unstrukturierte Daten zu verarbeiten: Mittels OCR und NLP werden Informationen aus Dokumenten extrahiert.
• Adaptive Prozesse zu steuern: KI lernt aus vergangenen Abläufen und passt Prozesse automatisch an.
• Natürliche Kommunikation zu ermöglichen: LLMs verstehen und generieren menschenähnliche Texte für Kundenservice, Dokumentenerstellung und Prozessautomatisierung.
• Autonome Entscheidungen zu treffen: KI-Agenten können selbstständig komplexe Aufgabenfolgen ausführen, Probleme lösen und mit anderen Systemen interagieren.

Diese intelligente Automatisierung macht Prozesse nicht nur schneller, sondern auch flexibler und reaktionsfähiger. Besonders KI-Agenten revolutionieren die Prozessautomatisierung durch ihre Fähigkeit, eigenständig zu handeln, aus Erfahrungen zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen.

5. Künstliche Intelligenz als Enabler in der Prozessautomatisierung - Konkrete Beispiele

KI eröffnet völlig neue Perspektiven für die Prozessautomatisierung und transformiert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten:

• Selbstlernende Systeme: Durch Machine Learning passen sich KI-Systeme dynamisch an veränderte Bedingungen an und optimieren Prozesse kontinuierlich basierend auf Erfahrungswerten.
• Sprach- und Bilderkennung: NLP und Computer Vision ermöglichen den Umgang mit komplexen, unstrukturierten Daten, Bildern und Videos.
• Integration mit IoT: Echtzeitdaten aus Produktionsanlagen und Lagerbeständen werden effizient verarbeitet und für proaktive Entscheidungen genutzt.
• Natürliche Sprachverarbeitung: Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Mensch-Maschine-Interaktion durch kontextsensitive Kommunikation und automatisierte Dokumentenerstellung.
• Autonome KI-Agenten: Intelligente Agenten können eigenständig komplexe Prozessabläufe steuern, Entscheidungen treffen und mit anderen Systemen interagieren.

Diese KI-Technologien ermöglichen:

• Automatische Anpassung von Prozessen in Echtzeit
• Vorausschauende Wartung und Optimierung
• Intelligente Dokumentenverarbeitung und -erstellung
• Selbstständige Problemerkennung und -lösung
• Nahtlose Integration verschiedener Systeme und Datenquellen

Unternehmen, die KI einsetzen, können nicht nur schneller auf Marktveränderungen reagieren, sondern auch ihre Prozesse kontinuierlich und nachhaltig optimieren. Die Kombination verschiedener KI-Technologien schafft dabei synergetische Effekte, die weit über die Möglichkeiten traditioneller Automatisierung hinausgehen.

6. Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Die erfolgreiche Einführung von KI-gestützter Prozessautomatisierung erfordert die Bewältigung folgender zentraler Herausforderungen:

• Datenqualität: Auch wenn KI-Systeme unstrukturierte Daten verarbeiten können, ist eine hohe Datenqualität und -konsistenz für zuverlässige Automatisierung essentiell.
• Change Management: Die Umstellung auf automatisierte Prozesse muss organisatorisch begleitet werden.
• Technische Integration: Eine nahtlose Anbindung neuer Technologien an bestehende IT-Systeme ist essentiell.
• Prozessmodellierung: Präzise Dokumentation und Analyse bestehender Prozesse ist grundlegend.
• Mitarbeiterqualifikation: Schulung und Weiterbildung für den Umgang mit neuen Technologien.
• Systemkompatibilität: Verschiedene KI-Tools und bestehende Systeme müssen nahtlos zusammenarbeiten.
• Observability & Monitoring: Implementierung von Logging, Tracing und Monitoring sowie kontinuierliche Prozessüberwachung bei KI-Anwendungen.
• Domain-Expertise: Enge Zusammenarbeit mit Fachexperten in allen Projektphasen für korrekte Prozessabbildung, Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung.
• Datensicherheit: Sichere Verarbeitung und Speicherung sensibler Geschäftsdaten.

Ein ganzheitlicher Ansatz, der technische, organisatorische und menschliche Aspekte berücksichtigt, ist entscheidend für den Erfolg.

7. Fazit

Die Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen sind ein zentraler Erfolgsfaktor in den unterschiedlichsten Branchen. Moderne Technologien, insbesondere der Einsatz von KI, senken Prozesskosten, verkürzen Durchlaufzeiten und verbessern die Qualität der Ergebnisse. Unternehmen, die KI gezielt einsetzen, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.