Künstliche Intelligenz im Prozessmanagement

1. Prozessoptimierung: Das Maximum aus Geschäftsprozessen herausholen

Bevor Unternehmensprozesse sich überhaupt optimieren lassen, müssen sie erst einmal dokumentiert werden. KI sei Dank müssen Prozessmanager dabei nicht mehr bei null anfangen. Bereits im Vorfeld erhalten sie Vorschläge zu typischen Prozessabläufen und Risiken und können so den mühsamen Aufbau oder die Erweiterung der eigenen Prozesslandschaft und des Risikoportfolios beschleunigen.

Im nächsten Schritt untersucht die KI sämtliche Prozessabläufe nach Engpässen und Fehlerquellen, damit die Prozesse dann an den richtigen Stellen optimiert werden können. Prozessschritte oder die Neuplanung von Ressourcen werden bei Bedarf automatisch angepasst. Durch rechtzeitiges Erkennen von Anomalien reduziert sich zudem das Risiko von Ausfällen und Ausfallzeiten und die Gesamteffizienz der Prozesse verbessert sich. Gleichzeitig werden ineffiziente Prozessschritte identifiziert und Kosteneinsparpotentiale aufgedeckt.

2.  Prozessautomatisierung: Manuelle Aufgaben konsequent digitalisieren

Für eine Automatisierung eignen sich vor allem Prozesse aus einfachen, regelbasierten und sich permanent wiederholenden Arbeitsschritten. Mittels KI und Machine Learning werden Prozessmuster erst einmal gescannt und Potenziale zur Prozessautomation erkannt und umgesetzt. Zusätzlich können Software-Roboter die Rolle von Mitarbeitenden übernehmen, deren Tätigkeiten sie nachahmen und regelbasierte Routinevorgänge vornehmen: Sie füllen Formulare aus, verschieben Dateien oder extrahieren Daten aus unstrukturierten Datenquellen wie Dokumenten und können so komplette Geschäftsprozesse vollständig automatisiert ausführen. Dafür bieten sich in der Praxis oftmals Urlaubsanträge, Rechnungseingänge und Freigabeworkflows an. Das Ergebnis: höhere Produktivität, schnellere Durchlaufzeiten und zusätzlicher Freiraum für die Belegschaft, die sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren kann.

3. Predictive Analytics: Belastbare Vorhersagen von Prozessverläufen und Risiken

Was künstliche Intelligenz außerdem noch kann, sind predictive Analytics, also belastbare Vorhersagen von Prozessverläufen und Risiken. KI sammelt und analysiert dabei historische Daten über Prozessverlauf und -ergebnisse und erkennt gleichförmige Muster. Auf Basis dieser Informationen werden Vorhersagen getroffen, wie der Prozess in Zukunft ablaufen könnte. Unternehmen können so beispielsweise frühzeitig Engpässe erkennen und rechtzeitig gegensteuern. Zudem versetzt predictive Analytics Unternehmen in die Lage, schneller auf Veränderungen im Markt und bei Nachfrage zu reagieren und ihre Prozesse entsprechend anzupassen. Bereiche wie Banking oder Supply Chain wenden predicitive Analytics bereits seit Jahren mit großem Erfolg an. Finanzdienstleister nutzen sie etwa, um auf Basis von KI, Kreditrisiken vorherzusagen und durch das Aufspüren von Anomalien betrügerische Aktivitäten und verdächtige Zahlungen zu verhindern. Um die Logistik und Liefertreue zu verbessern, erstellt das Supply Chain Management auf Basis riesiger Datensätze aus diversen Quellen genaue Angebots- und Nachfrageprognosen, legt Preisstrategien fest und ermittelt optimale Lagerbestände.

4. Entscheidungsunterstützung: Fakten statt Bauchgefühl

Die genannten Möglichkeiten zeigen: KI basierte Systeme, die anhand der Analyse von historischen und Echtzeitdaten Trends und Muster erkennen und Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen abgeben, können die Entscheidungsfindung im Prozessmanagement maßgeblich unterstützen. Sie können nicht nur präzise prognostizieren, welche Prozessschritte den bestmöglichen Outcome herbeiführen und welche Ressourcen dafür benötigt werden, sondern ihre Prozessentscheidungen sogar mithilfe von KI so automatisieren, dass eine menschliche Intervention nicht erforderlich ist. Dies führt zu weniger Fehlern und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung. Wobei eins klar sein sollte: Ohne gute Daten gibt es keine guten Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz und BPM – Traumpaar von morgen

Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie Unternehmen ihr Prozessmanagement betreiben, zweifellos revolutionieren. Ein KI-basiertes Prozessmanagement sorgt dafür, dass Effizienz und Rentabilität von Prozessen steigen und ein völlig neues Level an Optimierung und Automatisierung erreicht wird. Die stetige Weiterentwicklung von künstlichen Intelligenzen werden zu weiteren Einsatzmöglichkeiten und Potentialen im BPM-Umfeld führen. KI-Technologien werden immer leistungsfähiger und zukünftig noch weitaus komplexere Aufgaben übernehmen können.