Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI: Das ist es und so funktioniert es

KI durchdringt schnell jede Ecke des Unternehmens und bietet leistungsstarke Funktionen von Co-Piloten, Assistenten und Klassifikatoren bis hin zu Dokumentenextraktoren und prädiktiven Modellen. Dennoch stellen viele Unternehmen trotz der Dynamik von KI fest, dass ihre End-to-End-Geschäftsprozesse weitgehend unverändert bleiben und es ihnen immer noch an echter prozessbezogener Automatisierung mangelt. Die Realität ist, dass KI-gestützte Automatisierung auf der Aufgabenebene stagniert, isolierte Erkenntnisse und Zusammenfassungen erzeugt, aber den Menschen weiterhin für den Fortschritt der Arbeit benötigt.

Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI schließt diese Automatisierungslücke und beschleunigt den Übergang von regelbasierten Aufgaben hin zu komplexen, umfassenden Prozessen. Dieses moderne Automatisierungs-Framework vereint KI-gestützte Analyse, das Verständnis von Dokumenten und unstrukturierten Daten sowie systemübergreifende Integrationen, um Kontexte zu interpretieren, Folgeschritte vorzuschlagen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Aktionen in Unternehmensanwendungen auszulösen. Mit KI, intelligenter Orchestrierung und menschlicher Aufsicht, die alle auf gemeinsame Ziele hinarbeiten, können Unternehmen die Zykluszeiten verkürzen, Fehler eliminieren und Tausende von Stunden manueller Arbeit zurückgewinnen.

In diesem Artikel beleuchten wir die Grundlagen der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI, ihre Anwendung zur Beschleunigung sowie zur Steigerung von Effizienz und Genauigkeit in unternehmenskritischen Abläufen und wie Unternehmen die Implementierung und den Erfolg der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI messen.

Was ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI?

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI nutzt künstliche Intelligenz für logisches Schlussfolgern, Entscheidungsfindung und Dokumentenverständnis, um mehrstufige Workflows über verschiedene Systeme, Dokumente und menschliche Schnittstellen hinweg effizient abzuschließen. Es ist ein grundlegender Wandel von KI, die lediglich bei einzelnen Aufgaben assistiert, zu KI, die aktiv gesamte Prozesse steuert.

Die folgende Tabelle veranschaulicht die Unterschiede im Spektrum der Unternehmensautomatisierung:

Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI stellt eine weiterentwickelte Implementierung von künstlicher Intelligenz dar. Während viele KI-Einführungen heute darauf beschränkt sind, lediglich Empfehlungen zu geben, verfolgt die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI das Ziel, komplette End-to-End-Prozesse aktiv abzuschließen, indem Systemaktualisierungen initiiert, KI-Agenten und weitere Automatisierungen ausgelöst sowie Routing, agentenbasierte KI, menschliche Mitarbeitende und Entscheidungen über verschiedene Anwendungen hinweg orchestriert werden.

Die wesentlichen Komponenten der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI umfassen:

• Kontextdeutung: Versteht, in welcher Phase sich der Prozess befindet, welche Informationen fehlen und welche Regeln oder Bedingungen gelten. Dies ermöglicht der KI, fundierte Entscheidungen über die nächsten Schritte im Geschäftskontext zu treffen.
• Entscheidungsfindung: Wendet KI-Logik, Geschäftslogik und strukturierte Regeln an, um die nächstbeste Aktion zu bestimmen. Dies geht über Automatisierungen hinaus und verwandelt einfache Wenn/dann-Regel-basierte Aktionen in dynamische Automatisierungen, die intelligente, adaptive Entscheidungen basierend auf Regeln, Kontext und mehr treffen.
• Anwendungsübergreifende Ausführung: Löst Automatisierungen, Integrationen und Datenaktualisierungen innerhalb von CRMs, ERPs, Dokumentensystemen, APIs und Altsystemen aus. Dies gewährleistet einen nahtlosen Arbeits- und Datenfluss über grundverschiedene und isolierte Systeme hinweg.
• Dokumenten- und Datenmanagement: Extrahiert, validiert, klassifiziert, fasst zusammen und aktualisiert Informationen über mehrere Systeme hinweg. Dies ist entscheidend für Prozesse, die stark auf unstrukturierte Daten angewiesen sind.
• Ausnahmen und menschliches Eingreifen: Leitet mehrdeutige oder risikobehaftete Fälle zur menschlichen Überprüfung weiter und fügt das Ergebnis wieder in den Prozess ein. Dies stellt sicher, dass menschliches Fachwissen dort eingesetzt wird, wo es am dringendsten benötigt wird.
• Governance: Durchsetzung von Identitätskontrollen, Autoritätsgrenzen, Nachvollziehbarkeit und Compliance-Richtlinien. Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften und Vertrauen in automatisierte Prozesse.

Die operativen KI-Agenten von Automation Anywhere, die den Kontext berücksichtigen, nächste Schritte ableiten und Aktionen über verschiedene Systeme hinweg koordinieren, tragen dazu bei, dass die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI das gesamte Unternehmen abdeckt – so, wie es sein sollte.

Warum die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI entscheidend ist

Unternehmen verfügen heute über eine Vielzahl an KI-Fähigkeiten, doch viele tun sich schwer, diese effektiv in echte Workflows zu integrieren. Laut McKinsey berichten 88 % der Unternehmen von regelmäßigem KI-Einsatz in mindestens einer Geschäftsfunktion, ein Anstieg von 78 % im Vergleich zum Vorjahr. Allerdings berichten nur ein Drittel der Unternehmen, dass sie bereits begonnen haben, ihre KI-Programme zu skalieren. Diese Lücke hebt eine bedeutende Unternehmensherausforderung hervor: wie man den Sprung von isolierten KI-Implementierungen zur Nutzung von KI für vollständig integrierte, geschäftskritische Geschäftsprozesse beschleunigt.

Ohne die Möglichkeit, Daten über Silos hinweg zu verbinden und den Geschäftskontext zwischen Abteilungen zu verstehen, bleiben die Prozesse über CRM, ERP und andere Systeme hinweg fragmentiert, was Menschen dazu zwingt, Datenübertragungen, Routing, Aktualisierungen und Ausnahmefälle manuell zu erledigen. Dies führt zu Ineffizienzen, erhöhten Fehlerquoten und einem Abfluss wertvoller menschlicher Ressourcen – alles, während die Prozesse auf manueller Arbeit basieren, anstatt leicht automatisierbar zu sein.

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI revolutioniert diesen Bereich, indem sie es ermöglicht, dass KI den Prozesskontext deutet, eigenständig Entscheidungen trifft, Aktionen über voneinander getrennte Systeme hinweg auslöst und vorhersehbare Ausnahmen effizient behandelt. Dies verlagert den menschlichen Aufwand auf die entscheidungsintensiven Schritte, in denen Fachwissen und Erfahrung den größten Einfluss haben, und befreit die Teams von sich wiederholenden, unwichtigeren Aufgaben.

Letztlich dient die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI als zentrales Instrument, während die Orchestrierung die verbindende Schicht bildet, die eine koordinierte Ausführung über verschiedene Bereiche hinweg ermöglicht und fragmentierte, abteilungsübergreifende Workflows in kohärente, KI-gestützte Prozesse transformiert.

Anwendungsfälle für Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI

KI-gesteuerte Automatisierung kann mehrstufige Prozesse in verschiedenen Branchen stark transformieren, selbst in geschäftskritischen Bereichen. Hier sind einige Beispiele, die die manuellen, fragmentierten Prozesse vor der Automatisierung sowie die KI-gestützten, integrierten Prozessabläufe nach der Automatisierung veranschaulichen.

Eingang, Überprüfung und Abwicklung von Ansprüchen

Manuelle Schadensaufnahme, Dateneingabe aus verschiedenen Dokumenten, Policenabfragen und Betrugsprüfungen erfordern erheblichen manuellen Aufwand. Menschliche Sachbearbeiter verbringen Zeit mit der Validierung von Informationen und der Weiterleitung von Ansprüchen, was zu langsamer Verarbeitung und potenziellen Fehlern führt.

KI automatisiert die Dokumentenextraktion aus unterschiedlichen Formaten, führt Policenprüfungen durch, validiert Informationen anhand von Richtlinien, überprüft auf Betrugsversuche und leitet Ansprüche intelligent entsprechend ihrer Komplexität und ihres Risikoprofils weiter. Dies führt zu einer Reduzierung der manuellen Überprüfungszyklen um bis zu 60 % und einer Verbesserung der Genauigkeit um 25 %.

Alight, ein führender Anbieter von cloudbasierten Humankapital- und Technologiedienstleistungen, hat von manuellen Prozessen zu KI-gestützten Automatisierungen gewechselt, um die Bearbeitung von Ansprüchen zu optimieren und zu beschleunigen. Mit 95 % Genauigkeit bei automatisierten Prozessen hat Alight die Bearbeitungszeiten für Ansprüche auf weniger als einen Tag verkürzt und die Anzahl von Anrufen dank schnellerer Auszahlungen um 50 % reduziert.

Kunden-Onboarding und KYC/AML-Validierung

Lange manuelle Identitätsprüfungen, Risikobewertungen und Dokumentenvalidierungsprozesse verlangsamen wichtige Know Your Customer (KYC)- und Anti-Geldwäsche (AML)-Bemühungen, die darauf abzielen, Finanzkriminalität zu bekämpfen. Regulatorische Prüfungen werden manuell durchgeführt, was zu Verzögerungen und potenziellen Problemen unabhängig von Compliance führt. Menschliche Agenten verbringen erheblich viel Zeit mit repetitiver Dateneingabe und dem Abgleichen von Informationen.

KI automatisiert die Identitätsverifizierung, Risikobewertung, Dokumentenvalidierung und regulatorische Prüfungen für KYC/AML in der richtigen Reihenfolge. Dies betont eine Kombination aus KI-Entscheidungen für routinemäßige Fälle und menschlicher Überprüfung für mehrdeutige oder risikoreiche Szenarien, um die Einhaltung sicherzustellen und ein schnelleres Kundeneinführungserlebnis zu ermöglichen.

KeyBank, ein großes US-amerikanisches Finanzdienstleistungsunternehmen, setzte Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI ein, um seinen Prozess zur Meldung verdächtiger Aktivitäten zu steuern, Risiken zu minimieren und die Compliance-Position der Bank zu stärken. Durch KI-gestützte Automatisierung wurden bei KeyBank Systemlücken geschlossen und Eskalations-Workflows optimiert, sodass menschliche Arbeitskräfte von mühsamen, fehleranfälligen Aufgaben entlastet wurden und 105.000 manuelle Prozessschritte entfallen konnten.

Die agentenbasierte Lösung für die Kunden-Onboarding-Prozesse von Automation Anywhere, die vortrainierte KI-Agenten für KYC/AML-Workflows bereitstellt, verkürzt die Bearbeitungszeit von KYC/AML-Prüfungen um bis zu 60 % und reduziert manuelle Fehler um 50 %.

Order-to-Cash- und Procure-to-Pay-Zyklen

Die manuelle Validierung von Bestellungen, Rechnungen und Versanddokumenten verursacht Liquiditätsengpässe und gefährdet die Beziehungen zu Kunden und Lieferanten. Abweichungen erfordern zusätzlich menschliches Eingreifen für den Dreifachabgleich, Abstimmung und Genehmigungen über unterschiedliche ERP- und Finanzsysteme hinweg, was zu Zahlungsverspätungen und Ausnahmen führt.

KI-Lösungen automatisieren Validierungen, Dokumentenaufnahme, Lieferantenprüfungen, Dreifachabgleich, Abstimmungen, Genehmigungen und Zahlungsabwicklung über ERP- und Finanzsysteme. Dies reduziert Ausnahmen um 40 % und verkürzt die Zykluszeit um 30 %.

Jemena, ein australisches Unternehmen für Versorgungsinfrastruktur, nutzte die Dokumentautomatisierung von Automation Anywhere, um innerhalb von nur sechs Monaten 170.000 Dokumente zu verarbeiten. Diese KI-gestützte Automatisierungslösung hat 12.000 Arbeitsstunden eingespart, die Fehler mit einer Dokumentenverarbeitungsgenauigkeit von 99,9 % minimiert und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden um 87 % verbessert. Sie stärkte zudem die Beziehungen von Jemena zu den Anbietern und verschaffte wertvolle Hebelwirkung bei Vertragsneuverhandlungen.

Die agentenbasierte Lösung für die Kreditorenbuchhaltung von Automation Anywhere, die prozessspezifische agentenbasierte Lösungsvorlagen bietet und innerhalb von Tagen implementiert werden kann, ermöglicht eine Reduzierung von Säumnisgebühren um bis zu 100 %, erreicht ein Straight-Through Processing (STP) von über 90 % und steigert die Effizienz der Kreditorenbuchhaltung um bis zu 80 %.

Finanzabschluss, Abstimmung und Berichterstattung

Die Hälfte der Unternehmen benötigt mehr als eine Woche, um ihren Monatsabschluss fertigzustellen. Dieser mehrtägige, von Abhängigkeiten geprägte Finanzabschlussprozess erfordert die manuelle Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen, Anomalieerkennung, Journalvalidierung und Ausnahmebehebung – es ist nicht nur langsam; es ist anfällig für Fehler und Verzögerungen.

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI beschleunigt die Konsolidierung, hebt automatisch Anomalien und Sonderfälle hervor, validiert Buchungssätze und löst Ausnahmefälle im Abschlussprozess. Die Automatisierung des Monatsabschlusses stärkt die Governance und Auditierbarkeit, indem sie Genauigkeit und Compliance in der Finanzberichterstattung gewährleistet, wobei Geschwindigkeit als willkommener Bonus hinzukommt.

Triage von IT-Vorfällen, Ursachenanalyse und Behebung

IT-Service-Management (ITSM)-Workflows mit hohem Volumen, bei denen IT-Mitarbeitende Vorfälle manuell klassifizieren, Daten anreichern, Tickets weiterleiten und Lösungen umsetzen, führen zu einer uneinheitlichen Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) sowie zu einer längeren durchschnittlichen Lösungszeit (MTTR). Kunden zahlen den Preis, wobei wachsende Frustrationen die Kundentreue und die IT-Effizienz untergraben.

KI automatisiert ITSM-Aufgaben wie Betriebsüberwachung, Benutzersupport, Asset-Tracking und Protokollierung von Cybersecurity-Bedrohungen. Noch wichtiger ist, dass Automatisierung ideal für Aufgaben geeignet ist, die mit den Best Practices der Information Technology Infrastructure Library (ITIL) übereinstimmen, z. B. Klassifizierung, Anreicherung, Routing und automatisierte Behebung. Mit der Automatisierung dieser Arten von hochvolumigen Aufgaben können IT-Teams die SLA-Konsistenz betonen und die Betriebskosten um bis zu 30 % senken.

Nouryon, ein globales Chemieunternehmen, nutzt Automatisierung, um die IT-Compliance zu stärken, und wechselt von jährlicher Berichterstattung zu bedarfsorientierten Prüfungen, die die Kontrollen verbessern und Fehler verhindern. Mit der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI erreichte Nouryon eine 100%ige Genauigkeit bei der IT-Compliance.

Umgang mit Ausnahmen in der Lieferkette und Wiederherstellung der Auftragsabwicklung

Die manuelle Überwachung von Signalen in der Lieferkette führt zu reaktiven Antworten, die Verzögerungen, Engpässe und häufige Prognoseänderungen verursachen. Die Bewertung von Alternativen und das Auslösen von Korrekturmaßnahmen wird dann zu einem langsamen, personalintensiven Prozess, der Zeit, Kosten und Reibung in die Abläufe der Lieferkette einbringt.

KI überwacht die Signale der Lieferkette, einschließlich Verzögerungen, Engpässen und Änderungen in der Prognose. Wenn eine Unregelmäßigkeit erkannt wird, bewertet sie anschließend Alternativen, löst Korrekturmaßnahmen aus und aktualisiert die Lagerverwaltungssysteme (WMS), die Transportmanagementsysteme (TMS) und die ERP-Systeme, was zu widerstandsfähigeren und reaktionsschnelleren Lieferketten führt.

Genpact, ein führendes Unternehmen im Bereich Geschäftsoperationen, arbeitete mit einem Kunden zusammen, dessen manuelle Dateneingabeprozesse so fehleranfällig waren, dass sie eine effektive Trendprognose verhinderten. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI steigerte die Transaktionsgeschwindigkeit um 25 %, senkte die Kosten um 25 % und eliminierte menschliche Fehler vollständig.

Wie die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI funktioniert

Das Betriebsmodell für die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI lässt sich als kontinuierlicher Kreislauf darstellen: Signale schaffen Kontext, dieser ermöglicht fundierte Entscheidungsfindung und Ausführung und bindet bei Bedarf Menschen in den Prozess ein (Human-in-the-Loop, HITL), um die Prozessabwicklung sicherzustellen.

Deuten von Signalen und Herstellen von Kontext

Das Modell zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI beginnt mit der Deutung verschiedener Eingangssignale. Diese können kategorisiert werden in:

• Strukturierte Daten: Informationen aus Datenbanken, Tabellenkalkulationen und bestehenden Systemen.
• Unstrukturierte Dokumente: Rechnungen, Verträge, E-Mails, Kundenservicetickets und andere Freitextinhalte.
• Systemereignisse: Auslöser aus Anwendungen, Internet of Things (IoT)-Geräten oder anderen automatisierten Systemen.
• Durch Menschen ausgelöste Anfragen: Manuelle Eingaben oder Genehmigungen von Benutzern.

Jedes dieser Signale hilft, den Kontext für den Prozess zu etablieren. KI-Agenten analysieren diese Eingaben, um den aktuellen Status des Workflows zu erfassen, fehlende Informationen zu ermitteln und festzustellen, welche Regeln oder Bedingungen zutreffen.

Treffen von Entscheidungen und Wählen der nächstbesten Aktion

Sobald der Kontext festgelegt ist, kombinieren KI-Agenten Geschäftsregeln, Fachgebietslogik, Verlaufsmuster und Autoritätsgrenzen, um durch logisches Schlussfolgern die nächstbeste Aktion auszuwählen. Diese intelligente Entscheidungsfindung geht über einfache, vordefinierte Wege hinaus und ermöglicht es der Automatisierung, sich an unterschiedliche Umstände anzupassen, ohne die Governance- oder Autoritätsbeschränkungen zu überschreiten. KI kann dann bestimmen, ob beispielsweise ein Dokument weiterer Überprüfung bedarf, ein Systemupdate erforderlich ist oder menschliches Eingreifen notwendig ist.

Ausführung von Aktionen über verschiedene Systeme hinweg

Die Ausführung ist der Punkt, an dem das Denken und die Entscheidungen der KI in Aktionen über die Technologie-Landschaft eines Unternehmens umgesetzt werden. Dies erfordert:

• Zustandsbeibehaltung zur Aufrechterhaltung des Status und der Daten des Prozesses während seines gesamten Lebenszyklus.
• Zuverlässigkeit, um sicherzustellen, dass Aktionen konsistent und genau ausgeführt werden.
• Wiederholungen zur Handhabung vorübergehender Systemfehler oder Verbindungsprobleme durch automatisches erneutes Versuchen.
• Ausgleichslogik zur Definition von Fallback-Verfahren, falls eine Aktion nicht wie geplant abgeschlossen werden kann.
• Nachvollziehbarkeit zur Bereitstellung eines vollständigen Audit Trails aller Aktionen und Entscheidungen über verschiedene Systeme hinweg, insbesondere in lang andauernden Workflows.

Verwalten von Ausnahmen und menschliches Eingreifen

Nicht jede Aufgabe oder jedes Szenario kann vollständig automatisiert werden. Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI ist darauf ausgelegt, Ausnahmen souverän zu bewältigen und dort, wo erforderlich, HITL-Interaktionen zu integrieren. Wenn mehrdeutige oder richtliniensensible Fälle auftreten, leitet die KI sie mit vollem Kontext, einschließlich aller relevanten Daten und der Begründung der KI, an menschliche Prüfer weiter. Sobald die menschliche Entscheidung getroffen ist, wird sie nahtlos wieder in den Prozess integriert, sodass der Workflow ohne weitere Unterbrechung fortgesetzt werden kann.

Durchsetzung von Leitplanken und Governance überall

Governance kann kein nachträglicher Gedanke sein. Stattdessen muss es in jeden Schritt der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI integriert werden. Dazu zählen

• Identitätsüberprüfung: Sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer oder Systeme den Prozess initiieren oder damit interagieren können.
• Datenmaskierung: Schützen sensibler Informationen, indem sie vor unbefugtem Zugriff verborgen werden.
• Erstellung des Audit Trails: Automatisches Protokollieren aller Aktionen, Entscheidungen und Datenänderungen zur Einhaltung von Vorschriften und Verantwortlichkeit.
• Richtliniendurchsetzung: Sicherstellen, dass alle Maßnahmen den vordefinierten Geschäftsregeln und gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
• Kontrollierter Zugang zu sensiblen Systemen: Beschränken des Zugriffs auf kritische Anwendungen und Daten basierend auf Rollen und Berechtigungen.

Darüber hinaus muss die Governance von KI und Automatisierung Versionierung, Änderungsverfolgung und die automatisierte Durchsetzung von Befugnisgrenzen umfassen, um ein robustes Framework für die Verwaltung und Steuerung automatisierter Prozesse bereitzustellen.

Abschließen des Workflows und Aktualisieren der Aufzeichnungssysteme

Die letzte Phase umfasst das Abschließen des Workflows und das präzise Aktualisieren der relevanten Aufzeichnungssysteme, indem endgültige Entscheidungen, abgeglichene Daten, validierte Dokumente und Statusaktualisierungen zurück in CRMs, ERPs und andere Kernsysteme geschrieben werden.

Konsistenz bei diesen Arten von nachgelagerten Updates ist entscheidend. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI muss sicherstellen, dass jeder Prozess in einem sauberen, prüfbaren und systemverifizierten Zustand abgeschlossen wird, der aus einer einzigen Informationsquelle stammt und Dateninkonsistenzen eliminiert.

Wie Sie Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI implementieren

Die Implementierung von Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI erfordert einen strategischen Ansatz, der die Automatisierung fest in der aktuellen operativen Realität des Unternehmens verankert.

Beginnen Sie damit, klar zwischen Process Discovery und Process Mining zu unterscheiden.

• Process Discovery konzentriert sich darauf, bestehende Workflows durch Interviews und Beobachtungen zu verstehen.
• Process Mining nutzt Ereignisprotokolle, um die tatsächliche Prozessausführung zu analysieren und zu visualisieren.

Vermeiden Sie es, Workflows vorschnell neu zu gestalten. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, den Ist-Zustand umfassend zu verstehen.

Als Nächstes modellieren Sie End-to-End-Workflows mithilfe visueller Tools wie Swimlane-Diagrammen oder SIPOC-Modellen (Lieferanten, Eingaben, Prozess, Ausgaben, Kunden). Dies hilft, Entscheidungen, Datenstandorte und Ausnahmen zu identifizieren und bietet ein klares Bild davon, wie die Arbeit durch das Unternehmen fließt.

Sobald Prozesse abgebildet sind, identifizieren Sie Automatisierungskandidaten mit hohem Mehrwert anhand von Kriterien wie:

• Umfang: Prozesse mit einer hohen Anzahl von Transaktionen.
• Variation: Prozesse mit geringer Variabilität oder vorhersehbaren Variationen, die von KI verarbeitet werden können.
• Entscheidungsdichte: Prozesse mit vielen Entscheidungspunkten, die von KI-Argumentation profitieren können.
• Durchlaufzeit: Prozesse mit langen Zykluszeiten, die durch Automatisierung erheblich reduziert werden können.
• Manuelle Koordinationslast: Prozesse, die umfangreiche manuelle Übergaben und Koordination erfordern.

Denken Sie daran, dass KI-Agenten als operative Ebene fungieren und machen Sie sich bewusst, wie sie sich von auf Aufgaben fokussierter RPA, einzelnen Workflow-Schritten oder KI-Assistenten unterscheiden. Diese Agenten sind intelligente, kontextbewusste Einheiten, die Aktionen über verschiedene Systeme hinweg orchestrieren, Entscheidungen treffen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.

Integrieren Sie Governance von Anfang an, unterstützt durch eine klare Kontrollcheckliste, einschließlich Identität, Maskierung, Protokollierung und Eskalationswegen. Dieser proaktive Ansatz gewährleistet Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit während des Automatisierungsprozesses.

Abschließend ermöglicht die kontinuierliche Überwachung mit Agentenbasierten Prozessautomatisierungs(APA)-Dashboards, Zykluszeitmetriken, Engpässen, Ausnahmen und Abhängigkeiten eine gezielte Identifikation der Bereiche, in denen die Automatisierungslogik weiterentwickelt werden sollte. Dieser iterative Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI kontinuierlich zu verfeinern und zu optimieren, um den maximalen Nutzen zu erzielen.

Warum APA die Grundlage für Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI bildet

Der Übergang zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI ist für nahezu jedes Unternehmen ein entscheidender Schritt, da der Druck, schneller und effizienter zu agieren, stetig zunimmt. Selbst führende Analysten ermutigen Unternehmen zur Automatisierung, wobei Gartner „Hyperautomatisierung“ vorantreibt und Forrester die Vorteile von „Automation Fabric“ hervorhebt.

APA bildet die Grundlage für unternehmensweite Automatisierung, indem deterministische Automatisierungen (wie RPA) und nicht-deterministische KI-gestützte Entscheidungsfindung (wie Dokumentenverständnis und generative KI-Modelle) zusammengeführt werden. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht eine intelligente Automatisierung, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten kann, um Entscheidungen zu treffen und Aktionen über komplexe Workflows hinweg auszuführen.

Darüber hinaus bietet APA eine anwendungsübergreifende Ausführung mit Zustandsverwaltung, Wiederholungen und Fehlerbehandlung – alles notwendige Funktionen für lang andauernde Workflows, die mehrere Systeme umfassen. Dies gewährleistet die Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit der Automatisierung. Noch wichtiger ist, dass APA Governance in Handlungen und Entscheidungen einbettet, im Gegensatz zu Open-Source- oder eigenständigen Orchestrierungstools, die systemeigene Kontrollen oft vermissen lassen. Mit integrierter Governance können Unternehmen von Anfang an auf Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit vertrauen.

Der Einsatz von APA zur Ermöglichung einer skalierbaren Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI erfolgt in der Regel in den folgenden Reifegraden:

1. Unterstützt: KI liefert Einblicke und Empfehlungen, aber Menschen treiben die Ausführung voran.
2. Erweitert: KI ergänzt aktiv die menschliche Anstrengung, indem sie Aufgaben erledigt und Entscheidungen trifft.
3. Agentenbasiert: KI treibt die Ausführung voran, wobei menschliches Eingreifen hauptsächlich für Ausnahmen oder strategische Aufsicht erfolgt.

Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI ist der Schlüssel, um Unternehmen auf ihrem Weg zur Transformation zu modernen, hocheffizienten Unternehmen voranzubringen.

Messung des Erfolgs der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI

Die Festlegung klarer Kennzahlen ist entscheidend, um die Auswirkungen der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI zu bewerten. Anstatt sich auf isolierte Kennzahlen zu konzentrieren, sollte der Erfolg anhand ganzheitlicher Prozess-Leistungsmetriken (Key Performance Indicators = KPIs) gemessen werden, die eine ausgewogene Berücksichtigung von Leistungs-, Akzeptanz- und Governance-Indikatoren einschließen.

Beispiele für Kennzahlen der KI-Automatisierung sind:

Zykluszeit und Durchsatzverbesserung

• Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um einen Prozess abzuschließen.
• Rückstauvolumen: die Anzahl der offenen Elemente in einer Warteschlange.
• Übergabeverzögerung: die Zeit, die mit Warten zwischen den Prozessschritten verbracht wird.

Genauigkeit, Qualität und Reduzierung von Ausnahmen

• Straight-Through Processing (STP): der Prozentsatz der Vorgänge, die ohne menschliches Eingreifen abgeschlossen wurden.
• Reduzierung fehlender Daten: weniger Fälle von unvollständigen oder fehlerhaften Informationen.
• Weniger Korrekturen: eine Verringerung des Bedarfs an manuellen Anpassungen oder Nacharbeiten.
• Niedrigere Ausnahmequoten: eine Verringerung der Fälle, die vom normalen Prozessablauf abweichen.

Einführung und Wiederverwendung im gesamten Unternehmen

• Anzahl der automatisierten Prozesse: die Gesamtanzahl der automatisierten Workflows.
• Expansion in neue Abteilungen: die Einführung von Automatisierung in verschiedenen Geschäftsbereichen.
• Prozentsatz der automatisierten Schritte innerhalb jedes Workflows: der Grad, zu dem einzelne Prozesse automatisiert sind.

Einhaltung von Governance und Compliance

• Abweichungsrate von Richtlinien: die Häufigkeit von Maßnahmen, die nicht mit den festgelegten Richtlinien übereinstimmen.
• Auditbereitschaft: die Leichtigkeit und Vollständigkeit, mit der Audit Trails erstellt und überprüft werden können.

Plattformübergreifende Beobachtbarkeit und Prozessgesundheit

• Abhängigkeitsdiagramme: visuelle Darstellungen von Abhängigkeiten zwischen automatisierten Prozessen.
• Systemübergabequalität: Metriken zur Nahtlosigkeit und Genauigkeit des Datentransfers zwischen Systemen.
• Echtzeitprozesszustands-Dashboards: Visualisierungen, die einen sofortigen Überblick über die Prozessleistung und potenzielle Probleme bieten.

Der Ansatz von Automation Anywhere zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI

Automation Anywhere ermöglicht Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI und erschließt dadurch neue Dimensionen von Leistungsfähigkeit, Wertschöpfung und Innovation. Während sich einfache Automatisierung ausschließlich auf Effizienzsteigerungen konzentrierte, erweitert das Agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem die Reichweite der Automatisierung, stärkt die Resilienz und minimiert Risiken durch systemübergreifende, agnostische Orchestrierung, prozessintelligente Zielerreichung sowie Governance und Kontrolle für Vertrauen im großen Maßstab.

Das APA-System orchestriert RPA, bietet vorkonfigurierte Integrationspakete, nutzt Dokumentautomatisierung zur Extraktion, Validierung und Weiterleitung von Daten und ergänzt generatives KI-Denken für eine nahtlose Orchestrierung sowie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Unternehmen, eine Vielzahl von Automatisierungs- und KI-Funktionen innerhalb einer einzigen, kohärenten Plattform zu nutzen.

Wesentlich ist, dass Governance durch Datenmaskierung, Identitätskontrollen, Audit Trails und konfigurierbare Autoritätsgrenzen automatisch in die Automatisierung integriert wird. Dies stellt sicher, dass jede automatisierte Aktion und Entscheidung den Unternehmensstandards für Sicherheit, Compliance und Verantwortung entspricht.

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FAQs

Wann erfordert ein Workflow eine vollständige Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI anstelle einer reinen Aufgabenautomatisierung?

Ein Workflow erfordert eine vollständige Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI, wenn er mehrere Schritte umfasst, verschiedene Systeme durchläuft, intelligente, kontextbasierte Entscheidungsfindung benötigt und unterschiedliche Datentypen (strukturierte und unstrukturierte) verarbeitet. Die Automatisierung von Aufgaben eignet sich für repetitive, einzelne Aktionen innerhalb eines begrenzten Rahmens.

Ein Beispiel hierfür ist ein Rechnungsverarbeitungs-Workflow, bei dem Daten aus unterschiedlichen Rechnungsformaten extrahiert, mit Bestellungen im ERP-System abgeglichen und anschließend Zahlungen gemäß Freigaberegeln ausgelöst werden. Aufgrund seiner Komplexität und des Bedarfs an kontextuellem Verständnis erfordert dieser Prozess die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI, während das bloße Kopieren von Daten von einer Tabelle in eine andere lediglich eine Aufgabenautomatisierung notwendig macht.

Wie reif muss ein Prozess sein, bevor die KI-Automatisierung Mehrwert liefert?

Während ein gut definierter Prozess vorteilhaft ist, kann die KI-Automatisierung auch in moderat ausgereiften Prozessen Wert liefern, indem sie Engpässe und Inkonsistenzen identifiziert. Der Schlüssel ist, ein klares Verständnis der Prozessziele und der beteiligten Daten zu haben.

Zum Beispiel könnte ein Kundenserviceprozess einige manuelle Schritte und Variationen aufweisen. Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI kann eingesetzt werden, um die erste Sortierung zu automatisieren, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu erfassen und Tickets intelligent weiterzuleiten. Dadurch wird die Arbeitsbelastung der Agenten sofort reduziert und die Reaktionszeiten verbessert – selbst bevor der gesamte Prozess vollständig optimiert ist.

Wie halten Unternehmen von KI automatisierte Prozesse stabil, während sich Systeme, Daten oder Regeln ändern?

Unternehmen erhalten die Stabilität in von KI automatisierten Prozessen durch robuste Governance, kontinuierliche Überwachung und kontinuierliche Verbesserung. Dies umfasst die Versionskontrolle für Automatisierungslogik, automatisierte Tests für Änderungen und eine Feedbackschleife, bei der Ausnahmen oder neue Datenmuster Aktualisierungen für die KI-Modelle und -Regeln anstoßen.

Beispielsweise stellt das Governance-Framework sicher, dass bei einer neuen regulatorischen Anforderung, die den Umgang mit Kundendaten verändert, die KI-Automatisierung entsprechend aktualisiert und erneut validiert wird, um die neuen Vorgaben einzuhalten, wobei Audit Trails die Änderungen dokumentieren.

Welche Kompetenzen sind erforderlich, um KI-gestützte automatisierte Workflows zu entwickeln und zu betreiben?

Der Aufbau und die Pflege von KI-gestützten automatisierten Workflows erfordern eine Kombination aus Fähigkeiten, darunter Prozessanalyse, Fachwissen im jeweiligen Geschäftsbereich, Datenwissenschaft zur Entwicklung von KI-Modellen sowie technisches Know-how im Umgang mit Automatisierungsplattformen und Integration. Die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsbenutzern, IT und Datenwissenschaftlern ist entscheidend.

Ein Business Analyst könnte beispielsweise die Prozessschritte definieren, ein Data Scientist das Modell zur Dokumentenerkennung trainieren, und ein Automatisierungsentwickler würde die Prozessagenten konfigurieren, um den Workflow über verschiedene Anwendungen hinweg zu orchestrieren.

Was sind die größten Risiken bei der Automatisierung mehrstufiger, systemübergreifender Workflows und wie können diese minimiert werden?

Die größten Risiken umfassen Datenpannen, Verstöße gegen Vorschriften, Fehler aufgrund falscher KI-Entscheidungen und Integrationskomplexitäten. Diese Risiken können durch eingebettete Governance (Identitätskontrollen, Data Masking, Audit Trails), umfassende Tests von KI-Modellen und Automatisierungslogik, klar definierte Mechanismen zur Ausnahmebehandlung mit menschlicher Überwachung sowie einen schrittweisen Implementierungsansatz gemindert werden.

Zum Beispiel kann zur Minderung des Risikos falscher KI-Entscheidungen in einem finanziellen Genehmigungsprozess ein Human-in-the-Loop-Schritt für hochpreisige Transaktionen entworfen werden, bei dem die KI eine Empfehlung abgibt, aber ein Mensch die endgültige Entscheidung trifft.