Was ist KI-Automatisierung?
KI-Automatisierung wird oft als Intelligente Automatisierung oder Hyperautomatisierung bezeichnet – ein Begriff, der von Gartner geprägt wurde. Es geht dabei um die Integration fortschrittlicher Automatisierungsfähigkeiten mit KI-Technologien. KI vergrößert die Reichweite der Automatisierung, indem sie Systeme in die Lage versetzt, zu lernen, sich anzupassen und fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch jede Phase des Automatisierungszyklus beschleunigt wird.
Das Potenzial der Kombination von KI-Technologien mit Automatisierungstools wie der RPA (Robotic Process Automation = Robotergesteuerte Prozessautomatisierung) ist immens und bietet Unternehmen neue Wege zu Effizienz und Innovation.
KI-Automatisierung vs. BPM, RPA und andere Technologien
Während sich traditionelle Automatisierung und Geschäftsprozessmanagement (Business Process Management = BPM) auf vordefinierte Regeln stützen, ermöglicht KI-gestützte Automatisierung den Systemen, sich selbst anzupassen und zu lernen. Da KI hervorragend darin ist, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu fällen, während Automatisierungstools zuverlässig die Ausführung zwischen oder innerhalb von Systemen übernehmen, kann sie die Automatisierung flexibler machen, sodass diese auf sich ständig ändernde Geschäftsanforderungen und -bedingungen reagieren kann.
KI-gestützte Automatisierung basiert auf der nahtlosen Integration von KI mit Automatisierungstechnologien, einschließlich RPA und BPM, die zusammen die Grundlage der Intelligenten Automatisierung bilden. Im Gegensatz zu traditioneller Automatisierung oder BPM, die auf regelbasierten Ansätzen fußt, bindet KI kognitive Fähigkeiten in die Automatisierung ein, womit Systeme verstehen, lernen und Entscheidungen treffen können. Diese kognitive Schicht ist das, was KI-gestützte Automatisierung ausmacht und es ihr ermöglicht, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die Anpassungsfähigkeit und Einblick erfordern.
KI-Agenten sind der nächste große Meilenstein in diesem Ökosystem. KI-Agenten sind die Kombination kognitiver Fähigkeiten für Planung, Vorhersage von Ergebnissen und Entscheidungsfindung und haben die Fähigkeit, in Unternehmenssystemen Maßnahmen zu ergreifen, während sie kontinuierlich aus den Daten lernen, die sie verarbeiten.
So arbeiten KI und Automatisierung zusammen
Da sich sowohl KI- als auch Automatisierungstechnologien weiterentwickeln, entdecken Unternehmen und Lösungsanbieter immer mehr Möglichkeiten, sich das Zusammenspiel dieser zunutze zu machen und die Vorteile der KI auf neue Anwendungsfälle auszuweiten.
Personalwesen: Rekrutierung
Rolle der KI: KI analysiert Lebensläufe und Bewerbungsdaten, um die besten Kandidaten für eine Stelle ausgehend von Fähigkeiten, Erfahrungen und Eignung vorherzusagen.
Rolle der Automatisierung: Sobald KI die besten Kandidaten ausgemacht hat, planen Automatisierungssysteme Interviews, senden Follow-up-E-Mails und aktualisieren die Kandidatenverfolgungssysteme.
Vertrieb: Forecasting
Rolle der KI: KI-Modelle prognostizieren zukünftige Verkaufstrends, indem sie historische Verkaufsdaten, Marktbedingungen und Kundenverhalten analysieren, um strategische Entscheidungen zu treffen.
Die Rolle der Automatisierung: Auf der Grundlage der KI-Prognosen passt die Automatisierung die Verkaufsstrategien an, aktualisiert die CRM-Systeme und bringt gezielt Marketingkampagnen an den Start.
IT-Sicherheit: Bedrohungserkennung
Rolle der KI: KI-Systeme sagen potenzielle Cybersecurity-Bedrohungen voraus und identifizieren sie, indem sie den Netzwerkverkehr und die Benutzerverhaltensmuster analysieren.
Die Rolle der Automatisierung: Bei der Erkennung einer Bedrohung führen Automatisierungssysteme Sicherheitsprotokolle aus, wie z. B. das Isolieren betroffener Systeme, das Alarmieren von IT-Teams und das Initiieren von Datensicherungsprozessen.
Vorteile der Kombination von KI mit Automatisierung
Die Anwendung von KI mit Automatisierung bietet weitreichende Vorteile für Unternehmen, welche die betriebliche Transformation vorantreiben.
Höhere Effizienz ist einer der wichtigsten Vorteile, aber die Auswirkungen schnellerer, fehlerfreier und optimierter Prozesse bringen mehr als einfach nur Effizienzgewinne. Durch die Automatisierung nicht nur von Routineaufgaben, sondern auch von komplexen und funktionsübergreifenden Workflows ermöglicht die Anwendung von KI und Automatisierung den Unternehmen eine effektivere Ressourcenzuweisung und die Konzentration auf strategische Initiativen, die Wachstum und Innovation fördern. Diese auf Effizienz ausgerichtete Umstellung kann sowohl die Produktivität steigern als auch die Betriebskosten senken.
Auf sowohl strategischer als auch taktischer Ebene kann die Fähigkeit der KI, Daten schnell und in großem Umfang zu verarbeiten und zu analysieren, die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung beschleunigen und es Unternehmen ermöglichen, in Echtzeit auf Veränderungen zu reagieren.
Die Kombination von KI mit Automatisierung erhöht die Genauigkeit in den Abläufen, minimiert Fehler und verbessert die Gesamtleistung. Die präzise Ausführung von datengestützten Prozessen mit hohem Volumen ist besonders in Branchen wertvoll, in denen Compliance und Genauigkeit entscheidend sind – wie zum Beispiel im Finanzwesen und im Gesundheitswesen.
Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit sind weitere Vorteile der KI-gestützten Automatisierung, womit Unternehmen gemischte Systemumgebungen verwalten können. Da KI-Systeme lernen und sich anpassen, können sie viele verschiedene Aufgaben bewältigen – von einfacher Dateneingabe bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen. Sie bieten eine bedarfsgerechte betriebliche Flexibilität, die es Unternehmen ermöglicht, schnell zu skalieren und auf Wachstum sowie sich entwickelnde Geschäftsbedürfnisse zu reagieren.
Auswirkungen von KI und Automatisierung auf nicht-technische Berufe
Das Aufkommen von Generativer KI hat die Auswirkungen der jüngsten Veränderungen in der Arbeitswelt beschleunigt, da Unternehmen die Einführung von Automatisierungstechnologien beschleunigt haben.
Das Potenzial von KI und Automatisierung geht heute weit über die traditionellen technischen Positionen und Aufgaben hinaus und erstreckt sich auch auf Arbeiten, die typischerweise nicht mit Automatisierung in Verbindung gebracht werden, wie z. B. Kundenservice und kreative Berufe. In diesen Bereichen kann KI, und insbesondere Generative KI, menschliche Fähigkeiten stärken, anstatt die Ausführung sich wiederholender Aufgaben zu übernehmen.
Im Kundenservice kann KI beispielsweise neben menschlichen Agenten arbeiten, um Expertenwissen bereitzustellen und komplexe Datenoperationen über mehrere Systeme hinweg auszuführen. So können Agenten sich auf die Kundeninteraktion konzentrieren und komplexere Probleme bewältigen, bei denen es auf Empathie und ein nuanciertes Verständnis ankommt. Gleichzeitig kann KI-gestützte Automatisierung routinemäßige Kundenanfragen eigenständig bearbeiten und sofortige Antworten liefern, wodurch das Kundenerlebnis verbessert und die Zeit der Mitarbeitenden freigesetzt wird.
Auf ähnliche Weise kann KI in kreativen Branchen dabei helfen, Ideen oder Inhalte zu generieren, sodass kreative Köpfe sich auf die Verfeinerung und Perfektionierung ihrer Arbeit konzentrieren können.
KI für unstrukturierte Aufgaben und Workflows
Traditionelle Automatisierungssysteme basieren auf vordefinierten Regeln und strukturierten Daten, was bedeutet, dass sie an Grenzen stoßen, wenn sie mit komplexen und unstrukturierten Arbeitsabläufen konfrontiert werden. KI ist jedoch die perfekte Ergänzung für unstrukturierte Prozesse und Umgebungen, in denen Daten oft unordentlich, inkonsistent oder unvollständig sind.
KI ist bei der Verarbeitung und Interpretation unstrukturierter Informationen wie Text, Bilder und Audio erstklassig, wobei fortschrittliche Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision zum Einsatz kommen. Damit können KI-Modelle bedeutungsvolle Erkenntnisse in Daten verstehen und daraus extrahieren, die ansonsten für herkömmliche Automatisierungssysteme unzugänglich wären. Durch die Verarbeitung unstrukturierter Informationen können Unternehmen mit KI Arbeitsabläufe beschleunigen, die zuvor als zu komplex oder variabel für eine Automatisierung galten.
In der Versicherungsbranche kann KI beispielsweise unstrukturierte Daten aus Schadensformularen, E-Mails und Kundenkommunikationen analysieren, um den Workflow der Schadensbearbeitung zu automatisieren. Durch die Interpretation des Kontexts und Inhalts dieser Dokumente können KI-Systeme fundierte Empfehlungen zur Genehmigung von Ansprüchen geben, die Bearbeitungszeit verkürzen und die Genauigkeit verbessern.
Ähnlich verhält es sich im Kundenservice, wo KI-gestützte Chatbots Anfragen bearbeiten können, die unstrukturierte Gespräche beinhalten, indem sie die Absicht des Kunden verstehen und relevante Antworten abgeben.
Im Gesundheitswesen kann KI unstrukturierte Daten aus Krankenakten, Laborberichten und bildgebenden Untersuchungen verarbeiten, um die klinische Entscheidungsfindung und die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben zu unterstützen. Durch das Extrahieren wichtiger Informationen und das Identifizieren von Mustern können KI-Systeme Gesundheitsfachkräfte bei der Diagnose von Erkrankungen, der Empfehlung von Behandlungen und der Verwaltung der Patientenversorgung unterstützen.
Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Automatisierung und menschlichem Input und Aufsicht können Unternehmen das Potenzial der KI nutzen und gleichzeitig das Vertrauen in die Integrität der KI-gestützten Entscheidungen sicherstellen. Das Modell „human-in-the-loop“, bei dem menschlicher Input automatisierte Systeme verfeinert und verbessert, ist besonders in solchen Szenarien wichtig, in denen KI-gestützte Entscheidungen eine Validierung oder Anpassung basierend auf menschlichem Urteil benötigen.
Prozesse, welche die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI nutzen, können dort mehr Zeit für die menschliche Interaktion schaffen, wo es einen hohen Interaktionswert gibt – wie zum Beispiel beim Kundenerlebnis.
In allen Fällen ist die Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ein entscheidender Faktor für den Erfolg von durch KI und Automatisierung gestärkten Arbeitsabläufen. Bewährte Methoden zur Förderung effektiver Zusammenarbeit umfassen die Einbettung des Zugangs zu KI-gestützten Automatisierungen direkt in Arbeitsanwendungen und die Bereitstellung von Schulungen sowohl zur Nutzung als auch zum Zweck der Technologie, einschließlich des Verständnisses des KI-Systems.
Die Schulung zur effektiven Nutzung des KI-Systems und seiner zugrunde liegenden Mechanismen, einschließlich der Datenquellen, kann die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erheblich verbessern. Wenn Sie verstehen, was das System tut (seinen Zweck und seine Verwendungszwecke) können die Mitarbeitenden die KI-Leistung kritisch bewerten und mögliche Probleme oder Biases erkennen. Mit diesem Bewusstsein können gewöhnliche Nutzer bestimmen, ob KI wie beabsichtigt funktioniert und mit den Zielen und Standards des Unternehmens übereinstimmt.
Die optimale Nutzung von KI wird durch robuste Überwachungsmechanismen weiter gefördert. Eine effektive Aufsicht über KI-Systeme erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der kontinuierliche Überwachung, Echtzeitanalysen, regelmäßige Prüfungen und Überprüfungen der Auswirkungen beinhalten muss. Kontinuierliche Überwachung umfasst das ständige Beobachten der Betriebsabläufe des KI-Systems, um Anomalien, Leistungsprobleme oder Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu erkennen. Regelmäßige Prüfungen, welche die Algorithmen, die Datennutzung und die Entscheidungsprozesse des Systems untersuchen, helfen, Transparenz und Verantwortlichkeit aufrechtzuerhalten.
Auf organisatorischer Ebene sind Impact-Reviews, welche die umfassenderen Auswirkungen von KI-Systemen bewerten, entscheidend für den langfristigen Erfolg und die sichere Anwendung innerhalb der Unternehmensabläufe. Die Bewertung, ob die Anwendung ihre beabsichtigten Ziele erreicht und ungewollte Konsequenzen für Mitarbeitende, Kunden und die weiteren Unternehmensabläufe identifiziert, hilft, die gesamte KI- und Automatisierungsstrategie zu stärken. Dieser Prozess löst auch Anpassungen bzw. Verbesserungen des KI-Systems aus, um sicherzustellen, dass es weiterhin wertschöpfend ist und potenzielle Risiken minimiert.
Adaptive KI – so lernt KI im Laufe der Zeit
Die Erweiterung und Automatisierung komplexer sowie kreativer Arbeiten hängt von der Fähigkeit der KI-Systeme ab, sich im Laufe der Zeit anzupassen und sich durch kontinuierliche Lernprozesse auf eigene Faust zu verbessern.
Das Herzstück der adaptiven KI sind raffinierte Lernmechanismen wie maschinelles Lernen und Reinforcement Learning, die es KI-Systemen ermöglichen, ihre Leistung und Entscheidungsfähigkeit ohne ständige menschliche Eingriffe zu verbessern.
Maschinelles Lernen ermöglicht es der KI, Muster zu identifizieren und Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen, wodurch sie Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten treffen kann. Und während KI-Systeme mehr Daten verarbeiten, lernen sie weiterhin und verbessern ihre Genauigkeit und Effizienz.
Reinforcement Learning ermöglicht es KI-Systemen, aus der Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen. Das heißt, wenn sie Feedback zu ihren Aktionen erhalten, können diese Systeme ihre Strategien anpassen, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Dieser althergebrachte Trial-and-Error-Ansatz ermöglicht es der KI, sich an neue Herausforderungen anzupassen und die Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren, was im Kontext kreativer und komplexer Aufgaben besonders wertvoll ist, bei denen Lösungen nicht gerade auf der Hand liegen.
Beispiele: Unternehmen, die KI und Automatisierung nutzen
Bei den Unternehmen gibt es unzählige überzeugende Beispiele dafür, wie KI und Automatisierung Funktionen transformieren können, indem sie zusammenarbeiten, um Prozesse zu optimieren und komplexe Aufgaben auszuführen. Die kombinierte Kraft von KI und Automatisierung auf neue Unternehmensanwendungsfälle anzuwenden, sorgt nach wie vor für atemberaubende Ergebnisse. Unabhängig von der Branche sehen Unternehmen einen starken positiven Einfluss auf sowohl Effizienz als auch Innovation durch KI und Automatisierung.
Petrobras – ein multinationaler Energieriese aus Brasilien – verfolgte einen umfassenden Ansatz zur Integration von KI und Automatisierung in seine Abläufe. Federführend war dabei der CIO, der die Implementierung fortschrittlicher Automatisierungs-Technologien und Technologien mit Generativer KI vorantrieb. Die Anwendung von KI-gestützter Automatisierung in der Steuerabteilung allein führte in nur drei Wochen zu Einsparungen von 120 Millionen Dollar und einer erheblichen Effizienzsteigerung.
Vale ist ein globaler Marktführer im nachhaltigen Bergbau und hat KI genutzt, um die Process Discovery zu automatisieren. Innerhalb weniger Tage hat die Generative KI fünf hochwirksame Prozesse zur Automatisierung identifiziert und dokumentiert, was sonst mehrere Monate gedauert hätte. Diese schnelle Process Discovery, die 89 % schneller als traditionelle Methoden war, sparte nicht nur 121 000 Stunden ein, sondern führte auch zu jährlichen Einsparungen von 5 Millionen Dollar für das Unternehmen.
Im Gesundheitswesen können KI und Automatisierung die Prozesseffizienz und die betriebliche Genauigkeit optimieren und gleichzeitig die menschlichen Anteile an der Arbeit noch wirksamer machen. Ein tolles Beispiel dafür ist die einzigartige Anwendung von Intelligenter Automatisierung beim NHS Hospital. Das Krankenhaus hat eine neue Art der Automatisierung eingeführt, um den Sauerstoffvorrat rund um die Uhr zu überwachen. Diese Automatisierung hat das Fehlerrisiko erheblich reduziert, die Standards der Patientenversorgung erhöht und die Ressourcenbelastung verringert, wodurch 1500 Stunden für das Krankenhauspersonal dazugewonnen wurden.
Beispiele wie diese zeigen, dass KI und Automatisierung jede Branche förmlich umkrempeln können und dabei nicht nur optimieren und beschleunigen, sondern auch Innovation und betriebliche Transformation fördern. Mit KI und Automatisierung werden Teams künftig Automatisierungen mit natürlicher Sprache erstellen und selbstreparierende Automatisierungen implementieren können, die sich in Echtzeit an Systemänderungen anpassen, Ausfälle reduzieren und Wartung minimieren.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die häufigsten Fallstricke, mit denen Unternehmen zu kämpfen haben, wenn sie KI mit Automatisierung integrieren, und wie können wir sie vermeiden?
Die Integration von KI und Automatisierung bringt erhebliche Vorteile mit sich – umso wichtiger ist es, typische Fallstricke zu kennen und ihnen frühzeitig gegenzusteuern, um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen. Denken Sie daran, dass sich viele typische Herausforderungen bei der Integration von KI und Automatisierung vermeiden lassen – mit einer Plattform für agentenbasierte Prozessautomatisierung.
Häufige Fallstricke und was Sie dagegen tun können:
Mangel an klaren Zielen
Einer der größten Fehler, den Unternehmen machen, ist, keine klaren Ziele für KI- und Automatisierungsinitiativen zu definieren. Ohne konkrete Ziele ist es schwierig, den Erfolg zu messen oder die richtigen Technologien zur Implementierung zu bestimmen.
Das müssen Sie tun: Nehmen Sie sich die Zeit, klar zu definieren, was Sie erreichen möchten – sei es mehr Effizienz, geringere Kosten oder eine bessere Kundenerfahrung. Klare Ziele werden entscheidend für Ihre Strategie sein.
Unzureichende Datenqualität
KI-Systeme sind auf Daten angewiesen, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Wenn die Daten unvollständig, veraltet oder voreingenommen sind, kann das zu schlechten Ergebnissen führen.
Das müssen Sie tun: Investieren Sie in Datenmanagementpraktiken, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten genau und relevant sind. Regelmäßige Überprüfungen der Datenquellen und das Bereinigen von Unstimmigkeiten helfen, eine hohe Datenqualität für das KI-Training und die Aufgabenausführung sicherzustellen.
Change Management ignorieren
Die Implementierung von KI und Automatisierung erfordert häufig Änderungen im Workflow und bei den Aufgaben der Mitarbeitenden. Wer nicht berücksichtigt, wie sich diese Veränderungen auf das Team auswirken, riskiert Widerstand und sinkende Motivation.
Das müssen Sie tun: Beziehen Sie Mitarbeitende frühzeitig in den Prozess ein, bieten Sie Schulungen zu neuen Technologien an und kommunizieren Sie die Vorteile klar und deutlich. Wenn Teams von Anfang an einbezogen werden, fördert das eine Kultur des Ausprobierens und der Zusammenarbeit.
Integration Herausforderungen übersehen
Die Integration von KI in bestehende Automatisierungssysteme kann eine Herausforderung sein. Unternehmen könnten die technischen Schritte, die erforderlich sind, unterschätzen, was zu Verzögerungen und Frustration führt.
Das müssen Sie tun: Bewerten Sie Ihre aktuellen Systeme genau und identifizieren Sie potenzielle Integrationsprobleme im Voraus. Die Einbindung erfahrener Fachleute und Anbieter kann diesen Prozess zusätzlich effizienter und reibungsloser gestalten.
Vernachlässigung der menschlichen Aufsicht
Ja, KI ermöglicht autonome Automatisierung – dennoch ist menschliche Aufsicht unerlässlich, insbesondere in entscheidungsrelevanten Bereichen. Sich ausschließlich auf KI ohne menschliches Zutun zu verlassen, kann zu schwerwiegenden Folgen führen.
Das müssen Sie tun: Implementieren Sie „human-in-the-loop“-Ansätze, bei denen menschliches Urteilsvermögen die KI-Entscheidungen ergänzt. Das gewährleistet Verantwortlichkeit und kann die Gesamteffektivität Ihrer KI-Initiativen deutlich steigern.
Fehler beim Messen und Anpassen
Nach der Implementierung von KI und Automatisierung vernachlässigen es Unternehmen manchmal, die Leistung zu überwachen und Strategien je nach Ergebnis anzupassen.
Das müssen Sie tun: Legen Sie wichtige Leistungsmetriken (Key Performance Indicators = KPIs) fest und überprüfen Sie regelmäßig die Ergebnisse von KI-Initiativen. Nutzen Sie diese Informationen, um notwendige Anpassungen vorzunehmen und KI-gestützte Prozesse kontinuierlich zu verbessern.
Wie können IT- und Technikverantwortliche ihrer Geschäftsleitung einen überzeugenden Business Case für Investitionen in KI und Automatisierung präsentieren?
Die Einbindung der Geschäftsleitung mit einem fundierten, datenbasierten Ansatz erhöht die Chancen erheblich, ihre Unterstützung für KI- und Automatisierungsinitiativen zu gewinnen. Im Folgenden einige effektive Strategien für IT- und Technikverantwortliche, die die Zustimmung der Geschäftsführung für Investitionen in KI und Automatisierung sichern möchten:
An strategische Geschäftsziele anpassen
Beginnen Sie damit, Ihren Vorschlag an die strategischen Ziele des Unternehmens anzupassen. Identifizieren Sie konkrete Ziele, die KI und Automatisierung erreichen können, wie z. B. die Verbesserung der Betriebseffizienz, die Senkung der Kosten, die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Förderung von Innovationen. Eine klare Darstellung, wie diese Technologien zur Vision des Unternehmens passen, wird bei den Führungskräften Anklang finden.
ROI aufzeigen
Nutzen Sie Daten und Kennzahlen, um die potenzielle Rendite (Return on Investment = ROI) aufzuzeigen. Präsentieren Sie Schätzungen zu Kosteneinsparungen, Produktivitätsgewinnen und Umsatzwachstum, die sich aus der Implementierung von KI und Automatisierung ergeben können. Wenn die Automatisierung den Mitarbeitenden beispielsweise mehrere Stunden pro Woche einsparen kann, berechnen Sie die Kosteneinsparungen durch diese reduzierten Arbeitsstunden. Die Einbeziehung konkreter Zahlen macht das Argument für KI und Automatisierung überzeugender.
Erfolge von ähnlichen Unternehmen anzeigen
Betonen Sie Beispiele erfolgreiche KI- und Automatisierungsprojekte aus anderen Unternehmen Ihrer Branche. Fallstudien zeigen, wie vergleichbare Unternehmen von diesen Technologien profitiert haben – und machen Ihre Argumentation dadurch greifbarer und überzeugender.
Risiken und Bedenken ansprechen
Nehmen Sie potenzielle Risiken und Bedenken im Zusammenhang mit KI und Automatisierung ernst, wie z. B. Datensicherheit, Implementierungskosten oder die Umschulung von Mitarbeitenden. Stellen Sie empfohlene Ansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen vor – einschließlich Strategien zur Sicherstellung des Datenschutzes, zur Schulung der Mitarbeitenden und zum effektiven Change Management. Das zeigt, dass Sie die Herausforderungen berücksichtigt haben und bereit sind, sich ihnen zu stellen.
Betonen Sie den Wettbewerbsvorteil
Erklären Sie, warum Investitionen in KI und Automatisierung eine Notwendigkeit sind, um in der heutigen dynamischen Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen, die diese Technologien einsetzen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren, die Kundenzufriedenheit steigern und schneller Innovationen erreichen als ihre Wettbewerber. Die Betonung dieser Vorteile kann Führungskräfte motivieren, die Investition ernsthaft in Betracht zu ziehen.
Skizzieren Sie einen klaren Implementierungsplan
Stellen Sie eine Roadmap bereit, wie KI und Automatisierung implementiert werden, einschließlich wichtiger Meilensteine, Zeitpläne und Ressourcenanforderungen. Ein klarer Plan zeigt, dass Sie den Prozess durchdacht haben und das Projekt effektiv managen können, was das Vertrauen unter den Führungskräften erhöht.
Beteiligen Sie Stakeholder
Indem Sie Input und Unterstützung aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens sammeln, können Sie einen robusteren Business Case erstellen, der eine breite Palette von Perspektiven berücksichtigt. Diese Zusammenarbeit kann auch helfen, eine Gruppe von Befürwortern für die Investition zu bilden.
Welche Branchen haben den größten Erfolg durch KI-Automatisierung erzielt, und was können Sie von ihnen lernen?
KI-gestützte Automatisierung hat branchenübergreifend deutliche Spuren hinterlassen und für beeindruckende Erfolgsgeschichten gesorgt. Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Erfolg mit KI und Automatisierung in verschiedenen Branchen:
- Datengestützte Entscheidungen: In allen Branchen hat die Datenanalyse durch KI die Abläufe verbessert und fundierte Entscheidungen ermöglicht.
- Mehr Effizienz: KI holt noch mehr aus den Vorteilen der Automatisierung heraus – sie steigert die Prozesseffizienz, senkt Kosten und erhöht die Produktivität, sodass Mitarbeitende sich auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können.
- Verbesserte Kundenerfahrung: Viele erfolgreiche Implementierungen von KI mit Automatisierung konzentrieren sich auf die Verbesserung der Kundeninteraktionen.
Auf Branchenebene sind das einige der Bereiche, die besonders herausragende Ergebnisse erzielt haben – und was Sie aus ihren Erfahrungen lernen können:
Fertigung
Die Fertigungsindustrie hat KI-Automatisierung genutzt, um Produktivität und Effizienz zu steigern. Unternehmen setzen KI für Aufgaben wie Montage, Qualitätskontrolle und Bestandsverwaltung ein. Zum Beispiel kann KI Ausfälle von Geräten vorhersagen, bevor sie eintreten, was eine rechtzeitige Wartung ermöglicht und die Ausfallzeiten reduziert.
Wichtigste Erkenntnis: Die Implementierung von prädiktiver Wartung und die Automatisierung repetitiver Aufgaben können zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer erhöhten Betriebseffizienz führen.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen revolutioniert die KI-Automatisierung die Patientenversorgung und administrative Prozesse. KI-Systeme analysieren Patientendaten, um Ärzten bei der Diagnose von Erkrankungen und der Empfehlung von Behandlungsplänen zu helfen. KI-gestützte Automatisierung vereinfacht zudem administrative Aufgaben, wie das Planen von Terminen und die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen.
Wichtigste Erkenntnis: Die Automatisierung mittels KI-gestützter Datenanalyse kann die Entscheidungsfindung und Behandlungsergebnisse im Gesundheitswesen verbessern – und gleichzeitig medizinisches Personal entlasten, sodass mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung bleibt.
Finanzdienstleistungen
Die Finanzbranche hat KI-Automatisierung für Aufgaben wie Betrugserkennung, Risikobewertung und Kundenservice erfolgreich integriert. KI-Algorithmen analysieren Transaktionsmuster, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Agentenbasierte Workflows bearbeiten routinemäßige Kundenanfragen. Das verbessert nicht nur die Sicherheit, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit.
Wichtigste Erkenntnis: KI zur Echtzeitanalyse von Daten kann die operationale Sicherheit und Effizienz verbessern. Agentenbasierte Automatisierung kann Kundenerfahrungen verbessern, indem sie sofortige Unterstützung bietet.
Einzelhandel
Einzelhändler setzen KI-Automatisierung ein, um das Bestandsmanagement zu optimieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und Lieferketten zu verbessern. Agentenbasierte KI-Automatisierung analysiert Kundendaten, um Kauftrends vorherzusagen und Lagerbestände autonom zu verwalten. Ebenso sorgt agentenbasierte Automatisierung in der Logistik für pünktliche Lieferungen und eine effiziente Auftragsabwicklung.
Wichtigste Erkenntnis: Agentenbasierte Automatisierung kann auf KI-gestützte Insights reagieren – etwa auf das Verständnis des Kundenverhaltens durch Datenanalyse – um den Umsatz zu steigern, die Lagerhaltung zu optimieren und das gesamte Einkaufserlebnis zu verbessern.
Transport und Logistik
Die Transportbranche hat durch KI-Automatisierung erhebliche Fortschritte bei der Routenoptimierung, dem Flottenmanagement und der vorausschauenden Wartung erzielt. KI-Algorithmen helfen Unternehmen, die effizientesten Lieferwege zu finden, wodurch sie Zeit und Kraftstoffkosten sparen.
Wichtigste Erkenntnis: Die Implementierung von KI-Automatisierung zur Routenoptimierung kann zu reduzierten Betriebskosten und schnelleren Lieferzeiten führen.
Kundendienst
Viele Unternehmen haben KI-Agenten implementiert, um Kundenanfragen und Support zu bewältigen. Mit dieser KI-Automatisierung können Unternehmen rund um die Uhr Service anbieten und schnell auf Kundenbedürfnisse reagieren.
Wichtigste Erkenntnis: Agentenbasierte KI-Automatisierung im Kundenservice kann die Reaktionsfähigkeit und Zufriedenheit verbessern.
Wie schneiden KI-gestützte Automatisierungsinitiativen im Vergleich zu traditioneller Automatisierung wie RPA oder BPM beim ROI ab?
Beim Vergleich des Return on Investment (ROI) von KI-gestützten Automatisierungsinitiativen mit traditionellen Methoden wie der Robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA) oder dem Business Process Management (BPM) liegen die Hauptunterschiede im Umfang der automatisierbaren Aufgaben und den erzielten Effizienzgewinnen.
Umfang der Automatisierung: Traditionelle Automatisierungsmethoden wie RPA und BPM konzentrieren sich auf die Automatisierung regelbasierter, repetitiver sich wiederholender Aufgaben. Diese Ansätze sind effektiv, können jedoch im Allgemeinen nur etwa 30 % der Aufgaben eines bestimmten Prozesses automatisieren. Das liegt daran, dass traditionelle Ansätze auf vordefinierten Regeln und Workflows basieren – was sie weniger anpassungsfähig gegenüber Veränderungen oder komplexen Szenarien macht.
Im Gegensatz dazu erweitert KI-gestützte Automatisierung – insbesondere agentenbasierte Prozessautomatisierung – den Automatisierungsumfang erheblich. Sie kann bis zu 80 % der Aufgaben automatisieren, da sie KI-Funktionen integriert, mit denen Systemen lernen, sich anzupassen und Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen. Dieser höhere Grad an Automatisierung ermöglicht es KI-gestützten Initiativen, auch komplexe Prozesse und dynamische Workflows zu bewältigen – was zu deutlich mehr Effizienz führt.
Effizienzgewinne und ROI: Der deutlich höhere Grad an Automatisierung mit KI führt zu erheblichen Effizienzgewinnen. Durch die Automatisierung von mehr Aufgaben können Unternehmen manuelle Arbeit reduzieren, Fehler minimieren und Abläufe beschleunigen. Dieser Produktivitätsgewinn führt zu einem höheren ROI, da Unternehmen mit weniger Ressourcen mehr erreichen können.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen setzt traditionelle RPA ein, um einfache Dateneingaben zu automatisieren. Während dies Zeit sparen und Fehler reduzieren kann, ist die Gesamtwirkung möglicherweise gering. Im Gegensatz dazu kann dasselbe Unternehmen mit KI-gestützter Automatisierung nicht nur die Dateneingabe, sondern auch die Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Kundeninteraktionen effizienter machen. Diese breitere Wirkung kann zu einer deutlich stärkeren Senkung der Betriebskosten und einer Umsatzsteigerung durch verbesserte Servicequalität führen.
Langfristige Vorteile: KI-gestützte Automatisierung bietet zudem langfristige Vorteile, die den ROI nachhaltig steigern. Da KI-Systeme mit der Zeit dazulernen und sich weiterentwickeln, können sie sich an veränderte Geschäftsbedingungen anpassen und Prozesse kontinuierlich optimieren. Diese Anpassungsfähigkeit bedeutet, dass KI-gestützte Automatisierung im Laufe der Zeit nützlicher wird – und somit kontinuierliche Rendite auf die Anfangsinvestition bietet.
Wie sollten wir Automatisierungsfehler oder KI-Fehler in missionskritischen Prozessen angehen?
Wie Sie Automatisierungsfehler oder KI-Pannen in geschäftskritischen Workflows angehen, kann nicht nur den Erfolg der Prozesse selbst, sondern auch das Vertrauen in Ihre Systeme entscheidend beeinflussen. Die Vorbereitung auf mögliche Ausfälle ist ein zentraler Bestandteil robuster Workflows und stellt sicher, dass Ihre KI-Automatisierungsinitiativen auch wirklich Ergebnisse liefern. Hier sind einige effektive Strategien, um mit diesen Situationen umzugehen:
Robuste Überwachungssysteme implementieren: Richten Sie Echtzeitüberwachung für Ihre Automatisierungs- und KI-Systeme ein. So können Sie Probleme erkennen, sobald sie auftreten, anstatt darauf zu warten, dass Benutzer sie melden. Monitoring-Tools können Leistungsmetriken im Blick behalten, Anomalien kennzeichnen und Ihr Team auf potenzielle Ausfälle aufmerksam machen, was schnelle Reaktionen ermöglicht.
Einen Reaktionsplan entwickeln: Erstellen Sie einen klaren Vorfallreaktionsplan, der die erforderlichen Schritte umreißt, wenn ein Automatisierungsfehler oder ein KI-Fehler auftritt. Dieser Plan sollte Rollen und Verantwortlichkeiten, Kommunikationswege sowie Verfahren zur Diagnose und Behebung von Problemen umfassen. Ein strukturierter Ansatz hilft sicherzustellen, dass Teams schnell und effektiv handeln können.
Ursachenanalyse durchführen: Führen Sie nach einem Fehler eine Ursachenanalyse durch, um festzustellen, was schiefgelaufen ist. Dazu gehört die Untersuchung des Kontexts des Fehlers, einschließlich der Dateninputs, der verwendeten Algorithmen und der Systeminteraktionen. Die zugrunde liegenden Ursache zu verstehen, kann helfen, ähnliche Probleme in der Zukunft zu verhindern.
„Human-in-the-loop“-Systeme integrieren: Bei geschäftskritischen Prozessen ermöglicht menschliche Aufsicht an entscheidenden Punkten ein Eingreifen, falls das KI-System unerwartete Ergebnisse liefert. Das kann helfen, die Kontrolle zu behalten und sicherzustellen, dass wichtige Entscheidungen von einer menschlichen Fachkraft überprüft werden.
Ausfallsichere Mechanismen verwenden: Dazu können Back-up-Systeme, automatische Rücksetzungen auf stabile vorherige Systemzustände oder alternative Workflows gehören, die aktiviert werden können, wenn die primäre Automatisierung ausfällt. Diese Maßnahmen helfen, Störungen zu minimieren und die Kontinuität der Abläufe zu wahren.
Regelmäßig KI-Modelle aktualisieren und trainieren: KI-Systeme können im Laufe der Zeit weniger effektiv werden, da sich Daten und Bedingungen ändern. Das Aktualisieren und Nachtrainieren Ihrer KI-Modelle mit aktuellen Daten kann die Genauigkeit verbessern und die Fehleranfälligkeit verringern.
Transparente Kommunikation: Wenn ein Automatisierungsfehler oder eine KI-Panne Nutzer oder Stakeholder betrifft, sollten Sie offen und transparent über das Problem kommunizieren. Erklären Sie, was passiert ist, welche Schritte unternommen werden, um das Problem zu lösen, und welche potenziellen Auswirkungen das auf den Betrieb hat. Transparenz hilft, Vertrauen aufzubauen und versichert die Stakeholder, dass Sie die Situation aktiv managen.
Lernen und verbessern: Nehmen Sie sich nach der Behebung eines Problems die Zeit, den Vorfall zu analysieren und daraus gewonnene Erkenntnisse festzuhalten. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Prozesse zu optimieren, Überwachungssysteme zu verbessern und Schulungen für Ihr Team gezielt anzupassen. Dank der stetigen Verbesserung werden Automatisierungs- und KI-Systeme im Laufe der Zeit immer effektiver.
Was ist der beste Weg, unser Team darauf vorzubereiten, effektiv mit KI-gestützter Automatisierung zusammenzuarbeiten?
Die Schulung Ihres Teams für die effektive Zusammenarbeit mit KI-gestützter Automatisierung ist ein entscheidender Schritt, um deren Vorteile voll auszuschöpfen. Top-Trainingsstrategien, die Sie in Betracht ziehen sollten:
Eine solide Grundlage schaffen: Beginnen Sie mit Schulungen, die erklären, was KI ist, wie sie funktioniert und welche konkreten Automatisierungstools Ihr Team nutzen wird. Dieses grundlegende Wissen hilft allen Beteiligten, die Technologie zu verstehen und mit dem gleichen Wissensstand zu beginnen.
Praktische Erfahrung: Integrieren Sie praktisches Training, mit dem Teammitglieder mit KI-Tools interagieren können. Nutzen Sie reale Szenarien, um zu demonstrieren, wie Automatisierung funktioniert, um ihre Produktivität zu steigern.
Die Wachstumsmentalität im Team fördern: Helfen Sie Ihrem Team, KI als nützliches Hilfsmittel und nicht als Ersatz für sie zu betrachten. Mit einer Wachstumsmentalität fühlen sich Mitarbeitende mit Technologie wohler und sind offen für Veränderungen. Zeigen Sie Ihrem Team, wie man mit KI-Systemen zusammenarbeitet. Betonen Sie die Bedeutung menschlichen Urteilsvermögens und Kreativität in Bereichen, in denen KI möglicherweise versagt.
Kritisches Denken fördern: Bringen Sie Ihrem Team bei, KI-Ausgaben kritisch zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Schulung sollte Übungen beinhalten, bei denen das Team lernt, KI-generierte Insights zu bewerten.
Fortlaufende Unterstützung bieten und Feedback sammeln: Stellen Sie stetig Ressourcen bereit, z. B. Online-Kurse oder Workshops, und pflegen Sie eine offene Kommunikationskultur für Fragen und Feedback. Bieten Sie Kanäle an, über die Teammitglieder ihre Erfahrungen und Verbesserungsvorschläge teilen können. Dieses Feedback hilft, sowohl die Schulungs- als auch die Automatisierungsprozesse zu optimieren.
Erfolge feiern: Erkennen Sie Erfolge bei der Zusammenarbeit mit KI-Automatisierung an. Zeigen Sie konkrete Beispiele auf, in denen Automatisierung die Effizienz oder Entscheidungsfindung verbessert hat – das motiviert Ihr Team und der Nutzen wird direkt konkreter.
Wie skalierbar ist KI-gestützte Automatisierung beim Umgang mit großen und sich ständig verändernden Datensätzen?
KI-gestützte Automatisierung ist hoch skalierbar und besonders geeignet für die Verwaltung großer und sich ständig ändernder Datensätze.
Insbesondere agentenbasierte Prozessautomatisierung ist für schnelllebige Umgebungen mit großen Mengen an Echtzeitdaten gut geeignet. Die Fähigkeit, dynamisch zu lernen, sich in Echtzeit anzupassen und autonome Entscheidungen zu treffen, macht sie zur idealen Lösung für Unternehmen, die in schnelllebigen und komplexen Umgebungen erfolgreich sein wollen. Die hohe Skalierbarkeit und Flexibilität bedeuten, dass Unternehmen ihre Daten maximal ausnutzen können, was zu besseren Entscheidungen und betrieblicher Effizienz führt.
Hier sind einige Hauptgründe, warum agentenbasierte KI-gestützte Automatisierung in dynamischen Umgebungen und mit dynamischen Daten die optimale Lösung ist:
- Dynamisches Lernen: Agentenbasierte KI-Systeme lernen stetig aus neuen Daten und Erfahrungen. Das bedeutet, dass sie sich an Änderungen in Datensätzen anpassen können, ohne dass es dazu umfangreiche Neuprogrammierungen braucht. Wenn neue Informationen dazukommen, passt die agentenbasierte KI ihre Algorithmen an, um die Genauigkeit zu verbessern und die Leistung aufrechtzuerhalten.
- Anpassungsfähigkeit in Echtzeit: Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungsmethoden kann agentenbasierte KI-Automatisierung Daten in Echtzeit verarbeiten und auf Änderungen reagieren, sobald sie auftreten. Diese Fähigkeit ist ein echter Game-Changer in Umgebungen, in denen sich Informationen ständig verändern – sie ermöglicht schnelle und fundierte Entscheidungen.
- Verarbeitung großer Volumen: Agentenbasierte KI-gestützte Automatisierung kann effizient große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen. Ihre Fähigkeit, Millionen von Datenpunkten schnell zu verarbeiten, ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu skalieren – ohne Abstreiche bei Geschwindigkeit oder Genauigkeit, selbst bei wachsendem Datenvolumen.
- Autonome Entscheidungsfindung: Da agentenbasierte Prozessautomatisierung Entscheidungen eigenständig auf Basis von Echtzeitanalysen treffen kann, kann sie komplexe Workflows steuern und sich an neue Gegebenheiten anpassen – ganz ohne ständiges menschliches Zutun. So ermöglicht sie eine höhere Skalierbarkeit – selbst in dynamischen Szenarien.
- Verteilte Architektur: Viele KI-gestützte Automatisierungslösungen nutzen verteilte Architekturen, die den Betrieb über mehrere Server oder Cloud-Plattformen hinweg ermöglichen. Dieses Setup erleichtert das Hoch- oder Herunterskalieren von Ressourcen basierend auf der Nachfrage und berücksichtigt Änderungen im Datenvolumen und in der Komplexität.
- Modulares Design: KI-Automatisierungssysteme verfügen oft über ein modulares Design, was bedeutet, dass Unternehmen Komponenten nach Bedarf hinzufügen oder anpassen können. Diese Flexibilität fördert Innovationen und Unternehmen können sich an neue Technologien oder Prozesse anpassen, ohne gesamte Systeme umgestalten zu müssen.
- Ressourcenoptimierung: Ein großer Vorteil der agentenbasierten, KI-gestützten Automatisierung ist, dass sie Ressourcen intelligent basierend auf den aktuellen Bedürfnissen zuweisen kann. Wenn beispielsweise die Datenmenge plötzlich ansteigt, kann die Lösung die Rechenleistung optimieren, um die erhöhte Last zu bewältigen und eine konsistente Performance sicherzustellen.
- Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung der Datenverarbeitung und -analyse reduziert die agentenbasierte KI-Automatisierung die Notwendigkeit großer manueller Eingriffe. Das spart nicht nur Zeit, sondern senkt auch die Kosten, was es zu einer attraktiven Option für Unternehmen macht, die ihre Abläufe skalieren möchten.
