Kommentar von Gregor Greinke, GBTEC Software AG Prozessmanagement – so verbessert KI die Effizienz und Qualität von Prozessen

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Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren eine rasante Entwicklung erfahren und Einzug in viele Bereiche unseres Lebens gefunden: Von Navigationssystemen, über Smart Home, bis hin zu Sprachassistenten sind viele dieser Technologien aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Doch auch andere Bereiche wie die Prozessautomation, Prozessgestaltung oder Prozessoptimierung werden in Kürze stark von dieser Technologie profitieren.

Laut einer Studie von McKinsey & Company setzen mittlerweile 56 Prozent der Unternehmen KI ein – Tendenz steigend. Keine große Überraschung, wenn man den Effekt von Künstlicher Intelligenz auf das wirtschaftliche Wachstum betrachtet: So soll der Einsatz von KI das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) bis 2030 zusätzlich um durchschnittlich 1,2 Prozentpunkte pro Jahr steigern. Damit würde Künstliche Intelligenz den Wachstumseffekt vorhergehender Innovationen wie die Dampfmaschine (0,3 Prozentpunkte), Industrieroboter (0,4 Prozentpunkte) und die Verbreitung der Informations- und Kommunikationstechnologie (0,6 Prozentpunkte) haushoch übertreffen.

Auch im Bereich des Prozessmanagements mutiert KI derzeit zum Superstar und eröffnet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, um ihre Geschäftsprozesse noch effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten. Insbesondere im Umfeld von Process Mining, also der datenbasierten Prozessanalyse, kennt man den Einsatz von KI bereits.

KI wappnet das Prozessmanagement für die Herausforderungen der digitalen Zukunft

Unter Prozessmanagement (engl. Business Process Management, kurz: BPM) versteht man die Koordination von Geschäftsprozessen, um die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu steigern. Die Aufgaben des Prozessmanagements umfassen dabei die Analyse und Verbesserung von Prozessen, die Implementierung neuer Prozesse und die Überwachung der Leistung von Prozessen. Prozessmanagement ist heute ein kritischer Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe und Branche. Angesichts der beispiellosen Datenmenge im Zeitalter der digitalen Transformation, stehen Unternehmen dabei vor einer Reihe von Herausforderungen:

• Datenkomplexität: Die zu analysierenden Prozessdaten steigen nicht nur in ihrer Quantität, sondern auch in ihrer Komplexität, was die Analyse und Interpretation für Unternehmen zu einer echten Herausforderung macht.

• Systemintegration: Viele Unternehmen verwenden verschiedene Systeme und Anwendungen, die nicht integriert sind, wodurch Datensilos entstehen, die die Prozessoptimierung erschweren.

• Mangelnde Flexibilität: Unternehmen müssen flexibel agieren können, um in einem unvorhersehbaren Geschäftsumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Viele klassische Prozessabläufe sind allerdings starr und lassen sich nur schwer an neue Anforderungen anpassen.

Das (klassische) Prozessmanagement, wie es heute noch viele Unternehmen praktizieren, greift in Anbetracht der neuen Marktgegebenheiten oft nicht weit genug. Die Masse an Daten, die es zu verarbeiten gilt, und die Geschwindigkeit von Veränderungen am Markt, auf die Unternehmen reagieren müssen, hat schon viele Firmen eingeholt. Um mit der steigenden Komplexität und Schnelllebigkeit des Marktes Schritt zu halten, ist das Zusammenspiel von menschlicher und Künstlicher Intelligenz in Zukunft existenziell wichtig. Im Business Process Management können die disruptiven Möglichkeiten einer KI entlang aller Stufen der Prozesstransformation zum Tragen kommen und damit die Art und Weise, wie Unternehmen Ihre Prozesse gestalten, grundlegend revolutionieren.

1. Prozessoptimierung – das Maximum aus Geschäftsprozessen herausholen

Bevor Unternehmensprozesse überhaupt optimiert werden können, müssen diese ordnungsgemäß dokumentiert werden. Falls das noch nicht geschehen oder die Prozessdokumentation noch einmal überarbeitet werden soll, müssen Prozessmanager dank KI nicht mehr bei null anfangen. Sie können bereits im Vorfeld Vorschläge zu typischen Prozessabläufen und Risiken erhalten und so den mühsamen Aufbau oder die Vervollständigung der eigenen Prozesslandschaft und des Risikoportfolios beschleunigen.

Im Anschluss untersucht die KI sämtliche Prozessabläufe nach Engpässen und Fehlerquellen. Auf Basis dieser Analysen können dann Maßnahmen ergriffen werden, um die Prozesse an den richtigen Stellen auszubessern. Das beinhaltet beispielsweise die automatische Anpassung von Prozessschritten oder die Neuplanung von Ressourcen. Das rechtzeitige Erkennen dieser Anomalien reduziert somit das Risiko von Ausfällen und Ausfallzeiten und verbessert die Gesamteffizienz der Prozesse. Gleichzeitig können ineffiziente Prozessschritte identifiziert und Kosteneinsparpotenziale aufgedeckt werden.

2. Prozessautomatisierung – mehr Automatisierung für mehr Effizienz

KI-basierte Prozessautomatisierung ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern. Besteht ein Prozess aus einfachen, regelbasierten und sich permanent wiederholenden Arbeitsschritten, spricht das klar für eine Automatisierung. Dazu schlüpfen Software-Roboter in die Rolle von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, indem sie ihre Tätigkeiten nachahmen und regelbasierte Routinevorgänge vornehmen: Sie füllen Formulare aus, verschieben Dateien oder extrahieren Daten aus unstrukturierten Datenquellen wie Dokumenten und können so ganze Geschäftsprozesse vollständig automatisieren.

In der Praxis handelt es sich oftmals um Urlaubsanträge, Rechnungseingänge und Freigabeworkflows. Durch KI und Machine Learning können Prozessmuster gescannt und Potenziale zur Prozessautomation erkannt und umgesetzt werden. Das Ergebnis: höhere Produktivität, schnellere Durchlaufzeiten und eine zufriedene Belegschaft, die sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren kann.

3. Predictive Analytics – mehr als ein Blick in die Glaskugel

Ein weiteres Anwendungsfeld der KI umfasst Prozess- und Risikovorhersagen. Hierzu werden historische Daten über den Prozessverlauf und -ergebnisse gesammelt und analysiert, um gleichförmige Muster zu erkennen. Diese Informationen werden anschließend genutzt, um Vorhersagen darüber zu treffen, wie der Prozess in Zukunft ablaufen wird. Dadurch können Unternehmen beispielsweise frühzeitig Engpässe erkennen und gegensteuern, um Verzögerungen im Prozessablauf zu vermeiden. Zudem ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Veränderungen im Markt und in der Nachfrage zu reagieren und ihre Prozesse entsprechend anzupassen.

Typische Beispiele kennt man aus den Bereichen Banking und Supply Chain. So nutzen Finanzdienstleister beispielsweise Künstliche Intelligenz, um Kreditrisiken vorherzusagen und Betrug aufzudecken. Dazu werden Anomalien aufgespürt, um betrügerische Aktivitäten und verdächtige Zahlungen zu verhindern. Auch im Supply Chain Management werden riesige Datensätze aus diversen Quellen genutzt, um genaue Angebots- und Nachfrageprognosen zu erstellen, Preisstrategien festzulegen, optimale Lagerbestände zu ermitteln sowie die Logistik und die Liefertreue zu verbessern.

4. Entscheidungsunterstützung – echte Fakten statt Bauchgefühl

Durch die zuvor genannten Möglichkeiten – Identifizierung von Prozessverbesserungen, Automation von Prozessschritten sowie die Vorhersage von Prozessergebnissen – kann eine KI die Entscheidungsfindung im Prozessmanagement maßgeblich unterstützen. Anhand der Analyse von historischen und Echtzeitdaten können KI-Systeme Trends und Muster erkennen und Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen abgeben. Dadurch sind sie in der Lage, präzise Vorhersagen darüber zu treffen, welche Prozessschritte den bestmöglichen Outcome herbeiführen und welche Ressourcen dafür benötigt werden. Es ist sogar möglich Prozessentscheidungen mithilfe einer KI zu automatisieren, ohne dass eine menschliche Intervention erforderlich ist. Die Folge: Weniger Fehler und eine schnellere Entscheidungsfindung. Wobei eins klar sein sollte: Ohne gute Daten, keine guten Entscheidungen. Nicht saubere oder nicht ausreichende Daten können zu ungenauen Ergebnissen führen.

Künstliche Intelligenz und BPM – das zukünftige Dreamteam

Zweifellos wird das Aufkommen von Künstlicher Intelligenz die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen ihr Prozessmanagement betreiben. Ein KI-basiertes Prozessmanagement ermöglicht es ihnen, die Effizienz und Rentabilität von Prozessen zu steigern und ein völlig neues Level an Optimierung und Automatisierung zu erzielen. Ein Blick in Richtung Zukunft lässt bereits heute vermuten, dass die stetige Weiterentwicklung von Künstlichen Intelligenzen zu weiteren Einsatzmöglichkeiten und Potentialen im BPM-Umfeld führen wird. KI-Technologien werden immer leistungsfähiger und daher in der Lage sein, zukünftig noch komplexere Aufgaben zu übernehmen.

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