Künstliche Intelligenz KI-gestützte Automatisierung von Geschäftsprozessen

Nutzen Sie die KI zur Unterstützung von kritischen Prozessen und der Entscheidungsfindung.

50%

der Unternehmen werden bis 2025 KI orchestrieren.

2028

werden 50 % der Organisationen zeitaufwendige Bottom-up-Prognosemodelle durch KI ersetzt haben.

70%

der Unternehmen werden bis 2025 über KI-Architekturen für ihre Prozesse verfügen.

Was ist KI-gestützte Automatisierung? Was ist intelligente Automatisierung?

KI-gestützte Automatisierung bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei Automatisierungsaufgaben und -prozessen. KI-Aufgaben müssen als Bestandteile Ihrer Geschäftsprozesse koordiniert und getestet werden – genau wie alle anderen ausführbaren Dienstleistungen oder menschlichen Aufgaben. Mit KI zur Aufgabenautomatisierung können Unternehmen ihr Fachpersonal für Aufgaben mit einem stärkeren strategischen, spezialisierten oder kreativen Schwerpunkt einsetzen und so Innovation und Wettbewerbsvorteile in dieser sich rasch entwickelnden digitalen Landschaft vorantreiben.

Intelligente Automatisierung (IA) bezeichnet den Einsatz von Prozessautomatisierungstechnologien, z. B. KI und maschinelles Lernen (ML) in Verbindung mit Business Process Management (BPM – Verwalten von Geschäftsprozessen), um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu straffen und zu standardisieren.

Daher ist KI-gestützte Automatisierung in intelligente Automatisierung eingebettet. KI kann in vielen Bereichen die Automatisierung sowohl für Business-Teams als auch für IT-Teams erheblich erleichtern und damit letztendlich die übergreifenden Automatisierungsziele des Unternehmens unterstützen.

Die Vorteile von KI in der Automatisierung

Für Unternehmen, die KI-gestützte Aufgaben erfolgreich eingeführt haben, kann sich eine breite Palette an Vorteilen ergeben. Hier einige der wichtigsten Beispiele:

Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil

KI-gestützte Entscheidungen und KI-generierte Erkenntnisse können das Kundenerlebnis verbessern und dadurch Kosten reduzieren, den Marktanteil vergrössern und die Marktstellung und Wettbewerbsfähigkeit verbessern.

Neue Geschäftsmodelle

Nutzen Sie das transformative Potenzial von KI, um innovative Ansätze zu sondieren, neue Einnahmequellen zu erschliessen und schnell auf sich wandelnde Marktanforderungen zu reagieren.

Gesteigerte Produktivität

Nutzen Sie KI für verbesserte Arbeitsabläufe, um durchgehende Datenverarbeitung zu steigern, die Zuweisung von Ressourcen zu optimieren und Mitarbeitern einen Fokus auf strategische Initiativen zu ermöglichen, was wiederum Effizienz und Erträge steigert.

KI mit Flowable

Wir bei Flowable bieten komplette Flexibilität an, wenn es darum geht, wann und wo Sie KI einsetzen wollen. Obwohl wir die Potenziale von KI in der Automatisierung kennen, so ist uns doch bewusst, dass diese nicht für alle Anwendungsfälle tauglich ist. Die Entscheidung zum Einsatz von KI sollte auf den greifbaren Vorteilen basieren, die diese Technologie Unternehmen entsprechend ihres Reifegrads bieten kann.

Effizienz und Anpassungsfähigkeit durch KI-Orchestrierung steigern

Integrieren Sie KI in End-to-End-Geschäftsprozesse und orchestrieren Sie mehrere Systeme, Menschen und Automatisierungstechnologien. Flowable integriert künstliche Intelligenz nahtlos in die Orchestrierung und ermöglicht dadurch Funktionen wie prädiktive Analytik and Echtzeitunterstützung für Entscheidungen. KI optimiert Aufgabenzuweisung and unterstützt die Sentimentanalysedienste von Drittanbietern, das Verwalten von Anfragen und das Auslösen von Abläufen. Damit wird sichergestellt, dass Prozesse effizient und anpassungsfähig sind.

Entscheidungsfindung durch KI mit menschlicher Unterstützung

In realen Szenarien sind Geschäftsprozesse komplex und dynamisch. Das dynamische Case Management von Flowable ermöglicht Unternehmen die effektive Handhabung von unvorhersehbaren Prozessen, die menschliche Entscheidungen erfordern. Nutzen Sie KI, um die Entscheidungsfindung jederzeit mithilfe von sicher gespeicherten Daten zu unterstützen. Die Integration von KI in menschliche Arbeitsabläufe fördert die Anpassungsfähigkeit und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit sowie nahtlose Zusammenarbeit.

Schnellere Prozessentwicklung mit KI-Unterstützung

Mit einem klaren Verständnis der Stärken und Grenzen der generativen KI bietet Flowable eine Suite aus KI-Funktionen, die sowohl für Entwickler als auch für Business-Teams und deren Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. Modellierer können mit der kontextabhängigen Modellierung von Flowable Modelle schneller und effizienter erstellen. Business-Teams können die KI-gestützte Dokumentzusammenfassung, Übersetzung, Sentimentanalyse und kontextabhängigen Anfragen von Flowable nutzen, um ihre Produktivität und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Vereinte Technologien für optimale Effizienz

Die flexible Architektur von Flowable ermöglicht Unternehmen die nahtlose Integration von vielfältigen Technologien, darunter RPA, KI und Chat-Anwendungen sowie Unternehmenssoftware wie Salesforce oder SAP. Diese Integration strafft die Prozesse und verbessert die Produktivität durch Bereitstellung einer zentralen Datenquelle. Flowable kann über Open API, Odata und eine Reihe von Out-of-the-box-Lösungen mühelos an verschiedene Systeme und Datenquellen angebunden werden und sorgt so für einen einheitlichen, effizienten Arbeitsablauf.

Erkenntnisse durch fortschrittliche Datenaggregation maximieren

Die Prozessautomatisierung von Flowable erzeugt enorme Datenmengen, die effizient aus verschiedenen Systemen zusammengetragen werden. Dieser reichhaltige Datensatz kann für verschiedene Zwecke genutzt werden, z. B. zum Anlernen von ML-Modellen und zur Unterstützung anderer KI-Initiativen. Durch den Einsatz dieser Daten können Firmen Trends vorhersagen, ihre Entscheidungsfindung automatisieren und die Wirtschaftlichkeit erheblich verbessern.

Generative KI, prädiktive KI und adaptive KI

Seit der Einführung 2022 haben sich sowohl die Nützlichkeit als auch die Leistungsfähigkeit von ChatGPT und generativer KI (GenAI) stetig verbessert. Die KI-Landschaft geht aber weit über generative KI hinaus. Wir betrachten drei verschiedene Zweige von KI, die erheblich zu erfolgreicher Automatisierung beitragen können.

Generative KI

Laut Forrester geben 89 % der KI-Entscheidungsträger an, dass ihr Unternehmen den Einsatz von generativer KI erweitert, sondiert oder damit experimentiert.

Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die zum Erstellen von neuem Content bestimmt sind, sei es Text, Bilder, Ton oder sogar komplexe Datenstrukturen. Diese Systeme verwenden sprachbasierte ML-Modelle, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs – generierende gegnerische Netzwerke) und transformerbasierte Modelle wie GPT, um Content zu erstellen, der die menschliche Kreativität und Wahrnehmung nachahmt. Zu den Anwendungen von generativer KI gehören Chatbots für Systeminteraktionen, kontextuelle E-Mail-Generierung, Erzeugen von Kunst, Komponieren von Musik, Programmieren und vieles mehr – leistungsstarke Werkzeuge für Innovation und Automatisierung in verschiedenen kreativen Branchen.

Durch das Lernen von enormen Datenmengen kann KI realistische und originale Ausgaben erzeugen und an die Grenzen dessen gehen, was Maschinen beim Nachahmen von menschlicher Kreativität erreichen können. Generative KI kann die Automatisierung in verschiedenen Branchen erheblich verbessern.

Beispiele für Automatisierung mit generativer KI für Business-Teams:

Kundendienst

Generative KI kann eingesetzt werden, um intelligente Datenzugriff-Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln, die innerhalb bestimmter Grenzen Kundenanfragen abwickeln, Probleme lösen und personalisierte Finanzberatung bieten. Das erleichtert menschlichen Mitarbeitern die Arbeit, sorgt für einen rund um die Uhr verfügbaren Kundendienst und verbessert die Kundenzufriedenheit dank sofortiger Reaktionen.

Kreditabwicklung und Risikoeinschätzung

Automatisierung der Auswertungs- und Bewilligungsvorgänge für Kredite durch Analyse der Finanzinformationen, Bonität und Risikofaktoren der Antragsteller. Das beschleunigt die Kreditbewilligung, verringert Betriebskosten und minimiert menschlichen Irrtum.

Beispiele für Automatisierung mit generativer KI für IT-Teams:

Programmierung und Modellierung

Generative KI kann das Schreiben von Codefragmenten, Skripten oder gar ganzen Modulen unterstützen und so den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen.

Lebenszyklus der Softwareentwicklung

Generative KI kann Testfälle erzeugen und Dokumentation und Programmierschnittstellen für Dienste erstellen.

Prädiktive KI

Durch die Fähigkeit, zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorherzusagen, ist prädiktive KI von Vorteil für Unternehmen, die stark von datengestützter Entscheidungsfindung abhängig sind. Branchen wie Finanzwesen, E-Commerce, Gesundheitswesen und Marketing können prädiktive KI nutzen, um operative Entscheidungen zu optimieren, Trends zu erkennen und akkurate Vorhersagen zu treffen.

Prädiktive KI beinhaltet Algorithmen und Modelle für die Analyse von historischen Daten, um Aussagen über zukünftige Ereignisse und Trends zu machen. Diese Art von KI nutzt Technologien wie ML, statistische Modellierung, prädiktive Analytik und Data-Mining, um Muster und Beziehungen in Datensätzen zu erkennen.

Indem sie Erkenntnisse über mögliche zukünftige Ergebnisse liefert, unterstützt die prädiktive KI Entscheidungsprozesse und ermöglicht es damit Unternehmen, Veränderungen vorauszusehen und Massnahmen strategisch zu planen, um Risiken zu mindern oder Chancen zu nutzen.

Beispiele für prädiktive KI für Business-Teams:

Risiko-Management

Mit prädiktiver KI können Unternehmen Transaktionsmuster und Kundenverhalten analysieren, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und dadurch Betrugsprävention in Echtzeit zu unterstützen und Verluste zu verringern.

Vorhersagen des Customer Lifetime Value

Mit prädiktiver KI können Unternehmen den Customer Lifetime Value besser abschätzen und hochwertige Kunden leichter identifizieren, was persönliche Kundenservicestrategien für bessere Kundenbindung und höhere Rentabilität ermöglicht.

Beispiele für prädiktive KI für IT-Teams:

Incident-Management und Lösungen

Prädiktive Modelle können die Wahrscheinlichkeit von Vorfällen in automatisierten Prozessen aufgrund von historischen Daten vorhersagen, was proaktive Reaktionsstrategien für minimale Störungen und eine gestraffte Problemlösung ermöglicht, sodass die Automatisierung optimiert werden kann.

Analyse des Nutzerverhaltens

Prädiktive KI kann Anomalien in Nutzerinteraktionen mit automatisierten Systemen erkennen und so mögliche Sicherheitslücken oder Missbrauch frühzeitig erkennen. Das stellt die Integrität und Sicherheit von automatisierten Prozessen sicher.

Adaptive KI

Laut Gartner „unterstützen [KI-Systeme] ein Entscheidungsrahmenwerk mit Schwerpunkt auf schnellere Entscheidungen, das aber flexibel genug ist, um auf entstehende Probleme zu reagieren. Diese Systeme sind darauf programmiert, kontinuierlich neue Daten in Echtzeit zu lernen, um sich schneller an Veränderungen in der realen Welt anpassen zu können“.

Adaptive KI konzentriert sich auf das Verbessern von menschlichen Fähigkeiten durch Unterstützung von Entscheidungen oder Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Umstände. Dazu gehören Technologien wie virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme und Plattformen für adaptives Lernen, die Lerninhalte aufgrund der Leistungen der Lernenden personalisieren. Der Zweck der adaptiven KI ist, die Zugänglichkeit, Produktivität und Personalisierung in verschiedenen Bereichen zu verbessern.

Beispiele für adaptive KI für Business-Teams:

Hyperpersonalisierung für ein besseres Kundenerlebnis

Adaptive KI kann durch Nutzung von Echtzeit-Kundendaten hyperpersonalisierte Dienstleistungen wie Content und Produktempfehlungen erstellen.

Kundenservice

Adaptive KI kann Kundenservice-Chatbots verbessern, indem diese aus Interaktionen lernen und dadurch die Genauigkeit und Wirksamkeit ihrer Antworten steigern.

Beispiel für adaptive KI für IT-Teams:

Intelligente Aufgabenautomatisierung und Optimierung von Arbeitsabläufen

Mit der Unterstützung von KI können IT-Teams Routineaufgaben automatisieren und Arbeitsabläufe optimieren. So kann ein KI-gestützter virtueller Assistent Unterstützung bieten für wiederkehrende Verwaltungsaufgaben wie das Einplanen von Wartungsfenstern, das Versenden von Erinnerungen oder das Erzeugen von Statusberichten.

Die grössten KI-Risiken

Obwohl KI viele potenzielle Vorteile bietet, gibt es für Unternehmen auch enorme Risiken im Zusammenhang mit ihrer Einführung. Eine Studie von McKinsey zeigt die wichtigsten Risiken im Zusammenhang mit KI auf, denen Unternehmen die grösste Relevanz beimessen. Dazu gehören:

Datenschutz und Daten

KI-Systeme können erhebliche Datenschutzrisiken darstellen, indem sie enorme Mengen an personenbezogenen Daten ohne ausreichende Schutzmassnahmen oder Nutzereinwilligung sammeln, speichern und analysieren.

Sicherheit und Genauigkeit

Unzureichend geschützte KI-Anlernprozesse können für feindliche Angriffe anfällig sein, was zur Kompromittierung der Modellgenauigkeit und -zuverlässigkeit führt.

Gerechtigkeit

Der Einsatz von KI-Systemen in einer voreingenommenen Infrastruktur kann bestehende Ungleichheiten aufrechterhalten und verschärfen, was zu ungerechten Ergebnissen für Randgruppen führen kann.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit

KI-Systemen fehlt es oft an Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Das macht es Nutzern und Stakeholdern schwer, die Entscheidungsprozesse zu verstehen und zu akzeptieren.

Sicherheit und Leistungsfähigkeit

Die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen sicherzustellen ist ein entscheidender Faktor, da Fehler oder Fehlfunktionen zu erheblichen Schäden und ungewollten Konsequenzen führen können.

Kosten

Entwicklung, Einsatz und Unterhalt von KI-Systemen kann kostspielig sein und dadurch möglicherweise nur für gut finanzierte Unternehmen zugänglich sein, was die digitale Spaltung weiter verschärft.

Die grössten Herausforderungen bei der Einführung von KI

Trotz der fortschrittlichen Fähigkeiten gibt es für KI-Leistungsträger immer noch erhebliche Herausforderungen bei der Wertschöpfung durch KI, was oft mit dem hohen Reifegrad der KI zusammenhängt.

Diese Leistungsträger haben oft mit betrieblichen Problemen wie der Überwachung und dem Neuanlernen von Modellen zu kämpfen, wohingegen andere sich eher mit grundlegenden strategischen Problemen konfrontiert sehen, z. B. dem Festlegen einer klaren KI-Vision im Zusammenhang mit dem Geschäftswert oder dem Beschaffen von angemessenen Ressourcen.

Die Erkenntnisse weisen darauf hin, dass auch die grossen Leistungsträger die Best Practices zur Einführung von KI, z. B. MLOps Entwicklungspraktiken, nicht vollständig umgesetzt haben, wenngleich sie diesem Ziel näher sind als andere.