Künstliche Intelligenz
im Prozessmanagement

Beispielsweise kann künstliche Intelligenz die Prozesssimulation unterstützen, indem diese historische Prozessdaten analysiert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning können KI-Algorithmen Muster und Abhängigkeiten erkennen, die in den Prozessdaten enthalten sind, und diese in ein Simulationsmodell integrieren. Innerhalb dieses Simulationsmodells können dann verschiedene Szenarien und Prozessvarianten simuliert und getestet werden. Dadurch können Unternehmen KPIs wie Prozesskosten und Durchlaufzeiten sowie Bottlenecks kalkulieren und Auswirkungen von Prozessänderungen im Vorfeld abschätzen. Damit sehen sie auf einen Blick, wie lange die einzelnen Prozessschritte dauern, wo es im Prozess zu Verzögerungen kommt, wie oft ein Prozessschritt ausgeführt wird und was die einzelnen Schritte sowie der gesamte Prozess kostet. Durch Variation der Parameter können eine Vielzahl an Use Cases abgebildet werden, um ein optimales Setup zu entwickeln - ohne dabei echte Ressourcen einzusetzen. Dank KI können insbesondere komplexe Zusammenhänge und Interaktionen zwischen verschiedenen Prozessvariablen modelliert werden und so zu einem besseren Verständnis beitragen. Insgesamt können Unternehmen dadurch ihre Prozesse besser verstehen, Risiken und Chancen identifizieren und fundierte Entscheidungen treffen.

Auch in Hinblick auf Process Mining kann künstliche Intelligenz die Analyse, Visualisierung und Verbesserung von Geschäftsprozessen unterstützen. Ein mögliches Einsatzfeld umfasst beispielsweise die automatisierte Prozesserkennung: Hierbei kann die KI dazu beitragen, Prozesse automatisch zu identifizieren und zu modellieren, indem Daten aus einer Vielzahl an Quellsystemen (z.B. CRM- oder ERP-Systemen) analysiert werden. Anhand von sogenannten Logdaten oder Ereignisprotokollen dieser Daten kann die KI Muster und Zusammenhänge erkennen, um den Prozessfluss zu visualisieren und die einzelnen Schritte zu identifizieren.
Auf Basis dieser Daten kann die KI zudem Abweichungen von den definierten Prozessen erkennen, indem ungewöhnliche Aktivitäten, Verzögerungen oder Fehler aufgedeckt werden. Dies ermöglicht Unternehmen, potenzielle Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu beheben. Neben diesen Prozessabweichungen kann die KI auch Schwachstellen, Redundanzen und Engpässe in den Geschäftsprozessen entdecken und Vorschläge zur Prozessoptimierung geben.
Der große Vorteil an KI-gestütztem Process Mining ist, dass die Prozesse nicht nur nach Prozessende analysiert, sondern bereits im Vorfeld - in Echtzeit - überwacht werden können. Mithilfe dieser Echtzeit-Überwachung können Unternehmen aktuelle Informationen über den Prozessstatus erhalten und bei Bedarf sofort eingreifen, um frühzeitig Probleme zu lösen oder Chancen zu nutzen.

Auch im Bereich der Prozessautomatisierung spielt das Thema künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Sogenannte Software-Bots lassen sich so programmieren, dass sie manuelle, repetitive und regelbasierte Arbeitsabläufe anhand einer festgelegten Abfolge automatisch abarbeiten. Die digitalen Roboter übernehmen dabei selbstständig Aufgaben, die sonst ein Mitarbeiter erledigt – und tragen somit dazu bei, die einzelnen Prozesse deutlich schneller, kostengünstiger und weniger fehleranfällig zu gestalten. Gleichzeitig ermöglicht es den Mitarbeitern sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren und menschliche Ressourcen effektiver einzusetzen.
Urlaubsantrag einreichen, Rechnungseingang bearbeiten, Mitarbeiter-Onboarding vorbereiten, Bestellanfragen überprüfen – all diese Workflows lassen sich damit automatisieren. Durch immer neue Fortschritte und Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens lassen sich aber nicht nur einfache, eindimensionale Prozesse, sondern auch komplexe End-to-End Prozesse mit mehreren Beteiligten, involvierten Abteilungen und diversen Systemen automatisieren, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten.

Nur wenige Mitarbeiter sind mit der Art und Weise zufrieden, wie in ihrem Unternehmen Entscheidungen getroffen werden. Denn große Entscheidungen sind oft zeitaufwendig und mit vielen Stakeholdern verbunden. KI kann komplexe Entscheidungsprozesse unterstützen, indem sie umfangreiche Informationen bereitstellt, alternative Szenarien simuliert oder optimale Entscheidungen vorschlägt. Dazu verarbeitet sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen und extrahiert alle notwendigen Informationen, um Muster zu erkennen, die für die Entscheidungsfindung relevant sind. Dies ermöglicht den Entscheidungsträgern, besser informierte Entscheidungen zu treffen und potenzielle Risiken oder Auswirkungen zu berücksichtigen. Es ist sogar möglich Prozessentscheidungen mithilfe einer KI zu automatisieren, ohne dass weitere menschliche Interventionen erforderlich sind. Basierend auf den vordefinierten Regeln, Mustern oder Algorithmen kann die KI eigenständig Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen. Die Folge: Weniger Fehler und eine schnellere Entscheidungsfindung.

Ein weiteres Anwendungsfeld der KI umfasst Prozess- und Risikovorhersagen. Hierzu werden historische Daten über den Prozessverlauf und -ergebnisse gesammelt und analysiert, um Muster und Trends 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. Insgesamt ermöglicht die KI damit eine proaktive und vorausschauende Vorgehensweise. Typische Beispiele umfassen:

• Aufdeckung von Kreditrisiken und betrügerischen Tätigkeiten im Finanz- und Versicherungsbereich.
• Ermittlung von Preisstrategien, voraussichtlichen Absatzmengen und optimalen Lagerbeständen im Supply Chain Management.
• Vorhersage, wann Maschinen gewartet oder ausgetauscht werden müssen.
• Analysen zur Identifikation potenzieller Bewerber, zur Verringerung der Mitarbeiterfluktuation und zur Steigerung des Mitarbeiterengagements.
• Erkennung von unzufriedenen Kunden, um frühzeitig geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten.