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Wie Künstliche Intelligenz die Optimierung von Prozessen vereinfacht

Wie Künstliche Intelligenz die Optimierung von Prozessen vereinfacht

 

Der öffentliche Diskurs zu Künstlicher Intelligenz wird nach wie vor kontrovers geführt: Smarte Technologien werden einerseits als Heilsbringer für mehr Wachstum und schlankere Prozesse gefeiert – und andererseits für die Bedrohung von Arbeitsplätzen und Entmündigung der Arbeiter gefürchtet.

Angst ist nie ein guter Berater – daher sollten die Chancen, die Künstliche Intelligenz für unsere Arbeitswelt mitbringt, dediziert betrachtet werden. Neben Einsatzgebieten in der Medienbranche oder Energiewirtschaft, im Büroalltag, Warenversand oder Kundenservice können KI-Technologien auch bei der Optimierung von Unternehmensprozessen eingesetzt werden.

Prozesse sind die Blutbahnen eines jeden Unternehmens

Prozesse beschreiben Abläufe, die direkt oder indirekt zur Wertschöpfung der Organisation beitragen. Ein Prozess soll …

  • einen messbaren Nutzen bringen
  • einen Beitrag zur Erreichung der Unternehmensziele leisten
  • von den Beteiligten nach bestimmten Regeln durchgeführt werden.

Bestehende Prozesse zu monitoren, zu verbessern oder sogar komplett zu überdenken und neu zu implementieren, liegt im ureigenen Interesse einer jeden Organisation. Durch permanente Wachsamkeit und Überprüfung bleibt eine Organisation beweglich und in einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Doch all das verursacht einen enormen Aufwand – sei es für die Mitarbeiter einer Abteilung, interne Fachkräfte oder externe Berater.

Prozessoptimierung – Nicht ohne Blick von außen und technologische Unterstützung

Mit den aktuellen vielfältigen Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Cognitive Services ergeben sich viele Möglichkeiten, bestehende Prozesse zu optimieren.

Bei einer solchen Umgestaltung lohnt es sich i.d.R., einen Blick von außen sowie Technologieexpertise ins Unternehmen zu holen. Ein qualifizierter Berater erhebt also gemeinsam mit den Verantwortlichen im Unternehmen den bestmöglichen Prozess.

Dabei sind seit langem unterstützende IT-Systeme gängig, die sowohl bei der Aufnahme als auch bei der Durchführung der Prozesse unterstützen. So werden z.B. Modellierungswerkzeuge zum Dokumentieren und Lenken der Prozesse verwendet. In der Automatisierung werden Werkzeuge eingesetzt, um die Prozesse softwaregestützt zur Ausführung zu bringen.

Was leisten die üblicherweise eingesetzten Software-Lösungen?

Der Leistungsumfang der üblicherweise eingesetzten Softwarelösungen ähnelt sich:

  • Das System verantwortet den Event-gesteuerten Prozess, weißt Aufgaben regelgesteuert zu und sorgt so für den korrekten Ablauf.
  • Die Software weist dem jeweils zuständige Sachbearbeiter eine Aufgabe zu, welcher er erledigt.
  • Dabei wird er bereits in vielen Fällen durch Formulare unterstützt.
  • Einfache statische Aufgaben können automatisiert durchgeführt werden.
  • Manuell erstellte Skripte erledigen die Abarbeitung genau eines Falls, wenn eine dafür definierte Vorbedingung erfüllt ist.

Der Wunsch nach Automatisierung verändert unsere Sicht auf Prozesse

Doch das genügt im Zeitalter der Digitalisierung nicht mehr. Die Anforderungen an Automatisierung steigen stetig. Der Wunsch ist groß, die Prozesse soweit zu optimieren, dass sie weitestgehend autonom funktionieren.

  • Einfache manuelle Aufgaben sollen durch KI innerhalb der Wertschöpfungskette komplett automatisch ablaufen – und das auch dann, wenn die Vorbedingung nicht immer klar erfüllt sind oder Informationen fehlen.
  • Komplexere Aufgaben sollen maschinell um Informationen angereichert werden, sodass ein Sachbearbeiter diese effizienter als bisher erledigen kann.

Viele Kunden sprechen daher ihre Prozessberater diesbezüglich an, dabei bestehen oft schon konkrete Vorstellungen. Über die Art der Umsetzung herrscht allerdings meist Unsicherheit.

Möglichkeiten in bekannten und unbekannten Kennzahlen erkennen

Viele Prozesse können mit den üblichen Technologien optimal gestaltet werden – also auch ohne den Einsatz Künstlicher Intelligenz.

Nehmen wir zum Beispiel ein Kaufhaus: Es ist nicht notwendig AI-Services oder Machine Learning zu verwenden, um den Bestellprozess für Waren des Kaufhauses zu beschreiben oder zu automatisieren. Aus dem Datenbestand der letzten Jahre kann saisonbedingt mittels einfacher Algorithmen berechnet werden, welche Waren zu welcher Zeit in welcher Menge notwendig sind. Diese Kennzahlen sind bekannt und werden durch die Verkaufsstände in den eigenen Kassensysteme ständig aktuell gehalten.

Doch wie verhält es sich mit unbekannten Kennzahlen?

Wie ist unser Kaufhaus auf einen heißen Sommertag vorbereitet, für den seit Tagen eine Rekordtemperatur von 40 Grad prognostiziert wird? Zudem sorgt eine Umleitung schon seit zwei Wochen dafür, dass jeder, der zum Freibad möchte, genau an unserem Kaufhaus vorbei muss.

Sind in diesem Fall ausreichend Waren vorhanden und wirksam platziert, die es für einen schönen Freibadtag braucht? Die technischen Möglichkeiten für die Beantwortung und Lösung solcher Fragen sind mit KI-Technologien zweifelsohne vorhanden.

Kennzahlen erheben, um Entscheidungen zu verbessern

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Eine mögliche Lösung auf die Frage nach dem richtigen Warenbestand könnte ein eigens für das Kaufhaus entwickelter KI-Services sein. Anhand von Wetterinformationen und Bewegungsdaten sollte dieser die relevanten Kennzahlen identifizieren und eine entsprechende Empfehlung über zu bestellende Waren an den Filialleiter ausgeben.

Welche eindrucksvollen Ergebnisse mit der Analyse von Wetterdaten in der Cloud erreicht werden, zeigt die Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft Munich Re. Durch die jetzt verfügbaren Ressourcen in der Cloud konnten sie Risikobewertung von Naturkatastrophen erheblich verbessern.

Ergänzend dazu kann eine Echtzeit-Trendanalyse der Social-Media-Kanäle dabei unterstützen, spannende, neue Produkte für unser Sortiment zu identifizieren. Der Cloud-Dienst Azure Stream Analytics (mit Azure Machine Learning Studio) kann bspw. Instagram, Twitter & Co. nach aktuell gefragten Produkten scannen – und das standortbasiert.

Die großen Cloudanbieter haben eine Vielzahl solcher leicht integrierbaren Lösungen im Repertoire.  Unser Kaufhaus könnte bspw. diese Azure-Dienste in seinen Bestellprozess einbauen:

  • Microsoft Cognitive Services bieten Apps und Dienste, um Lösungen im Bereich Maschinelles Sehen, Bilderkennung, Gesichtserkennung, Videoanalyse und Formularerkennung zu realisieren.
  • Machine Learning Services bietet die Möglichkeit, eigene Machine Learning-Modellen zu modellieren und bereitzustellen.
  • AI Solutions zeigt beeindruckende Beispiele für KI-Lösungen im Bereich Spracherkennung, Text Analyse, Computer Vision und viele weitere.

Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse, aber …

... die smarteste Technologie nützt nichts, wenn niemand die richtigen Fragen stellt.

Oftmals sorgen hier externe Prozessberater für Abhilfe: Durch die Nähe zum Kunden haben sie ein tiefes Verständnis für das Kerngeschäft, die Firmenphilosophie und die Prozesse des Unternehmens. Daher sind diese auch gefordert auf die neuen Möglichkeiten hinzuweisen und bei Bedarf als Vermittler zu agieren. Aktuelle Themen wie KI-Services, Machine learning und Cognitive Services sind nicht nur IT-Spezialisten vorbehalten, sondern sollten in ihren Grundzügen auch Nicht-ITlern bekannt sein, um die Mehrwerte zu erkennen und Unternehmensinterne Prozesse kreativ und neu zu denken.


Über den Autor des Beitrags: 

Julian Päuler

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