Das Geschäftsprozessmanagement (BPM) hat viele technologische Entwicklungen durchlaufen. Der vielleicht wichtigste ist die Einführung und Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) als treibende Kraft der Prozessautomatisierung. Im Juli, CCS Einsicht die jüngste Umfrage zu IT-Investitionen der Unternehmensleitung durchgeführt. Demnach haben 80 % der befragten Unternehmen bereits KI eingesetzt oder experimentieren derzeit mit dem Einsatz von KI, während es ein Jahr zuvor nur 55 % waren.
Unweigerlich, Automatisierung von Geschäftsprozessen kann durch die Integration von Modellen für maschinelles Lernen (KI) in BPM-Plattformen erreicht werden. So können beispielsweise durch die kontinuierliche Durchführung derselben Aufgabe Daten gesammelt werden, die wiederum zur dynamischen Aktualisierung von Automatisierungsmodellen verwendet werden können. Im Laufe der Zeit kann sich die eingesetzte KI entsprechend anpassen, um die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.
Eine weitere Möglichkeit, KI zu nutzen, ist die Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen und ihre Wiederverwendung für Prozesse mit ähnlichen Datensätzen. Diese Lernmodelle können geformt und in einem neuen Kundenmodell verwendet werden, was den zusätzlichen Zeit- und Datenaufwand minimieren kann, der normalerweise für die Erstellung und Ausführung eines brandneuen Modells erforderlich wäre.
BPM + KI: Job-Vernichter oder Job-Schöpfer?
Wenn Aufgaben durch den Einsatz von KI automatisiert werden können, können andere kritische Aufgaben, die Personalressourcen erfordern, die nötige Aufmerksamkeit erhalten, um strategischere Funktionen des Unternehmens auszuführen. Auch wenn der Einsatz von Automatisierung zu Kosteneinsparungen führen kann, werden dadurch möglicherweise nicht so viele Arbeitsplätze wegfallen, wie viele glauben.
Da die Automatisierung die Ressourcen der Mitarbeiter freisetzt, ergeben sich neue Möglichkeiten, diese Ressourcen für Bereiche der Unternehmensfunktionen einzusetzen, die in der Vergangenheit vielleicht nicht möglich waren. Dies kann zu weiteren Innovationen und neuen Projekten führen, die in der Vergangenheit aufgrund von Kosten und Zeitressourcen nicht verwirklicht werden konnten. Wenn die neuen Projekte in der Lage sind, einen Teil der Automatisierung durch KI zu nutzen, würden die Kosten sinken, so dass sie durchgeführt werden können.
Kreative Innovatoren hätten die Möglichkeit, durch den Einsatz von KI an mehr Möglichkeiten teilzuhaben. Bei der Entscheidung, wie KI in einem Unternehmen eingesetzt werden soll, sollten Führungskräfte und IT-Fachleute die wertvollen Projekte auswählen, die aufgrund von Kosten und sich viel zu sehr wiederholenden Aufgaben vermieden wurden.
Qualitätssicherung, Fertigung und Kundensupport sind Funktionen, die mithilfe von KI automatisiert werden können. Die Videoverarbeitung kann auch bei Vorstellungsgesprächen eingesetzt werden, um die immateriellen Eigenschaften eines Bewerbers auf wissenschaftliche Weise zu ermitteln. Bestimmte Gesichtsausdrücke und Verhaltensweisen erweisen sich im Verkauf, im Kundendienst und in ähnlichen interaktiven Funktionen als besonders erfolgreich. Der Einsatz von KI kann dabei helfen, diese spezifischen Muster zu erkennen. Es braucht Menschen, um diese Technologien zu entwickeln und zu implementieren. CapGemeni hat in einer kürzlich durchgeführten Umfrage festgestellt, dass durch KI mehr Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet werden, ähnlich wie der Wert, der durch technologische Fortschritte geschaffen wurde, den Wert, der durch sie vernichtet wurde, überwiegt.
Niedrigere Kosten, ein besserer Kundenservice und eine noch erfolgreichere Projektumsetzung können das Ergebnis des Einsatzes von KI zur Automatisierung grundlegender Aufgaben im Unternehmen sein. Ein 18-Rad-Lastwagen, der autonom fährt, ist zwar in finanzieller Hinsicht hilfreich, weil er den angestellten Fahrern Geld spart, aber noch wertvoller ist die Tatsache, dass der autonome Lkw rund um die Uhr fahren kann, ohne dass er Essen, Schlaf oder Ruhepausen braucht. Der Grund dafür ist, dass die Minimierung der Transportzeit ein unglaublich wertvoller Bestandteil eines Unternehmens ist. Diese Art der Automatisierung kann sogar die Haltbarkeit von verderblichen Lebensmitteln verlängern, was letztlich zu weniger Lebensmittelabfällen führt.
Eine Notwendigkeit für jedes Unternehmen, um lebensfähig zu bleiben
Gartner erklärte dass bis 2020 alle Rechenzentren, die KI und ML nicht in ihre Verfahren integriert haben, nicht mehr betriebsfähig oder wirtschaftlich lebensfähig sein werden. Die KI, um die es hier geht, ist nicht weit davon entfernt, entwickelt oder unmöglich zu sein. Sie steht uns heute zur Verfügung und ist für die Lebensfähigkeit jedes Unternehmens in der Zukunft von entscheidender Bedeutung, ganz gleich in welcher Branche.
Anstatt dass die IT die Unternehmen zur Nutzung von KI antreibt, wird es wahrscheinlich umgekehrt sein. Geschäft und Wettbewerb werden den Bedarf an künstlicher Intelligenz zunehmend bestimmen. Während KI in vielen Unternehmen als einmaliges Testprojekt beginnt, werden wir, je erfolgreicher diese Projekte mit geringeren Kosten und größerer Einfachheit der KI sind, umso schneller weitere Projekte sehen, die KI integrieren und den Übergang zu Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).
KI verarbeitet zwar auch unstrukturierte Daten wie Bilder und Audiodaten, aber die von ihr erzeugten Daten sind strukturiert und erfordern zusätzliche strukturierte Daten, um eine Lösung durchzuführen. Wenn Sie beispielsweise einen automatisierten Begrüßungsdienst in einem Geschäft haben, kann der Kunde reinkommen, ein Bild eines Artikels hochhalten, den er vielleicht sucht, und der Begrüßungsdienst präsentiert ihm dann Informationen. Der automatische Begrüßer kann den Standort des Artikels im Gang angeben, ob er vorrätig ist oder nicht, oder andere wichtige Informationen. KI-gestütztes Training unterstützt den Teil der Interaktion, der sich auf die Bilderkennung bezieht, erfordert jedoch eine Integration mit den Informationen aus dem Produktkatalog, dem Lagerbestand und anderen Informationen, um dem Kunden die gewünschten Informationen zu liefern.
Ein kleines Forschungs- und Entwicklungsprojekt ist ein unkomplizierter Weg, um mit dem Prozess der Automatisierung zu beginnen. Beginnen Sie mit ein paar spezifischen Ideen, aber diejenigen, die die Technologie entwickeln, könnten von einer offeneren Fähigkeit profitieren, Lösungen in den frühen Phasen des Prozesses zu schaffen und zu entwickeln. Wenn einige Prototypen erstellt sind, können sie überprüft werden, und vielleicht kann einer zu diesem Zeitpunkt in den Produktionsprozess überführt werden. Das F&E-Team kann diesen Prozess bis zum Erfolg wiederholen, bevor es mit anderen ähnlichen Projekten fortfährt.
Daten als Richtschnur verwenden
Als Erstes muss ein Unternehmen entscheiden, wo seine KI-Aufgaben ausgeführt werden sollen, entweder in der öffentlichen oder in der privaten Wolke. Die gesammelten Daten können diese Entscheidung leiten. Große Datensätze sind beim Training von KI-Netzwerken von Vorteil, was bedeutet, dass Unternehmen KI dort einsetzen müssen, wo ihre Daten sind. Da Daten so komplex und teuer sind, muss der Prozess den Daten folgen und nicht die Daten dem Prozess.
Wenn On-Prem-Daten mit anderen strukturierten On-Prem-Daten integriert werden sollen, wäre es sinnvoll, die KI auch dort laufen zu lassen. Ähnlich verhält es sich, wenn die Datensätze aus der öffentlichen Cloud über webbasierte Dienste oder einen natürlichen Ort für Ihre IoT-Datensätze kommen, dann wäre es sinnvoll, dass Ihre KI-Daten auch dort laufen.
Jede einzelne Branche wird sich durch KI verändern, aber auf unterschiedliche Weise und in unterschiedlichen Zeiträumen. ProcessMaker macht es Fachanwendern leicht, mit der IT zusammenzuarbeiten, um komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren, die Menschen und bestehende Unternehmenssysteme miteinander verbinden. Wenn Sie mehr über die Integration Ihrer eigenen Cloud-KI-Modelle mit einer Low-Code-Plattform für die Geschäftsautomatisierung erfahren möchten, kontaktieren Sie uns noch heute.
