Unternehmen auf der ganzen Welt setzen bei der Einführung von KI-Agenten auf das Versprechen einer beispiellosen Produktivitätssteigerung und Kosteneffizienz. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur intelligenten Entscheidungsunterstützung - die Begeisterung für KI ist greifbar.
Doch bei jeder neuen Technologie stellt sich die Frage nach dem wirtschaftlichen Sinn: Wie können wir sicherstellen, dass der Einsatz von KI-Agenten greifbare Ergebnisse liefert?
Das wirtschaftliche Dilemma: Messung des ROI für KI-Agenten
Bei der Planung einer Einführung von KI-Agenten oder eines Proof of Concept (POC) müssen Unternehmen eine klare Strategie zur Messung der Auswirkungen haben. Andernfalls besteht die Gefahr, trotz der versprochenen Effizienzsteigerung zu viel für KI-Agenten zu bezahlen. Die größte Herausforderung besteht darin, einen Weg zu finden, KI-Anbieter zur Rechenschaft zu ziehen und sicherzustellen, dass die Investition wirklich mehr Wert schafft als ihre Kosten.
Das ist der Grund Prozessintelligenz, insbesondere Task Miningzu einem entscheidenden Vorteil. Task Mining ist eine revolutionäre Technologie, die eine klare Linse bietet, durch die Menschen sehen können, wie sie Aufgaben in verschiedenen digitalen Umgebungen ausführen. Es ist eine Brücke zwischen den abstrakten Versprechungen der KI und den greifbaren Geschäftsmetriken und liefert die Daten, die für fundierte Entscheidungen erforderlich sind.
Task Mining: ein ganzheitliches Bild der Arbeitsabläufe
Task Mining wurde entwickelt, um die Art und Weise, wie Arbeit über Anwendungen hinweg erledigt wird, aufzuzeichnen und zu analysieren, einschließlich Desktops, Webanwendungen, ERPs, CRMs, Webportale und Kommunikationstools. Mit dieser Funktion erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand ihrer Geschäftsprozesse. Im Wesentlichen können Unternehmen damit eine Leistungsbasis erstellen, mit der sie sich vergleichen können, sobald die KI-Agenten im Einsatz sind.
Einfach ausgedrückt: Task Mining erfasst Daten darüber, wie Aufgaben ausgeführt werden, wie viel Zeit dafür benötigt wird, welche Fehler gemacht wurden und andere KPIs, wodurch ein ganzheitliches Bild der Arbeitsabläufe der Mitarbeiter entsteht. Dies geschieht durch die Überwachung von Benutzerinteraktionen, Klicks, Tastenanschlägen und Systemänderungen, um Trends, Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. Mit diesem Ansatz können Unternehmen nicht nur die Geschwindigkeit der Aufgabenerledigung, sondern auch die Genauigkeit, Produktivität und Gesamteffizienz von Arbeitsprozessen bewerten.
Festlegung eines Benchmarks mit Task Mining
Vor der Einführung von KI-Agenten ist der erste Schritt zur Messung ihrer Auswirkungen die Festlegung eines Benchmarks. Task-Mining-Tools innerhalb von Process Intelligence-Plattformen wie ProcessMaker Process Intelligence können wichtige Metriken aus den Arbeitsabläufen der Mitarbeiter über einen bestimmten Zeitraum aufzeichnen. Diese Metriken können Folgendes umfassen:
- Durchschnittlicher Zeitaufwand für Routineaufgaben
- Anzahl der gemachten Fehler oder Berichtigungen
- Anzahl der in einem bestimmten Prozess verwendeten Anwendungen
- Zeitaufwand für das Navigieren zwischen verschiedenen Systemen
- Häufigkeit und Art der Kommunikation im Zusammenhang mit der Aufgabe
Sobald diese Daten gesammelt sind, kann das Unternehmen sie nach Teams, Abteilungen oder sogar einzelnen Mitarbeitern kategorisieren. Ziel ist es, eine Momentaufnahme "vor AI" zu erstellen, die den aktuellen Leistungsstand klar definiert.
Screenshot: Beispiele für Daten, die auf der ProcessMaker Process Intelligence-Plattform gesammelt werden
Der A/B-Test-Ansatz: Gruppe A vs. Gruppe B
Nachdem der Benchmark festgelegt wurde, können die Unternehmen zur Testphase übergehen und einen A/B-Test durchführen. Bei diesem Ansatz werden die Mitarbeiter in zwei Gruppen aufgeteilt:
- Gruppe A ist die Kontrollgruppe, in der die Arbeitnehmer ihre Aufgaben wie bisher ausführen.
- Gruppe B ist die Versuchsgruppe, in der den Arbeitnehmern KI-Agenten zur Seite gestellt werden.
Dieser A/B-Test hilft Unternehmen, die Auswirkungen von KI-Agenten unter realen Bedingungen zu vergleichen. Task-Mining-Tools können weiterhin wichtige Leistungsindikatoren in beiden Gruppen überwachen und Daten sammeln, z. B:
- Dauer der Aufgabenerledigung in jeder Gruppe
- Fehlerquoten vor und nach der Intervention des AI-Agenten
- Zeitersparnis und Verringerung unnötiger Schritte
- Verbesserung der Effizienz der Kommunikation
Durch den Vergleich dieser beiden Gruppen können Unternehmen die durch KI-Agenten bewirkten Veränderungen genau messen. Anhand dieser Seite-an-Seite-Analyse können die Beteiligten erkennen, wo Effizienzgewinne entstanden sind, und feststellen, ob diese die Kosten der Implementierung aufwiegen.
Die wichtigsten Vorteile des Task Mining bei der Implementierung von KI-Agenten
Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile der Verwendung von Task Mining für die Einführung von KI-Agenten aufgeführt:
- Datengestützte Entscheidungen. Task Mining liefert quantitative Daten über die Leistung der Mitarbeiter und ermöglicht es den Führungskräften, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf konkreten Zahlen statt auf vagen Versprechungen beruhen.
- Rechenschaftspflicht für Anbieter. KI-Anbieter versprechen oft eine höhere Effizienz, aber das Task Mining ermöglicht es Unternehmen, die tatsächliche Leistung zu verfolgen und Anbieter zur Rechenschaft zu ziehen, wenn versprochene Verbesserungen nicht erreicht werden.
- Kontinuierliche Optimierung. Über die anfänglichen A/B-Tests hinaus kann das Task Mining genutzt werden, um die Leistung kontinuierlich zu verfolgen und neue Bereiche für Optimierungen oder zusätzliche KI-Einsätze zu identifizieren.
- Senkung der Gemeinkosten. Wenn Unternehmen über klare Daten verfügen, können sie unnötige KI-Investitionen einschränken und sich nur auf Lösungen konzentrieren, die einen echten und messbaren Wert liefern.
Ein Beispiel aus der Praxis
Stellen wir uns ein Unternehmen vor, das einen KI-Agenten einsetzt, um Aufgaben des Kundensupports zu erledigen. Bevor das Unternehmen die KI einsetzt, sammelt es mithilfe von Task Mining Daten darüber, wie viel Zeit die Mitarbeiter mit der Beantwortung von Anfragen verbringen, wie viele verschiedene Anwendungen sie verwenden und wie hoch die durchschnittliche Kundenzufriedenheit ist.
Nach dem Einsatz des KI-Agenten in Gruppe B stellt das Unternehmen fest, dass die Erledigungszeiten für Aufgaben um 40 % gesunken sind, die Fehlerquote um 20 % zurückgegangen ist und die Kundenzufriedenheit gestiegen ist. Andererseits verringerte der KI-Agent die Abhängigkeit der Mitarbeiter von bestimmten Tools, indem er Aufgaben in einer Schnittstelle zusammenfasste und das stundenlange Wechseln zwischen Systemen einsparte.
Diese klaren und quantifizierbaren Daten rechtfertigen die KI-Investition und beweisen, dass die Effizienzgewinne die Kosten bei weitem übersteigen. Wäre das Gegenteil der Fall, könnte das Unternehmen seine KI-Einsatzstrategie überdenken oder die Bedingungen mit dem Anbieter neu verhandeln.
Schlussfolgerung
KI-Agenten haben ein immenses Potenzial, die Arbeit von Angestellten zu revolutionieren, aber die Messung ihrer Auswirkungen ist entscheidend. Task Mining bietet Unternehmen die Möglichkeit, A/B-Tests durchzuführen, die Effizienzgewinne vor und nach der KI-Implementierung vergleichen. Durch den Einsatz von Tools wie ProcessMaker Prozessintelligenzkönnen Unternehmen einen klaren Benchmark festlegen, KI in strategischen Bereichen implementieren und die Ergebnisse kontinuierlich verfolgen.
Letztendlich reicht es nicht aus, den Versprechungen von KI-Anbietern zu vertrauen. Das Ziel sollte sein, die Gewinne zu messen, die Anbieter zur Verantwortung zu ziehen und sicherzustellen, dass die Effizienzsteigerungen die Kosten übersteigen. Task Mining ist der Schlüssel, um dieses Maß an Klarheit zu erreichen und im Zeitalter der KI wirtschaftlich vernünftige Entscheidungen zu treffen.
