Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, rasant. Es scheint, als gäbe es jeden Tag einen neuen Durchbruch in der KI, der das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, völlig zu verändern. Eine der vielversprechendsten Anwendungen der generativen KI ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA). Durch die Automatisierung sich wiederholender und alltäglicher Aufgaben kann generative KI Mitarbeiter freisetzen, die sich auf strategischere und kreativere Aufgaben konzentrieren können. Dies kann zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen für Unternehmen führen.
Aber wie ermittelt man die Aufgaben und Prozesse, die sich am besten für die Automatisierung eignen? Das kann schwierig sein. Hier bleiben die meisten Unternehmen völlig stecken.
Es gibt eine Antwort. Sie heißt TASK MINING.
Task Mining ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, die genaue Art und Weise, wie Mitarbeiter heute ihre Arbeit erledigen, aufzuzeichnen und zu analysieren. Es ist sozusagen eine moderne Art, Gruppen von Mitarbeitern zu begleiten und zu beobachten, wie sie arbeiten, und mit einer Stoppuhr die Zeit zu erfassen, die sie für jede Aufgabe aufwenden. Anhand dieser Daten lassen sich dann Engpässe, Ineffizienzen, Nacharbeiten, das Hin- und Herpendeln zwischen Anwendungen und Möglichkeiten zur Automatisierung ermitteln.
Das Produktivitätspotenzial der generativen KI
Eine Schätzung besagt, dass generative KI Aufgaben übernehmen kann, die mit mehr als 80 % der Arbeitsplätze in den USA verbunden sind, aber die tatsächlichen Auswirkungen können je nach den spezifischen Aufgaben und Branchen, die betrachtet werden, variieren. Andere Experten sagen, dass "alles, was ein Mensch vor einem Computerbildschirm tun kann, eine KI bereits besser kann". Dies gilt auch für hochqualifizierte Arbeitsplätze und Berufe, die einen höheren Abschluss erfordern.
So haben Studien gezeigt, dass die Produktivität von Softwareentwicklern um durchschnittlich 26 % stieg, wenn sie Zugang zu einem KI-Codierungstool erhielten. Die größten Produktivitätssteigerungen wurden bei neuen Mitarbeitern und Entwicklern in jüngeren Positionen beobachtet, die ihre Leistung um 27 % bis 39 % steigern konnten. Dies deutet darauf hin, dass KI besonders hilfreich sein kann, um das Spielfeld zu ebnen und weniger qualifizierte Arbeitskräfte zu unterstützen.
Es ist wichtig anzumerken, dass KI sich auch auf Berufe auswirken kann, die bisher als sicher vor der Automatisierung galten, z. B. solche, die Kreativität oder komplexe kognitive Fähigkeiten erfordern. Dieser Wandel könnte erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitskräfte und die in Zukunft benötigten Fähigkeiten haben.
Generative KI kann auch zur Automatisierung von Aufgaben in anderen Branchen eingesetzt werden, z. B. im Kundenservice, im Marketing und im Vertrieb. So ergab eine Studie der OECD, dass KI in den nächsten zehn Jahren zwischen 0,25 und 0,6 Prozentpunkte zum jährlichen Wachstum der Gesamtfaktorproduktivität in den USA beitragen könnte. Im Kundenservice beispielsweise können Unternehmen die Zeit, die Mitarbeiter für manuelle Antworten aufwenden, um 20 bis 50 % reduzieren. In der Produktentwicklung könnte die Softwareentwicklung um 15 bis 30 % produktiver werden. Goldman Sachs prognostiziert, dass generative KI die Produktivität jährlich um 1,5 Prozentpunkte steigern und in den nächsten zehn Jahren einen wirtschaftlichen Mehrwert von 7 Billionen Dollar schaffen könnte.
Der ROI von GenAI geht über Kosteneinsparungen hinaus. Er umfasst auch Vorteile wie erhöhte Produktivität, verbessertes Onboarding von Mitarbeitern und die Beseitigung von Informationssilos. GenAI kann zum Beispiel sich wiederholende ITSM-Aufgaben automatisieren, wodurch die Betriebskosten gesenkt und die Service-Effizienz verbessert werden. Es kann auch die Workflow-Automatisierung optimieren, indem es Engpässe beseitigt und die Prozesseffizienz verbessert.
Die Geschichte der Produktivitätssteigerungen
Das Streben nach Produktivitätssteigerungen ist nicht neu. Im Laufe der Menschheitsgeschichte haben wir immer wieder nach Möglichkeiten gesucht, mit weniger mehr zu erreichen. Wirtschaftswissenschaftler führen Fortschritte bei Produktionstechnologien und -prozessen häufig auf das Wachstum der Gesamtfaktorproduktivität (TFP) zurück. Die industrielle Revolution, die im späten 18. Jahrhundert begann, war eine Zeit beispiellosen Produktivitätswachstums. Dazu trugen mehrere Faktoren bei, darunter die Erfindung neuer Maschinen, die Entwicklung neuer Fertigungsverfahren und die Ausweitung des Handels.
Vor dem Bürgerkrieg kam es zu einem erheblichen Produktivitätszuwachs im Transport- und Kommunikationswesen, der durch die Dampflokomotive und den Telegraphen vorangetrieben wurde. Von 1870 bis 1900 führten Eisenbahnen und Telegrafen zu einem dramatischen Anstieg der Arbeitsproduktivität in Vertrieb und Handel. Das späte 19. Jahrhundert war auch die Zeit der ersten Anwendung wichtiger wissenschaftlicher Fortschritte in den Bereichen Thermodynamik, physikalische Chemie und Elektromagnetismus, die zur Einführung der Stromerzeugung und von Verbrennungsmotoren führten.
Im 20. Jahrhundert hat sich das Produktivitätswachstum weiter beschleunigt. Dies wurde durch Faktoren wie den Aufstieg der Massenproduktion, die Entwicklung neuer Technologien wie Computer und Internet und die zunehmende Globalisierung der Wirtschaft vorangetrieben.
In den letzten Jahrzehnten hat sich jedoch das Produktivitätswachstum in vielen Industrieländern verlangsamt. Dies hat zu Besorgnis über die Zukunft des Wirtschaftswachstums geführt. Einige Wirtschaftswissenschaftler glauben, dass generative KI der Schlüssel zu einer neuen Ära des Produktivitätswachstums sein könnte. Was meinen Sie dazu?
Der Aufschwung des Task Mining
Task Mining ist eine relativ neue Technologie, die in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat. Sie ermöglicht es Unternehmen, Daten darüber zu sammeln, wie Mitarbeiter mit ihren Computern interagieren, z. B. welche Anwendungen sie nutzen, welche Websites sie besuchen und welche Tastenanschläge sie machen. Diese Daten können dann verwendet werden, um Muster und Ineffizienzen in der Arbeitsweise zu erkennen.
Der Begriff "Process Mining" wurde erstmals 1999 geprägt und entstand aus der Forschung im Bereich der Daten- und Prozesswissenschaft. Frühe Process-Mining-Techniken waren oft mit Workflow-Management-Techniken verflochten. Mit der Weiterentwicklung des Bereichs wurde die Konformitätsprüfung zu einem integralen Bestandteil des Verfahrens. Task Mining baut auf der Grundlage von Process Mining auf und konzentriert sich auf die einzelnen Aufgaben innerhalb eines größeren Prozesses.
Task Mining ist der Schlüssel zur Erschließung vieler KI-Möglichkeiten in Unternehmen.
ProcessMaker: Entdeckung mit Task Mining + Automatisierung mit Agentic AI
ProcessMaker ist ein führender Anbieter von Software zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Das Unternehmen hat eine Reihe von KI-gestützten Tools entwickelt, die zur Automatisierung einer Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können, darunter:
- Modellierung von Prozessen
- Skripting
- Bildschirmdesign
- Bearbeitung von Dokumenten
- Verbinder und Regelbildung
Mit dem KI-Assistenten von ProcessMaker lassen sich Prozessmodelle aus natürlichsprachlichen Beschreibungen generieren. Dies kann Unternehmen viel Zeit und Mühe bei der Entwicklung und Implementierung neuer Prozesse ersparen. Sie können den KI-Assistenten zum Beispiel einfach bitten, einen Prozess zur Genehmigung von Erstattungsanträgen zu erstellen, und er generiert ein vollständiges Prozessmodell für Sie.
Der KI-Assistent kann auch zur Erstellung von Skripten für die Automatisierung von Aufgaben verwendet werden. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Aufgaben zu automatisieren, die sonst einen manuellen Eingriff erfordern würden. Wenn Sie beispielsweise in einem Arbeitsablauf zwei Zahlen addieren müssen, können Sie den KI-Assistenten bitten, "ein Skript für die Addition von zwei Zahlen zu schreiben", und er wird den Code für Sie generieren.
Der KI-Assistent von ProcessMaker kann auch verwendet werden, um Bildschirme für Benutzeroberflächen zu erstellen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, benutzerfreundliche Schnittstellen zu erstellen, die einfach zu bedienen und zu navigieren sind. Sie können den KI-Assistenten zum Beispiel bitten, ein Formular für das Ausfüllen von Arbeitsaufträgen zu erstellen, und er wird ein Formular mit allen erforderlichen Feldern generieren.
Schließlich kann der KI-Assistent von ProcessMaker auch verwendet werden, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Aufgaben zu automatisieren, die die Verarbeitung von Dokumenten, wie Rechnungen und Bestellungen, beinhalten. Der KI-Assistent kann zum Beispiel automatisch Informationen wie Rechnungsnummer, Datum und Betrag aus einem Rechnungsdokument extrahieren.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes beim Task Mining
Eines der Hauptprobleme beim Task-Mining ist der Datenschutz. Die Mitarbeiter sind möglicherweise besorgt, dass jeder ihrer Schritte überwacht wird. Task-Mining-Tools sind jedoch so konfiguriert, dass die Privatsphäre der Mitarbeiter geschützt wird. Beispielsweise kann das Task Mining so eingestellt werden, dass nur Daten aus bestimmten Anwendungen aufgezeichnet werden oder dass Daten vor der Speicherung anonymisiert werden.
Es ist wichtig, den Mitarbeitern mitzuteilen, wie die Daten des Task Mining verwendet werden, und ihre Bedenken bezüglich des Datenschutzes auszuräumen.
Ethische Überlegungen zum Task Mining
Neben dem Schutz der Privatsphäre gibt es noch weitere ethische Überlegungen zum Task Mining. Dazu gehören:
- Transparenz: Die Mitarbeiter sollten umfassend darüber informiert werden, wie die Daten des Task Mining erhoben, verwendet und gespeichert werden.
- Verwendung persönlicher Daten: Die Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Daten des Task-Minings verantwortungsvoll und ethisch vertretbar verwendet werden und dass die Daten der Mitarbeiter nicht missbraucht oder ausgenutzt werden.
- Steuerung: Die Unternehmen sollten klare Richtlinien und Verfahren zur Regelung der Nutzung von Task-Mining-Daten festlegen.
Indem sie sich mit diesen ethischen Überlegungen auseinandersetzen, können Unternehmen Vertrauen zu ihren Mitarbeitern aufbauen und sicherstellen, dass das Task Mining in einer Weise eingesetzt wird, die sowohl dem Unternehmen als auch den Mitarbeitern zugute kommt.
Die Zukunft der generativen KI und des Task Mining
Generative KI und Task Mining sind noch relativ neue Technologien. Sie haben jedoch das Potenzial, die Art und Weise, wie wir arbeiten, zu revolutionieren. Durch die Automatisierung sich wiederholender und alltäglicher Aufgaben kann die agenturgestützte KI Mitarbeiter freisetzen, die sich auf strategischere und kreativere Aufgaben konzentrieren können. Dies kann zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen für Unternehmen führen.
Task Mining kann Unternehmen dabei helfen, die Aufgaben und Prozesse zu identifizieren, die sich am besten für eine agentenbasierte KI-Automatisierung eignen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, das Beste aus ihren generativen KI-Investitionen herauszuholen. Die Everest Group schätzt, dass die Investitionen in Task Mining jedes Jahr um 75 bis 85 % steigen werden.
In Zukunft können wir mit noch mehr innovativen Anwendungen der generativen KI und des Task Mining rechnen. Diese Technologien haben das Potenzial, den Arbeitsplatz zu verändern und uns alle produktiver zu machen.
Schlussfolgerung
Generative KI und Task Mining sind zwei leistungsstarke Technologien, die Unternehmen dabei helfen können, Prozesse zu automatisieren und die Produktivität zu steigern. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen erzielen.
ProcessMaker ist ein führender Anbieter von Software zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und bietet eine Reihe von KI-gestützten Tools, die Unternehmen bei der Automatisierung einer Vielzahl von Aufgaben unterstützen. Der KI-Assistent von ProcessMaker kann Prozessmodelle, Skripte und Bildschirme generieren und sogar Daten aus Dokumenten extrahieren, wodurch die Automatisierung komplexer Prozesse einfacher denn je wird.
Wenn Sie Ihre Geschäftsprozesse automatisieren und die Produktivität verbessern möchten, empfehle ich Ihnen, den Einsatz von generativer KI und Task Mining in Betracht zu ziehen. ProcessMaker ist eine großartige Option für Unternehmen jeder Größe, die in der sich entwickelnden digitalen Landschaft einen Schritt voraus sein wollen.
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