Die KI-basierte Prozessautomatisierung bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und innovative Lösungen zu entwickeln. In diesem Artikel präsentieren wir Ihnen praxisnahe Anwendungsfälle und geben Ihnen abschließend eine Checkliste, um auch Ihr Automatisierungsprojekt erfolgreich zu starten.
Was ist KI-basierte Prozessautomatisierung?
Prozessautomatisierung bezieht sich auf die Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse und Aufgaben innerhalb eines Unternehmens. Dies kann von einfachen Aufgaben wie der Datenverarbeitung bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen in verschiedenen Abteilungen reichen. Künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen und fortgeschrittene Algorithmen, ermöglicht es Unternehmen, diese Automatisierung auf eine neue Ebene zu heben.
Künstliche Intelligenz kann Muster in großen Datensätzen erkennen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen – oft schneller und genauer als jeder menschliche Mitarbeiter.
Chancen und Vorteile der KI-basierte Prozessautomatisierung
Auch wenn Automatisierung und künstliche Intelligenz in vielen Köpfen noch als kompliziert, zu komplex oder nicht vertrauenswürdig abgestempelt werden, sollten sie aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile nicht außen vor gelassen werden.
Die Möglichkeiten der KI sind im Zusammenspiel mit menschlichem Können fast grenzenlos. Mit sorgfältiger Planung können Unternehmen in jeder Branche davon profitieren!
Effizienzsteigerung
Stellen Sie sich vor, Ihre Mitarbeiter könnten sich auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren, anstatt Stunden mit repetitiven Aufgaben zu verbringen. KI-basierte Prozessautomatisierung ermöglicht genau das – eine erhebliche Steigerung der Gesamteffizienz Ihres Unternehmens.
Kostenersparnis
Fehleranfällige manuelle Aufgaben kosten Unternehmen nicht nur Geld, sondern auch Zeit. Durch die KI-basierte Prozessautomatisierung solcher Aufgaben können Sie nicht nur die Kosten reduzieren, sondern auch die Genauigkeit und Geschwindigkeit erhöhen.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Mit KI können Unternehmen Daten in Echtzeit analysieren und fundierte Entscheidungen treffen. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Unternehmensführung und eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen.
Innovation vorantreiben
KI-basierte Prozessautomatisierung unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Beispielsweise können personalisierte Kundeninteraktionen oder vorausschauende Wartungssysteme optimiert und verbessert werden.
Skalierbarkeit
Eine der großen Stärken von KI ist ihre Fähigkeit, mit dem Unternehmen zu wachsen. Von kleinen Pilotprojekten bis hin zur Skalierung auf Unternehmensebene kann KI flexibel angepasst werden, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.
Use Cases: Wie setzen unsere Kunden KI-basierte Prozessautomatisierung ein
1. Fallbeispiel: KI-basierte Automatisierung des Lagerumschlags bei einem Werkzeugmaschinenhersteller
Um seine Lagerumschlagsprozesse zu optimieren und unnötige Kosten zu vermeiden, setzt ein Werkzeugmaschinenhersteller KI-gestützte Systeme ein. Dadurch reduziert er die monatlichen Lagerkosten für veraltete und abgeschriebene Teile.
- Datenerfassung und Bestandsaufnahme
Das System erfasst kontinuierlich Daten über den Lagerbestand, einschließlich Mengen, Zustandsinformationen und Abschreibungsstatus der Teile. Sensoren und IoT-Geräte unterstützen die Erfassung in Echtzeit.
- Datenanalyse und Prognosen
KI-Algorithmen analysieren diese Daten, um Muster und Trends im Lagerbestand zu erkennen. Die KI erstellt Prognosen darüber, welche Teile bald abgeschrieben werden und nicht mehr verwendet werden sollten.
- Automatische Lagerbestandsoptimierung
Basierend auf den Prognosen generiert das System automatisch Empfehlungen für den Lagerumschlag. Teile, die abgeschrieben werden oder deren Lagerungskosten zu hoch sind, werden identifiziert und zur Auslagerung vorgeschlagen.
- Benachrichtigungen und Handlungsempfehlungen
Das System sendet Benachrichtigungen an die Lagerverwaltung mit detaillierten Handlungsempfehlungen. Dies umfasst die Priorisierung der Auslagerung von abgeschriebenen Teilen und die optimale Nutzung des Lagerraums.
- Erstellung von Berichten und Analysen
Automatisch generierte Berichte bieten der Unternehmensführung einen klaren Überblick über den Lagerstatus und die erzielten Einsparungen. Diese Berichte unterstützen datenbasierte Entscheidungen und die strategische Planung.
Durch die Implementierung dieser KI-basierten Prozessautomatisierung kann der Werkzeugmaschinenhersteller die Effizienz seines Lagerumschlags erheblich steigern, veraltete und abgeschriebene Teile rechtzeitig aus dem Lager entfernen und monatlich etwa 500.000 EUR an Lagerkosten einsparen.
2. Fallbeispiel: Personalisierte Kundeninteraktion im E-Commerce
Einer unserer Kunden verbessert das Einkaufserlebnis seiner Online-Shop-Besucher durch Prozessautomatisierung erheblich. Dadurch stärkt er die Kundenbindung und steigert seinen Umsatz, indem er individuell zugeschnittene Angebote bereitstellt.
- Datenerfassung und Profilerstellung:
Das System sammelt Daten über das Verhalten der Kunden auf der Website, wie besuchte Seiten, gekaufte Produkte, Suchanfragen und Verweildauer. Diese Daten werden verwendet, um detaillierte Kundenprofile zu erstellen.
- Analyse und Segmentierung:
KI-Algorithmen analysieren die gesammelten Daten, um Muster und Präferenzen zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden die Kunden automatisch in verschiedene Segmente eingeteilt, die ähnliche Interessen oder Kaufverhalten aufweisen.
- Personalisierte Empfehlungen:
Anhand der Kundenprofile generiert das System automatisch personalisierte Produktvorschläge und Angebote. Diese Empfehlungen werden in Echtzeit auf der Website angezeigt oder per E-Mail an die Kunden gesendet, um ihre Kaufentscheidungen zu beeinflussen.
- Automatische Anpassung und Optimierung:
Das System lernt kontinuierlich aus dem Kundenverhalten und passt die Empfehlungen entsprechend an. Durch A/B-Tests und Feedbackschleifen optimiert es die Personalisierung, um die Conversion-Raten und den Umsatz zu maximieren.
3. Fallbeispiel: KI-basierte Automatisierung und Digitalisierung im Versicherungswesen
Ein österreichweit tätiger Versicherer für Sportartikel automatisierte einen früher komplexen, manuellen Prozess. Dieser umfasste Beratung, Prüfung von Versicherungsanträgen, Kommunikation, Vertrags- und Dokumenterstellung, Abrechnung, Schadensregulierung und Anschlussversicherungen.
- Einführung einer rechtssicheren Online-Plattform
Die neue Plattform ermöglicht Kunden eine einfache und sichere Online-Beratung und Durchführung des „Wunsch-Bedürfnis-Tests“. Diese Plattform wird auf allen Vergleichsportalen werbewirksam platziert und beworben.
- Integration von APIs
Diverse Schnittstellen (APIs) werden integriert, um die Systeme für Prüfung, Abrechnung, CRM, Follow-up und Marketing zu verbinden. Dies gewährleistet nahtlose Datenflüsse und verbessert die Prozessgenauigkeit.
- Automatisierung der Vertrags- und Dokumentenerstellung
Die Plattform generiert Verträge und Dokumente automatisch auf Basis der eingegebenen Kundendaten, wodurch die Erstellung schneller und fehlerfreier erfolgt.
- Automatisierung von Abrechnung, Mahnung, Inkasso, Schadensregulierung, Anschlussversicherungen usw.
Abrechnungsprozesse, Mahnwesen und Inkasso werden durch automatisierte Systeme effizient verwaltet, was den manuellen Aufwand reduziert und die Zahlungseingänge beschleunigt. Auch ablaufende Verträge werden erkannt, um so rechtzeitig Anschlussversicherungen anzubieten.
- Implementierung eines Reporting- und Dashboard-Systems
Ein umfassendes Reporting- und Dashboard-System bietet Echtzeit-Einblicke in die Leistungskennzahlen, unterstützt datenbasierte Entscheidungen und optimiert das Management.
Der Weg von der Werbebotschaft bis hin zum fertigen Vertrag wurde zu 90% automatisiert und im Rahmen eines CRM Systems abgebildet. Mitarbeiter prüfen und steuern Aufträge per Drag-and-Drop in KANBAN-Oberflächen. Die User-History wird chronologisch gespeichert, SMART-Prozesse managen effizient Verträge und Gruppen. Das System wird permanent weiterentwickelt und aktuell mit KI Modulen erweitert, um es weiter zu optimieren.
Wie funktioniert Prozessautomatisierung mit KI?
Der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung von KI-basierter Prozessautomatisierung liegt in einer systematischen Vorgehensweise. Von der Datensammlung und Modellentwicklung bis zur Integration und Überwachung: Jeder Schritt ist entscheidend für den Erfolg des Projekts.
Datensammlung und -vorbereitung
Unternehmen identifizieren und strukturieren relevante Datenquellen, die für die Automatisierung von Prozessen benötigt werden. Dies kann eine Vielzahl von Daten umfassen, von strukturierten Daten in Unternehmenssystemen bis hin zu unstrukturierten Daten wie Texten und Bildern.
Modellentwicklung und Training
Maßgeschneiderte KI-Modelle werden entwickelt und trainiert, um spezifische Geschäftsprozesse zu unterstützen. Hier kommen Machine Learning-Algorithmen zum Einsatz, welche aus den gesammelten Daten lernen und prädiktive Analysen ermöglichen.
Integration und Implementierung
Die KI-Lösungen werden nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur und die Geschäftsprozesse integriert. Eine sorgfältige Implementierungsphase und umfassende Tests gewährleisten, dass die Lösung korrekt funktioniert und die angestrebten Ergebnisse erzielt.
Überwachung und Optimierung
Nach der Implementierung werden die Leistung und die Ergebnisse der KI-Systeme kontinuierlich überwacht. Durch kontinuierliches Feedback und Optimierungsschleifen werden die Modelle verbessert, um Genauigkeit und Effizienz weiter zu maximieren.
KI-basierte Prozessautomatisierung: Innovationen fördern und Effizienz steigern!
Die Prozessautomatisierung mit KI bietet Unternehmen enorme Potenziale zur Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Durch eine strategische Herangehensweise und die gezielte Nutzung von KI können Unternehmen nicht nur operative Effizienz erzielen, sondern auch Innovationen vorantreiben und Kundenbeziehungen stärken.
Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie KI-basierte Prozessautomatisierung erfolgreich in Ihrem Unternehmen implementieren können, kontaktieren Sie uns gerne. Unser Team steht Ihnen zur Beratung und Implementierung von gerne zur Verfügung.
Lassen Sie uns gemeinsam die Möglichkeiten erkunden, die KI für Ihr Unternehmen bietet.
Checkliste
Herangehensweise bei der Prozessautomatisierung mit KI
1. Zielsetzung: Definieren Sie klar die Ziele der Prozessautomatisierung mit KI. Was möchten Sie erreichen? Z.B. Kosten senken, Effizienz steigern, Kundenerfahrung verbessern.
2. Datenerfassung: Identifizieren Sie die notwendigen Datenquellen und sammeln Sie relevante Daten für die Automatisierung.
3. Technologieauswahl: Wählen Sie eine KI-Technologie oder Plattform aus, die Ihren Anforderungen entspricht.
4. Entwicklung und Test: Entwickeln Sie Prototypen der KI-Lösung und führen Sie Tests durch, um deren Funktionalität sicherzustellen.
5. Implementierung: Führen Sie die KI-Lösung in einem begrenzten Umfang ein und überwachen Sie die Leistung.
6. Skalierung: Wenn erfolgreich, skalieren Sie die Lösung auf weitere Bereiche oder Prozesse.
7. Überwachung und Optimierung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung und optimieren Sie die Lösung bei Bedarf.