Die KI-Revolution (3): Prozessoptimierung mit KI

In diesem Artikel fokussieren wir uns darauf, wie KI spezifisch zur Optimierung von Prozessen beiträgt, Effizienz steigert und damit die Produktivität auf ein neues Niveau hebt.

KI-Technologien wie maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungssysteme transformieren Unternehmensabläufe grundlegend, indem sie nicht nur die Effizienz und Marktanpassungsfähigkeit verbessern, sondern auch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten. Diese Technologien ermöglichen eine strategische Neuausrichtung, die über die reine Automatisierung hinausgeht und intelligente, selbstoptimierende Arbeitsabläufe schafft. Unternehmen, die KI frühzeitig in ihre Prozesse integrieren, erleben eine signifikante Steigerung der Produktivität und eine Reduktion von Fehlern [3], was zu niedrigeren Betriebskosten führt.

Wie bereits in den vorangegangenen Teilen dieser Serie dargestellt, bedarf es einer tiefgreifenden strategischen Überlegung, die über das reine Technologiemanagement hinausgeht, um die Potenziale der KI voll ausschöpfen zu können. Die transformative Kraft der KI erstreckt sich über verschiedene Branchen, von der Fertigung, wo Predictive Maintenance die Ausfallzeiten und Kosten minimiert, bis hin zum Finanzwesen, wo algorithmisches Trading neue Möglichkeiten im Asset-Management eröffnet. Auch im Gesundheitswesen ermöglichen KI-basierte Diagnosetools eine schnellere und genauere Patientenversorgung.[ 4, 5]

Der gezielte Einsatz von KI in der Prozessoptimierung kann zahlreiche Vorteile bringen (siehe Tabelle 1).

Die Einführung von KI in Geschäftsprozesse ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Es ist entscheidend, gerade die menschliche Kompetenz zu nutzen und die Mitarbeiter aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden. Die Akzeptanz und das Vertrauen in KI-Lösungen hängen maßgeblich davon ab, wie gut die Belegschaft geschult und informiert ist. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die KI-Systeme nicht nur technisch robust, sondern auch ethisch vertretbar und transparent sind. Fragen der Datenqualität, der ethischen Nutzung von Algorithmen und der Integration in bestehende IT-Systeme sind entscheidend für den Erfolg.

Die Vorteile, die sich durch eine gut durchdachte Umsetzung erzielen lassen, wiegen die Herausforderungen jedoch bei weitem auf. Unternehmen, die bereit sind, in intelligente KI-Lösungen
zu investieren und ihre Belegschaft entsprechend einzubinden, setzen sich an die Spitze der digitalen Transformation.

Insgesamt zeigt sich, dass die künstliche Intelligenz nicht nur eine unterstützende Technologie ist, sondern ein fundamentaler Baustein moderner Geschäftsstrategien. Sie verändert, wie Unternehmen denken, operieren und konkurrieren. In den folgenden Abschnitten wird detailliert auf die spezifischen Technologien, die Implementierung und die damit verbundenen rechtlichen sowie ethischen Aspekte eingegangen.

Identifizierung von Optimierungspotenzialen

Der Schlüssel zur erfolgreichen Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Prozessoptimierung liegt in der präzisen Identifizierung von Verbesserungspotenzialen. Besondere Beachtung finden hierbei unter anderem die systematische Potenzialanalyse (SPA), das Reifegradmodell Digitale Prozesse 2.0 des Bitkom und das OBASHI-Modell.

Wie können KI-Technologien genutzt werden, um tiefgreifende Analysen bestehender Prozesse durchzuführen und Ineffizienzen sowie Automatisierungsmöglichkeiten aufzudecken? Zunächst bedarf es einer gründlichen Untersuchung der aktuellen Prozesse. Ein strukturiertes und methodisches Vorgehen ist dabei unerlässlich, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

1. Prozessaufnahme und -analyse: Der erste Schritt besteht in der gründlichen Erfassung und Analyse der aktuellen Geschäftsprozesse:

• Workshops und Interviews: Mit Mitarbeitern und Führungskräften werden Engpässe und Ineffizienzen identifiziert.
• Dokumentation: Modelle wie OBASHI helfen, Datenflüsse und Abhängigkeiten darzustellen.
• Datenanalyse: Data-Mining-Techniken und KI-gestützte Tools erkennen Muster und Trends in großen Datenmengen. [6]

2. Bewertung des KI-Potenzials: Nach der Analyse folgt die Bewertung des KI-Potenzials:

• ADE-Prinzip: Untersuchung auf Automatisierungspotenziale (A), Verbesserung des Datenzugriffs (D) und Entscheidungsoptimierung (E)[7]
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der Auswirkungen auf Kosten, Effizienz und Kundenzufriedenheit, um den ROI abzuschätzen[7]

3. Priorisierung der Projekte: Um Ressourcen optimal zu nutzen, werden Projekte priorisiert:

• ROI-Bewertung: Priorisierung basierend auf ROI, Implementierbarkeit und strategischer Bedeutung
• Proof of Concept (POC): Testen der Machbarkeit und Effektivität der priorisierten Projekte

4. Einbindung der Mitarbeiter: Der Erfolg der KI-Implementierung hängt von der Einbindung der Mitarbeiter ab:

• Schulungen und Workshops: regelmäßige Trainings, um Akzeptanz und Verständnis zu fördern
• Transparente Kommunikation: klare Kommunikation über Ziele und Vorteile der KI-Implementierung

5. Kontinuierliche Verbesserung: Nach der Implementierung sind die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung entscheidend:

• Monitoring: Fortlaufende Überwachung der KI-Systemleistung [8]
• Feedback-Mechanismen: Daten sammeln und Systeme basierend auf Feedback anpassen und optimieren [8]

KI-gestützte Analysetools wie Open Source Data Mining und Predictive Analytics ermöglichen es zudem, Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise verborgen bleiben. Solche Werkzeuge können Daten auch in Echtzeit analysieren, wodurch sie nicht nur Probleme erkennen, sondern auch proaktive Maßnahmen ergreifen können, um Ineffizienzen vor ihrer Entstehung zu eliminieren. [9] Wichtig hierbei ist wiederum die Einbindung der Mitarbeiter, um sicherzustellen, dass ihr Wissen und ihre Erfahrungen in die Analyse einfließen und die Akzeptanz der Veränderungen gefördert wird.

Ein weiterer entscheidender Schritt ist die Bewertung der Automatisierbarkeit von Prozessen. Hier setzt KI an, indem sie repetitive und vorhersehbare Aufgaben identifiziert, die für eine Automatisierung geeignet sind. Machine-Learning-Algorithmen sind besonders wertvoll, da sie kontinuierlich aus den durchgeführten Operationen lernen und sich entsprechend anpassen können. Dies führt nicht nur zu einer Reduktion der Fehlerquote, sondern auch zur Freisetzung wertvoller Ressourcen, die dann für strategischere Aufgaben eingesetzt werden können. [10] Zudem sollte darauf geachtet werden, dass die Prozesse flexibel bleiben und weiterentwickelt werden können, um nicht vollständig von externen Ressourcen abhängig zu sein.

Die Akzeptanz der KI im Unternehmen wird zudem maßgeblich dadurch gefördert, dass Optimierungen in den routinemäßigen Geschäftsprozessen der Mehrheit durchgeführt und Wiederholungen automatisiert werden.

Ein praxisnahes Beispiel bietet der Einsatz von KI in der Supply-Chain-Optimierung. Hier ermöglichen KI-Systeme eine genauere Vorhersage der Nachfrage und eine effizientere Lagerhaltung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Unternehmen, die KI in ihre Lieferketten integrieren, berichten von einer Verbesserung der Liefergenauigkeit und einer Reduzierung von Lagerhaltungskosten um bis zu 25 Prozent. [11]

Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Infrastrukturen

Die nahtlose Integration von KI in bestehende IT-Systeme stellt eine der größten Herausforderungen, aber auch eine der vielversprechendsten Chancen für moderne Unternehmen dar. Praktikable Integrationen können durch den Einsatz verschiedener KI-Technologien erreicht werden, wie beispielsweise generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle (LLMs). Diese Technologien können entweder On-Premises betrieben oder in der Cloud gehostet werden, je nach den spezifischen Anforderungen und Sicherheitsbedenken des Unternehmens. Eine sorgfältige Auswahl und Implementierung der geeigneten Technologie ist entscheidend, um sowohl die technischen als auch die organisatorischen Aspekte der Integration erfolgreich zu meistern.

Bestandsaufnahme der IT-Landschaft

Zu Beginn ist eine umfassende Bestandsaufnahme der vorhandenen IT-Landschaft unerlässlich. Diese Analyse soll sicherstellen, dass die Systeme, die für die Integration von KI vorgesehen sind, sowohl technisch als auch hinsichtlich ihrer Sicherheitsarchitektur auf dem neuesten Stand sind. Tools wie System-Management-Plattformen können dabei helfen, einen klaren Überblick über die IT-Infrastruktur zu erhalten und potenzielle Kompatibilitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren. [12]

Sicherstellung der Datenqualität und -integrität

Ein entscheidender Aspekt bei der Integration von KI ist die Sicherstellung der Datenqualität und -integrität. Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung, und ihre Qualität bestimmt maßgeblich die Effektivität der KI-Lösungen. Unternehmen müssen robuste Datenbereinigungs- und -verarbeitungsverfahren implementieren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von KI-Systemen genutzten Daten zu gewährleisten. [13] Darüber hinaus ist es wichtig, die Mitarbeiter in den Prozess der Datenaufbereitung einzubeziehen, um deren Fachwissen zu nutzen und die Akzeptanz der KI-Lösungen zu erhöhen.

Anpassung der Sicherheitsprotokolle

Die Implementierung von KI erfordert auch eine Anpassung der Sicherheitsprotokolle. Da KI-Systeme häufig auf große Mengen sensibler Daten zugreifen, müssen erweiterte Sicherheitsmaßnahmen wie verschlüsselte Datenübertragungen und fortschrittliche Authentifizierungsmethoden implementiert werden, um Datenschutz und Compliance zu garantieren. [14] Gleichzeitig sollten Mitarbeiterschulungen zur Sensibilisierung für neue Sicherheitsanforderungen durchgeführt werden, um menschliche Fehler zu minimieren.

Schulungs- und Weiterbildungsprogramme

Um die Akzeptanz und den erfolgreichen Betrieb von KI innerhalb der Organisation zu fördern, ist es außerdem notwendig, Schulungs- und Weiterbildungsprogramme für die Mitarbeiter zu entwickeln. Diese Programme sollen nicht nur technische Fähigkeiten vermitteln, sondern auch ein Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der KI fördern. [15] Dabei ist es entscheidend, dass die Mitarbeiter die Bedeutung ihrer Rolle in einem zunehmend automatisierten Umfeld verstehen und sich aktiv an der Weiterentwicklung der Prozesse beteiligen können.

Fortlaufende Überwachung und Optimierung

Abschließend sind die fortlaufende Überwachung und Optimierung der KI-Systeme entscheidend. Unternehmen sollten Feedback-Mechanismen und kontinuierliche Bewertungsprozesse etablieren, um die Leistung der KI-Anwendungen zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Dies sichert nicht nur die langfristige Leistungsfähigkeit der KI-Lösungen, sondern auch ihre Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Geschäftsanforderungen. [16] Dabei sollten regelmäßige Audits und Reviews durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die KI-Systeme nicht nur effizient, sondern auch ethisch und rechtlich einwandfrei arbeiten.

Fallstudien und Erfolgsgeschichten

Das Potenzial von KI wird besonders greifbar, wenn man konkrete Anwendungsbeispiele betrachtet. In diesem Kapitel präsentieren wir einige Fallstudien und Erfolgsgeschichten, die illustrieren, wie KI in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt wird.

Automobilindustrie – Autonome Fahrzeugtechnologien

Ein führendes Automobilunternehmen hat mithilfe von KI-Technologien die Sicherheit und die Effizienz seiner Fahrzeuge verbessert. Durch den Einsatz von Deep Learning wurden die Algorithmen für autonomes Fahren optimiert, was zu einer signifikanten Reduzierung von Unfällen und einer Verbesserung der Verkehrseffizienz geführt hat. [17] Diese Innovation wurde in enger Zusammenarbeit mit den Ingenieuren und Fahrzeugsicherheitsexperten entwickelt, um sicherzustellen, dass die KI-Systeme nicht nur technisch fortschrittlich, sondern auch zuverlässig und sicher sind.

Finanzsektor – Betrugserkennung

Eine große Bank implementierte ein KI-gestütztes System zur Betrugserkennung, das auf Machine Learning basiert. Dieses System konnte betrügerische Transaktionen mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent identifizieren und verhindern, was zu enormen Einsparungen bei den Betrugsbekämpfungskosten führte. [18] Die Einführung dieses Systems erfolgte schrittweise, wobei die Bankengemeinschaft und die Kunden kontinuierlich informiert und in den Prozess einbezogen wurden, um Vertrauen in die neuen Technologien zu schaffen und mögliche ethische Bedenken frühzeitig zu adressieren.

Gesundheitswesen – Diagnoseunterstützung In einem Krankenhaus wurde KI eingesetzt, um Diagnoseverfahren zu verbessern. KI-Algorithmen, die auf Bilderkennungstechnologien basieren, unterstützen Ärzte bei der Erkennung von Krankheiten wie Krebs in frühen Stadien, was die Behandlungserfolge deutlich verbessert.

[19] Die Implementierung dieser Technologien erfolgte in enger Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal, das regelmäßig geschult wurde, um die KI-Ergebnisse korrekt zu interpretieren und in die klinische Praxis zu integrieren. Dies zeigt, wie wichtig die menschliche Beteiligung und das Vertrauen in die Technologie für den Erfolg von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen sind.

Einzelhandel – personalisierte Kundenansprache

Ein führendes Einzelhandelsunternehmen nutzt KI, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren. Durch die Analyse von Kundendaten kann das Unternehmen personalisierte Angebote erstellen, die zu einer höheren Kundenbindung und gesteigerten Verkaufszahlen führen. [20] Die Integration von KI in das Marketing des Unternehmens wurde durch umfangreiche Schulungen und die Einbindung von Marketingexperten unterstützt, um sicherzustellen, dass die Technologie effektiv genutzt wird und die Kundenansprache ethisch vertretbar bleibt. Zudem wurden Feedback-Mechanismen implementiert, um die personalisierten Angebote kontinuierlich zu optimieren und den Kundenwünschen anzupassen.

Diese Fallstudien illustrieren nicht nur den erfolgreichen Einsatz von KI in verschiedenen Branchen, sondern auch die Bedeutung der menschlichen Beteiligung, kontinuierlichen Schulung und ethischen Überlegungen bei der Implementierung von KI-Systemen. Sie zeigen, dass der Schlüssel zum Erfolg darin liegt, technologische Innovationen mit dem Wissen und der Erfahrung der Mitarbeiter zu kombinieren sowie eine Kultur der verantwortungsvollen Nutzung von KI zu fördern.

Dieser Text ist der dritte Teil einer Artikelserie über künstliche Intelligenz. Der vierte Teil in der nächsten Ausgabe der IT-SICHERHEIT wird sich mit den rechtlichen Aspekten des Einsatzes von KI befassen.

Folgende Themen sind Teil unserer KI-Serie:

• Unternehmensführung in Zeiten von KI
• Einführung in KI und Technologie
• Prozessoptimierung durch KI
• Rechtliche Aspekte beim Einsatz von KI
• KI-Projekte sicher umsetzen
• KI im Feld der praktischen Anwendung

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