Wie künstliche Intelligenz das Geschäftsprozessmanagement grundlegend revolutioniert

Der Einsatz der Erkennungs- und Automatisierungsfunktionen von KI in BPM kann den Fortschritt bei Front-End-Prozessen, Prozessdatenanalysen, Geschäftsprozessabbildung und Prozessmodellierung vorantreiben.

Geschäftsprozessmanagement unterstützt Unternehmen seit langem bei verfahrenstechnischen Bemühungen und Initiativen zur digitalen Transformation. Jetzt erhält BPM einen enormen Schub durch KI

Jeff Springer, Hauptberater beim Daten- und Analyseberatungsunternehmen DAS42, sagte: „Die KI-Technologie entwickelt sich rasant weiter und ermöglicht die Entwicklung komplexerer und effektiverer KI-gesteuerter Prozesserkennung und -automatisierung Er fügte hinzu, dass viele dieser Fortschritte auf die zunehmende Verfügbarkeit von Daten aus vielen Quellen wie Unternehmenssystemen, Sensoren und sozialen Medien zurückzuführen seien, die beispielsweise die Entwicklung größerer künstlicher Intelligenzsysteme ermöglichten aus Daten zu lernen und Muster zu identifizieren, die für Menschen schwer oder unmöglich zu erkennen sind.

In BPM werden KI-gestützte Bereitstellungsmethoden immer beliebter Viele Anwendungsszenarien können verwendet werden, um Front-End-Prozesse zu optimieren, Prozessdaten zu analysieren, Geschäftsprozesse abzubilden und sogar generative KI-Prozessmodellierungsfunktionen zu nutzen für Call Center hat erklärt, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz in Front-End-Prozessen den Umsatz steigert, die Kundenzufriedenheit verbessert und das Engagement der Mitarbeiter steigert. In Contact Centern beispielsweise bereichert KI im Geschäftsprozessmanagement die Kundeninteraktionen und verkürzt die Anrufwartezeit , bietet personalisierte Empfehlungen und bietet Verkaufsunterstützung in Echtzeit

Process Mining ist ein wichtiger Faktor für BPM und hilft Unternehmen dabei, Möglichkeiten zur Verbesserung von Prozessen, zur Wertschöpfung und zur Kostensenkung zu erkennen „Process Mining ist schneller und einfacher zu nutzen“, erklärt Chris Monkman, Vizepräsident für Produktmanagement, KI und Wissen beim Business Process SaaS-Anbieter Celonis. „Umgekehrt ermöglicht Process Mining, dass die KI (das System) intelligenter wird.“ seine wahre Kraft freisetzen. Aber wenn es um das Training großer Sprachmodelle (LLMs) und den Kampf der generativen KI gegen Halluzinationen geht, erfordern Innovationen in der Prozessintelligenz Verbesserungen bei strukturierten Echtzeitdaten und semantischem Wissen.

Objektzentriertes Process Mining

Celonis und die RWTH Aachen University kombinieren künstliche Intelligenz und objektzentriertes Process Mining, um Geschäftsprozesse besser zu verstehen und zu steuern. Während sich beispielsweise reale Objekte wie Versandaufträge oder Rechnungen durch einen Geschäftsprozess bewegen, kann die KI die erwarteten Lieferzeiten kontinuierlich aktualisieren, Warnungen senden, wenn Verzögerungen auftreten, und sogar Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu lösen

für große Prozesse Modell

Das Unternehmensmanagement-Softwareunternehmen SAP Signavio nutzt gelabelte Daten von LLM, um sogenannte Large Process Models (LPM) zu trainieren, um Prozessdaten genauer zu analysieren. SAP und akademische Forscher haben den SAP Signavio Academic Models LPM-Datensatz veröffentlicht, eine Sammlung Hunderttausender Geschäftsmodelle, hauptsächlich in der Notation der Geschäftsprozessmodellierung. Dee Houchen, Leiter Global Market Impact bei SAP Signavio, sagte, dass LPM in vielen Anwendungsfällen eingesetzt werden kann, etwa für Best-Practice-Empfehlungen, Prozessanalysen, Inhaltserstellung und Prozessdatenverbesserung.

Datenextraktion und -erweiterung

Bruce Orcutt, Senior Vice President für Produktmarketing bei ABBYY, sagte, dass ABBYY, Anbieter von optischer Zeichenerkennungssoftware, untersucht, wie künstliche Intelligenz mehr Daten aus Kundendokumenten und Korrespondenz extrahieren kann, um die Registrierung zu beschleunigen , Entscheidungen über Förder- und Genehmigungsverfahren. KI kann auch verwendet werden, um Dateneinblicke zu bereichern und Prozessergebnisse zu verbessern. „Daten sind König“, sagte Orcutt, „aber KI hilft dabei, alle Daten zu verstehen und allen Daten Kontext und Bedeutung zu verleihen, die sich auf das Unternehmen auswirken.“

Low-Code-/No-Code-Entwicklung

Traditionell wurden Low-Code- und No-Code-Tools mit BPM-Analysetools kombiniert, um die Umstrukturierung von Unternehmen zu rationalisieren. John King, Geschäftsprozesspartner bei Lotis Blue Consulting, sagte, dass KI die Copilot-Funktionen von GitHub nutzt, um mehr Low-Code/No-Code-Entwicklung zu ermöglichen. Diese Funktion kann die Dezentralisierung der Anwendungsentwicklung fördern und verspricht schnellere Änderungen und mehr Bereitstellungen vom Typ A/B-Tests, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden. Unternehmen können auch Anwendungen entwickeln und unterstützen, die kritische Geschäftsprozesse automatisieren, und zwar nur mit Infrastruktur- und Plattformunterstützung durch ihre IT-Abteilung Funktionalität. King glaubt, dass dieselben Konzepte durch eine Arbeitsnetzwerkanalyse auf das Unternehmen ausgeweitet werden können, die Arbeitsinhalte aus Besprechungen, Telefonanrufen, Sofortnachrichten und E-Mails verarbeiten kann. Durch die Identifizierung von Verhaltens- und Kooperationsmustern durch künstliche Intelligenz und deren Vergleich mit Unternehmenserwartungen und Best Practices kann die Produktivität bei Bedarf verbessert werden. Weltphysikalische Umgebungen und komplexe Prozesse. KI-Technologie kann dabei helfen, von Sensoren und Arbeitsabläufen erfasste Rohdaten in relevantere digitale Zwillinge umzuwandeln. Darüber hinaus wies King darauf hin, dass künstliche Intelligenz auch auf diese Modelle angewendet werden kann, um verschiedene Szenarien und Entscheidungsanalysen bereitzustellen. Er glaubt, dass dies dazu beitragen wird, Zeit und Geld zu sparen und es Unternehmen zu ermöglichen, seltene oder erwartete Ereignisse zu modellieren, bevor sie eintreten, um so die Auswirkungen von Ereignissen in einer sicheren, aber objektiven Umgebung zu verstehen und Notfallmaßnahmen zu entwickeln Laut Springer von DAS42 werden Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bereits eingesetzt, um Geschäftsprozesse automatisch abzubilden und Verbesserungs- und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Er stellte fest, dass ein produzierendes Unternehmen die Produktion erfolgreich um 10 % steigern konnte, indem es seine Produktionslinien in Echtzeit überwachte, potenzielle Engpässe und andere Probleme identifizierte und den Bedienern Korrekturmaßnahmen bot Die Analyse erfolgt manuell durch Prozessexperten. Stephen Ross, Leiter der Geschäftsentwicklung für Amerika beim Cybersicherheitsberatungsunternehmen S-RM, sagte, dass KI in BPM die Ergebnisse der Geschäftsprozessanalyse für Aufgaben beschleunigen kann, die Modellierung, Zusammenarbeit, Process Mining sowie Risikomanagement und Compliance umfassen.

Chatbots, virtuelle Assistenten und NLP

Obwohl es Chatbots und virtuelle Assistenten schon seit fast 60 Jahren gibt, wurde ihr kommerzieller Wert erst im letzten Jahrzehnt erkannt. Mithilfe generativer KI eröffnet die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) neue Geschäftsmöglichkeiten für Chatbots und virtuelle Assistenten, die in BPM-Systeme integriert werden können, um Anfragen zu bearbeiten, Mitarbeiter durch Prozesse zu führen und die Kundeninteraktionen zu verbessern. NLP ist auch gut darin, unstrukturierte Datenquellen wie Kundenfeedback und Social-Media-Beiträge zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Vorteile von KI im BPM

Am Beispiel von Steele of Gryphon wies er darauf hin, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz im BPM Möglichkeiten zur Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Wertschöpfung eröffnen kann folgt:

Identifiziert und automatisiert sich wiederholende Aufgaben, wodurch Anrufagenten mehr Zeit haben, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Leiten Sie Kunden an den richtigen Agenten oder die richtige Abteilung weiter, um Anrufwartezeiten zu verkürzen und sicherzustellen, dass Kunden den besten Service erhalten.

Bieten Sie Agenten Echtzeitunterstützung, um Kundendienstprobleme schneller und effizienter zu lösen. Analysieren Sie Daten, um die Stimmung, Trends und Muster der Kunden zu identifizieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Herausforderungen künstlicher Intelligenz im Geschäftsprozessmanagement

Die Vorteile des Einsatzes von KI in BPM-Anwendungen bringen Herausforderungen, Risiken und ethische Probleme mit sich, darunter die folgenden:

• Mangelnde Gesamtübersicht. Derzeit besteht kein Konsens darüber, wie generative KI allgemeiner zu BPM beitragen kann.
• Schwächen generativer künstlicher Intelligenz. Bedenken hinsichtlich Genauigkeit, Voreingenommenheit, Reproduzierbarkeit, Datenschutz und Halluzinationen von LLM müssen durch Anbieterhomogenität ausgeräumt werden.
• Datenqualität. Die zum Trainieren und Betreiben von KI-Systemen verwendeten Daten müssen sauber, genau und vollständig sein.
• Neue Datenrisiken. Die isolierte KI innerhalb von Organisationen muss genauer untersucht werden und es muss ein Verständnis dafür geschaffen werden, wo sich Unternehmensdaten befinden, was daraus gemacht wird und wie sie verwendet werden.
• Fachkräftemangel. Künstliche Intelligenz und BPM erfordern spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse, die zusätzliche Investitionen in die Berufsausbildung oder die Einstellung von Mitarbeitern mit den erforderlichen Fähigkeiten erfordern.
• Angst davor, dass Arbeitsplätze ersetzt werden. Viele Unternehmen möchten, dass generative KI und Automatisierungstechnologien Hand in Hand arbeiten. Daher müssen sie ihre Mitarbeiter auf dem Laufenden halten und im Mittelpunkt der Transformation stehen.
• Ethische Fragen. Transparenz, Verantwortlichkeit und verantwortungsvoller Umgang sowie potenzielle Vorurteile und Illusionen sind nur einige der ethischen Überlegungen bei der Anwendung von KI auf BPM.

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