In mittelständischen Unternehmen schlummern oft ungenutzte Potenziale, die durch KI-gestützte Automatisierung effizienter und kostengünstiger gestaltet werden können. Doch wie identifiziert man die richtigen Prozesse für eine Optimierung, die nicht nur kosteneffizient ist, sondern auch den weitläufigen Anforderungen des EU-AI Acts entspricht? In diesem Artikel zeigen wir Ihnen einen klaren Ansatz, mit dem wir Prozesse systematisch analysieren, bewerten und für eine KI-basierte Optimierung vorbereiten.
1. Bestandsaufnahme der Prozesse und Prozesskosten
Der erste Schritt besteht darin, einen Überblick über alle bestehenden Prozesse im Unternehmen zu gewinnen. Häufig liegen bereits Daten zu Prozessen und deren Kosten vor - etwa in Form von Prozessdokumentationen oder ERP-Systemen. Falls diese Daten nicht verfügbar sind, empfiehlt sich zunächst ein Prozess-Workshop. In diesem Workshop werden alle relevanten Prozesse End-to-End analysiert - vom Auslöser bis zum Abschluss.
Im Verlauf der Analyse werden folgende Fragen beantwortet:
- Welche Prozesse gibt es im Unternehmen? (z. B. Beschaffung, Kundenservice, Buchhaltung)
- Welche Schritte umfassen diese Prozesse?
- Wie hoch sind die aktuellen Prozesskosten? (z. B. Personalkosten, Zeitaufwand, Materialkosten)
Durch die Zuordnung von Prozesskosten entsteht eine fundierte Basis, um Kostenfresser und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Die Daten werden dann durch Prozessmodellierung und Tabellenkalkulationen strukturiert erfasst.
2. End-to-End-Betrachtung der Prozesse
Ein zentraler Grundsatz unserer Methode ist die End-to-End-Betrachtung. Prozesse werden nicht isoliert, sondern in ihrer Gesamtheit analysiert. Das hat den Vorteil Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zu erkennen. Beispielsweise könnte ein ineffizienter Beschaffungsprozess auch die Produktion oder den Vertrieb beeinträchtigen. Durch diese ganzheitliche Sichtweise stellen wir sicher, dass Optimierungen nicht nur punktuelle Verbesserungen bringen, sondern den gesamten Wertschöpfungsprozess stärken.
3. Identifikation von KI-geeigneten Teilprozessen
Nach der Analyse der Prozesse und Kosten gilt es, Teilprozesse zu identifizieren, die sich besonders für eine KI-gestützte Automatisierung eignen.
Typische Kandidaten sind:
- Repetitive Aufgaben: Tätigkeiten wie die Verarbeitung von Rechnungen, Dateneingaben oder Standardanfragen im Kundenservice.
- Datenintensive Prozesse: Prozesse, die große Datenmengen erzeugen oder verarbeiten, wie z. B. die Analyse von Lagerbeständen oder Kundenverhalten.
- Entscheidungsbasierte Prozesse: Aufgaben, die standardisierte Entscheidungen erfordern, wie Kreditprüfungen oder Qualitätskontrollen.
KI-Technologien können hier gezielt eingesetzt werden, um Prozesse zu beschleunigen oder vollständig zu automatisieren. Wichtig ist, dass die eingesetzten KI-Lösungen den Vorgaben des EU-AI Acts entsprechen - insbesondere in Bezug auf Transparenz, Datenschutz und ethische Standards.
4. Bewertung von Aufwand und ROI
Bevor ein Prozess automatisiert wird, muss der Aufwand der Umsetzung sowie der zu erwartende Return on Investment (ROI) analysiert werden.
Dabei werden folgende Punkte betrachtet:
- Implementierungsaufwand: Welche technischen, personellen und zeitlichen Ressourcen sind für die Einführung der KI-Lösung erforderlich?
- Kosteneinsparungen: Wie viel Zeit, Personal oder Materialkosten können durch die Automatisierung eingespart werden?
- Skalierbarkeit: Kann die Lösung auch flexibel und skalierbar auf andere Prozesse oder Abteilungen ausgeweitet werden?
- Compliance: Erfüllt die KI-Lösung die regulatorischen Anforderungen - insbesondere die des EU-AI Acts?
Ein typisches Beispiel: Die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung durch KI kann den manuellen Aufwand um bis zu 80% reduzieren und zudem auch die Fehlerquote senken. Die Anfangsinvestition in Software und Schulungen amortisiert sich oft innerhalb von 6-12 Monaten.
5. Grundlage für die technische Umsetzung
Die Ergebnisse der Analyse - identifizierte Prozesse, geschätzte Kosten und ROI - bilden die Grundlage für die technische Umsetzung. Hierbei wird ein detaillierter Implementierungsplan erstellt, der folgende Punkte umfasst:
- Auswahl der geeigneten KI-Technologie
- Integration in bestehende IT-Systeme
- Schulung der Mitarbeitenden, um Akzeptanz und Kompetenz zu fördern
- Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der KI-Lösung
Systematisch zu mehr Effizienz
Die Identifikation von Prozessen, die sich für eine KI-gestützte Automatisierung eignen, erfordert eine strukturierte Vorgehensweise. Durch eine Bestandsaufnahme, End-to-End-Betrachtung und gezielte Analyse von Kosten und ROI können mittelständische Unternehmen ihre Prozesse effizienter gestalten. Da die Anforderungen des EU-AI Acts für ein fester Bestandteil unserer Produkte sind, werden wir damit gleichzeitig auch den gesetzlichen Vorschriften gerecht. Ein Prozess-Workshop ist oft der ideale Einstieg, um Transparenz zu schaffen und Optimierungspotenziale sichtbar zu machen.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie wir Sie bei der Prozessoptimierung unterstützen können? Kontaktieren Sie uns für einen unverbindlichen Beratungstermin!