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Künstliche Intelligenz für die Prozessoptimierung nutzen: So gelingt der Einstieg

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krungchingpixs // Adobe Stock

Künstliche Intelligenz zur Prozessoptimierung einzusetzen, hat enormes Potenzial. Lesen Sie, wie der Einstieg in das Thema gelingt!

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Spätestens seit dem Durchbruch von ChatGPT ist KI in aller Munde. Die Technologie prägt mittlerweile nicht nur das Privatleben, sondern gewinnt auch für Betriebe immer stärker an Relevanz. Viele Unternehmen möchten gerne von den Potenzialen profitieren und künstliche Intelligenz für die Prozessoptimierung nutzen. Doch stellen sich mehrere Fragen, die den Einstieg erschweren: Welche Art von KI ist für mein Unternehmen geeignet? Und wie kann ich sie konkret nutzen, um Abläufe zu verbessern? Dieser Ratgeber-Artikel liefert Ihnen praxistaugliche Antworten.

Grundlagen: Welche KI-Technologien sind für Unternehmen relevant?

Künstliche Intelligenz kennen viele Menschen bereits seit einigen Jahren aus dem privaten Umfeld. Hier tritt sie beispielsweise in Gestalt von Sprachassistenten wie Alexa und Siri in Erscheinung. Insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen ist sie jedoch noch eher selten anzutreffen. Dabei existieren mittlerweile mehrere Arten von KI-Tools, die auch für die Optimierung betrieblicher Prozesse interessant sind.

Besonders prominent ist derzeit die sogenannte generative KI. Der berühmteste Vertreter dieser Art ist ChatGPT. Generative KI ist in der Lage, auf Basis von Prompts (Benutzervorgaben) Inhalte eigenständig zu erstellen. Neben Texten kann es sich dabei um Bilder, Videos und auch Audio-Dateien handeln.

Eine weitere Ausprägung ist Natural Language Processing (NLP). Es beschreibt die KI-Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen. Relevant ist dieser Ansatz vor allem für Sprachassistenten. Er wird aber auch zum „Verstehen“ von Texteingaben verwendet.

Zudem ist Computer Vision interessant. In diesem Fall ist künstliche Intelligenz in der Lage, Informationen aus Bild- und Videodaten zu erfassen. Algorithmen dieser Art können beispielsweise Objekte erkennen, Normabweichungen innerhalb von Bildern identifizieren oder auch Textinhalte aus gescannten Dokumenten extrahieren.

Nicht zuletzt ist die analytische KI für Unternehmen relevant. Sie hat die vorteilhafte Fähigkeit, große Datenmengen auf versteckte Muster und Trends zu untersuchen. Hierdurch entstehen wertvolle Einblicke, mit denen Zusammenhänge erkannt, Strategien entwickelt, Entscheidungen verbessert und Prozesse optimiert werden können.

Was nicht zu künstlicher Intelligenz gehört, ist Robotic Process Automation (RPA). Hinter diesem Ansatz verbirgt sich die Automatisierung standardisierter Geschäftsprozesse rein auf Basis vorgegebener Regeln. Tools dieser Art kommen vor allem in größeren Unternehmen zum Einsatz, die tagtäglich eine Vielzahl von Routineaufgaben abarbeiten müssen. Teilweise werden diese Lösungen mittlerweile um KI ergänzt, um sie auch für schwierigere, weniger standardisierte Tätigkeiten nutzen zu können.

Künstliche Intelligenz zur Prozessoptimierung: Top-5-Anwendungsfälle für Einsteiger

Natürlich sollten Unternehmen nicht direkt mit dem Anspruch starten, eine hochgradige Automatisierung sämtlicher Prozesse mit KI zu erreichen. Vielmehr empfiehlt es sich, mit kleinen Projekten zu starten, um zunächst Erfahrungen zu sammeln. Hierfür gibt es mehrere Möglichkeiten:

1. Marketing-Inhalte mit generativer KI erstellen

Ein guter Einstieg ist die Nutzung von generativer künstlicher Intelligenz im Marketing. Lassen Sie Texte und Bilder für Ihre Website, Ihren Blog, für einen Newsletter oder auch für Social Media generieren. Mit etwas Übung wird Ihr Team verstehen, welche Prompts die besten Ergebnisse liefern. Vorsicht jedoch beim Datenschutz: Gerade bei außereuropäischen Lösungen wie ChatGPT sollten Ihre Mitarbeiter keine sensiblen und personenbezogenen Daten eingeben.

2. Chatbots im Kundenservice implementieren

Eine weitere Möglichkeit, die Potenziale von KI zu testen und zu nutzen, ist die Einführung eines Chatbots auf der eigenen Website. In diesem Bereich existieren mittlerweile zahlreiche, mitunter leistungsstarke Lösungen. Diese können einfachere Kundenanfragen nach einer initialen Trainingsphase eigenständig beantworten. Im Laufe der Zeit lernen Sie hinzu und entwickeln sich weiter. Natürlich ist auch hier auf DSGVO-Konformität zu achten.

3. Persönliche Empfehlungen generieren

Große E-Commerce-Unternehmen analysieren ihre Kundschaft bereits seit Jahren, um ihr individuell passende Angebote zu unterbreiten. Auch für KMU steht diese KI-Option mittlerweile offen. Möglich machen diese beispielsweise Add-ons für bestimmte CRM- und Shopsysteme. Natürlich ist die Analyse des Kundenverhaltens auch für das Marketing wertvoll.

4. Eingehende Dokumente automatisch verarbeiten

Künstliche Intelligenz kann auch im Bereich der Dokumentenverarbeitung eine Prozessoptimierung bewirken. Beispielsweise ist KI in der Lage, die Inhalte eingehender E-Mails zu analysieren und dem richtigen Sachbearbeiter zuzuordnen. Auch das automatisierte Auslesen und Prüfen von Eingangsrechnungen ist mittlerweile problemlos umsetzbar. Letzterer Prozess ist ein guter Einstieg, wenn Sie sich für die KI-basierte Prozessautomatisierung interessieren.

5. Qualitätskontrollen automatisieren

Für produzierende Unternehmen ist Computer Vision interessant: Eine Kamera am Ende von Fertigungslinien fotografiert in diesem Fall die produzierten Teile. Sodann erkennt eine KI-Lösung etwaige Mängel und Abweichungen. Dies entlastet die Mitarbeiter und erhöht gleichzeitig die Genauigkeit der Fehlererkennung.

Fazit

Die genannten Anwendungsbeispiele machen deutlich, dass künstliche Intelligenz vielseitig zur Prozessoptimierung verwendet werden kann. Für den Einstieg bietet sich vor allem eine Nutzung im Marketing und Service an. Nach dem Sammeln erster Erfahrungen können Sie dann KI-Lösungen in weiteren Bereichen implementieren. Die Möglichkeiten reichen von der Automatisierung von Geschäfts- und Produktionsprozessen bis hin zu KI-basierten Analysen, die völlig neue, wertvolle Insights liefern. Wichtig ist in jedem Fall, das Thema nicht auf die lange Bank zu schieben, sondern zeitnah mit dem Aufbau von KI-Kompetenz zu beginnen.

 

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