Prozessoptimierung durch KI: Jetzt wird's produktiv!

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Lange Zeit war die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) nebulös und nicht richtig greifbar. Pilot-Projekte schafften es häufig nicht in die Produktivanwendung. Das hat sich geändert; KI hat sich in vielen Bereichen den Weg in den Unternehmens-Alltag gebahnt.

Die Suche nach Einsatzmöglichkeiten für KI im eigenen Unternehmen führt auch zu einer Neubewertung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen. Sie mündet in Prozessoptimierung und einer umfangreichen Automatisierung.

Prozessoptimierung first!

Dass KI-Anwendungen sich durchsetzen, zeigen schon die Investitionssummen: Sie haben sich im vergangenen Jahr schlicht verdoppelt. Besonders groß war das Engagement bei der Weiterentwicklung von Medizinanwendungen und autonomen Fahrzeugen. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen – auch weil Unternehmen KI-Funktionalität immer einfacher in bestehende Produkte und Dienstleistungen integrieren können. Denn viele KI-Anwendungen (wie etwa automatische Bildbearbeitung, Vorhersage-Techniken und Entscheidungssysteme) sind ausgereift und haben die Probier- und Entwicklungsphase längst verlassen. Künstliche Intelligenz und Machine Learning (ML) sind mittlerweile etablierte Technologien. Für sie gibt es eine Vielzahl an standardisierten Plattformen mit einem modularen Ökosystem. Unternehmen können sich fast schon wie in einem Shop die notwendige Funktionalität auswählen und sich bestimmte KI-Anwendungen in relativ kurzer Zeit kostengünstig entwickeln, um sie anschließend produktiv einzusetzen.

Grob lassen sich die Einsatzfelder in drei Bereiche unterteilen:

Video-Verarbeitung: Videokameras sind heutzutage als Komponenten oder eigenständige Geräte sehr preisgünstig zu beschaffen. Die Kosten liegen häufig unter denen spezialisierter Sensoren. Mit einer dahinterliegenden KI werden Videokameras häufig als Universalsensoren und -messfühler eingesetzt, um Objekte und Personen zu erkennen. Sie können aber auch Gesichtsausdrücke erfassen und Szenen bewerten. In Produktionsanlagen ermittelt die KI über Bewegtbilder die Fertigungsqualität und kann Produkte exakt vermessen. Besonders hilfreich: Neue Funktionen und eine verbesserte Beurteilung lassen sich häufig bei unveränderter Hardware durch ein Software-Update bereitstellen, was Investitionskosten schützt.

Auswertung menschlicher Sprache (NLP): Natürliche Sprache – gesprochen oder geschrieben – dient im täglichen Business dem Transport und Austausch von Informationen. Die Form variiert dabei: Die Informationen finden den Weg ins Unternehmen als Dateien, Rechnungen, Finanztransaktionen, Kundenkommentare, Social-Media-Anfragen, E-Mails, Sprachnachrichten, Präsentationen oder Fachbeiträge. Häufig werden sie von Menschen aus der Ursprungsform in eine andere, von Maschinen verarbeitbare Form übertragen, was die Skalierung und Automatisierung erschwert.

Künstliche Intelligenz kann durch ausgereifte Sprachmodelle, die auf großen Datenmengen beruhen, die Informationen und die darunterlie­gende Kommunikation auswerten und daraus resultierende Aktionen automatisieren.

Wer nur kurz nachdenkt, wird schnell einige Prozesse im eigenen Unternehmen identi­fi­zieren können, bei denen eine automatische KI-gestützte Sprachverarbeitung manuelle Tätigkeiten ersetzen und die zugehörigen Geschäftsprozesse deutlich beschleunigen kann.

Kreation und Strategie: Ein besonderer Vorteil von KI ist, dass sie dort besonders effektiv funktioniert, wo ein Mensch hoffnungslos überfordert ist: In Entscheidungssituationen, in denen die richtige Auswahl von hunderten Parametern und großen Datenmengen abhängen und die langjährige Mitarbeiter eher „aus dem Bauch” heraus treffen. Anwendungsfelder für dieses KI-Gebiet ist etwa die Kreditvergabe und Risikobewertung im Finanzbereich oder das Finden von neuen Wirkstoffen und chemischen Verbindungen in der Medizin. Auch wenn es um das Finden neuer Strategien für beispielweise eine effektive Statik im Bauwesen oder neue Ansätze im Energiemanagement geht, kann eine KI sehr weit unterstützen.

Chance auf „intelligenten“ Umbau des Unternehmens

Wer sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im eigenen Unternehmen beschäftigt, kommt schnell an den Punkt, sich über innerbetriebliche Abläufe und Prozesse Gedanken zu machen. Dabei geht es nicht darum, Prozesse so anzupassen, damit eine KI eingesetzt werden kann. Der Ansatz ist genau andersherum:

KI ermöglicht neue Arbeitsweisen im Unternehmen, die wesentlich effizienter und schneller sind. Sie kann auch eingesetzt werden, um neue Geschäftsmodelle in die Praxis umzusetzen und damit Umsatz und Gewinn auszubauen.

Die Suche nach Einsatzmöglichkeiten für KI im eigenen Unternehmen führt auch zu einer Neubewertung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen. Sie mündet in zahlreichen Prozessoptimierungen und einer umfangreichen Automatisierung. Unternehmen macht das resilienter und bringt sie im Vergleich zum Wettbewerb in eine bessere Marktposition.

Prozessoptimierung: Keine Angst vor der KI

Die Einführung einer neuen Technologie löst bei vielen Menschen Ängste (vor allem vor Arbeitslosigkeit) aus. Bei KI nicht zuletzt, weil damit scheinbar die letzte Bastion der menschlichen Intelligenz – das Denken – durch Maschinen ersetzt werden soll. Tatsächlich ist eine heutige KI nicht allumfassend, sondern auf jeweilige Anwendungsfälle spezialisiert. Sie entlastet Mitarbeitende von monotonen Arbeiten und kann auch komplexere Aufgaben erledigen. Dafür schafft sie neue Möglichkeiten und auch Arbeitsplätze, die es vorher nicht gab. Je häufiger KI eingesetzt wird, umso geringer werden die Berührungsängste und letzten Endes die Vorteile sichtbar sein.

Mit AI Patterns KI-Schätze heben

Der wichtigste Schritt für den Einsatz von KI zur Prozessoptimierung im Unternehmen ist, die Anwendungsfelder für künstliche Intelligenz und ihre Potenziale sowie die aktuellen Limitierungen zu verstehen und individuell einzuordnen. Wir haben dazu mit den Cloudflight AI Patterns einen strukturierten Ansatz entwickelt, der die KI-Transformation unserer Kunden unterstützt. Dabei werden Anwendungsmöglichkeiten gemeinsam erarbeitet, priorisiert und zu erwartende Produktivitätssteigerungen berechnet. Das Ergebnis des AI-Patterns-Ansatzes ist eine leicht in die Praxis umzusetzende Planung, um KI zeitnah produktiv zu nutzen.

Der Autor Dr. Bernhard Niedermayer ist Head of AI und Experte beim Einsatz der Cloudflight AI Patterns.

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