Prozessanalyse: Aufnahme und Visualisierung bestehender Abläufe, Identifikation von Engpässen und Medienbrüchen.
Prozessdesign: Entwicklung optimierter, digitaler Workflows auf Basis bewährter Best Practices.
Automatisierung: Einführung von RPA (Robotic Process Automation) oder Workflow-Engines zur Automatisierung repetitiver Tätigkeiten.
KI-gestützte Anwendungen: Einsatz von Machine Learning und Natural Language Processing zur Datenanalyse, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung.
Datenintegration: Zusammenführung verteilter Datenquellen für transparente Prozesse und bessere Entscheidungsgrundlagen.
Pilotprojekte & Prototypen: Entwicklung und Test von KI-Anwendungen im kleinen Maßstab, bevor ein breiter Rollout erfolgt.
Skalierung & Rollout: Überführung erfolgreicher Optimierungen in den Regelbetrieb.
Change Management: Begleitung von Mitarbeitern beim Übergang zu automatisierten und KI-gestützten Prozessen.
FAQs
Brauchen wir für Prozessoptimierung und KI immer eine große Systemumstellung?
Nein – wir starten oft mit kleineren Projekten und skalieren die Optimierungen Schritt für Schritt.
Welche Prozesse eignen sich für Automatisierung durch KI?
Vor allem wiederkehrende, regelbasierte Tätigkeiten wie Dateneingaben, Dokumentenprüfung oder Standardkommunikation und Reportings.
Wie lange dauert die Einführung von KI-Lösungen?
Von wenigen Wochen für Pilotprojekte bis zu mehreren Monaten für unternehmensweite Rollouts – abhängig von Komplexität und Umfang.
Was ist der Unterschied zwischen klassischer Prozessoptimierung und KI-Einsatz?
Klassische Optimierung beseitigt Ineffizienzen, KI erweitert diese um intelligente Analysen und Automatisierungen, die bisher manuell oder systemisch nicht umsetzbar waren.
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