Künstliche Intelligenz – Schlüsselfaktor für exzellente Prozesse
8 min read 13 December 2024
In der sich immer schneller verändernden Welt der Energiewirtschaft ist der professionelle Umgang mit Geschäftsprozessen wichtig, um trotz knapper Ressourcen - Investitionsmittel, Fachkräfte und Anlagen - nachhaltig erfolgreich zu sein.
In unserem Webinar im Juni haben wir die Baringa-Systematik für nachhaltige Prozess-Exzellenz vorgestellt und über Beispiele aus der Praxis informiert.
Neben der Verankerung eines Prozessmanagements und dem Einsatz unserer 3D-Methodik zur Prozessimplementierung und -optimierung ist die Digitalisierung inklusive Automation und KI der wesentliche Schlüsselfaktor für nachhaltig exzellente Prozesse.
Insbesondere das Thema Künstliche Intelligenz (KI) – und hier besonders das Thema generative KI - ist dabei allgegenwärtig. Deshalb wollen wir uns damit im Folgenden näher beschäftigen und Praxistipps geben...
- ...wo KI aktuell realistisch für exzellente Prozesse helfen kann,
- ...welche KI-Governance für die Werterealisierung erforderlich ist und
- ...worauf Sie bei der Verankerung des Themas Prozess-Exzellenz im Zusammenspiel mit KI achten müssen.
KI – vor allem generative KI – kann bei der Verbesserung der Prozess-Exzellenz in Themen helfen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren, und bietet einfachen Zugang. Die KI-Möglichkeiten sind vielfältig und regen dazu an auszuprobieren, wie insbesondere Prozesse effizienter und effektiver gestaltet werden können. Es ist dafür nicht erforderlich, sich erst zum nächsten Tech-Giganten zu entwickeln und auf große Leuchtturm-Projekte zu setzen. KI bietet vielfältige (auch unkompliziert zu realisierende) Ansatzpunkte zur Optimierung des Geschäftsalltags. Fokussieren Sie auf die unmittelbare Nutzung von Machine Learning in sicheren und bewährten Bereichen - wie in den nachfolgenden Beispielen.
- Ein KI-Assistent kann zum starken „Mitarbeiter“ werden, der klare Aufgaben vorbereitet und teilweise ganz übernimmt. So kann die KI zum Beispiel eine grobe Netzplanung nach Grundregeln weiter ausarbeiten oder die Netze im Blick behalten und proaktiv die sinnvollste Lösung zur Behebung eines Netzengpasses vorschlagen. Genauso kann die KI Freigaben beschleunigen, indem sie die formale Vorbereitung effizient übernimmt. In diesen Beispielen ist die KI ein Assistent und schafft durch Vorschläge und die Bearbeitung von Teilschritten zur Lösung klarer Aufgaben Vorteile bei geringem Risiko. Dazu sind erste Tests schon mit modernen Office-Tools, wie zum Beispiel dem Microsoft Copilot, auch ohne tiefe Machine Learning-Erfahrung möglich.
- Interagierende KI entlang der Prozesse kann Teams stärken. Wenn beispielsweise Anrufe oder Emails direkt von Bots digitalisiert werden, können Erkenntnisse über die bisherige Kundenbeziehung und aktuelle Kundenstimmungen unmittelbar für die Fallbearbeitung (bis hin zum Hinweis auf Cross-selling-Optionen) genutzt werden. Auch können Erfahrungen aus Kundenreaktionen, passend für Kundegruppen, in die nächsten Themen-, Text- und Angebotsvorschläge des Teams der Kundensachbearbeiter einfließen. Die Kundenzufriedenheit kann somit gesteigert werden. In diesen Beispielen wird die KI nicht nur zu einem Assistenten, sondern hilft Teams durch zusätzliche Informationen, den Prozess effektiver durchzuführen.
- Mit der KI bekommt die IT eine neue Rolle als proaktiver Prozess-Coach. Die KI verbindet unmittelbar (strukturierte und unstrukturierte) Daten der Prozessschritte, um die Mitarbeiter auf Optimierungspotenziale bei der Informationsverwertung und Interaktion hinzuweisen sowie Trainings vorzuschlagen und zu individualisieren. Die KI analysiert im Hintergrund die Prozesse, die IT-gestützt durchgeführt werden, so dass die Prozessexperten auf Basis der Ergebnisse neue Iterationen auf dem Weg zu optimalen und belastbaren Prozessen einleiten können. Genauso wird die KI häufig auch schnell als objektiver Coach akzeptiert, wenn Sie einzelnen Mitarbeitern nicht-öffentlich auf unproduktive Zeiten oder Abläufe des Arbeitstags hinweist. Diese Ansatzpunkte aus bisherigen Abläufen sind gut nachvollziehbar und somit in der Regel effektiv anwendbar.
Auf der einen Seite kann KI also in Themen helfen, die bisher für die maschinelle Unterstützung verschlossen waren, auf der anderen Seite sind auch besondere Regeln für die Anwendung und Kontrolle der KI erforderlich.
Das gilt insbesondere, weil KI zu neuen, bisher nicht bekannten Problemen führt, zum Beispiel wenn sie zu neuen Optimierungen verhilft, diese aber nicht herleiten oder begründen kann. Neue Denkmuster auch zur Rechtfertigung sind erforderlich. Dazu zeigt sich häufig im Machine Learning, dass zu starkes Trainieren des Netzwerks der KI eine deutliche Modell- und Ergebnisverschlechterung zur Folge hat (‚Model Drift‘). Mit generativer KI sind besondere Risiken zu handhaben - wie beispielsweise die Verletzung Urheberrechts oder dass sich die KI zum „Lügen“ für ein Ergebnis verleitet fühlt und so Fehlinformationen in die Prozesse gelangen.
Wir empfehlen deshalb die Etablierung von fünf KI-Governance-Säulen:
- Prinzipien und einen Governance-Ansatz ausrollen für den professionellen, zielgerichteten Umgang mit KI (Grundsätze, Use-Case-Klassen, regulatorische Anforderungen).
- Rollen und Verantwortlichkeiten bewusst aufbauen und bestmöglich platzieren zur Werterealisierung durch KI im Tagesgeschäft (Verantwortlichkeiten, Wissenslücken, Kontrollprozesse mit Maßnahmen und Metriken).
- Eine Risikobewertung muss früh vor den ersten Experimenten und nach einheitlichem Standard erfolgen - möglichst mit dedizierten Tools (Umfang und Art, Zusammenspiel, Risikomatrix, Risikofunktion, Kontrollen).
- Steuerung und Kontrolle des KI-Lifecycles durch klare Workflows und stabile Betriebsorganisation eingebettet in das Tagesgeschäft, Daten-, IT- und Prozessmanagement (Datenverwaltung, ethische Entwicklung, Test- und Validierung, Dokumentation, Methode für Modellwahl und Überwachung) sowie
- Motivation und Involvierung der Stakeholder durch bessere Erklärung der Potentiale für die jeweilige Rolle und Unternehmenseinheit bei gleichzeitiger Sensibilisierung für neue Risiken (Kommunikationsstrategie, Schulung und Sensibilisierung, Benachrichtigungen und Einbezug).
Eine KI-Governance muss jedoch erst in der Praxis gelernt werden und wir empfehlen unseren Kunden, operativ mit einfachen Tools wie einer Risikomatrix zur schnellen Einordnung von Use Cases und Projekten zu starten. Dies kann zum Start auch rein qualitativ ausreichend sein. Genauso wichtig ist die oft unausgewogen verteilte KI-Expertise zum Beispiel in einem Center of Excellence (CoE) zentral zu verstärken, um den Geschäftsbereichen und Funktionen bei der Werterealisierung im Geschäft zu helfen, Initiativen nicht abschweifen oder lediglich in teuren Prototypen enden zu lassen. Stets muss das Kosten-Nutzen-Verhältnis transparent sein.
Seien Sie sich auch stets über die Außenwirkung bewusst. Sinnvolle Nutzung von KI zeigt Innovationsfreude und kann Prozesse effektiver oder effizienter machen. Die Nutzung im Kontext von Daten aus dem Kundenalltag, wie z.B. Energieverbräuchen, kann jedoch auch abschrecken und ein unkontrollierter Eingriff in Prozesse birgt hohe Risiken auch für Partnerunternehmen. Der Einsatz von KI in den Prozessen muss sich deshalb auf die Bereiche beschränken, die bezüglich der oben skizzierten Governance ausreichend vorbereitet sind.
Die Nutzung von KI bietet also große Vorteile für die Prozess-Exzellenz, muss aber in eine Governance eingebettet sein, die die Risiken beherrschbar macht und Mehrwerte im Geschäftsalltag realisiert. Was bedeutet das nun für das Zusammenspiel zwischen Prozess-Exzellenz und KI in Ihrem Unternehmen?
KI als ein Schlüsselfaktor zur Erreichung von Prozess-Exzellenz spielt bei der Ausprägung der Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Prozess-Exzellenz eine wichtige Rolle.
Zentral ist dabei das Thema der Kompetenzverankerung im Sinne von Verantwortung einerseits und Wissen andererseits. Sie muss, da KI auf die Prozess-Exzellenz einzahlt, aufeinander abgestimmt erfolgen:
- Geschäfts- und Prozessverantwortliche, die für den Erfolg, die Weiterentwicklung und die gesamte Durchführung ihrer jeweiligen Prozesse – inkl. der Anwendung von KI - verantwortlich sind, müssen die Prozess-Governance und die dazu passende KI-Governance kennen, ihre Rolle darin erfüllen und die Regeln kennen und anwenden können. Zudem ist es wichtig, dass sie ein breites Wissen haben, welche Möglichkeiten inklusive KI zur Verfügung stehen, um die Prozess-Exzellenz ständig zu verbessern. Eine integrierte Wissensvermittlung an diese Gruppe ist somit naheliegend.
- Mitarbeiter im Prozess müssen den Prozess beziehungsweise Teile davon durchführen und alle Tools kennen und anwenden können. Dabei spielt Wissen über Tools mit KI-Unterstützung eine wichtige Rolle, da, wie oben skizziert, ein spezifischer Umgang mit den durch die KI erarbeiteten Ergebnissen erforderlich ist. Auch hier liegt eine integrierte, prozessbezogene Wissensvermittlung nahe.
- Das Center-of-Process-Excellence (CPE) hat eine zentrale Rolle sowohl in der Gestaltung als auch in der Umsetzung der Governance zur Prozess-Exzellenz. Es unterstützt das Management bei der Schaffung von Grundvoraussetzungen und Strategie, führt die Prozess-Exzellenz inklusive der erforderlichen Tools ein und entwickelt sie weiter, vermittelt Wissen und unterstützt die Geschäfts- und Prozessverantwortlichen bei der Weiterentwicklung inkl. Dokumentation der Prozesse. Im CPE muss das Wissen über KI – Governance und Anwendungsmöglichkeiten – vorhanden sein, um diese Aufgaben ganzheitlich durchführen zu können.
Das oben bereits als sinnvoll dargestellte Center-of-Excellence für KI sollte die zentrale Kompetenz bzgl. KI bündeln. Es hat analoge Aufgaben bzgl. KI, wie das CPE bzgl. Prozessen (u.a. Gestaltung und zentrale Koordinationsrolle bzgl. Governance), vermittelt KI-Wissen an das PEC und mit diesem abgestimmt an die Geschäfts- und Prozessverantwortlichen und die Mitarbeiter im Prozess. Da CPE und das CoE für KI sich ergänzende Rollen und Aufgaben haben und letztlich auf das gleiche Thema gerichtet sind, nämlich das Prozess- und Geschäftsergebnis qualitativ und quantitativ zu verbessern, liegt die Frage nahe, ob sie in einer Einheit, oder getrennt voneinander organisiert werden sollten. Für die Bündelung spricht die Vereinfachung der Zusammenarbeit, dagegen spricht, gerade zu Beginn der Befassung mit dem Thema KI, die Gefahr, dass die Bedeutung von KI und die KI-Spezialisierung von Mitarbeitern zu gering priorisiert wird. Eine Abwägung der Vor- und Nachteile und eine Entscheidung muss hier unternehmensspezifisch erfolgen.
Fazit
Insgesamt bleibt festzustellen, dass KI zukünftig ein Schlüsselfaktor für die Exzellenz von Prozessen ist und dass viele Einsatzmöglichkeiten zur Verbesserung von Effektivität und Effizienz der Prozesse bestehen. Mit dem Einsatz von KI sind allerdings auch neue Risiken verbunden, die es durch die oben genannten fünf Governance-Säulen zu beherrschen gilt. Damit der Nutzen gehoben und die Risiken vermieden werden, ist eine abgestimmte und zumindest zum Teil gleiche Kompetenzverankerung zu Prozess-Exzellenz und KI erforderlich.
Wenn Sie mehr zu diesem wichtigen Thema erfahren möchten, stehen Ihnen unsere Experten für Prozess-Exzellenz und KI zur Verfügung. Gerne können wir das Thema auch für Sie individuell in einem gemeinsamen Workshop diskutieren und strukturieren.
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