KI-Agenten sind auf dem Vormarsch und bieten Unternehmen enormes Potenzial, ihre Effizienz zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch für viele Unternehmen stellt sich die Frage: Wie identifiziere ich die richtigen Prozesse? Die Antwort darauf ist entscheidend für den Erfolg. Eine gründliche Analyse der Geschäftsprozesse, eine realistische Bewertung des Potenzials von KI-Agenten und die Auswahl der geeigneten Agenten sind dabei von großer Bedeutung.
End-to-End-Prozess
Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Automatisierung mit KI-Agenten liegt in der Auswahl eines optimalen Prozesses – eines klar definierten End-to-End-Prozesses. Oft müssen strategische Abläufe so gestaltet werden, dass KI-Agenten auf Informationen aus diversen Plattformen und Anwendungen zugreifen können. Ein End-to-End-Prozess umfasst typischerweise alle Schritte von der ersten Kundeninteraktion bis zur finalen Leistungserbringung oder Zahlung. Beispiele sind „vom Kundenauftrag bis zur Rechnungsstellung“ oder „von der Schadensmeldung bis zur Regulierung“. Aktivitäten, die Verknüpfungen zwischen verschiedenen Systemen erfordern, z. B. im Kundenbeziehungsmanagement, im Finanzwesen oder im Kundendienst, eignen sich hervorragend für die Automatisierung. Allerdings kann auch innerhalb einer einzelnen Anwendung ein KI-Agent Mehrwert bieten, z. B. durch die intelligente Analyse von Kundendaten oder die automatisierte Verarbeitung eingehender Anfragen.
Potenzial erkennen
KI-Agenten arbeiten gut, wenn das Problem, das sie lösen sollen, klar definiert und eng umrissen ist. Andernfalls haben sie Schwierigkeiten. Für die meisten Unternehmen ist die Identifizierung des richtigen zu lösenden Problems der Schlüssel zur Realisierung eines echten Mehrwerts durch KI-Agenten. Das Projekt „KI-Agent“ startet mit der Identifizierung geeigneter Prozesse durch eine gründliche Analyse der bestehenden Abläufe im Unternehmen. Dafür sollte man sich Zeit nehmen, denn es geht darum, die Geschäftsprozesse zu verstehen, von den einfachsten bis zu den komplexesten. Neben der klassischen Prozessanalyse können moderne KI-gestützte Process Mining-Tools helfen, Workflows datenbasiert zu identifizieren und Verbesserungspotenziale aufzudecken. Diese Tools arbeiten mit Event-Logs aus IT-Systemen, um tatsächlich durchgeführte Prozesse zu rekonstruieren.
KI Use Case - Automatisierung der Angebotserstellung mit Large Language Models
Ein Blick auf die Arbeitsabläufe
Zunächst sollten die Prozesse, Rollen, verantwortlichen Knotenpunkte und Verbindungen zwischen verschiedenen Akteuren in der Organisation erfasst werden. Ein Organigramm bietet hier erste Anhaltspunkte. Interessanter ist jedoch ein Blick auf die Arbeitsabläufe, da dieselben Personen innerhalb einer Organisation je nach Arbeitsablauf dazu neigen, mit unterschiedlichen Prozessen und Personen zu arbeiten. Es gibt KI-basierte Tools wie GPT, die zur Identifizierung von Workflows verwendet werden können und eine Agentennetzwerkdefinition erstellen. Aus den generierten Dateien sollte jedoch klar hervorgehen, welche Rollen und Verantwortlichkeiten jeder Agent hat und mit welchen anderen Agenten er verbunden ist.
Herausforderungen und Chancen
Es ist ratsam, sich zuerst auf die spezifischen Bereiche im Unternehmen zu konzentrieren, in denen der KI-Agent die größte Wirkung erzielen kann. Ob Finanzen, Schadensabwicklung, Underwriting, Kundendienst, Lieferkette, Lohnbuchhaltung oder Personalwesen – die Auswahl des richtigen Bereichs ist entscheidend. Die Betrachtung der Bereiche sollte von der Überlegung geleitet sein, wo die dringendsten Herausforderungen oder die größten Chancen liegen. Dies schafft die Grundlage für eine zielgerichtete und effektive Strategie für einen KI-Agenten. Indem der Fokus auf Bereiche gelegt wird, in denen große Datenmengen oder sich wiederholende Aufgaben anfallen oder in denen die Entscheidungsfindung von der Prognosefähigkeit des Agenten profitieren könnte, wird sichergestellt, dass die KI-Bemühungen zielgerichtet und überschaubar sind. Letztlich geht es darum, das spezifische Problem oder die spezifische Aufgabe zu identifizieren, die der Agent lösen soll. Dies kann von der Automatisierung von Kundendienstanfragen bis hin zu komplexen Datenanalysen reichen. Das Verständnis des Problems prägt die Fähigkeiten des Agenten und stellt sicher, dass er die Nutzeranforderungen erfüllt. Eine weitere wichtige Herausforderung ist auch Bias in Trainingsdaten. Wenn KI-Agenten mit voreingenommenen oder unvollständigen Daten trainiert werden, können sie falsche oder unfaire Entscheidungen treffen. Das sollte in die Bewertung einfließen.
Bewertung des Potenzials von KI-Agenten
Nicht jeder Prozess eignet sich gleichermaßen für den Einsatz von KI-Agenten. Es ist wichtig, das Potenzial von KI-Agenten in den identifizierten Bereichen realistisch zu bewerten. Dabei helfen verschiedene Fragen: Wie hoch ist der Implementierungsaufwand? Wird spezielle Hardware oder Software benötigt? Müssen bestehende Systeme angepasst werden? Ist die technische Machbarkeit gegeben? Sind die erforderlichen Daten in ausreichender Qualität vorhanden? Welchen Nutzen bringt der Einsatz von KI-Agenten? Führt er zu Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen oder einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit? Hier kann eine ROI-Analyse helfen, um wirtschaftliche Vorteile greifbar zu machen. Eine genaue ROI-Analyse ist hierbei von zentraler Bedeutung, um die Wirtschaftlichkeit und den langfristigen Nutzen des Projekts zu überprüfen. Zu berücksichtigen sind dabei nicht nur die direkten Einsparungen (z. B. durch Automatisierung von Aufgaben), sondern auch sekundäre Effekte wie die Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit oder eine höhere Entscheidungsgenauigkeit. Eine ROI-Analyse hilft dabei, die notwendigen Ressourcen und den erwarteten Nutzen miteinander abzugleichen und eine realistische Einschätzung der Rentabilität des Projekts zu ermöglichen.
Datenauswahl nicht vergessen
Die Auswahl des Prozesses allein reicht jedoch nicht aus. Ein KI-Agent benötigt umfangreiche, saubere und relevante Datenmengen, um effektiv lernen und arbeiten zu können. Unvollständige oder fehlerhafte Informationen können die Leistungsfähigkeit stark beeinträchtigen. Daher ist es für Unternehmen essenziell, die passenden Datenquellen zu identifizieren, die für den jeweiligen Prozess von Bedeutung sind, und diese Daten sowohl zu bereinigen als auch zu strukturieren. Dabei kann es sich um historische Daten, Echtzeitdaten oder nutzergenerierte Informationen handeln. Eine gut durchdachte Datenstrategie ist entscheidend, um die geeigneten Quellen zu identifizieren, die Datenqualität zu gewährleisten und isolierte Datenspeicher zu vermeiden. Automatisierte Datenpipelines und Datenbereinigungstools als Teil des Datenbankmanagements stellen sicher, dass die Daten stets konsistent, vollständig und aktuell sind. Zudem sind Datenschutz und ethische Aspekte zu berücksichtigen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Nutzung personenbezogener Daten den gesetzlichen Anforderungen (z. B. DSGVO) entspricht.
Arbeitslast als Automatisierungspotenzial
Zusätzlich zur Analyse der Prozesse und der Auswahl der relevanten Daten sollte die Berücksichtigung der Mitarbeiterbelastung nicht außer Acht gelassen werden, wenn es darum geht, wo und in welchem Umfang ein KI-Agent implementiert werden kann. Ziel der Bedarfsanalyse ist es, die Arbeitsbelastung in den verschiedenen Teams zu erfassen, um jene Bereiche zu erkennen, in denen ein KI-Agent erhebliche Unterstützung leisten könnte. Im Gegensatz zu Robotic Process Automation (RPA), das klare, vorprogrammierte Befehle befolgt, und sich durch die Automatisierung einfacher, sich wiederholender Prozesse auszeichnet, sind KI-Agenten die menschliche Sprache und den Kontext verstehen die bessere Option, wenn es um komplexe, kognitive Aufgaben geht, die Anpassungsfähigkeit erfordern. Sie sind ideal, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Arbeitsabläufe zu optimieren. Beispielsweise wird in der Personalabteilung oft viel Zeit mit der manuellen Bearbeitung von Bewerbungen verbracht. Ein intelligenter Agent könnte diesen Prozess effizient automatisieren, indem er die Bewerbungen prüft, vorsortiert und den HR-Managern die besten Kandidaten vorschlägt.
Passt die Infrastruktur?
Um eine erfolgversprechende Integration von KI-Agenten zu ermöglichen, muss die unternehmenseigene IT-Infrastruktur fähig sein, essentielle Aufgaben wie Datenverarbeitung, Konnektivität und Sicherheitsvorkehrungen zu unterstützen. Eine tiefgehende Analyse der Anforderungen sollte folglich auch die technologische Ausstattung des Unternehmens sorgfältig prüfen, um herauszufinden, ob APIs, Datenbanken oder andere Systeme existieren, die nahtlos mit den KI-Agenten verbunden werden können. Sollten sich technische Defizite zeigen, müssen diese unbedingt vor der Implementierung von KI-Agenten behoben werden. Zum Beispiel wird ein Unternehmen, das bereits auf cloudbasierte ERP- und CRM-Lösungen setzt, weniger Probleme bei der Integration von KI-Agenten haben, da die notwendigen Schnittstellen und Kapazitäten zur Datenverarbeitung bereits existieren. Gleichwohl kann es auch in Cloud-Umgebungen zu Kompatibilitätsproblemen, Performance-Problemen oder Compliance-Herausforderungen kommen. Zentral ist zu klären: Ist die IT-Infrastruktur bereit für die Aufnahme von KI-Agenten? Gibt es bereits bestehende APIs oder Verbindungen, die die Anbindung von KI-Agenten an bestehende Systeme erleichtern können? Welche Anpassungen sind notwendig, um eine nahtlose Integration von KI-Agenten sicherzustellen?
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Auswahl geeigneter KI-Agenten
Ist das Potenzial von KI-Agenten in bestimmten Prozessen erkannt, geht es darum, die richtigen Agenten auszuwählen. Es gibt eine Vielzahl von KI-Agenten auf dem Markt, die sich in ihren Fähigkeiten und Anwendungsbereichen unterscheiden. Neben den technischen Aspekten sollten Unternehmen auch die Akzeptanz der Mitarbeiter berücksichtigen, da eine fehlende Bereitschaft zur Nutzung die Erfolgsaussichten beeinträchtigen kann. Bei der Auswahl sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:
- Funktionalität: Welche Aufgaben kann der KI-Agent übernehmen?
- Integrationsfähigkeit: Lässt sich der Agent in die bestehenden Systeme des Unternehmens integrieren?
- Benutzerfreundlichkeit: Wie einfach ist die Bedienung und Konfiguration des Agenten?
- Kosten: Welche Kosten sind mit der Implementierung und dem Betrieb verbunden?
- Implementierung, Überwachung und Optimierung
Prozessplattform
Um den Wert von KI-Agenten zu maximieren, müssen sie in den Kontext eines größeren Geschäftsprozesses gestellt werden. Eine gute Prozessplattform bietet die Werkzeuge, um Prozesse zu entwerfen, zu automatisieren und zu optimieren. Mit Hilfe von Process Intelligence Tools können Kennzahlen überprüft werden, um zu entscheiden, wo KI-Agenten zur Prozessverbesserung eingesetzt werden sollten.
Implementierung und Integration
Nach der Auswahl geeigneter KI-Agenten folgt die Implementierung und Integration in bestehende Systeme und Prozesse. Entscheidend für den Erfolg des KI-Agenten ist, dass er reibungslos mit anderen Systemen kommunizieren kann und die erforderlichen Daten erhält. Ein wichtiger Aspekt ist die kontinuierliche Überwachung der Leistung der KI-Agenten. Daher muss regelmäßig überprüft werden, ob die Agenten die gewünschten Ergebnisse liefern, und gegebenenfalls optimiert werden. Regelmäßige Performance-Analysen und iteratives Optimieren sind notwendig, um sicherzustellen, dass der KI-Agent seine Aufgabe langfristig optimal erfüllt.
Fazit
Ein KI-Agent ist kein Schweizer Taschenmesser. Er ist keine Universallösung und sein Erfolg hängt stark davon ab, wo und wie er eingesetzt wird. Er ist vielmehr hochspezialisiert und sollte genau für die Aufgabe ausgewählt werden, für die er optimal geeignet ist. Die sorgfältige Auswahl des richtigen Prozesses, der für einen KI-Agenten geeignet ist, und die Evaluierung des Prozesses schaffen die besten Voraussetzungen für den Erfolg des KI-Agenten. Darüber hinaus müssen Unternehmen nicht nur den technischen, sondern auch den organisatorischen Wandel berücksichtigen, um eine nachhaltige Implementierung sicherzustellen.
