- Allein die Einführung von AI kann Geschäftsprobleme nicht lösen; wenn man ineffiziente Prozesse automatisiert, führt das nur dazu, dass man „Müll schneller produziert“
- Unternehmen verwechseln AI mit einem Zauberstab, doch AI macht Organisationen nicht klüger, sondern ist lediglich ein Werkzeug zur Beschleunigung
- Die einzige wirkliche Stärke von AI ist die Verarbeitung unstrukturierter Daten, doch die Prozesse, die auf solchen Daten beruhen, sind meist selbst unstrukturiert und nicht dokumentiert
- Deshalb muss man vor dem Einsatz von AI Prozesse entwerfen und strukturieren und die Schritte Input, Transformation und Output klar definieren
- Technologien ändern sich, aber die Prinzipien geschäftlicher Effizienz bleiben gleich; der Schlüssel zum Erfolg mit AI liegt letztlich in der Prozessoptimierung
Nicht AI-Strategie, sondern Optimierung von Geschäftsprozessen
- Unternehmen diskutieren über eine „AI-Strategie“, aber tatsächlich gibt es nur Business Process Optimization (BPO)
- AI ist keine eigenständige Strategie zur Lösung von Geschäftsproblemen, sondern ein Werkzeug, das bestehende Prozesse beschleunigt
- Wenn man AI auf eine ineffiziente Struktur aufsetzt, skaliert man die Probleme nur schneller
Der Irrtum mit dem „Zauberstab“
- Viele Unternehmen glauben, AI werde Ineffizienzen automatisch beseitigen, doch diese Annahme ist falsch
- AI verleiht keine Intelligenz, sondern erhöht nur die Geschwindigkeit von Entscheidungen
- Automatisiert man falsche Entscheidungen, entsteht lediglich ein System, das „mit Lichtgeschwindigkeit dumme Entscheidungen“ trifft
- Wenn man AI auf bürokratische Prozesse wie komplexe Genehmigungsverfahren anwendet, baut man im Grunde einen Roboter, der genauso frustriert ist wie ein Mitarbeiter
Die Falle unstrukturierter Daten
- AI ist die erste Technologie mit einer echten Stärke bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten
- E-Mails, Slack-Nachrichten, PDFs, Bilder und andere Daten, die herkömmliche Software nicht verarbeiten konnte, lassen sich interpretieren
- Doch Prozesse, die auf solchen Daten basieren, sind meist unstrukturiert und informell
- Beispiel: Kundenbeschwerden oder die Planung von Marketingkampagnen sind oft nicht dokumentiert und existieren nur im Kopf erfahrener Mitarbeiter
- Früher mussten Menschen diese Aufgaben übernehmen, weil Computer sie nicht verarbeiten konnten; deshalb gibt es oft weder Flussdiagramme noch Standard Operating Procedures (SOPs)
Was nicht entworfen ist, lässt sich nicht automatisieren
- Um AI einzusetzen, muss man Prozesse zuerst klar entwerfen und strukturieren
- Um mit unstrukturierten Daten zu arbeiten, muss man dem Workflow selbst Struktur geben
- Dafür braucht es drei Fragen
- Trigger: Wo entstehen die unstrukturierten Daten?
- Transformation: Was muss ein Mensch (oder AI) aus diesen Daten extrahieren oder interpretieren?
- Output: Wie wird das Ergebnis in strukturierte Systeme wie ERP oder CRM zurückgespielt?
Der Unterschied zwischen Geschwindigkeit und Intelligenz
- AI macht Dinge nur schneller, nicht klüger
- Beispiel:
- Im bisherigen Vorgehen prüft ein Analyst 50 Verträge über drei Tage hinweg
- Mit AI werden Risikoklauseln in drei Minuten extrahiert
- Der Prozess selbst (Prüfung → Risikoidentifikation → Zusammenfassung) bleibt gleich, doch damit AI funktioniert, braucht es klar definierte Verfahren
- Die intelligente Beurteilung, was überhaupt als „Risiko“ gilt, bleibt weiterhin Aufgabe des Menschen
Fazit: Der Prozess ist alles
- Statt nach einem AI-Erlöser zu suchen, sollte man zum Whiteboard zurückkehren und die eigene Wertschöpfungskette neu prüfen
- Vor allem menschenzentrierte, komplexe Bereiche mit unstrukturierten Daten sollten visualisiert werden, um Engpässe und Verschwendung zu erkennen
- Erst wenn der Prozess einfach, logisch und robust geworden ist, lässt sich AI als Beschleuniger nutzen
- Technologien ändern sich, die Prinzipien geschäftlicher Effizienz jedoch nicht
- Am Ende dreht sich alles immer um den Prozess
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