Weniger Zeit, weniger Aufwand und weniger Kosten – das sind die Grundpfeiler moderner Unternehmen. Tatsächlich suchen Firmen ständig nach Wegen, mit weniger Mitteln mehr zu erreichen. Genau hier setzt künstliche Intelligenz an.
Doch was passiert, wenn man Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert? Sie können optimierte Abläufe, weniger manuelle Prozesse, ein geringeres Risiko für menschliche Fehler – selbst bei komplexen Aufgaben – sowie schnellere und intelligentere Entscheidungen erwarten. Es gibt jedoch auch potenzielle Fallstricke, die es zu beachten gilt.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI die Arbeitsweise von Unternehmen verändert, wo sie am nützlichsten ist und worauf Unternehmen jeder Größe achten müssen. Wir analysieren zudem einige der vielversprechendsten Trends, auf die Sie beim Aufbau der richtigen Strategie für intelligente Automatisierung setzen sollten.
KI-gestützte Geschäftsprozessautomatisierung verstehen
Die KI-gestützte Geschäftsprozessautomatisierung (AI BPA) nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und betriebliche Abläufe zu optimieren.
Die Kombination von KI mit traditioneller Automatisierung hilft Unternehmen, intelligenter zu arbeiten. Sie reduziert repetitive Aufgaben, verringert Fehler und erleichtert datengestützte Entscheidungen. Nehmen wir den Kundenservice: KI-gestützte Chatbots können Routineanfragen übernehmen, sodass sich die Teams auf komplexere Probleme konzentrieren können, die tatsächlich eine menschliche Note erfordern. Im Finanzwesen kann KI große Datensätze schnell auf Betrugsmuster analysieren und verdächtige Transaktionen schneller identifizieren als manuelle Methoden.
Kernkomponenten der KI-Geschäftsautomatisierung
Maschinelles Lernen (ML)
Diese Technologie nutzt Algorithmen, um Datenmuster zu analysieren, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Der Grundgedanke ist, dass sich ML-Systeme durch Erfahrung automatisch verbessern, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.
ML und KI können im Unternehmen eingesetzt werden, um Betriebskosten und Lieferketten durch Nachfrageprognosen vorherzusagen und zu optimieren, Marketinginhalte basierend auf bisherigem Verhalten zu personalisieren sowie die Betrugserkennung bei Finanztransaktionen durch Muster- und Datenanalysen zu automatisieren.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache sinnvoll und effizient zu verstehen, zu interpretieren und mit ihr zu interagieren. Dies sorgt für reibungslosere und intuitivere Interaktionen zwischen Mensch und Computer.
Sie wird bei der Entwicklung von KI-Lösungen zur Prozessautomatisierung für folgende Bereiche eingesetzt:
- Sentiment-Analyse von Kundenfeedback und Social-Media-Beiträgen;
- Optimierung von Geschäftsprozessen bei der Arbeit mit Dokumenten wie Verträgen oder Rechnungen;
- Verbesserung von Suchfunktionen, indem Nutzer Suchanfragen in natürlicher Sprache stellen können.
Darüber hinaus ist die natürliche Sprachverarbeitung eine wichtige Technologie für die Automatisierung im Kundenservice.
Robotic Process Automation (RPA)
RPA, oder robotergestützte Prozessautomatisierung, nutzt Software-Bots, um repetitive, regelbasierte Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise manuell erledigt werden. Diese Bots ahmen die Interaktion von Menschen mit digitalen Werkzeugen nach – sie klicken, tippen und verschieben Dateien – nur schneller und fehlerfreier.
Datenanalyse
Die Datenanalyse umfasst den Einsatz von Werkzeugen und Methoden zur Verarbeitung, Interpretation und Visualisierung großer Datenmengen. Datenanalysen und Erkenntnisse helfen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Betriebsabläufe zu optimieren, komplexe Aufgaben ressourcenschonend zu erledigen und zukünftige Trends vorherzusagen.
Solche KI-Technologien spielen zudem eine entscheidende Rolle bei der prädiktiven Analyse und der Senkung von Betriebskosten.
Zusammen bilden all diese Technologien ein leistungsstarkes Ökosystem, das intelligente Automatisierung in allen Unternehmensbereichen vorantreiben kann – vom Kundenservice und Marketing bis hin zu Betriebsabläufen und strategischen Entscheidungen.
KI-Geschäftsprozessautomatisierung auf höchstem Niveau: Schlüsselbereiche für maximale Wirkung
Nach fast zwei Jahren der Begeisterung für generative KI gehen Unternehmen nun über die anfängliche Euphorie hinaus und konzentrieren sich auf das Wesentliche: den gezielten Einsatz dieser Technologie zur Wertschöpfung. Infolgedessen experimentieren 71 % der Unternehmen entweder mit generativer KI oder bauen deren Einsatz weiter aus.
Währenddessen geben 67 % der KI-Entscheidungsträger geben an, dass ihr Unternehmen plant, die Investitionen in generative KI im kommenden Jahr zu erhöhen.
Welche Schlüsselbereiche sollten berücksichtigt werden, um den Wert der KI-gestützten Geschäftsprozessautomatisierung zu maximieren?
Datenmanagement und Analytik
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der datengestützten Transformation von Geschäftsprozessen. KI-Automatisierung kann zahlreiche Aufgaben revolutionieren, von der Dateneingabe bis hin zur Generierung von Echtzeit-Erkenntnissen.
Beispielsweise können Algorithmen des maschinellen Lernens Kundendaten „durchforsten“, um Kaufmuster zu erkennen, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und das Datenmanagement zu optimieren.
Erfahren Sie, wie unsere Low-Code-Entwickler ein Retool-Abrechnungstool entwickelt haben, um die Komplexität der hierarchischen Lizenzverwaltung zu bewältigen. Die Lösung umfasst ein verbessertes Datenmanagement, automatisierte Berichterstattung und Dashboard-Funktionen. Mehr zur Fallstudie erfahren.
Wie KI-gestützte Geschäftsprozessautomatisierung beim Datenmanagement hilft:
- Sie entfernt automatisch Duplikate und stellt die Datenqualität sicher.
- KI-gesteuerte Automatisierungssysteme können historische Daten analysieren, um zukünftige Trends und Kundenverhalten vorherzusagen.
- Sie verarbeitet große Datensätze in Sekundenschnelle und liefert umsetzbare Erkenntnisse.
Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von KI in der Automatisierung Unternehmen den Zugriff auf leistungsstarke Datenanalysen. Anstatt nur Zahlen zu sammeln, kann KI riesige Informationsmengen durchsuchen, Muster erkennen, Vorhersagen treffen und sogar Vorschläge zur Verbesserung der täglichen Abläufe machen.
Kundensupport
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten haben den Kundenservice verändert, indem sie schnellere und präzisere Antworten auf Kundenanfragen ermöglichen. Sie liefern sofortige Reaktionen und entsprechen damit den Erwartungen von 82 % der Verbraucher, die eine sofortige Lösung für ihre Anliegen erwarten.
Solche KI-Prozessautomatisierungssysteme reduzieren den Bedarf an menschlichem Eingreifen und optimieren Prozesse durch nahtlosen Support rund um die Uhr. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 80 % der Support-Teams generative KI einsetzen werden , um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
So unterstützt KI-Prozessautomatisierung den Kundensupport:
- Durch den Einsatz von KI-Chatbotskönnen Unternehmen Kundenanfragen sofort bearbeiten und die Antwortzeiten verkürzen.
- KI lernt aus Kundendaten, um personalisierten Support zu bieten und Kundenbedürfnisse vorherzusehen.
- Die Automatisierung von Routineaufgaben ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundenservicekosten zu senken.
Vertrieb und Marketing
KI-gestützte Automatisierung erleichtert es Unternehmen, ihre Vertriebs- und Marketingstrategien zu optimieren. Sie hilft Teams dabei, Kundenerlebnisse für verschiedene Zielgruppen maßzuschneidern, Routineaufgaben wie die Nachverfolgung von Leads zu übernehmen und Kundendaten so auszuwerten, dass Kampagnen ihre Wirkung besser entfalten.
So unterstützt KI Vertrieb und Marketing:
- Sie priorisiert Leads basierend auf ihrer Konvertierungswahrscheinlichkeit und hilft Vertriebsteams, sich auf hochwertige Chancen zu konzentrieren.
- KI passt Marketingbotschaften individuell an das Verhalten und die Vorlieben der Kunden an.
- Vom Versenden von Follow-up-E-Mails bis zur Verwaltung von Social-Media-Kampagnen reduziert KI den manuellen Aufwand, sodass sich Teams auf die Strategie konzentrieren können.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Akveo Lösungen zur Automatisierung der Lead-Generierung für eine Risikokapitalgesellschaft entwickelt hat, lesen Sie diese Fallstudie.
Workflow- und Aufgabenautomatisierung
Die Veränderung alltäglicher Arbeitsabläufe führt oft zu einem Wandel in der Zusammenarbeit von Teams. Mitarbeiter finden neue Wege, Probleme zu lösen und kreativer zu denken. Da weniger Zeit für monotone, repetitive Aufgaben aufgewendet wird, bleibt mehr Raum für das Wesentliche – wie das Entwickeln neuer Ideen, die Verbesserung von Prozessen und die Arbeit an langfristigen Zielen. Tatsächlich vertrauen 72 % der Arbeitnehmer darauf, dass KI einen Mehrwert für ihre Arbeitsprozesse bietet.
So unterstützt KI die Geschäftsautomatisierung:
- KI-Automatisierungssoftware kann Dokumente und Genehmigungsanfragen weiterleiten und so Engpässe in Prozessen wie der Beschaffung oder dem Vertragsmanagement beseitigen.
- Sie hilft dabei, Aufgaben basierend auf der Verfügbarkeit und den Fähigkeiten der Mitarbeiter zuzuweisen, was die Ressourcennutzung verbessert.
- Die Möglichkeit, den Fortschritt in Echtzeit zu verfolgen, stellt sicher, dass alles im Zeitplan bleibt – und falls etwas vom Kurs abweicht, können Manager dies frühzeitig erkennen und eingreifen, bevor ein größeres Problem entsteht.
Darüber hinaus rationalisiert die KI-Prozessautomatisierung repetitive und alltägliche Aufgaben, sodass sich Mitarbeiter auf wertschöpfende und kreative Tätigkeiten konzentrieren können. KI kann beispielsweise die Dateneingabe übernehmen, Rechnungen verarbeiten oder Kundenanfragen per Chatbot beantworten.
Low-Code-Entwicklung für schnelle Prozessautomatisierung
Wie können Unternehmen maßgeschneiderte Anwendungen ohne tiefgreifende technische Kenntnisse erstellen? Low-Code-Entwicklungsplattformen machen dies möglich, indem sie es Unternehmen erlauben, maßgeschneiderte Lösungen schnell und effizient zu gestalten.
Diese Plattformen ermöglichen es Teams, Anwendungen mit minimalem (oder ganz ohne) Programmieraufwand zu entwickeln. Diese Lösungen sind eine erstklassige Option, um schnell Automatisierungslösungen zu erstellen, die an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden können.
Wie KI-Prozessautomatisierung und Low-Code-Lösungen die Effizienz steigern:
- Schneller entwickeln: Anstatt monatelang zu warten, können Teams Anwendungen in nur wenigen Wochen einsatzbereit machen – das beschleunigt den Fortschritt auf ganzer Linie.
- Kosten sparen: Diese Tools reduzieren den Bedarf an kostspieliger Entwicklung und machen Projekte budgetfreundlicher.
- Einfach anpassbar: Arbeitsabläufe und Anwendungen können bei Veränderungen angepasst werden, ohne dass alles von Grund auf neu aufgebaut werden muss.
Die Kombination aus Low-Code-Entwicklung und Funktionen der künstlichen Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, schneller zu innovieren und Prozesse selbst mit begrenzten technischen Ressourcen zu automatisieren. Zudem können Unternehmen durch den Einsatz von Low-Code/No-Code-Lösungen ihre nicht-technischen Mitarbeiter dazu befähigen, zum Automatisierungsprozess beizutragen, was die Agilität erhöht und die Abhängigkeit von IT-Abteilungen verringert.
KI in der Unternehmensautomatisierung: Was sind die Risiken?
Intelligentere Tools verändern die Arbeitsweise von Unternehmen bereits grundlegend – doch selbst die effizientesten Teams stoßen bei der Einführung neuer Technologien in ihre Prozesse oft auf Hürden. Einige der größten Herausforderungen liegen im Verborgenen, etwa bei der Sicherstellung eines reibungslosen Systembetriebs oder der Abstimmung mit den übergeordneten Unternehmenszielen.
Die Implementierung neuer Systeme ist nicht immer einfach. Manche Teams befinden sich noch in der Orientierungsphase, während anderen schlicht die Zeit oder die Ressourcen fehlen, um sich voll und ganz darauf einzulassen. Diese Schwierigkeiten sind normal, zeigen aber, dass Veränderungen nicht über Nacht geschehen.
Dennoch kann sich die Optimierung von Arbeitsabläufen wirklich auszahlen – sie schafft Freiräume und hilft den Mitarbeitern, sich auf die Dinge zu konzentrieren, die das Unternehmen voranbringen. Dennoch sollte man sich auch der Schattenseiten bewusst sein. Hier sind einige häufige Herausforderungen, die Unternehmen kennen sollten.
Wegfall von Arbeitsplätzen
Eines der am häufigsten diskutierten Risiken der KI-Automatisierung für Unternehmen ist der potenzielle Verlust von Arbeitsplätzen. Etwa 60 % der Arbeitsplätze könnten von KI betroffen sein. Und einige Mitarbeiter sind besorgt. Die jährliche globale Arbeitskräfteumfrage von PwC zeigt, dass 30 % der Arbeitnehmer befürchten, dass ihre Stelle in den kommenden Jahren durch Technologie ersetzt wird .
Was zu beachten ist:
Auswirkungen auf geringer qualifizierte Tätigkeiten
Positionen in Branchen wie Fertigung, Logistik und Kundenservice sind besonders anfällig für Automatisierung, was zu Verunsicherung in der Belegschaft führt.
Entstehung neuer Rollen
Während KI bestimmte Aufgaben reduzieren mag, eröffnet sie auch Möglichkeiten für Mitarbeiter, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren. Forrester prognostiziert, dass bis 2030 nur 1,5 % der Arbeitsplätze durch generative KI verloren gehen werden, während 6,9 % davon beeinflusst werden.
Was Unternehmen tun können:
Führungskräfte sollten offen kommunizieren, was sich ändert und warum – das schafft Vertrauen und hält die Motivation hoch. Eine Möglichkeit, Teams bei diesem Wandel zu unterstützen, besteht darin, Schulungen anzubieten, die ihnen helfen, ihre Fähigkeiten zu erweitern und Sicherheit im Umgang mit neuen Tools zu gewinnen.
Voreingenommenheit und ethische Bedenken
KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn ein KI-Modell mit „falschen“ Daten trainiert wird, kann es Vorurteile bei der Entscheidungsfindung aufrechterhalten oder sogar verstärken. Probleme können besonders in Bereichen wie Personalbeschaffung, Kreditvergabe und Kundenservice auftreten – dort, wo viel auf dem Spiel steht und Fairness entscheidend ist.
Es gibt ein paar Punkte, über die man nachdenken sollte:
- Wenn die Informationen, die Entscheidungen zugrunde liegen, bereits voreingenommen sind, können die Ergebnisse unfair ausfallen – insbesondere wenn es darum geht, wer eingestellt wird.
- Manche Systeme sind so komplex, dass es schwer ist zu erklären, wie Entscheidungen zustande kommen. Das macht es schwierig festzustellen, wer verantwortlich ist, wenn etwas schiefgeht.
Was Unternehmen tun können:
Unternehmen sollten auf transparente KI-Modelle setzen und ihre Trainingsdaten sorgfältig überwachen, um das Risiko von Voreingenommenheit zu minimieren.
Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit
KI kann anfällig für Cyberangriffe sein – Hacker könnten versuchen, automatisierte Prozesse zu stören oder Entscheidungsgrundlagen zu ihrem eigenen Vorteil zu manipulieren.
- Datenpannen: KI-Systeme verarbeiten oft riesige Mengen sensibler Daten, was sie zu attraktiven Zielen für Hacker macht.
- Modellmanipulation: Angreifer könnten versuchen, KI-Modelle zu manipulieren, um Geschäftsergebnisse zu verfälschen oder die Systemintegrität zu gefährden.
Was Unternehmen tun können, um die Datensicherheit zu gewährleisten:
Unternehmen sollten auf starke Cybersicherheitsmaßnahmen setzen – wie die regelmäßige Aktualisierung von Systemen und die kontinuierliche Überwachung auf verdächtige Aktivitäten –, um potenziellen Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.
Mangel an Fachwissen und Vision für die KI-Prozessautomatisierung
Um den wahren Mehrwert von Automatisierung zu nutzen, benötigen Unternehmen einen klaren Plan, der auf die Unternehmensziele ausgerichtet ist. In der Realität stürzen sich jedoch viele Teams ohne fundierte Strategie oder das nötige Know-how in die Umsetzung.
Ohne klare Richtung können Initiativen scheitern – Tools werden ohne echten Zweck eingeführt und lassen sich nicht wie geplant skalieren. Ohne die entsprechende Erfahrung entstehen leicht Lösungen, die auf dem Papier gut aussehen, aber die eigentlichen Probleme nicht lösen.
Was Unternehmen tun können:
Es empfiehlt sich, in KI-Weiterbildung und Schulungen zu investieren, eine klare Strategie für die KI-Prozessautomatisierung zu entwickeln und mit kleinen, skalierbaren Projekten zu beginnen.
Wie sieht die Zukunft der KI in der Geschäftsprozessautomatisierung aus?
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen ist eine der wichtigsten Aufgaben für Unternehmen, die in einer sich schnell entwickelnden digitalen Wirtschaft wettbewerbsfähig bleiben wollen. Heute gibt es bereits viele fortschrittliche Lösungen für die KI-Prozessautomatisierung. Bedeutet das jedoch, dass KI-Tools bereits das Ende ihrer Entwicklung erreicht haben? Absolut nicht. Der technologische Fortschritt geht weiter, und der Trend zur KI-gestützten Automatisierung nimmt gerade erst richtig Fahrt auf.
Werfen wir einen genaueren Blick auf die Trends, die die Zukunft der KI-Automatisierung prägen.
Hyperautomatisierung
KI ist der Motor der Hyperautomatisierung. Dieses Konzept sieht vor, nicht nur einfache Aufgaben, sondern ganze komplexe Geschäftsprozesse und Workflows durchgängig zu automatisieren. Unternehmen werden sich nicht mehr auf die Automatisierung isolierter Aufgaben beschränken, da dies oft weder praktikabel noch effizient ist. Stattdessen werden sie KI, Robotic Process Automation und Low-Code-Plattformen vernetzen, um komplette Abläufe über alle Unternehmensbereiche hinweg zu automatisieren.
Personalisierte Automatisierung für höhere Kundenzufriedenheit
Automatisierung lässt sich nicht einfach per Copy-and-Paste auf jedes Unternehmen übertragen. Die Tools passen sich dynamisch an und gestalten Workflows so, dass sie genau auf die aktuelle Situation reagieren. So können Kunden mit unterschiedlichen Bedürfnissen automatisch individuelle Antworten, Onboarding-Schritte oder Support-Erlebnisse erhalten. Diese intelligentere Arbeitsweise sorgt nicht nur für reibungslosere Abläufe, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis spürbar.
Demokratisierung der Automatisierung
Benutzerfreundliche KI-Plattformen zur Prozessautomatisierung, die auf maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung basieren, ermöglichen es auch Anwendern ohne technischen Hintergrund, Teile ihrer Arbeit ohne IT-Unterstützung zu automatisieren. Dieser Trend wird vor allem durch die wachsende Beliebtheit von Low-Code-Ansätzen vorangetrieben und wird die Innovationskraft in Unternehmen massiv beschleunigen.
Selbstheilende Prozesse
Herkömmliche Automatisierungssysteme sind stark auf menschliches Eingreifen angewiesen. Wenn komplexe Prozesse nicht korrekt ausgeführt werden, müssen IT-Spezialisten (oder in manchen Fällen Citizen Developer) Updates vornehmen. Intelligente Prozessautomatisierungssysteme hingegen überwachen automatisierte Workflows, erkennen Fehler und korrigieren diese eigenständig, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Mit anderen Worten: KI-gestützte Prozessautomatisierung und Geschäftsprozessmanagement werden „autarker“. Tools für maschinelles Lernen und KI gewinnen Erkenntnisse aus laufenden Geschäftsprozessen und optimieren die Workflows für eine höhere betriebliche Effizienz.
Integration von IoT und Edge Computing
In Bereichen wie Fertigung, Logistik und Energie liefern vernetzte Geräte bereits Echtzeitdaten, die fundiertere Entscheidungen ermöglichen. Diese Informationen sind entscheidend: Sie liefern Automatisierungssystemen genau die Daten, die sie benötigen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, Probleme frühzeitig zu erkennen und die täglichen Abläufe kontinuierlich zu verbessern.
Automatisierte Systeme werden Entscheidungen in Echtzeit direkt am „Edge“ treffen, also in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle.
Ethik und Governance
Die geschäftliche Automatisierung mit KI-Tools wird immer intelligenter. In diesem Zusammenhang benötigen Unternehmen solide Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass KI-gestützte Automatisierungssysteme transparent arbeiten, Voreingenommenheiten vermeiden, gesetzliche Vorschriften einhalten und jederzeit nachvollziehbar bleiben.
Fazit
Die richtige Technologie ist nur ein Teil einer erfolgreichen Einführung von KI-Lösungen. Ebenso wichtig ist es, die passenden Mitarbeiter und Prozesse einzubinden. Es ist entscheidend, den technologischen Fortschritt mit menschlicher Aufsicht, strategischer Planung und ethischen Grundsätzen in Einklang zu bringen.
Wenn Sie KI-gestützte Prozessautomatisierungstechnologien in Ihrem Unternehmen implementieren möchten, kann Akveo Sie unterstützen. Unser Team bietet Dienstleistungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, einschließlich Workflow-Automatisierung, Low-Code-Entwicklung und Robotic Process Automation, damit Sie das Beste aus der digitalen Transformation herausholen und gleichzeitig Risiken minimieren.
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