Optimierung von Geschäftsprozessen
Was sind eigentlich Process Mining und Prozessintelligenz?
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Prozessintelligenz: Daten und Wissen verbinden
Process-Intelligence-Lösungen wiederum gehen über das reine Process Mining hinaus. Sie legen die Ergebnisse, die Process Mining zutage fördert, zugrunde und verknüpfen sie mit Wissen und Erfahrungen aus bisherigen Projekten. Zudem schaffen sie die Schnittstelle zu KI: Zum einen, indem sie sich integrierte KI- und Machine Learning-Funktionalitäten zunutze machen, zum anderen, indem sie als „Enabler“ für die KI-Tools anderer Anbieter fungieren. Dadurch, dass sie diese mit den jeweils erforderlichen Daten und relevantem Prozesswissen versorgen, wird der Einsatz dieser Tools im geschäftlichen Umfeld oft überhaupt erst möglich. Auf diese Weise erfüllen Process-Intelligence-Lösungen den Zweck einer gemeinsamen Sprache, die alle Teile und Ebenen eines Unternehmens miteinander verbindet und so ein konstruktives Zusammenwirken ermöglicht.
Wikipedia für Business-KI: Auf den Kontext kommt es an
Für den effektiven KI-Einsatz ist das essentiell, denn ein solches Verbindungselement fehlt entsprechenden Anwendungen im Unternehmenskontext bislang oft. Anders sieht es bei KI-Lösungen für den privaten Gebrauch aus: Diese beziehen ihre Informationen in der Regel aus Online-Portalen wie Wikipedia, von Firmen-Homepages oder Nachrichtenseiten. Dadurch verfügen sie über den nötigen Kontext, um Nutzeranfragen hinreichend beantworten zu können. KI-Anwendungen im Unternehmenskontext finden die Informationen, die sie für die Beantwortung von Anfragen brauchen, theoretisch in den dort eingesetzten Systemen. Oft sind diese jedoch nicht miteinander verbunden und die Daten nicht ohne weiteres nutzbar. Prozessintelligenz ändert das, und zwar mithilfe von Process Mining: Auf Grundlage der datengestützten Transparenz, die Process Mining schafft, stellt Prozessintelligenz KI-Anwendungen das erforderliche Kontextwissen zur Verfügung, damit diesen valide Ergebnisse liefern können.
Demonstrieren lässt sich das an folgendem Beispiel: Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT gelangen zu Ergebnissen, indem sie Wahrscheinlichkeiten berechnen. Wie hoch die Ergebnisqualität ausfällt, liegt dabei entscheidend an der Datengrundlage. Ist diese unvollständig, für die Beantwortung der Fragestellung irrelevant oder schlecht aufbereitet und fehlt zudem das einschlägige Prozesswissen, kommen LLMs selbst bei vermeintlich einfachen Rechenaufgaben teilweise zu falschen Ergebnissen. Anders verhält es sich, wenn man ein LLM auffordert, einen Taschenrechner zu nutzen. Da dieses Werkzeug neben relevanten Daten auch das Wissen über deren zielführende Verarbeitung zur Verfügung stellt, wird das Modell zu den richtigen Ergebnissen kommen.
Gemeinsame Sprache für Unternehmensprozesse
Wie der Taschenrechner in diesem Beispiel versetzt Prozessintelligenz KI-Anwendungen in die Lage, Geschäftsprozesse zu verstehen – und auch komplexere Probleme zuverlässig zu lösen. Sie versorgt KI mit dem notwendigen Kontext, um faktisch richtige, relevante und hilfreiche Ergebnisse zu liefern, die einen konkreten Mehrwert ermöglichen. Process Mining wiederum liefert der Prozessintelligenz die notwendigen Daten, um das Kontextwissen verfügbar zu machen. Erst die Kombination von Process Mining und Prozessintelligenz ermöglicht es KI-Anwendungen folglich, Geschäftsprozesse zu verstehen und auf dieser Basis präzise und aktuelle Empfehlungen dafür auszusprechen, wie sich Prozesse konkret verbessern lassen. Somit bietet Prozessintelligenz eine gemeinsame Sprache für Geschäftsprozesse und schafft dadurch die Voraussetzung für den effektiven Einsatz von KI und Automatisierung.
Gleichzeitig hat KI das Potenzial, die Art und Weise, wie Process Mining genutzt wird, maßgeblich voranzutreiben. So erleichtert der Einsatz von LLMs die Interaktion auch für nicht IT-affine Anwender, weil die Eingabe von Sprachbefehlen möglich und die Bedienung dadurch einfacher wird.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass Prozessintelligenz, Process Mining und KI einander ergänzen und ihre jeweiligen Potenziale wechselseitig steigern können.
Rudy Kuhn ist Lead Transformation Evangelist bei Celonis
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