Im Allgemeinen ging es bei der Prozessoptimierung bisher darum, Geschäftsabläufe zu verfeinern, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Traditionell umfasste dies manuelle Anpassungen auf der Grundlage historischer Daten und Expert*innenwissen. Künstliche Intelligenz (KI) hat es jedoch geschafft, durch maschinelles Lernen, neuronale Netze und Datenanalyse fortschrittliche Funktionen einzuführen. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33% der Softwareanwendungen für Unternehmen agentenbasierte KI enthalten werden.
Einer der wichtigsten Beiträge der KI zur Prozessoptimierung ist ihre unvergleichliche Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die sich hauptsächlich auf historische Daten und langsame Analysen stützen, kann KI riesige Datensätze blitzschnell verarbeiten, was wiederum eine solide Grundlage für schnelle Entscheidungen und adaptive Strategien bietet.
Darüber hinaus nutzt KI prädiktive Analysen, um auf der Grundlage historischer Muster zukünftige Trends vorherzusagen. Dies hilft Unternehmen dabei, von reaktiven zu proaktiveren Ansätzen überzugehen, um Herausforderungen zu antizipieren, bevor sie sich manifestieren.
Die Fähigkeit der KI, komplexe Muster zu erkennen, übersteigt die menschlichen Fähigkeiten und kann Zusammenhänge aufdecken, die leicht übersehen werden könnten. Diese tiefgreifenden Erkenntnisse ermöglichen differenziertere und effektivere Optimierungsstrategien.
Maschinelles Lernen sorgt außerdem für eine kontinuierliche Prozessverbesserung. Diese Systeme lernen und passen sich mit jeder Prozessiteration an, wodurch sie die Abläufe im Laufe der Zeit ohne direktes menschliches Eingreifen verfeinern.
Dank ihrer Vielseitigkeit kann KI Optimierungsstrategien auf spezifische Geschäftsanforderungen zuschneiden und sich nahtlos in bestehende Strukturen integrieren. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass Unternehmen nicht durch einen einheitlichen Ansatz eingeschränkt werden.
KI kann auf unterschiedliche Weise und in unterschiedlichem Umfang in die Geschäftsabläufe eines Unternehmens integriert werden:
In der Fertigung führt KI fortschrittliche Datenanalyse- und maschinelle Lerntechniken ein. Diese Technologien optimieren die Effizienz der Lieferkette, indem sie Nachfrageschwankungen vorhersagen und Echtzeitanpassungen der Lagerbestände vornehmen. KI-Systeme verbessern auch die Zuverlässigkeit von Anlagen durch vorausschauende Wartung, indem sie potenzielle Ausfälle erkennen, bevor sie auftreten, und so Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich reduzieren. Ein bemerkenswertes Beispiel ist Siemens, das KI einsetzt, um den Energieverbrauch zu senken und die Anlageneffizienz zu verbessern.
Darüber hinaus verbessert KI die Produktionspläne durch die Analyse zahlreicher Variablen wie Maschinenverfügbarkeit, Arbeitskräftekapazität und Materialversorgung. Dies ermöglicht es Herstellern, die Ressourcennutzung zu maximieren und schnell auf sich ändernde Marktanforderungen zu reagieren. Mit KI integrierte Robotik trägt ebenfalls zur Präzision und Geschwindigkeit in der Fertigung bei, gewährleistet eine gleichbleibende Produktqualität und reduziert menschliche Fehler.
Im Gesundheitswesen verändern KI-Anwendungen die Patient*innenversorgung und die betriebliche Effizienz. Durch Datenanalyse und maschinelles Lernen können KI-Systeme den Patient*innenfluss optimieren, indem sie die Krankenhausaufnahmeraten und Engpässe in der Notaufnahme vorhersagen und so eine zeitnahe Versorgung gewährleisten.
IBMs Watson beispielsweise trägt zur Verbesserung der medizinischen Diagnosen und zur Bereitstellung evidenzbasierter Behandlungsempfehlungen bei. Es unterstützt Gesundheitsdienstleister durch die schnelle Analyse großer Mengen an medizinischer Literatur, Patient*innenakten und Daten aus klinischen Studien und fördert so eine fundierte Entscheidungsfindung. Darüber hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Arzneimittelentwicklung, indem sie potenzielle Wirkstoffkandidaten identifiziert, klinische Studien rationalisiert und den Zeit- und Kostenaufwand für die Markteinführung neuer Therapien reduziert. KI-gestützte tragbare Geräte und virtuelle Gesundheitsassistenten unterstützen ebenfalls die Patient*innenüberwachung und -einbindung und tragen so zu besseren Gesundheitsergebnissen und einem besseren Ressourcenmanagement bei.
KI-Technologie in der Finanzbranche steigert die Effizienz im Risikomanagement, bei der Betrugserkennung und bei der Transaktionsabwicklung. KI-Algorithmen analysieren riesige Datensätze, um Muster und Anomalien zu identifizieren, wodurch die Risikobewertung und Betrugserkennung erheblich verbessert werden. Dies reduziert finanzielle Verluste und erhöht die Sicherheit von Finanztransaktionen. Die COiN-Plattform (Contract Intelligence) von JPMorgan Chase veranschaulicht die Auswirkungen der KI, indem sie große Mengen an Rechtsdokumenten schnell verarbeitet und analysiert und so mehr als 360.000 Rechtsstunden pro Jahr einspart, wodurch der Zeit- und Personalaufwand, der traditionell für solche Aufgaben erforderlich ist, reduziert wird.
Darüber hinaus optimiert KI den Kund*innenservice durch Chatbots und virtuelle Assistenten, die zeitnah und präzise auf Anfragen reagieren und Wartezeiten verkürzen. Automatisierte Handelssysteme auf KI-Basis sind mittlerweile weit verbreitet und führen auf Basis komplexer Algorithmen und Echtzeit-Marktanalysen Hochfrequenzgeschäfte durch.
Mit der Weiterentwicklung der KI werden auch ihre Einsatzmöglichkeiten in der Prozessoptimierung zunehmen. Die Zukunft lässt eine engere Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT) und der Robotik erwarten, was die Art und Weise verändern könnte, wie Unternehmen durch intelligente, personalisierte Interaktionen mit Verbraucher*innen in Kontakt treten. Unternehmen müssen KI in ihre Strategien zur Prozessoptimierung einbeziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und diese Technologie als Mittel zur Aufrechterhaltung ihrer Effizienz und Relevanz nutzen.
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