KI für Prozesse

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz für die Prozessoptimierung zu verstehen. Sie lernen, wie sie KI-basierte Automatisierung einsetzen und wie maschinelles Lernen Prozesse verbessern kann.

Inhalt

• Einführung in Künstliche Intelligenz für Geschäftsprozesse
  • Was ist Künstliche Intelligenz (KI) und wie kann sie Geschäftsprozesse verbessern?
  • Überblick über die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen sowie deren Einsatzmöglichkeiten in der Automatisierung und Optimierung von Prozessen.
  • Anwendungsbereiche der KI in Geschäftsprozessen: Von der Automatisierung administrativer Aufgaben über die Optimierung von Produktionsprozessen bis hin zur Analyse großer Datenmengen - KI kann viele Prozesse effizienter und schneller gestalten.
  • Vergleich mit traditionellen Prozessautomatisierungstechniken: Unterschiede und Vorteile der KI-gestützten Automatisierung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie Robotic Process Automation (RPA) oder einfachen Skripten. KI ist flexibler, skalierbarer und kann durch kontinuierliches Lernen besser auf Veränderungen reagieren.
• Grundlagen der Prozessoptimierung mit KI
  • Wie „lernt“ KI Prozesse? Einführung in maschinelles Lernen: Erklärung, wie KI durch das Analysieren von Daten und Mustern lernt, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.
  • Arten von KI für Prozesse: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning in der Prozessoptimierung. Beispiele, wie KI Anomalien erkennt, Vorhersagen trifft und Entscheidungen automatisiert.
  • Daten als Schlüssel zur Prozessoptimierung: Wie große Mengen an Prozessdaten gesammelt, strukturiert und von KI analysiert werden, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
• KI-basierte Automatisierung und ihre Anwendungen in Prozessen
  • Prozessautomatisierung durch KI: Beispiele für die Automatisierung von Workflows in Bereichen wie Buchhaltung, Lieferkettenmanagement und Personalwesen.
  • Vorhersage und Entscheidungsfindung mit KI: Einsatz von Predictive Analytics zur Prognose von Nachfrage, Wartungsbedarf oder Kundenverhalten.
  • Natural Language Processing (NLP) für Geschäftsprozesse: Automatisierung der Bearbeitung von Dokumenten, E-Mails und Anfragen durch KI-gestützte Sprachverarbeitung.
• Praxisübung 1: Automatisierung eines Prozesses mit KI
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer erleben, wie KI eingesetzt wird, um einen manuellen Prozess zu automatisieren und zu optimieren.
    • Projektbeschreibung: Automatisierung eines administrativen Prozesses, wie die Verarbeitung von Rechnungen oder die Bearbeitung von Kundenanfragen durch ein KI-Modell.
    • Tools: KI-Automatisierungstools wie UiPath , Automation Anywhere , oder Microsoft Power Automate in Kombination mit maschinellen Lernmodellen.
    • Ergebnisse: Die Teilnehmer verstehen, wie KI-basierte Automatisierung funktioniert und wie sie auf ihre eigenen Geschäftsprozesse angewendet werden kann.
• Fortgeschrittene Anwendungen und Optimierung durch KI
  • Prozessoptimierung durch Machine Learning: Nutzung von historischen Daten zur kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen und der Identifizierung von Engpässen.
  • KI-gestützte Entscheidungsfindung in Echtzeit: Wie KI Geschäftsprozesse in Echtzeit analysiert und optimiert, z.B. durch dynamische Preisgestaltung oder intelligente Ressourcenallokation.
  • KI in der Produktion: Automatisierung und Optimierung von Produktionsprozessen durch maschinelles Sehen, Qualitätskontrolle und prädiktive Wartung.
• Einsatz von KI in verschiedenen Geschäftsbereichen
  • KI im Finanzwesen: Automatisierte Abwicklungsprozesse, Betrugserkennung und Finanzvorhersagen durch maschinelles Lernen.
  • KI im Vertrieb und Marketing: Automatisierung von Marketingkampagnen, Kundeninteraktion und Vorhersagen von Kundenbedürfnissen.
  • KI im Supply Chain Management: Optimierung von Lagerbeständen, Lieferketten und Logistik durch KI-Modelle zur Vorhersage von Nachfrage und zur Automatisierung der Lieferplanung.
• Praxisübung 2: Prozessoptimierung mit Vorhersage- und Analysetools
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer setzen KI-Analysetools ein, um einen realen Geschäftsprozess zu optimieren.
    • Projektbeschreibung: Nutzung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage von Nachfragen oder zur Optimierung eines internen Prozesses wie der Lieferplanung oder der Personalplanung.
    • Tools: Microsoft Azure Machine Learning , IBM Watson , Google AutoML oder ähnliche Plattformen zur Implementierung von KI-Modellen in Geschäftsprozesse.
    • Ergebnisse: Die Teilnehmer entwickeln einen optimierten Workflow und erfahren, wie KI durch Datenanalyse Geschäftsentscheidungen verbessern kann.
• Chancen und Herausforderungen bei der Einführung von KI in Prozesse
  • Vorteile der KI-gestützten Prozessautomatisierung: Höhere Effizienz, Kosteneinsparungen und verbesserte Entscheidungsfindung.
  • Herausforderungen: Integration von KI in bestehende Prozesse, Datenqualität und -sicherheit sowie die Akzeptanz der Mitarbeiter bei der Umstellung auf KI-gestützte Prozesse.
  • KI und menschliche Arbeit: Wie sich KI und Automatisierung auf die Arbeitswelt auswirken und wie Unternehmen eine Balance zwischen Mensch und Maschine finden können.