KI-Workflow

Ein Workflow mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Prozess, bei dem KI-gestützte Technologien und Produkte eingesetzt werden, um Aufgaben und Aktivitäten innerhalb eines Unternehmens zu optimieren.

Neueste Fortschritte bei KI-gestützten Apps und Tools sowie KI-Modellen haben neue Möglichkeiten für Unternehmen geschaffen, ihre Arbeitsabläufe zu verbessern. Im Zuge der digitalen Transformation von Unternehmen helfen KI-gesteuerte Workflows, die von Automatisierungsplattformen und fortschrittlichen Vorlagen unterstützt werden, durch manuelle Aufgaben verursachte Ineffizienzen zu beseitigen und das Erlebnis für Partner, Mitarbeiter und Kunden zu verbessern.

Ein Bericht des IBM Institute for Business Value ergab, dass 92 % der Führungskräfte der Meinung sind, dass die Arbeitsabläufe in ihrem Unternehmen bis 2025 digitalisiert sein und KI-gestützte Automatisierung nutzen werden.

Laut Vanson Bourne (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ¹ verfolgen derzeit 80 % der Unternehmen das Ziel, so viele Geschäftsprozesse wie möglich durchgängig zu Automatisierung.

KI-gestützte Workflows werden zu einem kritischen Schritt bei der Verbesserung wichtiger Geschäftsabläufe, der Verbesserung der Arbeit ihrer Mitarbeiter und der Verbesserung des Endergebnisses.

Es gibt verschiedene KI-Technologien, mit denen Unternehmen ihre Workflows verbessern können.

• APIs
• Geschäftsprozessautomation
• Generative KI
• Intelligente Automatisierung
• Maschinelles Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Optische Zeichenerkennung

APIs (Programmierschnittstelle) sind eine Reihe von Regeln oder Protokollen, die es Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren, um Daten, Funktionen und Funktionen auszutauschen. APIs sind eine wichtige Komponente von KI-Workflows, da sie die Möglichkeit zur Verbindung von Services ermöglichen. Ein Beispiel für eine verwendete API-Verbindung ist beispielsweise die Verbindung von einer Website mit Ihrem Bankkonto, um etwas online zu kaufen.

Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA) ist eine Strategie, die Software zur Automatisierung komplexer und sich wiederholender Geschäftsprozesse einsetzt. Sie wird in der Regel eingesetzt, um einfache Aufgaben wie die Bearbeitung von Bestellungen oder die Verwaltung von Kundenkonten zu automatisieren, die für den Betrieb des Unternehmens unerlässlich sind, aber besser durch Automatisierung als durch Mitarbeiterressourcen erledigt werden können. BPA kann problemlos das Onboarding von Mitarbeitern, die Gehaltsabrechnung und andere manuelle Aufgaben übernehmen. Eine Untergruppe von BPA ist die Robotic Process Automation (RPA). RPA nutzt intelligente Automatisierungstechnologien, um sich wiederholende Büroaufgaben auszuführen. RPA ermöglicht die Datenextraktion, das Ausfüllen von Formularen, das Verschieben von Dateien und vieles mehr.

Generative KI besteht aus KI-Technologien, die Originalinhalte – wie Text, Bilder, Video-, Audio- oder Softwarecode – als Antwort auf einen Prompt oder eine Anfrage eines Benutzers erstellen. Mit Hilfe generativer KI-Technologien wie ChatGTP können Unternehmen Wege zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe und zur Erstellung der richtigen Ergebnisse finden. Die Technologie kann auf Aufforderungen oder Anfragen von Nutzern reagieren, um Inhalte wie Text, Bilder, Video, Audio oder Softwarecode zu erstellen. Generative KI kann so viele KI-Workflows unterstützen, von der Identifizierung strategischer Ziele und Taktiken über die Vorbereitung von Meetings bis hin zum Feedback zu Marketingtexten. McKinsey prognostiziert, dass Gen AI bis zu 10 % aller Aufgaben in der US-Wirtschaft automatisieren könnte (Link befindet sich außerhalb von ibm.com).²

Intelligente Automatisierung ist ein Merkmal von KI-gestützten Workflows. Sie beinhaltet den Einsatz von Automatisierungstechnologien zur Rationalisierung und Skalierung der Entscheidungsfindung in Unternehmen. Ein Versicherungsanbieter kann zum Beispiel intelligente Automatisierung nutzen, um Zahlungen zu berechnen, Tarife zu schätzen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Beim maschinellen Lernen (ML) wird anhand von Daten und Algorithmen die Art und Weise, wie Menschen lernen, nachgeahmt und die Genauigkeit schrittweise verbessert. Ein solcher Teilbereich des maschinellen Lernens ist das Deep Learning, bei dem mehrschichtige neuronale Netze verwendet werden, um die komplexe Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu simulieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Form von KI, die maschinelles Lernen nutzt, damit Computer die menschliche Sprache verstehen und mit ihr kommunizieren können. Finanzdienstleister beispielsweise nutzen NLP, um Informationen aus umfangreichen Finanzberichten und anderen Datensätzen zu analysieren und so intelligentere Entscheidungen über Investitionen zu treffen.

Bei der optischen Zeichenerkennung (OCR), die auch als Texterkennung bezeichnet wird, erfolgt eine automatische Datenextraktion, um Textbilder schnell in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Sie kann Unternehmen dabei helfen, ältere Informationen wie Bücher, Unterlagen und andere gedruckte Informationen zu digitalisieren, um sie in ihre modernen Wissensmanagementsysteme einzuspeisen.

• Apollo.io
• ChatGPT
• Claude
• Google Gemini
• IBM watsonx
• IBM watsonx Orchestrate™
• Microsoft Copilot
• Zapier

Mit dieser Lösung können Unternehmen Leads identifizieren und sie durch KI-gesteuerte Engagement-Workflows in Verkäufe umwandeln. Sie umfasst mehrere Anwendungsfälle, darunter Inbound-Optimierung, Vertriebsengagement und CRM-Verbesserungen.

ChatGPT wurde von Open AI entwickelt und ist ein Chatbot, der die KI-Revolution begonnen haben soll (der Link befindet sich außerhalb von IBM.com).³ Die Basisversion ist für jeden Nutzer kostenlos, und Open AI bietet auch mehrere erweiterte Versionen gegen Gebühr an.

Claude ist ein weiterer KI-Chatbot von Anthropic AI, der Informationen aus längeren Dokumenten zusammenfassen, bei der Erstellung von Inhalten helfen, Sprachen übersetzen und beim Schreiben von Code unterstützen kann.

Gemini ist ebenfalls ein KI-gestützter Assistent, der separat verwendet werden kann. Er ist auch in Google-Tools wie Gmail, Docs, Sheets und mehr integriert. Dadurch unterstützt er den Workflow auf vielfältige Weise. 

Diese IBM®-Technologiesuite hilft Unternehmen dabei, maßgeschneiderte KI-Anwendungen für ihr Unternehmen zu entwickeln, alle Datenquellen zu verwalten und verantwortungsvolle KI-Workflows zu beschleunigen. Es gibt verschiedene Anwendungsfälle für watsonx, z. B. die Erstellung von Inhalten, die Bereitstellung von Chatbots und eine effizientere Codierung.

IBM watsonx Orchestrate unterstützt Unternehmen bei der Erstellung personalisierter KI-Assistenten und -Agenten zur Automatisierung und Beschleunigung ihrer Arbeit. Die Lösung nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Aufgaben zu verstehen und auszuführen. IBM watsonx Orchestrate nutzt einen Katalog von vorgefertigten Apps und Skills sowie ein Chat-Erlebnis, um skalierbare KI-Assistenten und -Agenten zu entwickeln, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und komplexe Prozesse zu vereinfachen.

Dabei handelt es sich um einen generativen, intelligenten Chatbot, der Nutzerfragen beantwortet. Copilot ist als eigenständige App verfügbar und ist auch in Microsoft Teams, Outlook und Powerpoint integriert.

Zapier ist ein Workflow-Tool, das jetzt KI nutzt, um viele unterschiedliche Arbeitsabläufe zu unterstützen. Außerdem verbindet es eine Vielzahl von Diensten und ermöglicht so den schnellen Austausch von Informationen und Inhalten zwischen ihnen.

Für KI-gestützte Workflows gibt es eine Reihe von Standardanwendungsfällen

• Kundendienst
• Kundenbeziehungsmanagement
• Dateneingabe
• Dynamische Preisgestaltung
• Finanzberichterstattung
• Wissens-Management
• Betriebsmanagement
• Vorhersageanalysen
• Vorausschauende Wartung
• Rekrutierung und Einstellung
• Verkauf und Up-Selling
• Web-Entwicklung

Mit KI-Workflows können Unternehmen den Kundenprozess besser verwalten - vom Onboarding neuer Kunden über die Zusendung von Informationen zu ihrem Kauf bis hin zur Bearbeitung eingehender Serviceanfragen. Dadurch werden Kundenservicemitarbeiter entlastet, die sich mit den Kunden übergeordneter Probleme befassen können.

Camping World hat mit IBM eine Partnerschaft begonnen, um die Kundenbindung um 40 % zu verbessern und die Wartezeiten dank KI-Workflows auf 33 Sekunden zu senken.

CRM-Tools (Customer Relationship Management) erleichtern Unternehmen den Überblick über ihre wichtigsten Kunden zu behalten. KI-Workflows unterstützen diese Tools verstärkt und schaffen somit echte Möglichkeiten für Unternehmen, mehr Erkenntnisse aus ihren Datenbanken zu gewinnen. Die KI kann mehrere Instanzen desselben Kunden zusammenführen, Informationen aus externen Quellen anfügen und Kaufdaten einbeziehen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Sie kann diese Daten auch analysieren und Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, welche Kunden sich möglicherweise abwenden und welche für ein Upselling infrage kämen.

Die KI sammelt und untersucht Datensätze in verschiedenen Formaten, organisiert sie und zeigt sie so an, dass Menschen sie analysieren können. Sie kann Ungenauigkeiten beseitigen und die Daten in Formaten verarbeiten, die andere KI-Algorithmen verstehen und analysieren können.

KI-Workflows können Muster in komplizierten und umfangreichen Datenmengen erkennen und Erkenntnisse gewinnen, die für Menschen nur schwer zu ermitteln wären. Die Workflows können auch potenzielle Datenfehler erkennen und sie entweder an Mitarbeiter weiterleiten oder sie automatisch beheben. Sie können auch Daten aus externen Quellen extrahieren und sie in den internen Systemen des Unternehmens übersichtlich organisieren.

Unternehmen können KI-Workflows nutzen, um ihre Preisstrategie zu automatisieren. Die Preise von Uber und Lyft variieren beispielsweise in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren, wie Angebot und Nachfrage, besonderen Ereignissen und Wetterbedingungen.

Es gibt viele Anwendungsfälle für KI-Workflows bei Finanzdienstleistungen. Unternehmen können die Rechnungsstellung und die Kreditorenbuchhaltung automatisieren. Sie können KI auch nutzen, um potenzielle Fälle von Betrug oder finanzieller Misswirtschaft zu erkennen, die andernfalls unentdeckt bleiben könnten.

Eine Studie des IBM Institute for Business Value ergab, dass Führungskräfte von der generativen KI erwarteten, Anomalien vorhersagen, Abweichungen erklären, Szenarien generieren (40 %) und Berichte erstellen zu können.

KI-Workflows ermöglichen eine Vielzahl von Wissensmanagement- Aufgaben. Sie können Telefongespräche transkribieren und Besprechungsnotizen zusammenfassen, sodass sich die Teilnehmer auf die Besprechung konzentrieren können und wissen, dass die Mitschriften nach der Besprechung verfügbar sind. Sie können die Weitergabe von Informationen an das gesamte Unternehmen oder an einzelne Parteien optimieren. Die Mitarbeiter können auch KI-Assistenten und Chatbots nutzen, um Unternehmensinformationen zu finden und zu analysieren und so schneller Informationen zu erhalten.

KI-Workflows können Unternehmen dabei helfen, viele verschiedene betriebliche Prozesse zu rationalisieren, von der Optimierung des Bestands und der Lieferkette bis zur Überwachung der Qualitätskontrolle. So können KI-Workflows beispielsweise erkennen, wann ein Produkt aufgrund der Nachfrage und des aktuellen Angebots wahrscheinlich zur Neige gehen wird. Sie kann dann den Lieferanten kontaktieren, um mehr zu bestellen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

KI-Workflows ermöglichen auch prädiktive Analysefunktionen. Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Daten und externe Faktoren analysieren und Vorhersagen für die Zukunft treffen. So kann ein Einzelhändler beispielsweise automatisierte Workflows einrichten, um mehr Getränke zu bestellen, wenn ein Temperaturanstieg zu erwarten ist.

KI-Workflows können Teams für die vorausschauende Wartung dabei helfen, Leistungsdaten von Equipment zu überwachen. So können sie vorhersagen, wann Maschinen wahrscheinlich Probleme haben oder ausfallen werden. Daher können Organisationen ihre Wartungspläne optimieren, indem sie die Maschinen dann warten, wenn dies die geringsten Auswirkungen auf das Geschäft hat. IBM unterstützte Toyota beim Einsatz von KI zur Verbesserung seiner Fähigkeiten zur vorausschauenden Wartung. Dadurch konnten die Ausfallzeiten um 50 % und die Zahl der Störungen um 80 % reduziert werden.

KI hilft Unternehmen dabei, Mitarbeiter leichter zu finden und einzustellen. Sie können KI-Lösungen einsetzen, um Lebensläufe zu scannen und die richtigen Kandidaten zu finden, sowie Software zur automatischen Planung von Einführungsgesprächen mit Kandidaten. Außerdem können sie KI-Workflows nutzen, um die eingestellten Mitarbeiter einzuarbeiten und Schulungen zu organisieren.

Gemeinsam mit IBM arbeitete Corning daran, die Personalkosten zu senken und gleichzeitig die Arbeitsbedingungen für die 45.000 Mitarbeiter zu verbessern. Das Unternehmen wusste, dass Millennials einen wachsenden Anteil von Corning’s Belegschaft ausmachten, und wünschte sich mehr technologiebasierte Self-Service-Tools.

Anschließend führte das Unternehmen HR-Selbstbedienungsportale ein, die mit den Daten der einzelnen Mitarbeiter vorausgefüllt waren, um ihnen den Zugang zu den benötigten Informationen oder Dienstleistungen zu erleichtern. Die Cloud-basierte Plattform wird inzwischen täglich über 10 000 Mal von Mitarbeitern und Managern besucht, die die benötigten Informationen und Schulungen abrufen möchten.

Vertriebsteams können KI-Workflows nutzen, um potenzielle Neukunden zu identifizieren und zu binden. Sie kann Vertriebsmitarbeitern dabei helfen, zu erkennen, welche Interessenten je nach Lead Scoring am ehesten zum Kauf bereit sind (Link befindet sich außerhalb von ibm.com).⁴ Darüber hinaus können LLMs wie generative KI Vertriebsmitarbeitern helfen, potenziellen Kunden bessere Argumente zu liefern, warum sie die Lösungen eines Unternehmens kaufen sollten.

KI ist das Herzstück vieler Webentwicklung-Workflows. Sie kann Entwicklern dabei helfen, Code zu schreiben und zu testen, mehr über eine Codebasis zu erfahren, Code zu dokumentieren und andere Zwecke zu erfüllen. Eine Studie von Stack Overflow aus dem Jahr 2024 (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)⁵ ergab, dass Entwickler erwarten, dass sie im nächsten Jahr mehr KI in die Dokumentation von Code (81 %), das Testen von Code (80 %) und das Schreiben von Code (76 %) integrieren werden. KI-Workflows sind auch eine Schlüssel-Komponente von No-Code/Low-Code, bei der Nicht-Entwickler den Web-Entwicklungsprozess besser verstehen und sich daran beteiligen können.

• Automatisieren sich wiederholender Aufgaben
• Kosteneinsparungen vorantreiben
• Eliminieren Sie menschliche Fehler
• Verbesserte Entscheidungsfindung
• Verbesserung der Customer Experience
• Vereinfachen und optimieren Sie Prozesse

KI-Workflows können Mitarbeiter davon entlasten, sich auf zeitraubende Aufgaben zu konzentrieren, die besser automatisiert werden können. KI kann diese Routineaufgaben übernehmen und den menschlichen Mitarbeitern mehr Zeit für Kunden oder Partner und den Geschäftswert steigern.

Laut Rob Thomas, SVP Software und Chief Commercial Officer bei IBM, kann KI zum „Produktivitätsparadoxon“ beitragen. Anstatt allen Arbeitsplätzen wegzunehmen, wie einige befürchtet haben, könnte dies die Qualität der geleisteten Arbeit verbessern, da alle produktiver werden.

Unternehmen, die KI-Workflows einsetzen, können ihre Mitarbeiter davor bewahren, Zeit mit unnötigen manuellen Aufgaben zu verschwenden. Diese Mitarbeiter können sich auf hochwertige Projekte und Aufgaben konzentrieren, die für zusätzliche Einnahmen sorgen. Außerdem werden Reibungsverluste und Ineffizienzen bei der Weitergabe von Informationen reduziert, sodass ein intelligenteres Unternehmen entsteht, das schneller Entscheidungen trifft.

Vor allem bei komplexen Aufgaben können Teammitglieder Fehler machen. Bei Tätigkeiten, die sich besser automatisieren lassen, können KI-Technologien diese Aufgaben schneller und mit einem höheren Maß an Genauigkeit erledigen.

KI kann Engpässe überwinden, indem sie ohne menschliches Eingreifen agiert. Sie kann Daten in Echtzeit analysieren, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf mehrere Geschäftsbereiche auswirken. So können Vermarkter beispielsweise KI-Workflows nutzen, um Werbekampagnen automatisch zu optimieren. KI-Workflows können die Ausgaben so anpassen, dass die Gelder in die leistungsstärksten Segmente oder Social-Media-Posts fließen.

Unternehmen, die KI-gestützte, automatisierte Arbeitsabläufe geschaffen haben, werden wahrscheinlich effizienter sein als solche, die sich auf manuelle Prozesse verlassen. Unternehmen können KI nutzen, um fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen und zu starten, um den Kundensupport zu optimieren und Kunden bei Problemen besser zu unterstützen. Für manche Kunden hilft ein KI-gestützter Workflow mit benutzerfreundlichen Chatbots dabei, Antworten zu erhalten, ohne mit einem Menschen sprechen zu müssen, was die Kundenzufriedenheit erhöht. So hat Estee Lauder (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)⁶ einen sprachgesteuerten Make-up-Assistenten über eine Chatbot-Funktion gestartet.

KI-basierte Automatisierungssoftware kann viele Prozesse, von denen ein Unternehmen abhängig ist, problemlos verwalten. Unternehmen wünschen sich Skalierbarkeit und Effizienz in ihren Workflows, um die Erfahrung zu verbessern. KI-Workflows können Informationen und Prozesse einfach im gesamten Unternehmen weiterleiten, sodass Führungskräfte und Mitarbeiter Echtzeitinformationen überall dort zur Verfügung haben, wo sie darauf zugreifen müssen.

Darüber hinaus gibt es verschiedene Herausforderungen, die Unternehmen bei der Einrichtung von KI-Workflows bewältigen müssen.

• Bedenken der Mitarbeiter
• Ersteinrichtung
• Möglichkeit von Fehlern
• Weiterbildung und Umschulung

Beschäftigte sind möglicherweise beunruhigt, wenn Unternehmen künstliche Intelligenz in ihre Prozesse einführen, vor allem, wenn sie die manuelle Arbeit eines Mitarbeiters ersetzt. Unternehmen können diese Bedenken direkt ansprechen und kommunizieren, dass KI eine Ergänzung zu ihrer Arbeit sein soll. Sie können die Mitarbeiter auch darüber aufklären, dass sie durch den Wegfall dieser manuellen Aufgaben mehr Zeit für sinnvolle Aufgaben haben. Letztendlich sehen die Mitarbeiter KI als positive Ergänzung.

Wie auch bei der Einführung anderer Systeme erfordert die Einrichtung von KI-Workflows eine gewisse Vorarbeit. Unternehmen müssen ihre bestehenden Systeme und aktuellen Prozesse analysieren, Bereiche identifizieren, in denen KI-Workflows Verbesserungen bringen würden, und festlegen, was sie ändern müssen, um die neuen Workflows zu implementieren. Dies erfordert Geduld und eine strategische Denkweise. Aber die Vorteile dieses Zeitaufwands übersteigen bei weitem die Kosten, wenn die KI-Workflows so optimiert sind, dass sie einen Mehrwert schaffen.

Obwohl viele Anwendungen von KI Unternehmen helfen können, menschliche Fehler zu vermeiden, sind sie selbst nicht unfehlbar. KI kann Fehler machen, weshalb Unternehmen die von KI erzeugten Daten überprüfen müssen. Dies zeigt einmal mehr, wie wichtig es ist, dass die Mitarbeiter und ihr auf Erfahrung basierendes Wissen als endgültige Grundlage für die Ergebnisse der KI-Workflows dienen.

Zwar können viele KI-Workflows ohne Veränderung der Arbeitsweise der Mitarbeiter funktionieren, doch bei einigen müssen sie die Prozesse erst erlernen. Deshalb sollten Unternehmen in Schulungen investieren, in denen Mitarbeiter für die Nutzung von KI ausgebildet werden, oder entsprechende Schulungstools von anderen Anbietern nutzen. Diese Fortbildung hat mehrere Vorteile, da sich die Mitarbeiter wertvolle Fähigkeiten aneignen. Außerdem arbeiten sie besser und effizienter.