Die Implementierung großer Sprachmodelle und KI in Ihr Automatisierungsprojekt ist nur ein kleiner Teil davon, ob es ein großer Erfolg wird.

chatgpt hat einen großen Einfluss auf den Geschäftsbetrieb auf der ganzen Welt gehabt, und viele Unternehmen haben sogar ihre Strategien zur digitalen Transformation neu bewertet, um neue Formen der generativen KI einzubeziehen.

Unternehmensführer müssen jedoch aufpassen, dass sie sich nicht selbst ins Bein schießen, indem sie zu schnell auf den Zug der generativen KI aufspringen.

Ja, generative KI – oder große Sprachmodelle – können auf Ihrem Weg zur intelligenten Automatisierung sicherlich eine Rolle spielen, aber es gibt noch andere wichtige Faktoren, die Sie berücksichtigen müssen, um sicherzustellen, dass Ihr Plan ein Erfolg wird.

Hier sind vier häufige Fehler, die Technologieführer bei der Leitung eines digitalen Transformationsprojekts machen:

1) Mangel an klarer Sicht: Trotz steigender Investitionen in die Automatisierung berichten Analysten von vielen Bereitstellungen scheitern weiterhin mit besorgniserregend hoher Rate. Eine Studie zeigte das Als Hauptgrund für das Scheitern von Projekten wurden „vage Automatisierungsziele“ genannt„, so 43 % der Befragten in den USA (24 % weltweit). Im Grunde wissen Unternehmensführer nicht wirklich, was sie erreichen wollen.

Ja, höhere Einnahmen und Kosteneinsparungen mögen offensichtliche Ziele sein, aber es muss tiefer gehen. Es ist wichtig, die erwarteten Ergebnisse klar zu bestimmen – beispielsweise die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Bindung von Mitarbeitern, die Gewinnung weiterer Kunden oder die Expansion in neue Märkte.

Die Verantwortlichen für das Vorantreiben und Überwachen der Transformation müssen ein funktionsübergreifendes Team mit Mitarbeitern aus den Bereichen IT-Betrieb, Marketing, Vertrieb, Kundendienst und anderen relevanten Abteilungen sein, um sicherzustellen, dass Sie eine umfassende Sicht erhalten. Auf diese Weise können Sie sich auf Projekte konzentrieren, die mit den Zielen aller übereinstimmen, und Bereiche identifizieren, in denen die Digitalisierung die größte Wirkung und den besten ROI erzielen kann. Dazu gehört die Durchführung einer Bewertung des aktuellen Betriebs, um die vorhandene Technologieinfrastruktur, Prozesse und Systeme zu bewerten und Stärken, Schwächen und Chancen zu unterscheiden.

Aber selbst dann kann es sein, dass Sie auf einen Knackpunkt stoßen, was mich zu meinem nächsten Punkt bringt.

2) Aktuelle Prozesse nicht vollständig verstehen: Das Problem beim Einholen von Mitarbeiterfeedback besteht darin, dass die Meinungen der Menschen unterschiedlich und je nach Rolle voreingenommen – und möglicherweise nicht einmal zutreffend – sein können.

Dies hat dazu geführt, dass einige Unternehmen stark in die Automatisierung investiert haben, nur um dann festzustellen, dass sie den FALSCHEN Bereich automatisiert haben. Die Automatisierung der fehlerhaften Aspekte eines Arbeitsablaufs kann direkte negative Auswirkungen auf die Ergebnisse haben, z. B. die Verzögerung eines Backend-Engpasses, bis er für den Kunden sichtbarer ist, anstatt ihn vollständig zu beseitigen.

Daher ist es von entscheidender Bedeutung, einen datengesteuerten Entscheidungsprozess zu etablieren, indem Analysetools implementiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Der Aufstieg dieser Analysetechnologie, angetrieben durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, hat es Unternehmen ermöglicht, ihre eigenen Prozesse und Abläufe besser zu verstehen – bevor sie Veränderungen vorantreiben.

Eine dieser Technologien ist Process Intelligence, die Task Mining und Process Mining kombiniert, um ein genaues und detailliertes Modell eines Arbeitsablaufs in Echtzeit darzustellen und so Möglichkeiten zur Automatisierung besser zu erkennen. Task Mining konzentriert sich auf die Mikrointeraktionen der Mitarbeiter wie Tastenanschläge und Mausklicks, die beim Erledigen von Aufgaben auftreten, während Process Mining Ereignisprotokolle und Bewegungen hinter den Kulissen während des gesamten Prozesses untersucht.

Process Intelligence ist wie ein digitaler Zwilling Ihres gesamten Unternehmensworkflows, sodass Sie genau visualisieren können, wie jeder arbeitet Und alles funktioniert und kommt in Echtzeit zusammen. Sie können sehen, wo die Dinge gut funktionieren und wo nicht, verstehen, warum es Blockaden oder Verzögerungen gibt, und vergleichen, wie jeder Mitarbeiter Aufgaben erledigt, damit Sie Schwachstellen angehen und entsprechende Änderungen vornehmen können.

IT-Führungskräfte können diese Erkenntnisse nutzen, um die Implementierung neuer Lösungen und/oder Ressourcen zu steuern und einen klareren Weg zu einer erfolgreichen, intelligenten Automatisierung einzuschlagen.

Siehe auch: Im Zeitalter der Hyperautomatisierung werden die meisten technischen Probleme immer noch manuell behoben

3) Zu technologieorientiert: Man muss sich nur die Akzeptanz von ChatGPT ansehen, um zu sehen, dass Unternehmen sich auf die neueste Technologie einlassen können, ohne befürchten zu müssen, auf der Strecke zu bleiben.

Anbieter können geschickt darin sein, ausgefallene Software zu verkaufen, die verspricht, Ihr Unternehmen schneller, besser und effizienter zu machen. Ist es jedoch benutzerfreundlich, löst es ein echtes Geschäftsproblem und, was noch wichtiger ist, ist es kundenorientiert?

Forschung zeigt dass fast ein Drittel der Unternehmen (29 %) das Scheitern ihres Automatisierungsprojekts darauf zurückführte, dass sie „zu viel von der Technologie versprochen“ hatten. Darüber hinaus führen weitere 37 % das Scheitern darauf zurück, dass die Mitarbeiter nicht ausreichend vom Anbieter geschult wurden.

Unterschätzen Sie nicht, wie wichtig es ist, Partner auszuwählen, die die von Ihnen benötigten Lösungen und Fachkenntnisse bereitstellen können, darunter Softwareanbieter, Berater und Systemintegratoren.

Aber denken Sie daran: Selbst die besten Apps wurden verworfen, weil die Leute sie einfach nicht gerne nutzen. Es ist wichtig, die Auswirkungen auf Mitarbeiter und Kunden zu betrachten. Menschen sind Veränderungen im Allgemeinen abgeneigt, und wenn sie sie ertragen müssen, müssen sie den wahren Wert darin erkennen – zum Beispiel, dass sie einfacher zu bedienen und bequemer sind, einen schnelleren Service bieten und mehr Zeit für andere wichtige Aufgaben haben. Die Forschung bestätigte dies mit dem Hauptgrund für den Erfolg digitaler Transformationsprojekte: „Die Automatisierungstechnik war so einfach zu bedienen wie versprochen.“ Dies unterstreicht noch einmal, wie wichtig es ist, die Zustimmung der Mitarbeiter zu gewinnen.

4) Der Erfolg kann nicht gemessen und Anpassungen vorgenommen werden: Automatisierung ist nie eine einmalige Aufgabe; Es handelt sich um eine kontinuierliche digitale Transformationsreise. Sie müssen in der Lage sein, Meilensteine, Zeitpläne und Key Performance Indicators (KPIs) zu definieren, um den Fortschritt zu verfolgen.

Agilität und Skalierbarkeit sind unerlässlich. Teams müssen flexibel und in der Lage sein, sich schnell an sich ändernde Prioritäten, Kundenfeedback und Marktanforderungen anzupassen. Dies ermöglicht es Unternehmen, in sich schnell verändernden Umgebungen wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wie können Sie also den Erfolg Ihrer Bemühungen beurteilen, nach Innovations- und Verbesserungsmöglichkeiten suchen und, was noch wichtiger ist, in der Lage sein, Anpassungen vorzunehmen oder Korrekturmaßnahmen zu ergreifen?

Zusätzlich zum Process Mining, das Ihre Prozesse in Echtzeit bewertet, verfügen erweiterte Prozesssimulationsfunktionen über Prognosefähigkeiten, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, mit Änderungen an Arbeitsabläufen und Ressourcen zu experimentieren, um die Auswirkungen auf den gesamten Betrieb zu erkennen. Beispielsweise möchten sie möglicherweise die Auswirkungen der Aufnahme weiterer Mitarbeiter in einen Helpdesk sehen, um abzuschätzen, wie dadurch die Wartezeiten für die Lösung von Tickets verkürzt werden. Oder vielleicht möchten sie herausfinden, was passieren würde, wenn ein bestimmter Schritt mit der doppelten Geschwindigkeit ausgeführt würde. Es ähnelt einem Flugsimulator. Ein angehender Pilot kann die nötige Erfahrung sammeln, um mit jeder Situation oder Variable umzugehen, die ihm begegnen könnte – schlechtes Wetter, Geräteausfall, Auftanken –, ohne das Risiko einzugehen, sie aus erster Hand zu erleben. Diese Prognosefähigkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe proaktiv unter Berücksichtigung hochspezifischer Variablen zu optimieren.

Ein letzter Hinweis zur Vorsicht beim Einsatz von KI zur Automatisierung

Wenn man bedenkt, dass ChatGPT mittlerweile von fast allen genutzt wird die Hälfte der Unternehmen Während weltweit weitere 30 % beabsichtigen, sie in Zukunft zu nutzen, besteht kein Zweifel daran, dass das Wachstum der generativen KI unsere Arbeitsweise verändert. Es wird bereits in bestehende Unternehmenssysteme und Arbeitsabläufe integriert und ermöglicht so eine nahtlose Interaktion und einen nahtlosen Datenaustausch. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass die digitale Transformation einen umfassenderen, strategischen und analytischen Ansatz erfordert. Die Implementierung großer Sprachmodelle und KI in Ihr Automatisierungsprojekt ist nur ein kleiner Teil davon, ob es ein großer Erfolg wird.