Seminar ADONIS KI-gestützte Prozessanalyse und Prozessoptimierung

KI kann Analyse und Ideenfindung beschleunigen, ersetzt aber weder Prozessverantwortung noch Freigabe. Das Seminar trennt nützliche Assistenz von ungeprüfter Automatisierung und schafft einen nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Seminarinhalte
• KI-Anwendungsfälle für Prozessarbeit auswählen
• Fragestellungen und Kontext präzise formulieren
• KI-Ergebnisse fachlich prüfen
• Verbesserungsvorschläge priorisieren
• Governance für KI-gestützte Prozessarbeit festlegen
• Praxisübungen
• Voraussetzungen

Zielsetzung

Nach Abschluss können KI-gestützte Analysen vorbereitet, Ergebnisse kritisch geprüft und geeignete Vorschläge in ein priorisiertes Verbesserungsbacklog überführt werden.

Zielgruppe

Prozessmanagement, Business Analyse, Prozessverantwortung, Qualitätsmanagement, Innovation und Governance-Funktionen.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer festen Arbeitsfolge aus Einordnung, Konfiguration oder Modellierung, Prüfung und dokumentierter Anwendung bearbeitet.

Kapitel 1: KI-Anwendungsfälle für Prozessarbeit auswählen

1. Schritt 1: Anwendungsfälle für Verständnis, Zusammenfassung, Analyse, Qualitätsprüfung und Verbesserung nach Nutzen und Risiko bewerten.
2. Schritt 2: Lizenz-, Daten-, Berechtigungs- und Vertraulichkeitsvoraussetzungen vor der Nutzung prüfen.
3. Schritt 3: Geeignete Pilotprozesse mit klarer Fragestellung, Datenbasis und menschlicher Entscheidungshoheit auswählen.

Kapitel 2: Fragestellungen und Kontext präzise formulieren

1. Schritt 1: Ziel, Rolle, Prozesskontext, gewünschte Tiefe, Einschränkungen und Ausgabeformat in einer reproduzierbaren Aufgabenbeschreibung festlegen.
2. Schritt 2: Modellinhalt, Eigenschaften, Kennzahlen und fachliche Randbedingungen als belastbaren Kontext bereitstellen.
3. Schritt 3: Unklare Antworten durch schrittweise Verfeinerung, Gegenprüfung und alternative Fragestellungen verbessern.

Kapitel 3: KI-Ergebnisse fachlich prüfen

1. Schritt 1: Aussagen gegen freigegebene Modelle, Eigenschaften, Regelwerke und bekannte Prozessrealität kontrollieren.
2. Schritt 2: Annahmen, Unsicherheiten, Auslassungen und nicht belegte Schlussfolgerungen sichtbar kennzeichnen.
3. Schritt 3: Nur geprüfte Verbesserungsvorschläge in den regulären Modellierungs- und Freigabeprozess übernehmen.

Kapitel 4: Verbesserungsvorschläge priorisieren

1. Schritt 1: Vorschläge nach Kundennutzen, Qualität, Zeit, Kosten, Risiko, Aufwand und Abhängigkeiten bewerten.
2. Schritt 2: Maßnahmen in kurzfristige Korrekturen, strukturelle Änderungen und prüfpflichtige Hypothesen gliedern.
3. Schritt 3: Verbesserungsbacklog mit Verantwortlichkeit, Nachweis, Zielkennzahl und Entscheidungstermin pflegen.

Kapitel 5: Governance für KI-gestützte Prozessarbeit festlegen

1. Schritt 1: Zulässige Daten, Rollen, Protokollierung, Qualitätskontrolle und Freigabe für KI-Nutzung definieren.
2. Schritt 2: Schutzbedürftige Inhalte und personenbezogene Informationen durch klare Ausschluss- und Prüfkriterien absichern.
3. Schritt 3: Pilot, Wirksamkeitsmessung, Regelüberprüfung und kontrollierte Ausweitung organisatorisch festlegen.

Praxisübungen

• Analyse eines freigegebenen Beispielprozesses mit klarer Fragestellung.
• Fachliche Gegenprüfung von Annahmen und Verbesserungsvorschlägen.
• Erstellung einer kompakten KI-Governance für Prozessmanagement.

Voraussetzungen

Sichere ADONIS-Grundkenntnisse. Verfügbarkeit der jeweiligen KI-Funktionen in der eingesetzten Edition und Konfiguration.