- Grundlagen der KI in der Prozessoptimierung
- KI-Technologien für Prozessanalyse (Machine Learning, NLP, Computer Vision)
- Unterschiede zwischen regelbasierten und KI-gestützten Ansätzen
- Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen
- Prozessidentifikation und -analyse mit KI
- Automatisierte Prozesserkennung (Process Mining)
- KI-gestützte Schwachstellenanalyse in Prozessdaten
- Predictive Analytics für Prozessabweichungen
- KI-gestützte Ideengenerierung
- Generative KI für kreative Optimierungsansätze
- Automatisierte Benchmarking- und Best-Practice-Analysen
- Szenarienplanung mit Simulationsmodellen
- Entwicklung von KI-Lösungen
- Auswahl passender KI-Methoden für Prozessprobleme
- Prototyping mit Low-Code/No-Code-Tools
- Integration in bestehende IT-Landschaften
- Pilotierung und Testverfahren
- Design von Proof-of-Concept-Implementierungen
- A/B-Testing von Prozessvarianten
- Erfolgskriterien und KPIs für KI-Projekte
- Wirtschaftlichkeitsbewertung
- Kosten-Nutzen-Analyse von KI-Optimierungen
- ROI-Berechnung für Prozessautomatisierung
- Skalierungspotenziale abschätzen
- Change Management und Einführung
- Akzeptanzstrategien für KI-optimierte Prozesse
- Schulungskonzepte für Mitarbeiter
- Umgang mit Widerständen
- Best Practices und Lessons Learned
- Erfolgsbeispiele aus verschiedenen Branchen
- Typische Fallstricke und Vermeidungsstrategien
- Kontinuierlicher Verbesserungsprozess mit KI
- Praktische Übung:
- Entwickeln Sie einen KI-gestützten Optimierungsansatz für einen konkreten Geschäftsprozess
LernzieleDie Teilnehmer verstehen KI-Methoden für Prozessoptimierung und können sie praxisnah anwenden. Sie lernen, Process-Mining-Tools einzusetzen, KI-Prototypen zu entwickeln und Optimierungserfolge zu messen.
Zielgruppen- Prozessmanager und Digitalisierungsverantwortliche
- BI-/Data-Science-Experten in Unternehmen
- Unternehmensberater mit Prozessfokus
- IT-Leiter mit Automatisierungsaufgaben
- Innovationsmanager und Produktverantwortliche
