Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen ist ein zentraler Bestandteil der Hyperautomation. Der Prozess-Analyse-Generator verfolgt das Ziel, gedanklich entworfene Prozesse durch den Einsatz von KI effizient zu digitalisieren. Damit soll es möglich werden, komplexe Abläufe greifbarer zu gestalten und die Optimierungspotenziale direkt sichtbar zu machen.
Aktueller Stand und Herausforderungen
Der Ansatz ist vielversprechend, doch die derzeitige Implementierung stößt an mehrere technische und methodische Grenzen:
- Einfache Prozesse: Der Prozess-Analyse-Generator unterstützt aktuell nur lineare, einfache Prozessmodelle. Komplexere Abläufe mit verschachtelten Entscheidungsstrukturen oder parallelen Aufgaben können noch nicht abgebildet werden.
- Beschränkter Modellumfang: Nur Aktivitäten, Akteure und exklusive Entscheidungsgateways werden berücksichtigt. Andere BPMN-Elemente (z. B. parallele oder inklusive Gateways) fehlen vollständig.
- Begrenzte Kontextgröße: Der KI-Einsatz ist auf eine maximale Eingabekapazität von 4096 Tokens beschränkt, was die Modellierung umfangreicher Prozesse erheblich einschränkt.
- Fehlende Vortrainierung: Da keine vortrainierten Modelle genutzt werden, ist die Anwendung auf spezifische Prozesslandschaften mit hohem Aufwand verbunden.
- Hoher Ressourcenbedarf: Das Training und die Bereitstellung der notwendigen Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen, die aktuell nur eingeschränkt zur Verfügung stehen.
Potenziale und Zukunftsperspektiven
Trotz der aktuellen Einschränkungen bietet der Prozess-Analyse-Generator eine Grundlage für die zukünftige Entwicklung.
- Direkte Prozessanalyse: Nutzer:innen können Prozesse visualisiert betrachten und Schwachstellen oder Ineffizienzen schneller erkennen.
- Kollaboration und Training: Die Visualisierung ermöglicht es Teams, gemeinsam an Prozessen zu arbeiten und diese iterativ zu verbessern.
- Integration von KI-Optimierungen: Künftig könnten Prozessoptimierungen direkt von der KI vorgeschlagen und in Echtzeit simuliert werden.
Fazit
Die Weiterentwicklung des Prozess-Analyse-Generators erfordert eine gezielte Verbesserung der Modellfähigkeiten und eine Reduzierung der technischen Hürden. Mit einer stärkeren Vortrainierung und einer Skalierung der Infrastruktur könnte das Tool zum zentralen Baustein für die Prozessdigitalisierung und -optimierung in Unternehmen werden. Derzeit bleibt das Projekt ein innovativer, aber experimenteller Schritt in Richtung intelligenter Prozessanalyse.