Praktische Zusammenfassung

Die meisten KI-Projekte in SMB-Unternehmen scheitern aufgrund operativer Gründe, bevor sie aufgrund von Modellfehlern scheitern. Der sinnvolle Ausgangspunkt ist nicht ein größeres Modell oder eine beeindruckendere Demo, sondern ein Geschäftsprozess, in dem die Geschwindigkeit, Konsistenz oder die Qualität der Übergabe verbessert werden kann, ohne die menschliche Kontrolle zu entfernen.

Um dies zu erreichen, müssen Sie einen klaren Geschäftsprozess definieren, der von einem bestimmten Besitzer verantwortet wird und einen sichtbaren Engpass aufweist. Sie müssen auch die Datenqualität überprüfen, bevor Sie ein KI-System einsetzen, und sicherstellen, dass die notwendigen Genehmigungen für sensible Entscheidungen vorhanden sind.

Ein wichtiger Schritt ist die Implementierung eines Daten-Warehouse-Systems, das die notwendigen Daten für die KI-Analyse bereitstellt. Hierbei kann ein DataBridge-System wie z.B. der DataBridge-Connector für Business Central verwendet werden, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Definition von klaren KPIs und die Überwachung der Prozessqualität. Hierbei kann ein KPI-Board verwendet werden, um die Response-Zeit, die Kompletionsqualität, die Konversionshilfe und die Rework-Rate zu überwachen.

Um die Implementierung von KI-Projekten in SMB-Unternehmen erfolgreich umzusetzen, sollten Sie auch einen 30/60/90-Tage-Rollout-Plan erstellen, der die Stabilisierung der Signalqualität, die kontrollierte Expansion und die Produktivierung und Skalierung der Prozesse umfasst.

Ein wichtiger Risikokontrolle-Aspekt ist die Implementierung von Genehmigungsprozessen für hochriskante Entscheidungen und die Überwachung von Incident-Outcomes. Hierbei kann ein Log-System verwendet werden, um die Genehmigungsentscheidungen und die Incident-Outcomes zu protokollieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Schulung und die Dokumentation der Prozesse. Hierbei kann ein SOP-System verwendet werden, um die Prozesse zu dokumentieren und die Mitarbeiter zu schulen.

Quellen:

Was Sie als Nächstes tun

Nutzen Sie diese Erkenntnisse als Ausgangspunkt, prüfen Sie den Ablauf an Ihrer realen Operation und skalieren Sie erst, wenn die Automatisierung zuverlässig läuft.