4. Erst erfassen, dann automatisieren
Einen Endbenutzer zu beobachten, ist eine wiederholbare Möglichkeit, den Geschäftssinn zu schärfen - und kann auch dazu genutzt werden, einfache Automatisierungs- oder Integrationsgelegenheiten zu identifizieren.
Leonid Belkind, Mitbegründer und CTO von Torq, weiß um die Vorteile, die sich so erschließen lassen: "Automatisierung macht aus Tagen Stunden oder sogar Minuten und steigert die Produktivität und Effizienz von repetitiven, regelbasierten Arbeitsabläufen. Bei der Hyperautomation - also der KI-gesteuerten Automatisierung im großen Maßstab - werden einfachere, wiederkehrende Aufgaben von der KI erledigt. Damit können sich die Mitarbeiter auf komplexe, kreative Aufgaben konzentrieren."
Allerdings müssen Technologieexperten den Umfang und die Komplexität der Automatisierungsinitiative kennen, bevor sie sich auf die Lösungen stürzen. Wenn ein komplexer Workflow mit vielen Beteiligten aus mehreren Abteilungen mit einem Mix aus Technologie und manuellen Schritten umgestaltet werden soll, reicht es nicht mehr aus, den Weg eines einzelnen Benutzers nachzuvollziehen. Für solche Herausforderungen empfiehlt sich für Tech-Teams die Six-Sigma-Methode: Hierbei werden Prozessabläufe dokumentiert, die Produktivität gemessen und Qualitätsmetriken erfasst.
5. Datenqualität nach links verlagern
Ein Problem, das Business Stakeholder umtreibt, ist schlechte Datenqualität - speziell vor dem Hintergrund, dass immer mehr Unternehmen in Citizen Data Science, Prediction- und Generative-AI-Modelle investieren. Wenn es Probleme mit der Datenqualität gibt, beheben Developer und Data Scientists diese oft nachgelagert, indem sie die Daten bereinigen, bevor sie sie für Visualisierungen oder Experimente nutzen.
Rohit Choudhary, Mitbegründer und CEO von Acceldata, erläutert: "Eine der größten Herausforderungen für IT-Entscheider sind verzögerte Datenqualitätstests. Diese Tests können sowohl kostspielig als auch zeitaufwändig sein. Es ist deshalb essenziell, Kontrollmaßnahmen zu implementieren, bevor die Daten in die Transformationszone gelangen."
Eine Möglichkeit, in diesem Bereich den Geschäftssinn zu schärfen: Verfolgen Sie Datenqualitätsprobleme ab der Dateneingabe durch die Endbenutzer (etwa in ein ERP- oder CRM-System) nach. (fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.