Wie Prozessintelligenz LLMs auf ein neues Level hebt

Und spätestens seit dem Einzug von ChatGPT haben auch Spätzügler in altgestandenen Unternehmen KI als heißes Thema für sich entdeckt. Das Problem ist nur: An der Umsetzung hapert es noch. Wenn ich Sie fragen würde, was Sie zuletzt mit KI in Ihren Unternehmensprozessen wie Einkauf, Bestellwesen und der Kreditorenbuchhaltung erreicht haben, lautet die Antwort wahrscheinlich: „nicht genug”. Weil KI schlichtweg das Prozesswissen fehlt, um ihr volles Potenzial in Ihren Prozessen zu entfalten. Prozessintelligenz kann Large-Language-Models mehr Intelligenz einflößen – und somit KI-Tools besser, schneller und leistungsfähiger machen.

Bevor wir loslegen, ein schneller Grundkurs: Was ist eigentlich Prozessintelligenz?

Prozessintelligenz macht es Unternehmen möglich, datengestützte Entscheidungen zu treffen und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, um Mehrwerte zu schaffen. Sei es, indem sie Materialplanern optimale Durchlaufzeiten vorschlägt, doppelte Rechnungen in der Buchhaltung verhindert oder die größten Automatisierungspotenziale in Ihrer Lieferkette aufgedeckt und umsetzt.

Drei Beispiele, was Prozessintelligenz möglich macht

Bessere Prozesskonformität

Prozessintelligenz füttert Ihr Large-Language-Modell (LLMs) mit Ihren internen Unternehmensregeln, um sicherzugehen, dass ihre Teams prozesskonform arbeiten. Halten Teams ihre jeweiligen Service-Levels nicht ein, z. B. weil sie verspätet liefern, Rechnungen zu spät bezahlen oder Tickets nicht in den Zeitvorgaben lösen, kann prozessintelligente KI diese Aufgaben regelkonform erledigen und den Verantwortlichen die richtigen Korrekturmaßnahmen vorschlagen. Das gilt auch für Fälle, bei denen die finanziellen Folgen deutlich empfindlicher sein können, z. B. beim Versand von Waren ohne Rechnung.

Weniger Prozessdefekte

Prozessintelligenz kann Large-Language-Modellen Wissen einflößen, wann und warum Prozessabbrüche oder Ineffizienzen auftreten. Dabei bezieht Prozessintelligenz historische Prozessaktivitäten in Ihrem Unternehmens mit ein und vergleicht Ihre Prozesse mit Branchen-Best-Practices. Mit Prozessintelligenz können Sie KI-Lösungen entwickeln, die präzise künftige Prozessschritte vorhersagen: also was wann als nächstes im Prozess passieren wird. Gleichzeitig kann Ihnen die KI dank Prozesswissen auch intelligente Empfehlungen geben, wie Sie Ineffizienzen von vornherein vermeiden können.

Arbeit mit kontrafaktischen Situationen

Durch die Verknüpfung von Prozessintelligenz mit Object-Centric Process Mining könnten Sie Modelle für kontrafaktische Situationen erstellen. Sie können das Large-Language-Modell also zum Beispiel fragen: „Wie würde sich meine SLA verbessern, wenn ich die Kapazität meines Shared Services Center erhöhe?“ Oder: „Wie viel Zeit kann ich meinem Team sparen, wenn ich unnötige Schritte in der Auftragsverwaltung reduziere?“ Mit Hilfe von Prozessintelligenz ließe sich so ein LLM-Assistent entwickeln, der schnell auf Änderungen reagiert, Empfehlungen gibt – und die möglichen Auswirkungen von Entscheidungen analysiert, bevor sie diese in die Tat umsetzen.

Wie Prozessintelligenz typische Probleme von LLMs löst

Quantensprünge wie diese sind auch deshalb möglich, weil Prozessintelligenz gängige LLM-Mängel beseitigt. Im Folgenden wird erläutert, wie das mit der Prozessintelligenz von Celonis funktioniert:

1. Unzuverlässlichkeit - auch bekannt als „KI-Halluzinationen“. Trotz des Hypes um die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz passiert es immer wieder, das LLMs Falschinformationen als Fakten verkaufen. Zum Beispiel, wenn ChatGPT bei einfachsten Rechnungsaufgaben versagt. Wenn Sie den Chatbot allerdings auffordern, einen Taschenrechner zu benutzen, ist das Ergebnis immer richtig. Unser Prozesswissen ist wie ein Taschenrechner. Celonis kombiniert KI mit den richtigen Prozessdaten und -kenntnissen, um Antworten oder Empfehlungen im Prozesskontext zu verankern.
2. Veraltete Datensätze. Es braucht oft Monate, um LLMs ausreichend zu trainieren und zum Arbeiten zu bringen. Die Feinabstimmung ist kosten-und zeitraubend, so dass das Modell keine aktuellen Ereignisse oder Informationen in seine Antworten einbeziehen kann. Wir setzen eine Reihe von Techniken ein, um die Foundation-Modelle in die Lage zu versetzen, Antworten zu geben, die auf den aktuellen Prozessdaten und -kenntnissen der Kunden basieren.
3. Mangelnde Datensicherheit. Das große Risiko bei Foundation-Modellen, die mit privaten Daten trainiert oder fein abgestimmt wurden: Die Informationen, mit denen Sie das Modell füttern, sind für sämtliche Benutzer des Modells verfügbar. Dazu könnten auch Unternehmensdaten gehören. Und einmal in Betrieb, gibt es keine Möglichkeit, Daten aus dem Modell zu löschen. Wir stellen sicher, dass die Daten unserer Kunden stets voneinander getrennt gehalten werden, um Datenlecks zu verhindern.

Warum Prozessintelligenz von Celonis

12 Jahre, mehr als 1.300 Kunden und 5.000 Kundenprojekte – all das ist in die Prozessintelligenz von Celonis eingeflossen. Das macht unsere Prozessintelligenz so fortschrittlich und zugänglich wie keine andere.

Prozessintelligenz macht Prozesse für KI verständlich – ganz so wie Physik die Regeln des Universums erklärbar macht. Indem wir unser Prozesswissen mit Daten kontextualisieren, können Sie sehen, dass es sich bei einer Rechnung um ein Duplikat handelt, dass sich eine Bestellung wahrscheinlich verzögert und dass Teammitglieder Skonti nicht nutzen.

Was möglich ist, wenn KI prozessintelligent wird

Prozessintelligenz eröffnet ein ganzes Universum von Möglichkeiten, wenn es darum geht, Künstliche Intelligenz in Unternehmen noch intelligenter zu machen. Hier sind zwei Beispiele, wie Unternehmen die Stärken von KI mit Celonis noch besser für sich nutzen können:

1. Verknüpfung mit etablierten LLM-Anbietern. Celonis wird es Kunden leicht machen, LLM-Anbieter wie OpenAI, Microsoft Azure und Google PaLM zu integrieren. Durch die Kombination dieser Foundation-Modelle mit unserer Prozessintelligenz können Kunden neue generative KI-Lösungen erstellen, die ihre Prozesse und damit auch ihre Unternehmensperformance verbessern. So können sie z. B. Antworten über ihre Prozesse im Microsoft Business Chat erhalten oder ein LLM einsetzen, um Sie bei der Planung von Maßnahmen beim Auftreten von Lagerengpässe zu unterstützen.
2. Use-case-spezifische Lösungen. Wir bauen maßgeschneiderte LLMs für unsere Kunden, um zuverlässige und hochpräzise Lösungen je nach Anwendungsfall zu bieten. So haben wir beispielsweise ein Chat-Interface entwickelt, mit dem Business-Anwender ihre Prozesse verstehen und analysieren können. Sie fragen, was immer Sie über Ihren Prozess wissen wollen, Celonis liefert die Antwort – und die passende Lösung zum Problem.

Prozessintelligente KI versteht wie keine andere Technologie, wie Ihr Unternehmen funktioniert und wie Sie Unternehmensperformance steigern kann. Sie ist nicht über Nacht entstanden - hier ein kleiner Einblick in die Produkte und Innovationen, die uns hierher gebracht haben:

• Die Machine Learning Workbench ermöglicht Kunden, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
• Die Duplicate Checking App nutzt ML-Algorithmen, um doppelte Rechnungen dank Fuzzy-Logik zu erkennen.
• Sehen Sie sich eine Demo unserer Arbeit mit unserem Partner Rollio an, die zeigt, wie Kunden ihre eigenen Datenanalysen und Visualisierungen erstellen können, ganz einfach, indem sie Fragen zu ihren Prozessen stellen.