Der Begriff "generative Arbeit" bezieht sich auf den Prozess der Erzeugung neuer Ideen und Erkenntnisse aus Daten, was oft komplexe Problemlösungen und kreatives Denken erfordert. In unserem heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld haben viele Unternehmen mit den üblichen Herausforderungen der "generativen" Arbeit zu kämpfen. Durch den Einsatz von AI (Artificial Intelligence; dt. Künstliche Intelligenz (KI)) in Unternehmen können diese Herausforderungen angegangen werden.  

Arbeitskräftemangel, hohe Anforderungen an das Qualifikationsniveau, teure Weiterbildungsmaßnahmen, Mitarbeiter*innenfluktuation und die Bewertung der Qualität der Ergebnisse sind nur einige Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen. Künstliche Intelligenz in Unternehmen bietet eine Lösung, um diese Herausforderungen zu bewältigen.  

 Indem Unternehmen die Möglichkeiten der generativen KI nutzen, können sie ihre Wertschöpfungsströme optimieren und ihre Ziele effizienter und effektiver erreichen. Der Arbeitskräftemangel ist eine der größten Herausforderungen bei der generativen Arbeit. Hier kommt der KI-Workshop ins Spiel, denn er ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren und so Ressourcen für höherwertige Aufgaben freizusetzen. Außerdem kann KI auch dabei helfen, die hohe Arbeitsbelastung durch nicht wertschöpfende Aufgaben zu reduzieren, sodass sich die Beschäftigten auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können.  

Eine weitere Herausforderung bei der generativen Arbeit ist die Bewertung der Qualität des Outputs. Es kann schwierig sein, den aktuellen Stand der Wertschöpfung für einige Aufgaben zu beurteilen.     

Um diese Herausforderungen zu meistern und das Potenzial der KI in Ihrem Unternehmen zu erkunden, kann unsere Workshop-Reihe Führungskräften dabei helfen, herauszufinden, wo künstliche Intelligenz in ihren Wertschöpfungsströmen eingesetzt werden kann und wie sie zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse beitragen kann. Besuchen Sie unseren KI-Workshop, um mehr zu erfahren.  

Als Unternehmen ist es von großer Bedeutung, kontinuierlich die Prozesse zu überprüfen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und eine Verbesserung zu erreichen. Ein bewährter Ansatz hierfür ist das Value Stream Mapping (VSM) aus dem Lean Design. Dabei werden alle Arbeitsabläufe evaluiert, um Verschwendung zu eliminieren, Effizienz zu optimieren und AI einzusetzen, um den Wert der Arbeitsabläufe zu maximieren.  

Value Stream Mapping hilft Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Kosten zu senken. Indem die Qualität und Effizienz der Arbeit bewertet wird, können Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifiziert und AI-Lösungen integriert werden. Ein Value Stream, der durch AI-Automatisierung optimiert wird, gibt Mitarbeiter*innen wertvolle Zeit zurück, die sie für höherwertige Tätigkeiten nutzen können, anstatt sich mit nicht-wertschöpfenden Aufgaben wie dem Einweisen von Mitarbeiter*innen oder der Konsolidierung von Ergebnissen zu beschäftigen.  

Darüber hinaus ist es klar, wie schwierig es sein kann, speziell für bestimmte Aufgaben oder Prozessschritte, neue Mitarbeiter*innen zu finden. Ein klarer Blick auf die Wertströme kann jedoch den Einstellungsprozess verbessern und helfen, die Qualitäten der Bewerber zu beurteilen.  

Führungskräfte, die lernen, Value Streams auszuwerten, sind in der Lage, Verbesserungspotenziale zu erkennen und AI zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse zu nutzen. Es geht hierbei um die Maximierung des Werts, die Effizienz und die Einsparung von Kosten, die in Kombination mit der Verwendung von AI erreicht werden können.   

Um mehr über den Einsatz von AI in Unternehmen zu erfahren, empfehlen wir unseren AI-Workshop für Führungskräfte.  

"AI in Unternehmen" ist ein wichtiger Aspekt, um Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz zu verbessern. Dabei ist es entscheidend, die richtigen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren und diese in den Value Streams des Unternehmens zu finden.   

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Automatisierung von Prozessschritten, die zeitaufwändig und wenig wertschöpfend sind. Durch die Integration von generativer AI können Teams wertvolle Zeit zurückgewinnen und sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.  

Mithilfe von Value Stream Mapping können Prozessschritte identifiziert werden, die am besten für die Automatisierung geeignet sind. Zum Beispiel Prozessschritte, die konsistente Inputs und Outputs haben und sich leicht beschreiben und messen lassen.   

Anhand dieser Schritte können Unternehmen die Automatisierungspotenziale in ihrem Wertstrom evaluieren und die Implementierung von generativer AI optimieren.    

In unserem AI-Workshop evaluieren wir, wie Ihr Unternehmen AI potenziell effizienzsteigernd sowie kostensenkend einsetzen kann und wie Mitarbeiter*innen entlastet werden können, um sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Dabei helfen wir bei der Identifizierung der richtigen Anwendungsfälle für AI und vermitteln das nötige Wissen und die Werkzeuge, um AI erfolgreich in das Unternehmen zu integrieren.

Hier sind einige Beispiele für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen, insbesondere in Beratungsunternehmen, die von Automatisierung profitieren können:  

• Berichtserstellung: Eine vollständige Automatisierung ermöglicht eine schnelle und fehlerfreie Erstellung von Berichten.  
  
• Datenanalyse: AI und menschliche Expert*innen können zusammenarbeiten, um schnell Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen und Muster oder Trends zu erkennen.  
  
• Vertragsanalyse: Eine Teilautomatisierung mit Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht eine Analyse von Rechtsdokumenten wie Verträgen oder NDAs, um wichtige Klauseln oder potenzielle Probleme zu identifizieren.  
  
• Angebotserstellung: Eine Teilautomatisierung mit Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht eine Beschleunigung des Prozesses durch automatische Ausführung sich wiederholender Aufgaben bei der Angebotserstellung.  
  
• Wettbewerbsanalyse: AI und menschliche Expert*innen können zusammenarbeiten, um automatisch Daten über Konkurrenten zu sammeln und zu analysieren, z. B. Preisgestaltung oder Produktmerkmale, um strategische Entscheidungen treffen zu können.  
  
• Transkription von Meetings: Eine vollständige Automatisierung ermöglicht die automatische Transkription von Meetings und die Erstellung von Zusammenfassungen für die Teilnehmer*innen, um Zeit und Mühe zu sparen.  
  
• Planung von Meetings: Eine Teilautomatisierung mit Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht eine optimale Planung von Meetings durch die Analyse der Kalender aller Teilnehmer*innen.  
    
• Aufgaben zur Nachbereitung von Meetings: Eine Teilautomatisierung mit Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht die automatische Erstellung von Action Items der Besprechung und die Zuweisung an die Teammitglieder, um sicherzustellen, dass nichts vergessen wird.  
  
• Analyse der Stimmung in Meetings: Eine Teilautomatisierung mit Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht die Analyse von Aufzeichnungen von Besprechungen und die Identifikation von Bereichen, in denen sich die Teilnehmer*innen positiv oder negativ geäußert haben, um den Führungskräften bei der Erkennung von Verbesserungspotenzialen zu helfen.  

All diese Aufgaben können durch eine Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Sprach-zu-Text-Erkennung und maschinellen Lernalgorithmen automatisiert werden.   

Eine umfassende AI-Workshopreihe kann Beratungsunternehmen helfen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren und das nötige Wissen und Werkzeug zu erwerben, um Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen effektiv zu implementieren. Wenn diese Technologien sinnvoll eingesetzt werden, können Sie nicht nur Zeit und Mühe sparen, sondern auch die Effizienz und Genauigkeit verbessern und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.  

Um Künstliche Intelligenz in Unternehmen effektiv einzusetzen, ist es wichtig, Experimente hinsichtlich ihres Aufwands und Nutzens zu vergleichen und zu sortieren. Durch die Identifizierung von Experimenten mit der größten Wirkung kann das volle Potenzial von AI genutzt werden.  

Zudem müssen die benötigten Tools gefunden werden, die für die Durchführung der Experimente im erforderlichen Format für Input und Output benötigt werden. Mit den richtigen Werkzeugen kann der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Durchführung von Experimenten reduziert und wertvolle Erkenntnisse über das Automatisierungspotenzial und die Qualität der Ergebnisse gewonnen werden.   

Wenn Ihr Unternehmen daran interessiert ist, AI-Experimente durchzuführen und die richtigen Tools zu finden, können Sie sich für einen AI-Workshop anmelden, um mehr darüber zu erfahren, wie AI Ihrem Unternehmen helfen kann.  

Das Ziel ist es letztendlich, Tools und Automatisierungen miteinander zu verknüpfen, um noch schneller noch mehr Wert zu schaffen. Durch die Nutzung von bestehenden bereits etablierter AI-Tools und Automatisierungen im Bereich Künstliche Intelligenz in Unternehmen aus vorangegangenen Experimenten kann auf diesen aufgebaut und es können anspruchsvollere, komplexere Experimente erstellt werden, die einen noch größeren Wert schaffen.   

Folgen Sie den Prozessschritten der Value Stream Map, um zu erkennen, welche Schritte unternommen werden können und welcher Automatisierungsgrad für jeden Schritt realistisch ist. Auf diese Weise können auch komplexere Experiment-Ketten identifiziert werden, die die Effizienz steigern und Wachstumschancen für Ihr Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz schaffen.   

Unsere Workshop-Reihe zum Einsatz generativer AI befasst sich auch mit der Identifizierung von Experimenten und anderen Techniken zur Optimierung von Wertströmen mithilfe von AI. Melden Sie sich für unseren AI-Workshop an, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen ausschöpfen können.