Automatisierung
Betriebliche Aufgaben automatisieren: ein erstes Projekt auswählen
Eine Methode, um eine wiederkehrende Aufgabe auszuwählen, den Datenaustausch zwischen Werkzeugen zu beschreiben und eine erste Automatisierung anhand konkreter Kriterien zu testen.
Welche Aufgabe sollte ein kleines Unternehmen zuerst automatisieren?
Beginnen Sie mit einer häufigen Aufgabe, deren Regeln, Eingabedaten und erwartetes Ergebnis klar sind. Definieren Sie einen begrenzten Versuch, berücksichtigen Sie Duplikate und Fehler und vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem bisherigen Vorgehen. Behalten Sie eine manuelle Alternative. Zum bloßen Kopieren strukturierter Felder zwischen zwei Werkzeugen ist keine KI nötig.
Sie kopieren Informationen zwischen Anwendungen, erstellen regelmäßig dieselbe Datei oder sortieren Anfragen von Hand. Beobachten Sie zunächst gemeinsam mit der ausführenden Person eine vollständige Aufgabe vom Auslöser bis zum Ergebnis.
Wählen Sie für das erste Projekt einen begrenzten Ablauf, dessen Ergebnis Sie überprüfen und bei dem Sie wieder eingreifen können. Dieser Ratgeber hilft, den Bedarf zu beschreiben, mögliche Lösungen zu vergleichen und einen Versuch vorzubereiten, bevor sich die Arbeitsweise Ihres Teams ändert.
Eine häufige Aufgabe mit verständlichen Regeln auswählen
Listen Sie wiederkehrende Vorgänge auf und beobachten Sie mehrere reale Fälle. Erfassen Sie Zeitaufwand, verwendete Werkzeuge, Korrekturen und Ausnahmen. Bevorzugen Sie eine Aufgabe mit eindeutigem erwarteten Ergebnis. Wenn die Beteiligten noch keine gemeinsame Regel anwenden, klären Sie diese vor der Automatisierung.
Neben der Häufigkeit zählen die Folgen eines Fehlers. Einen Entwurf zur Prüfung vorzubereiten kann als erster Umfang leichter kontrollierbar sein als eine Aktion, die Sie direkt gegenüber einem Kunden verpflichtet. Legen Sie fest, wer das Ergebnis freigibt und wann die Verarbeitung anhalten und einen Eingriff verlangen muss.
- Welches Ereignis löst die Aufgabe aus und wie häufig tritt es auf?
- Wer führt sie heute aus und wo liegen Schwierigkeiten?
- Welches Ergebnis zeigt, dass die Arbeit abgeschlossen ist?
- Welche Fälle erfordern eine menschliche Entscheidung oder Korrektur?
Daten und ihr Ziel beschreiben
Bestimmen Sie für jede Information Quellwerkzeug, betroffenes Feld und Ziel. Legen Sie bei Daten in mehreren Anwendungen die maßgebliche Quelle fest. Klären Sie, ob die Verarbeitung einen Eintrag erstellen, ändern oder nur einen Vorschlag vorbereiten soll, ohne bestehende Daten anzutasten.
Bestimmen Sie auch, wie bereits verarbeitete Einträge erkannt werden. Dieselbe Nachricht kann erneut eingehen oder nach einem Fehler wiederholt werden. Der Umfang sollte erklären, wie Duplikate vermieden werden und was bei fehlenden oder zu vorhandenen Zieldaten widersprüchlichen Angaben geschieht.
Verfügbare Verbindungen und eine mögliche Rolle der KI prüfen
Prüfen Sie zuerst, was Software und Abonnement ermöglichen: eingebaute Funktion, Konnektor, Export oder API, also eine Schnittstelle zum Informationsaustausch. Lassen Sie Zugänge, Formate, Nutzungsgrenzen und Kosten prüfen, bevor Sie individuelle Entwicklung wählen.
KI kann für die Informationsextraktion aus Texten, Kategorievorschläge oder Antwortentwürfe erwogen werden. Definieren Sie dann die Prüfungen und die erwartete menschliche Freigabe. Untersuchen Sie für das reine Kopieren strukturierter Felder zuerst ausdrückliche Regeln. Legen Sie stets fest, welche Daten Ihre Werkzeuge verlassen dürfen und welche Zugriffe gewährt werden.
Die CNIL empfiehlt, an das System übermittelte Informationen und die Qualität seiner Ergebnisse zu prüfen: Legen Sie zulässige Daten und die für die Prüfung des Vorschlags zuständige Person fest.
Fiktives Beispiel: die Nachverfolgung einer Angebotsanfrage vorbereiten
Dieses Beispiel ist fiktiv und beschreibt keinen Oryon-Kunden. Ein kleines Unternehmen erhält Formularanfragen und kopiert sie in seine Vertriebsverwaltung. Ein erster Umfang könnte eine zu prüfende Anfrage mit Kontaktdaten, Betreff und Link zur ursprünglichen Nachricht erstellen.
Vor einer Nachricht an den Interessenten bliebe im Versuch eine menschliche Prüfung bestehen. Eine bereits verarbeitete Referenz würde keinen zweiten Eintrag erzeugen. Unvollständige Kontaktdaten oder ein nicht verfügbares Werkzeug würden die Anfrage zur Nachbearbeitung markieren. Das Team würde Feldgenauigkeit, Duplikate und Ausnahmen anhand einer autorisierten Stichprobe prüfen.
Fehler testen, bevor der Umfang wächst
Planen Sie einen begrenzten Versuch mit Testdaten oder zur Nutzung freigegebenen Daten. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit der bisherigen Verarbeitung, ohne Aktionen doppelt auszulösen. Testen Sie erwartete Fälle und Störungen: unerreichbares Werkzeug, unvollständige Nachricht, wiederholte Verarbeitung oder vom Zielsystem abgelehntes Ergebnis.
- Eine Person erhält nützliche Meldungen und weiß, was zu prüfen ist.
- Fehlgeschlagene Anfragen bleiben erkennbar und können weiterbearbeitet werden.
- Protokolle machen die Verarbeitung nachvollziehbar, ohne Inhalte unnötig offenzulegen.
- Anhalten und Rückkehr zur manuellen Bearbeitung sind beschrieben.
Ergebnisse vergleichen und Wartung planen
Messen Sie verbleibenden Zeitbedarf, nötige Korrekturen und tatsächlich abgeschlossene Vorgänge im Versuch. Vergleichen Sie diese Beobachtungen mit Umsetzungskosten, Abonnements, API-Nutzung und Betreuung. Diese Bewertung hilft bei der Entscheidung, das Projekt fortzusetzen, anzupassen oder zu beenden, ohne einen Vorteil vorwegzunehmen.
Ihr Automatisierungsprojekt mit Oryon vorbereiten
Bringen Sie für die Eingrenzung einer Integration mit Oryon eine repräsentative Aufgabe, die Werkzeugliste und ein Beispiel des erwarteten Ergebnisses mit. Der Umfang kann Prozessbeschreibung, Softwareverbindungen, schrittweise Abnahme und Dokumentation verbinden. Klären Sie die Wartungsverantwortung bei Änderungen an Werkzeugen, Zugängen oder Geschäftsregeln.