Bei der besagten Stiftung handelt es sich um eine gemeinnützige Unternehmung. Sie fördert wissensbasierte, konzeptionsstarke, mutige, zukunftsweisende Projekte, die möglichst durch Kooperation das Miteinander und die anpackende Selbsthilfe in der Region unterstützen.
Es bestand der Bedarf an einer professionell begleiteten Erarbeitung von Automatisierungsideen und Anwendungsbeispielen für (generative) KI. Der Fokus lag dabei vor allem auf Aspekten der Effizienzsteigerung und der nachhaltigen Kostenreduktion. Ziel des Projekts war es, dem Kunden Use Cases und Szenarien aufzuzeigen, die es ermöglichen, einen zeitnahen ROI zu generieren.
Im Laufe der Analyse wurde schnell klar, dass erste Änderungen auf der Ebene des Datenmanagements bzw. der Data Governance angestrebt werden sollten. Gerade hinsichtlich einer langfristigen Anbindung von RPA Prozessen, Interaktiven Dashboards zur Analyse und der Implementation von LLMs in diversen Bereichen ist der richtige Umgang mit essenziellen Daten unabdingbar. Die Einrichtung eines strukturierten Data Warehouses bzw. eines entsprechenden Data Lakes wurde dringend angeraten und würde langfristig einiges an Kosten sparen.
Wir prognostizierten Effizienzsteigung bei der Erstellung von Finanzberichten bzw. Automatisierung von finance-reporting Prozessen. Hierzu modellierten wir entsprechende Use Cases und zeigten anschaulich, dass sich durch die Automatisierung einzelner Prozessschritte bei der Erstellung diverser Finanzberichte, die Kosten um etwa 90 % reduzieren ließen. Die von uns antizipierte Lösung würde sich somit bereits nach dem ersten Geschäftsjahr rentieren.
Es kommt insgesamt sehr gut zum Ausdruck, wie Automationsprozesse und KI genutzt werden können, um die Effizienz zu steigern und Mitarbeitenden in die Lage zu versetzen, umfassend erfüllende Tätigkeiten auszuführen, anstatt repetitive Aufgaben zu verrichten. Das Potenzial von maschinellen Prozessroutinen von morgen zu nutzen, verspricht heute schon um einiges besser, schneller und präziser agieren zu können.
