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Die Wahl des richtigen KI-Ansatzes hängt von Ihrer Prozesskomplexität und den Datentypen ab. Dieser Vergleich hilft Führungskräften, die Optionen im Rahmen unserer KI-Strategie zu bewerten.

Ansätze im Vergleich

Kognitive Automatisierung Traditionelles RPA Reine Beratung Process Mining
Unstrukturierte Daten Dokumente, E-Mails, Bilder Nur strukturierte Felder Nur Analyse Nur Log-Daten
KI-Modelle Proprietäre Technologie + LLMs Regelbasiert Empfehlungen Erkennung, keine Aktion
Autonome Agenten Multi-Agenten-Systeme Einfache Bots
Prozessverständnis End-to-End Einzelne Schritte Strategisch Prozessanalyse
Implementierung Internes Team baut und betreibt Lizenzpartner Übergabe an IT Dashboard
Time to Value Pilot in 4-8 Wochen Monate Monate bis Jahre Wochen (nur Analyse)
Datensouveränität Deutschland/EU, ISO 27001 Cloud-abhängig Nicht anwendbar Cloud-abhängig

Wann welcher Ansatz passt

Process Mining

Am besten geeignet für die Analyse bestehender Prozesse auf Basis von System-Log-Daten. Process-Mining-Tools visualisieren, wie Arbeit tatsächlich durch Ihre Systeme fließt, und decken oft Engpässe auf, die dem Management nicht bekannt waren. Die Einschränkung: Process Mining diagnostiziert, behandelt aber nicht. Es zeigt, wo die Ineffizienzen liegen. Sie brauchen jedoch noch einen Implementierungspartner, um sie zu automatisieren.

Was uns unterscheidet

Ergebnisse, die zählen