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Von der Zieldefinition bis zum Onboarding: Ein Einblick in elevait's Projektablauf

Emily Meutzner

15.7.2024

Automatisierung von Geschäftsprozessen erfolgreich umsetzen – mit elevait kein Problem! In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie elevait dabei unterstützt den Weg von der Zieldefinition bis zum Onboarding eines KI-Projektes gemeinsam zu gehen.

Mit dedizierten Projektmanager:innen, einem agilen Mindset und einer methodischen Umsetzung begleiten wir den Prozess Schritt für Schritt zum Erfolg.

Die Phasen des Projektmanagements bei elevait: 

1. Gemeinsames Verständnis zum Prozess 

Zu Beginn ist es von maßgeblichem Interesse, ein gemeinsames Verständnis für den gesamten Prozess zu schaffen. Auch die Rollen verschiedener Stakeholder im Prozess sollten für alle Beteiligten klar definiert sein. Basierend auf den individuellen Geschäftsprozessen erarbeiten wir anschließend zusammen einen umfassenden Projektplan und definieren die notwendigen KPIs. Eine detaillierte Projektübersicht hilft dabei, alle Beteiligten auf denselben Stand zu bringen und einen konkreten Überblick in den weiteren Projektphasen zu behalten. Grundlegend hierbei ist es auch, den Umfang des Projekts festzulegen, um einheitliche Ziele sicherstellen zu können. Gleichzeitig werden die benötigten Ressourcen und spezifischen Anforderungen definiert, welche für die erfolgreiche Umsetzung benötigt werden. 

2. Datenanalyse 

Eine fundierte Datenanalyse ist für die erfolgreiche Realisierung eines KI-Projektes die ausschlaggebende Basis. Wichtig zu beachten ist hierbei, dass eine konsistente sowie realitätsnahe Datengrundlage essentiell für ein optimales Ergebnis ist. Gemeinsam wird ein tiefgehendes Verständnis für die vorhandenen Daten geschaffen und diese im Hinblick auf die zuvor definierten KPIs validiert.  Mit der Analyse werden die Daten außerdem systematisch für das maschinelle Lernen vorbereitet, um eine solide Grundlage für die nachfolgenden Modellierungs- und Anpassungsprozesse zu schaffen. Diese gründliche Datenvorbereitung ist entscheidend, um die Qualität und Effizienz der KI-Modelle sicherzustellen.

3. Modellauswahl & Individualisierung 

Nach der Datenanalyse folgt die Auswahl und Anpassung der KI-Modelle. Hierbei wird auf elevait’s generische Modelle zurückgegriffen und diese, falls notwendig, an die projekt- spezifischen Geschäftsprozesse angepasst. Die Individualisierung stellt sicher, dass die Modelle optimal auf die Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind, wodurch eine maximale Effizienz und Effektivität bei der Automatisierung der Prozesse gewährleistet wird.

4. Wissensmodellierung 

Ein weiterer zentraler Schritt ist die Wissensmodellierung. Hierbei wird das Prozesswissen strukturiert in Form von Klassen, Attributen und Regeln festgehalten. Parallel zu diesem technischen Aufbau unterstützt elevait mit gezielten Anwenderschulungen. Diese Schulungen sind darauf ausgelegt, das Team auf die praktische Anwendung der neuen KI-Lösung vorzubereiten und sicherzustellen, dass alle Anwender:innen die Technologie effektiv nutzen können.

5. Integration

Die Integration der elevait suite erfolgt nahtlos und effizient. Dank zahlreicher vorhandener Schnittstellen kann die Lösung entweder direkt integriert oder durch einfache Ergänzungen angepasst werden. Hierbei sollte berücksichtigt werden, dass die Implementierung im firmeneigenen System oftmals viele Schritte durchläuft, was unter Betrachtung von begrenzten Ressourcen einen höheren Aufwand erfordern kann. Doch auch hier unterstützt elevait, um die optimalste Lösung zu schaffen. Parallel dazu legen wir großen Wert auf ein durchdachtes Change Management, um alle beteiligten Mitarbeitenden in den Veränderungsprozess einzubeziehen und den Übergang möglichst reibungslos zu gestalten. Mit spezifischen und für die Lösung gestalteten Onboarding Workshops begleiten wir das Change Management. 

6. Go-Live & Feedback  

Der finale Schritt ist das Go-Live der neuen Funktionen der elevait suite, welches schrittweise und kontrolliert erfolgt. Durch einen agilen Onboarding-Prozess ermöglichen wir schnelle Feedback-Zyklen, die auch nach dem offiziellen Go-Live fortgeführt werden. Dies erlaubt es uns, kontinuierlich auf Feedback zu reagieren und notwendige Anpassungen zeitnah vorzunehmen, um die Effizienz und Zufriedenheit weiter zu steigern.

7. Support & Wartung 

Wichtig zu verstehen ist, dass sich über die Zeit Daten und Prozesse ändern können. Es ist möglich, dass KI-Modelle somit an der Qualität abnehmen. Aus diesem Grund muss die KI-Lösung regelmäßig angepasst und neu bewertet werden. Hierbei unterstützen wir kontinuierlich und stellen sicher, dass das System über die Zeit immer wieder gewartet und bei Problemen eine schnelle Lösung gefunden wird. 

Eine erfolgreiche Automatisierung von Geschäftsprozessen mit elevait wird durch einen strukturierten und methodischen Ansatz gewährleistet. Von der ersten Zieldefinition über die detaillierte Datenanalyse, die sorgfältige Modellauswahl und -anpassung bis hin zur nahtlosen Integration und dem effektiven Change Management bietet elevait eine umfassende Unterstützung. Mit dem kontrollierten Go-Live und dem kontinuierlichen Support auch nach der Implementierung stellen wir  sicher, dass die KI-Lösung nicht nur den aktuellen Anforderungen gerecht wird, sondern sich auch an zukünftige Veränderungen anpassen kann. So werden Effizienz und Effektivität nachhaltig gesteigert, während gleichzeitig die Zufriedenheit aller Beteiligten im Fokus steht.

Du möchtest noch mehr über elevait’s Lösungen in einem Gespräch und einer Live-Demo erfahren? Dann melde dich noch heute bei unserem Ansprechpartner Kai Rotter

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