Die Macht des Task Mining und der KI-Agenten

Wie entscheiden Sie, welche Aufgaben in Ihrem Unternehmen am dringendsten automatisiert werden müssen?

Bei so vielen beweglichen Teilen fühlt es sich an wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen, wenn es darum geht, Ineffizienzen zu identifizieren. Hier kommt das Task Mining ins Spiel. Eine intelligente Methode zur Analyse von Prozessen und zur Ermittlung, wo Automatisierung den größten Einfluss haben kann. Aber hier ist die Wendung: Was wäre, wenn die Lösung nicht beim Identifizieren von Aufgaben aufhörte, sondern sie auch ausführte? Willkommen bei AI-Agents.

In diesem Blog behandeln wir, wie Task Mining Ineffizienzen in Arbeitsabläufen aufdeckt, während AI-Agents wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Wir betrachten auch, wie Beam AI diese Technologien integriert, um Unternehmen bei der Optimierung von Prozessen und der Steigerung der Produktivität zu unterstützen.

Überblick über Task Mining

Task Mining ist ein systematischer und datengestützter Ansatz, der Benutzerinteraktionen mit digitalen Systemen und Anwendungen erfasst, analysiert und versteht. Durch den Einsatz von Techniken wie Prozessentdeckung und -analyse deckt das Task Mining Muster, Engpässe und Variationen in Benutzerarbeitsabläufen auf und trägt letztendlich zur verbesserten Prozessoptimierung und Automatisierung bei.

Task Mining vs. Process Mining

Beim Verständnis eines Unternehmens gibt es zwei zentrale Datentypen: Geschäftsdaten und Benutzerdaten.

• Process Mining

Process Mining konzentriert sich auf Geschäftsdaten, die in Transaktionssystemen als zeitgestempelte Ereignisprotokolle enthalten sind. Diese Protokolle erfassen jeden Schritt eines Geschäftsprozesses, einschließlich Abweichungen und deren Auftreten, und erfassen Echtzeitdaten wie die Erstellung, Genehmigung und Erfüllung von Bestellungen. Diese Methode verfolgt nicht nur Prozesse, sondern identifiziert auch Möglichkeiten, ihren Wert zu steigern.

• Task Mining

Task Mining analysiert Benutzerdaten, die die Aktionen umfassen, die Mitarbeiter zwischen den Prozessschritten ausführen, z. B. das Ausfüllen von Bestellungen, das Überprüfen von Zahlen in Excel oder das Abgleichen von Rechnungen. Es überwacht Aktivitäten wie Klicks, Kopier- und Einfügeaktionen und die in Anwendungen verbrachte Zeit, um Arbeitsabläufe im Team zu verstehen und Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität und der Mitarbeitererfahrung zu entdecken.

Wie Task Mining funktioniert

Task Mining umfasst die Erfassung und Analyse von Benutzerdaten in Geschäftsanwendungen. Diese Daten umfassen typischerweise Mausbewegungen, Tastenanschläge und Navigationspfade, die durch Software auf dem Computer des Mitarbeiters oder Bildschirmaufzeichnungen von Geschäftsvorgängen gesammelt werden. Das Hauptziel von Task Mining ist es, sich wiederholende und regelbasierte Aufgaben zu identifizieren, die für die Automatisierung in Frage kommen.

Task Mining-Tools folgen einem systematischen Ansatz, um Ineffizienzen in Arbeitsabläufen aufzudecken. Hier ein näherer Blick auf die Schritte:

Schritt 1: Überwachung und Datensammlung von Benutzern

Task Mining läuft im Hintergrund auf Desktops von Benutzern und sammelt Daten zu deren Interaktionen mit verschiedenen Anwendungen. Es verfolgt Aktivitäten wie Mausbewegungen, Anwendungsnutzung, Tastatureingaben, Kopieren und Einfügen, Scrollen und die für verschiedene Aufgaben benötigte Zeit. Einige Methoden erfassen auch Screenshots oder Aufzeichnungen, um den gesammelten Informationen einen visuellen Kontext zu geben.

Viele Task Mining-Tools nutzen Technologien wie Vision-Modelle, um Text aus Screenshots oder Aufzeichnungen zu extrahieren. Diese Informationen ermöglichen es dem System, spezifische Benutzeraktionen mit den entsprechenden Aufgaben zu verknüpfen und so ein klareres Verständnis des Arbeitsablaufs zu bieten.

Schritt 2: Entdecken und Gruppieren von ähnlichen Aufgaben

Task Mining konzentriert sich darauf, einzelne Aufgaben anstelle von gesamten Prozessen zu identifizieren. Hierbei bezieht sich eine Aufgabe auf eine Aktion, die von einem Benutzer im Rahmen eines umfassenderen Prozesses durchgeführt wird und der es gelingt, die gesammelten Daten sinnvoll zu gruppieren.

Schritt 3: Auffinden ineffizienter Geschäftsprozesse

Erweiterte Algorithmen analysieren die Daten, um wiederkehrende Aufgaben wie gängige Dateneingabemethoden oder häufige Fehlerbehebungen zu identifizieren. Das System erkennt auch die einzigartigen Wege, die verschiedene Mitarbeiter zur Erledigung von Aufgaben nutzen und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Prozesse.

Schritt 4: Auto-Agent Einrichtung

Basierend auf der Analyse von Benutzerdaten und ineffizienten Geschäftsprozessen wird ein Automatisierungsschritt eingeführt. Dieser Schritt umfasst die automatische Einrichtung eines AI-Agents, der dazu beitragen kann, die identifizierten Aufgaben zu automatisieren oder zu optimieren.

Automatische Einrichtung von AI-Agents mit Task Mining

Die Integration von AI-Agents mit Task Mining konzentriert sich darauf, ausführbare Agenten-Graphe zu erstellen, denen die Agenten folgen können. Die wichtigsten Schritte umfassen:

1. Ergebnisse des Task Mining

   Das Ergebnis des Task Mining führt typischerweise zur Erstellung eines Standardarbeitsverfahrens (SOP) oder eines detaillierten Geschäftsprozessmodells. Dies bietet einen klaren Rahmen zum Verständnis der zu automatisierenden Aufgaben.

   
   

2. Agenten-Diagramm erstellen

   Anhand des SOP oder des Geschäftsprozessmodells wird ein strukturiertes Agenten-Diagramm abgeleitet. Dieses Diagramm dient als Blaupause für das Verhalten des AI-Agents und beschreibt die genauen Schritte, Bedingungen und Logiken, die es zu befolgen gilt. Dieser strukturierte Arbeitsablauf ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Aufgaben effizient und ohne Unterbrechung automatisiert werden.

   
   

3. Den Agenten verfeinern

   Nach der ersten Einrichtung wird der AI-Agent auf einem relevanten Datensatz trainiert, der Beispielausführungen enthält. Diese Trainingsphase stellt sicher, dass der Agent die Aufgaben effektiv ausführen und sich an Variationen anpassen sowie seine Leistung im Laufe der Zeit verbessern kann.

Beispiel aus der Praxis

Stellen Sie sich ein Kundendienstteam vor, das mit Anfragen wie Abonnementanfragen oder Produktumtauschanfragen überlastet ist. Der Prozess beginnt mit Task Mining, das detaillierte Benutzerdaten aus den Kundendienstanwendungen und -systemen erfasst, ohne den Arbeitsablauf der Mitarbeiter zu stören. Beobachtend, wie Menschen E-Mails bearbeiten, Anfragen kategorisieren, Antworten entwerfen und Informationen abrufen, identifiziert das Task Mining Ineffizienzen wie übermäßige Zeit für wiederholte Aufgaben oder häufige Fehler bei der Datenabfrage.

Unter Nutzung der gesammelten Daten analysiert und erstellt die Task Mining-Software strukturierte Arbeitsabläufe, die die genauen Schritte zur effektiven Bearbeitung von Anfragen umfassen. Dies beinhaltet die Erstellung eines Prozessdiagramms, das wichtige Maßnahmen wie das Identifizieren des Anfragetypus, das Extrahieren relevanter Kundendetails und das Entwerfen einer Antwort darstellt. Das Prozessdiagramm hebt Abhängigkeiten und Entscheidungspunkte hervor und verwandelt Rohdaten in ein klares (SOP). Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für das Design einer AI-Agenten-Automatisierung.

Nach der Definition des Arbeitsablaufs wird der AI-Agent automatisch konfiguriert, um die Aufgaben auszuführen. Er wird auf einem Datensatz trainiert, der Beispielausführungen enthält, was ihm ermöglicht, verschiedene Kundenanfragen und -antworten zu verstehen. Nach der Einführung wird die Leistung des Agenten kontinuierlich überwacht, und es wird Feedback aus realen Interaktionen gesammelt, um ihn bei der Anpassung und Verbesserung zu unterstützen.

Kommt eine Kunden-E-Mail an, identifiziert der AI-Agent die Art der Anfrage, ruft relevante Kundendetails wie Name und Bestellinformationen ab und kategorisiert die Anfrage. Dank der Erkenntnisse aus dem Task Mining nutzt der Agent große Sprachmodelle (LLMs) und interne Systemintegrationen, um eine kontextuell angemessene Antwort zu generieren. Der Agent sendet dann die Antwort zurück an den Kunden und sorgt für eine zeitnahe und genaue Kommunikation.