Warum der Erfolg von KI von besseren Workflows und nicht von mehr KI-Tools abhängt

Ich habe ein konstantes Muster bei Finanzinstituten beobachtet, die allgemeine KI-Tools getestet haben, aber Schwierigkeiten haben, den Einfluss zu identifizieren und zu messen. Die Führung entscheidet sich für eine Investition, implementiert sie dann in Teams und wartet auf den Einfluss. Nach einigen Monaten tritt die Verwirrung auf. Die Ergebnisse sind nicht klar, die Prozesse verbessern sich nicht, die Akzeptanz ist rückläufig und die Zahlen bleiben unverändert. Die Rentabilität ist nicht ersichtlich, und sie machen das Tool für das Problem verantwortlich, aber die Realität ist, dass, wenn man ein allgemeines Tool für allgemeine Produktivitätsgewinne implementiert, es keinen sinnvollen Weg gibt, die Rentabilität zu bestimmen.

Wenn ich mit Banken und Kreditgenossenschaften über KI spreche, versuche ich, tiefer zu bohren und das Problem zu identifizieren, das sie mit KI lösen möchten. Die Antwort spiegelt oft einen tools-orientierten Ansatz wider, anstatt einen problem-orientierten Ansatz. Sie erhalten Technologie und werden aufgefordert, produktiv zu sein, aber niemand nimmt sich die Zeit, um zu bewerten, welche Workflows beeinträchtigt sind, wo die Engpässe liegen und was die Erfolgskriterien für die Institution sind. Diese Identifizierung und Diskriminierung helfen, klarzustellen, ob KI überhaupt das richtige Tool für den Job ist und den Bruch zwischen der Technologie und den Arbeitsabläufen, die sie optimieren soll, zu mindern.

Warum allgemeine KI das Problem ist

Wenn Sie ein allgemeines KI-Tool hinzufügen, ohne es in einen bestimmten Workflow einzubetten, fügen Sie nur zur Belastung hinzu. Das Teammitglied muss etwas Neues lernen, Schlussfolgerungen über den Einsatz ziehen, zwischen mehreren Systemen navigieren, um den Kontext zu informieren, und dann die Ergebnisse synthetisieren, um Entscheidungen zu treffen. Es trägt auch zu dem bei, was viele von uns als “Swivel Chair-Effekt” bezeichnen: ständiges Wechseln zwischen Plattformen und Systemen, um ein vollständiges Bild zu erstellen.

Im Vergleich dazu sind KI-Tools, die für bestimmte Workflows konzipiert sind, in der Lage, Mitarbeiter dort zu treffen, wo sie arbeiten, anstatt sie aufzufordern, eine neue Gewohnheit oder ein neues System einzuführen. Da diese Tools speziell entwickelt wurden, verstehen sie die Nuancen des Workflows, haben Zugang zu Datenquellen und verstehen, was kann und was nicht getan werden kann.

Wenn die Ziele die Rentabilität und Akzeptanz sind, aber kein Change-Management-Plan oder Budget existiert, ist der Unterschied zwischen “ein weiteres Tool, das gelernt werden muss” und “eine speziell entwickelte Ergänzung Ihres Workflows” der Unterschied zwischen der Erzielung von Ergebnissen und deren Ausbleiben.

Wie sieht das in der Praxis aus

Die Einsatzfälle sind vertraut. Ein Anruf wird an einen Kundenberater weitergeleitet, der Unterstützung für einen Kontoinhaber benötigt, der eine größere Zahlung als üblich leisten möchte und sich fragt, ob die Übergangslimits dies verhindern. Ohne ein eingebettetes KI-Tool ist der Kundenberater gezwungen, zwischen mehreren Systemen zu wechseln: einem, um kürzliche Transaktionen zu überprüfen, einem, um Limits zu bewerten, und möglicherweise einem dritten, um Anpassungen zu beantragen, sowie einer Richtlinienprüfung, um zu bestätigen, was autorisiert ist. All dies geschieht, während der Kontoinhaber in der Warteschleife ist und manchmal bis zu 30 Minuten dauert.

Wenn KI in den Workflow eingebettet ist, kann dieselbe Aufgabe nur etwa 10 Sekunden dauern. Relevante Transaktionsdetails werden sofort an die Oberfläche gebracht, Limits werden verglichen, Anpassungen werden vorgenommen, die mit den Richtlinien der Institution übereinstimmen, und alles kann in einem Blick übersehen werden. Ein Vertrauensverhältnis wird zwischen dem Kundenberater und dem Kontoinhaber aufgebaut, und die Institution kann das, was möglicherweise 30 Minuten gedauert hätte, für sinnvollere Arbeit nutzen. Der Unterschied ist eine messbare Verbesserung innerhalb der täglichen Workflows, die direkt die Kundenerfahrung beeinflusst.

Ein Fundament für messbare Ergebnisse

Zweckgebundene KI vereinfacht die Fähigkeit, Erfolg zu quantifizieren und zu messen, da sie für die sehr Workflows konstruiert wurde, die identifiziert, gemessen und als Chance für die Optimierung mit KI ausgewählt wurden. Das bedeutet, dass bereits eine Basis existiert, und Sie können dann gegen diese Baseline messen. Das ist wichtig, weil KI teuer ist. Die Nutzungskosten sind laufend und müssen gerechtfertigt werden. Die Fähigkeit, messbare Verbesserungen klar zu kommunizieren, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Budgets genehmigt und abgerechnet werden.

Der Wettbewerbsvorteil der Gemeinschaftsinstitutionen

Ich arbeite eng mit vielen Gemeinschaftsinstitutionen zusammen, und sie haben einen Vorteil, der oft übersehen wird. Diese Banken und Kreditgenossenschaften kennen ihre Kunden und Mitglieder persönlich. Sie verstehen die operativen Nuancen, die sie einzigartig machen, und können schnell identifizieren, wo Workflows zusammenbrechen, und wo Engpässe und Inkonsistenzen bestehen. Diese Nähe ist wichtig. Wenn zweckgebundene KI sorgfältig implementiert wird, gibt es oft einen sofortigen Einfluss. Teams erscheinen konsistenter und besser informiert, und institutionelles Wissen wird zu etwas, auf das die gesamte Organisation zugreifen und aufbauen kann.

Wenn KI reale Kundenprobleme löst und beginnt, Wiederholungen zu automatisieren, kann ein Team von 20 Personen die Ausgabe und Konsistenz eines Teams von 35 Personen liefern. Die Erfahrung wird für Kunden und Mitglieder besser, und Mitarbeiter erhalten ihre Zeit zurück, um sich auf das zu konzentrieren, was Menschen am besten können, wie Urteilsvermögen, Freundlichkeit und die Empathie, die Menschen dazu bringt, zurückzukehren und die Gemeinschaftsinstitutionen hervorhebt.

Wo man beginnen soll

Wenn KI-Investitionen überwältigend erscheinen, beginnen Sie mit dem Problem, nicht mit dem KI-Tool. Nehmen Sie sich die Zeit, um mit Ihren Teams zu sitzen und ihre Herausforderungen zu verstehen und wo die Chance liegt, ihre Arbeitserfahrung zu verbessern. Verstehen Sie, wo die Reibung besteht, was mehr Ausgabe erfordert, als es sollte, und welche Informationen ständig eine Herausforderung darstellen, zu entdecken. Die Antworten helfen, zu klären, wo KI einen echten Wert schaffen kann.

Die Finanzinstitute, die mit KI am meisten Fortschritte machen, sind nicht diejenigen, die am schnellsten gehandelt haben, sondern diejenigen, die mit einem Zweck gebaut haben.