Beschleunigen Sie das Wachstum Ihres Startups mit automatisierten Entscheidungen

Als Gründer eines Startups stehen Sie täglich vor unzähligen Fragen und Entscheidungen wie diesen:

„Welcher Marketingkanal bringt uns in diesem Quartal den besten ROI?“
„Priorisieren wir die richtigen Investoren für unsere nächste Finanzierungsrunde?“ 
„Ist das dringend genug, um meinen leitenden Entwickler von seinem aktuellen Sprint abzuziehen?“
„Sollen wir dieses Feature in der nächsten Version implementieren oder uns auf technische Schulden konzentrieren?“

Hier kommt automatisierte Entscheidungsfindung (Automated Decision-Making, ADM) als bedeutender Vorteil ins Spiel. Durch den Einsatz von KI und Machine Learning für routinemäßige, aber wichtige Entscheidungen können sich moderne Gründer auf die übergeordneten Initiativen konzentrieren, die das Wachstum wirklich vorantreiben. Eine grundlegende regelbasierte Automatisierung gibt es schon seit Jahren, aber die jüngsten Fortschritte in der KI ermöglichen es, auch differenziertere, geschäftskritische Entscheidungen zu automatisieren.

Selbst einfache Entscheidungen erfordern Zeit und mentale Kapazitäten – zwei Ressourcen, die Startups nur begrenzt zur Verfügung stehen. Die Automatisierung dieser Entscheidungen auf niedrigerer Ebene kann zu erheblichen Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen führen, insbesondere wenn Sie skalieren. Die Lern- und Schlussfolgerungsfähigkeiten der KI erweitern die Arten von Entscheidungen, die Sie automatisieren können, erheblich, sodass sich Ihr Team auf komplexe Probleme und Innovationen konzentrieren kann, die das Momentum Ihres Startups beschleunigen.

Lassen Sie uns untersuchen, wie automatisierte Entscheidungsfindung Ihrem Startup helfen kann, schneller voranzukommen, Engpässe zu reduzieren und sich auf strategisches Wachstum zu konzentrieren – einschließlich der Frage, wie Sie ADM noch heute implementieren können, ohne Ihre bestehenden Workflows zu stören.

Was ist der automatisierte Entscheidungsprozess?

Nehmen wir ein SaaS-Startup, das Live-Demo-Anfragen anbietet. Das Vertriebsteam muss seine Leads priorisieren, um profitabler zu sein. Mit automatisierter Entscheidungsfindung implementiert das Unternehmen eine Lead-Bewertung anhand vordefinierter Kriterien wie demografische Informationen, Interaktionshistorie und Kaufabsicht. Dies spart dem Team Zeit durch die Priorisierung und steigert den Umsatz, indem Demos nur Personen angeboten werden, die wirklich an ihrem Produkt interessiert und eher zum Kauf bereit sind.

Automatisierte Entscheidungen basieren auf einer Reihe von Einschränkungen, darunter Geschäftsregeln, die die Interpretation der Daten durch das Tool zur Entscheidungsfindung steuern. Während einfache Tools zur Entscheidungsfindung auf einer Wenn-Dann-Logik basieren – beispielsweise der Auswahl aus einer begrenzten Anzahl möglicher Entscheidungen auf der Grundlage der erfüllten Datenbedingungen –, verwenden viele Lösungen für automatisierte Entscheidungsfindung (ADM) heute Algorithmen, Machine Learning und KI, um komplexe Entscheidungen zu automatisieren, die bisher in der Regel menschliches Eingreifen erforderten.

Bei richtiger Implementierung kann ADM die Produktivität und Effizienz steigern, indem es sofort Entscheidungen trifft, die dann nachfolgende Maßnahmen oder Entscheidungen auslösen. Startups können diese Technologie nutzen, um ihre Abläufe und ihre strategische Übersicht zu beschleunigen, während sie auf Wachstum und Rentabilität hinarbeiten.

So implementieren Sie automatisierte Entscheidungsfindung in Ihrem Startup

Sie können ADM schrittweise implementieren und diese Tools gezielt in den Bereichen Ihres Startups einsetzen, in denen der Bedarf am größten ist. Wenn sich die Benutzer daran gewöhnt haben und die Nutzung der Technologie optimiert ist, können Sie die automatisierte Entscheidungsfindung auf ein breiteres Spektrum von Aufgaben und Prozessen ausweiten und so die Produktivität und Effizienz steigern, die Sie mit dieser Investition erzielen.

Hier finden Sie einen Überblick über die Vorgehensweise bei der Implementierung:

1. Identifizieren Sie Aufgaben, die für die Automatisierung geeignet sind

Konzentrieren Sie sich auf Aufgaben, die auf klar definierten Regeln und begrenztem kritischem Denken beruhen. Priorisieren Sie diese anhand ihrer Auswirkungen auf das Geschäft und ihrer einfachen Implementierung – so stellen Sie sicher, dass Sie zuerst die einfachsten und wirkungsvollsten Automatisierungen in Angriff nehmen. Beispiele für Aufgaben, die sich gut für die Automatisierung eignen, sind:

• Kontextbezogene Datenanalyse: Implementieren Sie ausgefeilte Prüfungen, die über das einfache Ausfüllen von Feldern hinausgehen, wie z. B. den Abgleich eingegebener Informationen mit bekannten Mustern, die Erkennung von Anomalien und die Verifizierung eingereichter Werte.

• Compliance-Überwachung: Nutzen Sie regulatorische Anforderungen als Rahmenwerk, um Ausnahmen automatisch zu kennzeichnen oder Probleme zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter weiterzuleiten.

• Zeitintensive Prozesse: Minimieren Sie Wartezeiten für Workflows, die aufgrund manueller Eingriffe ins Stocken geraten, wie z. B. die Prüfung von Kreditanträgen in einer Fintech-Umgebung.

2. Wählen Sie das am besten geeignete Tool für die automatisierte Entscheidungsfindung aus

ADM nutzt Geschäftsregeln, Algorithmen und/oder KI-Modelle, je nach Art der Workload und der Komplexität der Entscheidungen. Wie diese Entscheidungen verwaltet werden und welche Rolle die menschliche Überwachung spielt, kann jedoch von Tool zu Tool variieren.

Die meisten dieser Entscheidungsfindungs-Tools lassen sich in eine der folgenden vier Kategorien einordnen – Sie müssen ein Tool auswählen, das Ihren Automatisierungsanforderungen und -zielen am besten entspricht:

• Human in the Loop: Dieses grundlegende Entscheidungsfindungs-Tool unterstützt menschliche Entscheidungsträger, indem es ihnen Entscheidungshilfen liefert oder Teile des größeren Entscheidungsprozesses automatisiert.

• Mensch im Regelkreis für Ausnahmen: Diese Art von Tool automatisiert alle Routineentscheidungen mit Ausnahme von Ausnahmen, bei denen die festgelegten Regeln und Einschränkungen nicht angewendet werden können. Diese Ausnahmen werden beiseite gelegt, sodass ein Mensch die endgültige Entscheidung treffen kann.

• Mensch im Regelkreis: Diese Art von Tool automatisiert Entscheidungen vollständig, aber ein Mensch hat die Aufgabe, diese Entscheidungen zu überprüfen und die Entscheidungsparameter bei Bedarf anzupassen.

• Mensch außerhalb des Regelkreises: Dieses Modell automatisiert Entscheidungen vollständig und erfordert nur menschliches Eingreifen, um die Einschränkungen der Entscheidung zu ändern.

3. Entwerfen und implementieren Sie automatisierte Workflows

Das von Ihnen ausgewählte Tool für automatisierte Entscheidungsfindung sollte Vorlagen und Designtools bieten, die Ihnen bei der Erstellung von Entscheidungsworkflows helfen. Der wichtigste Aspekt in dieser Phase ist es, sicherzustellen, dass die Workflows umfassend sind und alle Mikroentscheidungen berücksichtigen, die in einem größeren automatisierten Entscheidungsworkflow enthalten sind.

4. Bieten Sie Schulungen und Support an

Alle Benutzer oder Manager dieser Entscheidungsfindungssysteme müssen ordnungsgemäß in der Verwendung der Technologie und ihrer Rolle beim Support des Betriebs geschult werden. Von der Entscheidungsfindung mit menschlicher Beteiligung bis hin zur Überwachung ohne menschliche Beteiligung sind Schulungen und kontinuierlicher Support erforderlich, um sicherzustellen, dass diese Technologie ordnungsgemäß implementiert wird.

5. Überwachen Sie die Leistung und wiederholen Sie den Prozess

Bewerten Sie die Leistungsfähigkeit der Entscheidungsfindung – einschließlich Genauigkeit, Zeitersparnis und Ressourcennutzung –, um festzustellen, ob zusätzliche Änderungen und Upgrades dazu beitragen könnten, dass die Technologie einen größeren Mehrwert für das Unternehmen liefert.

Mögliche Iterationen sollten sich auf die Verfeinerung des Managements von Mikroentscheidungen, die Änderung der Rolle des Benutzers oder Managers im Workflow oder die Ausweitung des Einsatzes der Entscheidungssysteme konzentrieren, um mehr Wert für ein breiteres Spektrum von Aufgaben zu generieren.

Beispiele für automatisierte Entscheidungsfindung in Startups

Wie wir gesehen haben, kann ADM Hindernisse beseitigen, die das Wachstum von Unternehmen in der Frühphase behindern. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die in der Regel viel Zeit und Ressourcen beanspruchen, können Startups ihre Abläufe effizienter skalieren, ohne dabei Produktivität oder Kundenerfahrung zu beeinträchtigen. Im Folgenden finden Sie drei wichtige Anwendungsfälle, die zeigen, wie ADM das Wachstum beschleunigen, die Effizienz aufrechterhalten und Ihrem Team helfen kann, mit weniger mehr zu erreichen.

Wie kann KI-gestützte Analytik die Finanzentscheidungen verändern?

Automatisierte Entscheidungsfindung kann eine breite Palette von Datenpunkten und unbekannte Variablen berücksichtigen – darunter Betriebskosten, prognostiziertes Wachstum und die Kosteneffizienz verschiedener Prozessänderungen –, um Führungskräften von Startups dabei zu helfen, das Unternehmen zu höheren Gewinnmargen, stärkeren Kapitalrenditen und einem insgesamt besseren finanziellen Zustand zu führen.

Sollten wir ADM zu unserem Tech-Stack hinzufügen?

Technische Teams jonglieren oft mit konkurrierenden Prioritäten: Einführung neuer Tech-Stacks versus Stabilisierung oder Verbesserung der bereits in Produktion befindlichen Systeme. ADM kann dabei helfen, Risiken zu quantifizieren, den ROI zu prognostizieren und die Ressourcenauslastung für jede Option zu bewerten. Wie ADM in diesem Fall hilft:

• Risikogewichtete Wertung: Eine ADM-Plattform kann Input aus Problemverfolgungssystemen, Metriken zur Entwicklungsgeschwindigkeit und Kostenschätzungen für die neue Technologie sammeln. Anschließend wird jedem potenziellen Sprint-Ergebnis eine Wertung zugewiesen.

• Szenarioplanung: Prognostizieren Sie, wie sich die Einführung eines neuen Services auf andere Sprints oder Budgets auswirken könnte, und treffen Sie so fundierte Entscheidungen, die Innovation und Stabilität in Einklang bringen.

Sollten wir dieses Benutzer-Feedback für unseren Sprint priorisieren oder am aktuellen Plan festhalten?

Eine weitere Herausforderung für wachsende Startups ist es, das Feedback der Benutzer mit langfristigen Roadmaps in Einklang zu bringen. ADM kann dabei helfen, indem es das Feedback-Volume, die Stimmung der Benutzer und die Verwendung von Features analysiert und Vorschläge macht, welche Aufgaben in den nächsten Entwicklungszyklus aufgenommen werden sollten. Wie ADM in diesem Fall hilft:

• Automatisierte Stimmungsanalyse: Tools können Benutzerbewertungen, Support-Tickets und Erwähnungen in sozialen Medien auswerten, um die Nachfrage nach Features oder den Grad der Frustration zu messen.

• Priorisiertes Backlog: Durch die kontinuierliche Überprüfung neuer Rückmeldungen stellt ADM sicher, dass Ihr Backlog automatisch die wichtigsten Updates hervorhebt – egal, ob es sich um eine kritische Fehlerbehebung oder ein vom Benutzer gewünschtes Feature handelt.

Beschleunigen Sie das Wachstum Ihres Startups mit automatisierter Entscheidungsfindung

Denken Sie daran, dass das Ziel nicht darin besteht, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern es zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineentscheidungen schaffen Sie eine Umgebung für innovatives Denken und strategische Planung, die das Wachstum Ihres Startups vorantreibt.

Sind Sie bereit? Beginnen Sie damit, die Entscheidungen Ihres Teams für die nächste Woche zu protokollieren und notieren Sie, wie viel Zeit jede Entscheidung in Anspruch nimmt und wie repetitiv sie ist. Diese einfache Überprüfung zeigt Ihnen die wichtigsten Möglichkeiten für eine wirkungsvolle Automatisierung auf und hilft Ihnen, einen effizienteren und skalierbaren Betrieb aufzubauen.

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