UDC_Wie Pega GenAI Blueprint™ die Arbeit in Unternehmen verändert

Die digitale Transformation in großen (und kleinen) Organisationen wird oft von einem Blumenstrauß von Schmerzpunkten begleitet. Große Ziele und wichtige IT-Konzepte werden oft durch relativ triviale Faktoren ausgebremst. Viele davon sind menschlich: Angst vor Veränderung, Festhalten an traditionellen Methoden, Angst vor „Wegrationalisierung“ der Mitarbeitenden durch digitale Möglichkeiten.

Hinzu kommt in traditionellen, d.h. hierarchisch organisierten Unternehmen, dass die Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen auf wackeligen Beinen steht. Das Spektrum reicht hier von relativ gutem, gelegentlichem Austausch, bis hin zu Feinseligkeit und Kommunikationsbarrieren („Ihr braucht gar nicht zu wissen, was wir hier so machen“).

Neue Anwendungen entwickeln - eine komplexe Herausforderung

In dieser Situation eine neue Anwendung zu entwickeln, ist ein kommunikatives und organisatorisches Wagnis. Nehmen wir als Beispiel eine Anwendung zur durchgängigen Digitalisierung (End-to-End-Digitalisierung) eines geschäftskritischen Wertschöpfungsprozesses.

Vier bis fünf Fachbereiche müssen einander zuarbeiten, Daten aufnehmen und weiterleiten, Prüfungen durchführen, Freigaben erteilen, etc. Die Fachbereiche müssen nun eine gemeinsame Basis finden, wie diese Anwendung gestaltet, aufgebaut und prozessiert werden soll. Die Erfahrung zeigt: Keine leichte Aufgabe.

Unternehmen, die bereits eine Transformation zur prozessorientierten Organisation durchlaufen haben, haben viele Hürden überwunden, neue Teams aufgebaut und agiles Denken etabliert. Ihnen fällt es wesentlich leichter, eine neue Software fachbereichsübergreifend einzuführen, da sie den gesamten Prozess im Blick haben und das Ziel verfolgen, den größtmöglichen Kundennutzen zu erreichen. Dies eint sie, auch wenn jeder eine andere Aufgabe im Prozess übernimmt.

Doch was passiert, wenn dies nicht der Fall ist?

GenAI-basierte Tools als Katalysator für verbesserte Zusammenarbeit in der Ideenfindungsphase

GenAI-basierte Tools für die Design Thinking- und Ideenfindungsphase können als Katalysatoren die Zusammenarbeit erheblich verbessern. Ein herausragendes Beispiel für eine solche KI-basierte Lösung ist der Blueprint™ von Pega.

Das Tool mit künstlicher Intelligenz ermöglicht es den Usern, schnell eine realistische Vorschau ihrer geplanten Anwendung zu erstellen. Sie entscheiden selbst, wie detailliert Sie die Beschreibung der Anwendung oder des Businessprozesses gestalten möchten. Die generative KI macht an jeder Stelle Vorschläge, sodass auch mit rein KI-basierten Beschreibungen begonnen werden kann.

Der Pega GenAI Blueprint™ besteht aus nur fünf Schritten und ist daher auch für unerfahrene User einfach zu handhaben. Es ist kostenlos im Internet verfügbar – lediglich eine Registrierung in der Pega Community ist erforderlich. Damit bietet das Tool ideale Voraussetzungen für einen unverbindlichen Test!

Pega Blueprint™ im Test: Ein fiktives Beispiel für die Bearbeitung von Kfz-Schäden

Schritt 1: Anwendungskontext

Im ersten Schritt fragt das Tool nach der Branche, für die die Anwendung benötigt wird. Wir wählen die Branche Versicherung (Insurance).

Mit einem Klick auf „Weiter“ gelangt man zur Unterbranche. Hier wählen wir „Personal Property and Casualty“ und geben in der darunterliegenden Auswahlliste „Claims“ (Schadensfälle) an.

Schließlich müssen wir beschreiben, welche Ziele bzw. Anliegen mit der Anwendung erfüllt werden sollen. In unserem Beispiel wählen wir „End to End Claims Management“ aus der Auswahlliste.

GenAI macht uns bereits einen vorgefertigten Vorschlag für die Funktionsbeschreibung. Wir können diesen übernehmen oder einen eigenen Text bzw. eine Workflow-Beschreibung eingeben. Hätten wir eine dokumentierte Prozessbeschreibung, könnten wir diese verwenden. In unserem Fall trifft das nicht zu.

Wir entscheiden uns, einen eigenen Text zu formulieren, da wir das Tool darauf hinweisen möchten, dass bei Schäden am eigenen Fahrzeug immer ein Gutachter hinzugezogen werden muss, während dies bei Schadensfällen an fremden Fahrzeugen in Abhängigkeit von der Schadenshöhe erfolgt.

Mit Klick auf „Weiter“ startet die KI, wir zählen die Sekunden. Nach 15 Sekunden zeigt uns Pega Blueprint eine Liste von Case Types (Falltypen), die unserer Beschreibung entsprechen.

Schritt 2: Vorgangstypen

In unserem Beispiel sind nur die ersten beiden Case Types wichtig. Sie enthalten bereits alle notwendigen Schritte. Wir möchten keine separate Genehmigungs- oder Auszahlungsprozedur haben. Mit einem Klick auf den entsprechenden Case Type können wir die von der Künstlichen Intelligenz (KI) generierten Beschreibungen überprüfen und ggf. anpassen.

Neue Vorgangstypen können hinzugefügt werden. Nicht benötigte Vorgangstypen werden gelöscht.

Bereits zu diesem Zeitpunkt wird auf der Grundlage der gemachten Angaben eine Anwendung generiert, die allen Nutzern eine sehr plastische und realistische Vorstellung ihrer späteren Anwendung vermittelt. In der Anwendung können wir zwischen den Case Types einfach hin- und herwechseln.

Alle Antragsfelder sind bereits mit fiktiven Daten vorbefüllt, um ein realistisches Bild zu vermitteln. Darüber hinaus könnealle Ansichten separat betrachtet werden, sei es die Desktop-, die Mobile-, die Self-Service-Ansicht oder die Kontaktcenter-Ansicht, sogar die Schnittstellen-Ansicht wird automatisch generiert.

Nun geht es in die Details.

Schritt 3: Vorgangs-Lebenszyklen

Der KI-generierte Lebenszyklus ist zwar eine gute Basis, aber natürlich noch nicht ausgereift. Einige Schritte müssen noch angepasst werden.

Durch Klicken auf „Lebenszyklus bearbeiten“ gelangen wir in die Bearbeitungsmaske. Wir können Schritte hin und herschieben, Schritte oder Phasen löschen oder neue hinzuziehen.

Auch die Vorgangstypen können ausgewählt werden. Uns stehen verschiedene Automatisierungen und manuelle Vorgangstypen zur Verfügung. Mit Speichern werden unsere Anpassungen übernommen. Wir sind zufrieden und klicken auf „Weiter“.

Schritt 4: Datenmodell

Die KI generiert nun auf der Basis von Best Practices eine Liste von Datenfeldern, die üblicherweise in diesen Case Types benötigt werden. Wir können diese überprüfen und anpassen.

Schritt 5: Definition der Live-Daten

In Schritte 5 werden die Live-Daten definiert. Dazu wird eine Liste von Datenobjekten automatisch generiert, die typischerweise in diesen Vorgängen vorliegen müssen.

Ein Datenobjekt wäre das Fahrzeug selbst. Dieses Datenobjekt ist bereits in den Backend-Systemen des Versicherers vorhanden und muss daher nicht erneut erstellt werden. Das Datenobjekt muss sich also mit dem Fahrzeugdatensystem der Versicherung verbinden und von dort die richtigen Fahrzeugdaten ermitteln und die gemachten Angaben im Schadensfall verifizieren.

Schritt 6: Personas

In diesem Schritt legen wir fest, welche Rollen mit dem System interagieren. In unserem Fall ein Schadensachbearbeiter, zwei Gutachter, ein Kunde, ein Zahlungsbeauftragter, usw. Wir nehmen hier keine Änderungen vor und fahren mit „weiter“ fort.

Schritt 7: Überblick 

Auf einer Übersichtsseite erhalten wir alle KI-generierten Anwendungsteile gebündelt dargestellt. Wir haben die Möglichkeit, unseren Blueprint als PDF oder als Blueprint herunterzuladen.

Möchten wir nun mit diesen Bausteinen eine reale Anwendung für unser Unternehmen erstellen, müssen wir nicht von vorne beginnen. Wir können den heruntergeladenen Blueprint in unsere eigene Pega-Instanz importieren und von dort aus nahtlos mit der eigentlichen Anwendungsentwicklung starten.

Fazit

Das Potenzial von GenAI ist einzigartig und revolutionär. Ein wesentlicher Vorteil zeigt sich hier deutlich: Wo früher mühsame und langwierige Diskussionen über die richtige Formulierung von Anforderungen den Projektstart erschwerten, können diese Diskussionen heute übersprungen werden.

Die Textvorschläge von Pega GenAI™ sind neutral, sodass sie von allen beteiligten Abteilungen als Ausgangspunkt für weitere fachliche Ausarbeitung akzeptiert werden können. Dadurch vereinfacht sich das Anforderungsmanagement drastisch, da das Team nicht mehr auf einem leeren Blatt Papier arbeitet, sondern jede Änderung direkt in eine realistische Anwendung umsetzt. Dies erleichtert die Zusammenarbeit erheblich.

Ein weiterer Vorteil ist die Schnelligkeit: Was früher Stunden, Tage oder sogar Wochen an Konzeptionsarbeit oder für den Bau eines Prototyps in Anspruch nahm, kann heute mit einem Klick und einer Wartezeit von etwa 15 Sekunden erledigt werden. Ist ein Fachbereich noch nicht zufrieden? Kein Problem – einfach die Beschreibung anpassen, 15 Sekunden warten, während die KI neue Ergebnisse generiert, und schon ist man einen Schritt weiter.

Hinsichtlich des Datenschutzes können wir beruhigen: Pega verwendet keine der eingegebenen Daten und will sie auch nicht nutzen. Die Daten gehören ausschließlich den Nutzern.

Erfahren Sie mehr über Ihre Möglichkeiten mit Pega!

Interessieren Sie sich für Ihre Potenziale mit Pega oder benötigen Sie Unterstützung bei der Implementierung? Vereinbaren Sie noch heute einen unverbindlichen Termin mit uns.

Bis heute wurden bereits über 40.000 Blueprints erstellt, was die hohe Nachfrage und Beliebtheit des Tools eindrucksvoll belegt. Pega GenAI Blueprint™ basiert auf dem umfangreichen Wissen, das Pega in den letzten 40 Jahren in den unterschiedlichsten Branchen gesammelt hat.

Klar ist aber auch: Blueprint kann Ihr Unternehmen nicht im Detail kennen.

Je mehr spezifische Informationen Sie dem Tool zur Verfügung stellen, desto genauer und effizienter kann es arbeiten. Aus unserer eigenen Erfahrung bei der Erstellung zahlreicher Blueprints können wir bestätigen, dass präzise Eingaben die besten Ergebnisse liefern.

Zum Schluss noch ein Tipp: Das Tool funktioniert auch für Unternehmen, die Pega nicht einsetzen, denn es ist kostenlos im Internet unter Pega.com/blueprint verfügbar. Nutzen Sie Pega GenAI Blueprint™ als Grundlage für Ihren nächsten Anforderungsworkshop oder geben Sie es an Ihre IT weiter. Wer weiß, welche Wunder es bewirken kann?

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