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Interview mit der Mehrwerk zum Thema digitale Assistenten und künstliche Intelligenz

Matthias Weber im Gespräch mit Ralf Feulner, Mitbegründer im Vorstand der Mehrwerk AG, zum Thema digitale Assistenten und künstliche Intelligenz.

5 Fragen an Mehrwerk zum Thema digitale Assistenten und künstliche Intelligenz (KI)

Auf unsere 5 Fragen zum Thema „digitale Assistenten und künstliche Intelligenz“ gibt uns Ralf Feulner, Mitbegründer im Vorstand der Mehrwerk AG, Antworten.

1. Assistenz-Systeme helfen bei der täglichen Arbeit und führen durch Programme. Wie wichtig werden alternative Eingabemethoden wie Gesten und Sprache?

Intelligente, automatisierte Analyse-Lösungen wie Business Intelligence und Process Mining liefern wichtige Kennzahlen und ermöglichen automatisierte Prozessanalysen. In komfortablen, individualisierbaren Self-Service-Dashboards (Analyse-Assistenz-Systemen) können somit wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, die Entscheidungen in der täglichen Arbeit auf eine fundierte Basis stellen – Stichwort „Data-Driven Decision Making (DDDM)“. Beim DDDM werden Entscheidungen auf Basis von Fakten und nicht durch Beobachtungen oder intuitives Handeln getroffen. Die neuen Analyse-Helfer schaffen eine nie dagewesene Transparenz kaufmännischer IST-Prozesse (z. B. Order-to-Cash & Purchase-to-Pay) und ermöglichen mit Abgleich gegen die SOLL-Prozesse eine automatisierte, kontinuierliche Prozessanalyse. Damit liefern Sie als exaktes Abbild der Realität umfassende Erkenntnisse, die als Basis zur Prozessoptimierung genutzt werden. Moderne on-demand Prozessanalyse-Services werden mit zunehmender Digitalisierung unabdingbar, da das „analoge Erfassen“ von Geschäftsprozessen über Interviews viel zu zeitintensiv, fehleranfällig und weder praktikabel noch zeitgemäß ist.

2. War Microsoft ® mit Karl Klammer seiner Zeit voraus? Woran ist die damalige Implementierung aus Ihrer Sicht gescheitert?

Die Grundidee war sicherlich innovativ, doch die technische Umsetzung noch nicht ausgereift genug. Daher waren alle mehr genervt von Karl Klammer als dass er als intelligenter Helfer wahrgenommen wurde. Aber vielleicht war auch das das Problem: dem Büro-Assistent fehlte genau diese Intelligenz, der wir heute mit KI-Technologien immer näherkommen. Karl Klammer meldete sich dauernd ungefragt zu Wort, hatte aber nicht die richtigen Antworten parat. Die Akzeptanz nahm daher immer weiter ab. Aus meiner Sicht scheiterte die Implementierung letztendlich also am Software-Credo der „Benutzerfreundlichkeit“.

3. Welchen Nutzen sehen Sie in der Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in kaufmännischer Software?

Künstliche Intelligenz und Machine Learning machen Process Mining insofern mächtiger, als Prozessabläufe nicht nur dargestellt werden, sondern die Software auch Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, sowie voraussichtliche Entwicklung der Prozessleistung selbstständig ermittelt und Handlungsempfehlungen bereitgestellt werden können. Das Stichwort hierzu ist Predictive Process Mining. Da diese selbstlernenden Technologien mit genügend Daten gefüttert werden müssen, um alltagstauglich zu werden, ist eine sehr große Datenbasis Voraussetzung. Sofern genügend Daten angesammelt wurden, können Anwender durch immer besser werdende Handlungsempfehlungen und Entscheidungshilfen in puncto Interpretation der Analyse-Daten entlastet werden.

4. Welche Rolle spielt Big Data in Bezug auf Assistenz-Systeme und KI?

Wie eben schon angesprochen machen BigData-Technologien „Predictive Process Mining“ überhaupt erst möglich und stehen somit in direkter Verbindung mit Systemen, die von Machine Learning und KI profitieren. BigData ist sozusagen das Futter für intelligente Assistenz-Systeme.

5. Wird es irgendwann noch Menschen geben, die eine kaufmännische Software benutzen, oder kommunizieren Kunden künftig direkt mit dem System und das Programm handelt autonom?

Rein technisch gesehen wird die Tendenz immer mehr in Richtung „vollautomatische Analyse“ gehen – insbesondere was softwaregestützte Prozesse angeht. Manuelle Schritte, die keine Spuren in Software-Systemen hinterlassen, können mit den aktuellen Ansätzen jedoch noch nicht erfasst werden. Auch die auf der Analyse oder im besten Fall Handlungsempfehlung basierenden Entscheidungen, werden am Ende immer noch von Menschen getroffen. Der Faktor Mensch wird also auch in der Zukunft nach wie vor eine wichtige Rolle spielen, jedoch verändert sich sein Aufgabenspektrum.


Das Interview wurde schriftlich, mit Ralf Feulner, Mitbegründer im Vorstand der Mehrwerk AG, geführt.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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