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Wo GenAI wirklich was bringt

Nach dem großen Hype um generative KI trennt sich jetzt langsam die Spreu vom Weizen. Unternehmen haben erste Anwendungen identifiziert, die ihnen echten Mehrwert bieten. IntraFind stellt einige davon vor.

Wo GenAI wirklich was bringt

Die allgemeine Euphorie um generative KI ist abgeklungen, der Blick darauf ist inzwischen von Realismus geprägt. Unternehmen und öffentliche Verwaltungen haben sich intensiv informiert, mit GenAI experimentiert, sich von so manchen falschen Vorstellungen verabschiedet und mit der Implementierung konkreter Anwendungen begonnen. Dabei haben sich Lösungen herauskristallisiert, die wirklich nutzbringend sind.

IntraFind, Experte für Enterprise Search und Künstliche Intelligenz, erläutert sechs davon.

1. Zusammenfassungen erstellen

Viele Unternehmen nutzen GenAI für die Zusammenfassung von umfangreichen Dokumenten und langen Texten wie Präsentationen oder Berichte. Die generative KI funktioniert dabei auch sprachunabhängig und kann beispielsweise aus englischen Texten deutsche Zusammenfassungen erstellen. Die Mitarbeitenden sparen sich dadurch viel Zeit und gewinnen Freiraum für ihre kreativen und wertschöpfenden Aufgaben. 

2. Organisatorische Fragen beantworten

Wie beantrage ich Urlaub? Wie melde ich mich krank? Wie fülle ich meine Reisekostenabrechnung aus? Solche Fragen können Question-Answering-Systeme im Intranet von Organisationen beantworten. Die Mitarbeitenden stellen gängige Fragen rund um ihren Arbeitsalltag in natürlicher Sprache und erhalten auch die Antworten in natürlicher Sprache. Viele Anfragen an die Personalabteilung oder bei anderen administrativen Stellen werden überflüssig und das Onboarding von neuen Mitarbeitenden wird unterstützt. 

3. Technischen Support unterstützen

Wenn Kunden beim technischen Support von Industrieunternehmen anrufen, erwarten sie eine schnelle Lösung ihres Problems. Diesen Wunsch können Unternehmen mit Question-Answering-Systemen für ihre Support-Mitarbeitenden erfüllen. Diese können sich bei Kundenproblemen die Lösungen aus umfangreichen technischen Dokumentationen durch Zusammenfassungen und Nachfragen schnell erschließen.

4. Wissen effizient weitergeben

Weil die Boomer-Generation in den nächsten Jahren in Rente geht, droht Unternehmen ein immenser Know-how-Schwund und in der Folge ein dramatischer Verlust an Wettbewerbsfähigkeit. Question-Answering-Systeme im Wissensmanagement machen das gesammelte Know-how des Unternehmens einfacher zugänglich. Neue Mitarbeitende, darunter auch Quereinsteiger, lassen sich schneller einarbeiten und das Wissen ausgeschiedener Kollegen kann effizienter an ihre Nachfolger weitergegeben werden.

5. Mit E-Akten chatten

Die öffentliche Verwaltung profitiert von „Frag die E-Akte“-Anwendungen. Dabei handelt es sich um Question-Answering-Systeme, die es Sachbearbeitenden ermöglichen, mit Akten in einen Frage-Antwort-Dialog zu treten. Dadurch beschleunigen sich Verwaltungsprozesse und Anfragen von Bürgerinnen und Bürgern können schneller bearbeitet werden. 

6. Erstellung von Aktenvermerken beschleunigen

Ein Aktenvermerkassistent bringt Behörden ebenfalls großen Nutzen. Diese Anwendung unterstützt die Sachbearbeitenden bei der Erstellung von Aktenvermerken, indem generative KI die Sachverhalte für sie schnell und präzise zusammenfasst. Die Beurteilung und abschließende Bewertung liegen weiterhin in ihrer Verantwortung.

„Die meisten sinnvollen Anwendungen von generativer KI werden erst durch die Einbindung organisationseigener Daten möglich“, erklärt IntraFind-Vorstand Franz Kögl. „Als Königsweg für die Integration dieser Daten hat sich Enterprise Search im Zusammenspiel mit Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, etabliert, die GenAI mit Suchtechnologien kombiniert. Diese durchsuchen bei Anfragen die organisationseigenen Daten nach relevanten Informationen und stellen sie der generativen KI zur Erzeugung der Antworten zur Verfügung. Dadurch sinkt nicht nur das Risiko sogenannter Halluzinationen bei der Textgenerierung erheblich. Die Lösung achtet auch auf Datenschutz, da Nutzende nur Informationen erhalten, die ihren Zugriffs- und Leserechten entsprechen.“

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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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Question-Answering-Systeme (QA-Systeme)

Question-Answering-Systeme (QA-Systeme) in Unternehmenssoftware ermöglichen die automatische Beantwortung von Fragen, indem sie strukturierte und unstrukturierte Daten durchsuchen und relevante Informationen extrahieren. Sie verwenden Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um menschliche Sprache zu verstehen und kontextbezogene Antworten zu liefern. QA-Systeme verbessern den Zugang zu Wissensdatenbanken, Berichten oder internen Dokumenten. Mitarbeiter können so schnell und präzise Antworten auf komplexe Fragen erhalten, ohne lange manuell suchen zu müssen. Dies steigert die Effizienz, fördert fundierte Entscheidungen und optimiert Wissensmanagementprozesse im Unternehmen.

Enterprise Search

Enterprise Search ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zentral und effizient zu durchsuchen. Sie kommt in Unternehmenssoftware zum Einsatz, um Daten aus Datenbanken, Dokumentenmanagementsystemen, E-Mails und weiteren internen oder externen Plattformen zugänglich zu machen. Dabei nutzt Enterprise Search Algorithmen, die auch semantische Suchanfragen verstehen, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern. Sie hilft, Datenflut zu bewältigen, fördert die Effizienz und unterstützt die Entscheidungsfindung, indem sie Informationen strukturiert und schnell zugänglich macht, ähnlich einer Suchmaschine für das gesamte Unternehmen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine KI-Architektur, die generative KI mit Informationsabfragen kombiniert. Dies bedeutet, dass ein KI-Modell nicht nur auf vordefinierte Daten oder trainierte Modelle zugreift, sondern während der Verarbeitung externe, aktuelle Informationen abruft. Dies ermöglicht präzisere, kontextbezogene Antworten auf Anfragen, indem relevante Inhalte aus internen Wissensdatenbanken, CRM-Systemen oder ERP-Daten integriert werden. Unternehmen profitieren von besserer Entscheidungsfindung, weil die KI nicht auf veraltete Daten angewiesen ist, sondern dynamisch Informationen bezieht und gleichzeitig generativ verarbeitet. Dies erhöht die Genauigkeit und Relevanz der generierten Ergebnisse.

Datenschutz

Der Datenschutz bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Daten vor unberechtigtem Zugriff, Missbrauch und Verlust. Unternehmen, die Software einsetzen, müssen sicherstellen, dass sie gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO erfüllen. Dazu gehören Datensicherheit, Transparenz bei der Datenverarbeitung und das Recht auf Löschung oder Berichtigung. Datenschutzfunktionen in Unternehmenssoftware umfassen Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Audit-Protokolle und regelmäßige Sicherheitsupdates. Ein umfassendes Datenschutzmanagement minimiert das Risiko von Datenlecks und stärkt das Vertrauen der Kunden, während es gleichzeitig die rechtlichen und finanziellen Risiken für das Unternehmen verringert.

generative KI

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich „generative KI“ auf Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, eigenständig Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erzeugen. Diese Technologie nutzt Algorithmen wie neuronale Netze, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer-Modelle, um auf Basis von Trainingsdaten neue Daten zu erstellen. Generative KI wird in Unternehmenssoftware eingesetzt, um Inhalte zu automatisieren, personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln oder Prototypen zu erstellen. Sie kann komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Berichten oder das Generieren von Designvorschlägen übernehmen, wodurch die Effizienz und Kreativität in Unternehmen gesteigert wird. Diese Technologie ermöglicht es, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und sich schnell an Marktveränderungen anzupassen.

 
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Unternehmen

IntraFind Software AG

IntraFind ist ein Spezialist für Enterprise Search und Künstliche Intelligenz mit Hauptsitz in München. Mit seinen Lösungen unterstützt das Softwareunternehmen seit über 20 Jahren Organisationen jeder Größe dabei, ihre strukturierten und unstrukturierten Daten zu durchsuchen, zu verknüpfen und zu analysieren – unabhängig davon, in welcher Quelle diese gespeichert sind. Dafür setzt IntraFind auf eine komplette Bandbreite an KI- und Machine-Learning-Verfahren inklusive Natural Language Processing, Large Language Models (LLMs) sowie generativer KI. Mit diesen Technologien ermöglicht das Unternehmen nicht nur relevante Such- und Analyseergebnisse aus großen Datenbeständen, sondern auch die Automatisierung und Digitalisierung dokumentenbasierter Prozesse. Zu den zahlreichen namhaften Kunden von IntraFind zählen unter anderem BMW, Rolls Royce, Rohde & Schwarz, die Bundeswehr, das Bundesministerium für Arbeit und Soziales und Regionalträger der deutschen Rentenversicherung.

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