Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) in Polen bei Unternehmen an Beliebtheit gewinnt, gibt es immer noch viele Firmen, die ihr Potenzial nicht vollständig ausschöpfen. Laut einer KPMG-Studie (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) nutzen derzeit nur 15 % der Unternehmen in unserem Land KI-Lösungen, während der globale Durchschnitt bei 35-37 % liegt. Gleichzeitig überwachen bis zu 62 % der Unternehmen, die KI implementiert haben, nicht die Effektivität dieser Implementierungen – d.h. sie wissen nicht, welchen Einfluss sie, falls vorhanden, hatten.
Diese Zahlen zeigen das enorme ungenutzte Potenzial der Künstlichen Intelligenz im polnischen Geschäft. Andererseits planten 13 % der Unternehmen, bis Ende 2023 KI zu implementieren, was ein Zeichen für die bevorstehende Welle der Einführung dieser disruptiven Technologie sein könnte. Tatsächlich sehen Unternehmen zahlreiche Vorteile in der KI, wie z.B. erhöhte Produktivität, verbesserte Produkt- und Dienstleistungsqualität, bessere finanzielle Leistung und eine gestärkte Wettbewerbsposition.
Wenn Sie darüber nachdenken, den ersten Schritt zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen zu machen, ist es sinnvoll, die Grundlagen dieser Technologiegruppe zu lernen. Bevor Sie das Potenzial von KI in Ihrem Unternehmen realisieren können, müssen Sie den wesentlichen Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) im weitesten Sinne, Maschinellem Lernen (ML) und Generativer KI verstehen. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, beschreiben jedoch tatsächlich leicht unterschiedliche Konzepte.
KI bezieht sich auf die allgemeine Fähigkeit von programmierten Maschinen, wie Computern oder Robotern, ‘zu denken’, ähnlich wie Menschen, und intelligentes Verhalten nachzuahmen. KI-Systeme können Wissen aus der realen Welt assimilieren, analysieren und nutzen, um neue Informationen abzuleiten. Beispiele für KI-basierte Technologien sind Sprach-, Bild- und Gesichtserkennung.
Auf der anderen Seite ist maschinelles Lernen (ML) ein Bereich der KI, in dem Computersysteme aus Daten lernen und Entscheidungen ohne direkte menschliche Intervention treffen. Ein zentrales Merkmal von ML ist die Fähigkeit, Algorithmen kontinuierlich selbst zu verbessern und an neue Eingabedaten anzupassen.
Mit der rasanten Entwicklung der generativen KI, deren Hauptzeichen die verrückte Popularität von ChatGPT ist, ist es auch wichtig, diesen neuen Trend zu verstehen. Generative KI ist in der Lage, neue Daten zu generieren, wie z.B. Texte, Bilder, Videos und Audios oder sogar Computer-Code. Dies geschieht, indem sie aus großen Mengen an Trainingsdaten lernt. Sprachmodelle wie ChatGPT lernen die Muster und Regeln, die in den Eingabedaten enthalten sind, und nutzen dieses Wissen, um neue, einzigartige Texte zu erstellen, die denen ähneln, die von Menschen geschrieben wurden.
Die Stärke der generativen KI liegt in ihrer Flexibilität und der Fähigkeit, Informationen auf innovative Weise kreativ zu remixen und zu synthetisieren.
Der zweite Schritt besteht darin, die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu identifizieren, die durch die Implementierung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erfüllt werden können. Dieser Prozess beginnt mit einer eingehenden Analyse und sorgfältigen Überlegung mehrerer Fragen:
Um den Wert der Beantwortung dieser Fragen vollständig zu verstehen, betrachten wir ein praktisches Beispiel. Stellen Sie sich eine kleine Buchhaltungsfirma vor, die mit langwierigen, manuellen Prozessen zur Bearbeitung von Kundendokumenten zu kämpfen hatte. Sie definierten ihr Ziel als „die Buchhaltung zu automatisieren, um die Verarbeitung zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern“.
Die Haupthindernisse waren die Zeit, die für mühsame Aufgaben aufgewendet wurde, und die großen Mengen an Dokumenten, die verarbeitet werden mussten. Nach der Überprüfung dieser Herausforderungen identifizierte das Team die KI-basierte Dokumentenverarbeitung als potenzielle Lösung – eine Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die automatisch relevante Finanzdaten extrahieren und kategorisieren, Fehler reduzieren und Prozesse beschleunigen könnte.
Die Möglichkeiten zur Messung der Auswirkungen waren in diesem Fall eine Erhöhung der Anzahl der pro Monat verarbeiteten Dokumente und eine Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit pro Auftrag. Es war auch wichtig, die Datenressourcen zu bewerten – in diesem Fall das Volumen an Quittungen, Rechnungen und anderen Finanzdokumenten, die benötigt wurden, um die KI-Systeme zu trainieren.
Dieses Beispiel veranschaulicht die Bedeutung einer klaren Definition Ihrer Geschäftsbedürfnisse zu Beginn des KI-Implementierungsprozesses. Nur so können Sie die richtigen Lösungen identifizieren und sie richtig implementieren, um maximalen Wert für Ihr Unternehmen zu liefern.
Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Es lohnt sich, Tools wie SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) oder Docsumo (https://www.docsumo.com/) zu nutzen.
SensID Cognitive Automation verwendet die Technologie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um das Verständnis des Inhalts von Dokumenten zu automatisieren, was für robotergestützte Aufgaben und Entscheidungsprozesse entscheidend ist. Nachdem der Text analysiert wurde, aggregiert das System die gesammelten Daten und präsentiert sie in strukturierter Form, bereit zur Verwendung in der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) und in Analyseanwendungen. Mit der von uns entwickelten Technologie ist es möglich, effizient Modelle zu erstellen, die die Informationen aus einer Vielzahl von Geschäftsdokumenten interpretieren.
SensID Cognitive Automation ermöglicht die Integration von Daten aus verschiedenen textuellen Quellen, einschließlich strukturierter Daten (wie Datenbanken), semi-strukturierter Daten (wie Formulare, csv, html usw.) und unstrukturierter Daten (wie doc, pdf usw.), und bietet eine einheitliche Sicht auf Informationen.
Microsoft AI Builder ist Teil der Microsoft Power Platform. Damit können Sie KI-Modelle erstellen und verwenden, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Sie können ein vorgefertigtes Modell verwenden, das für viele gängige Geschäftsszenarien, wie z.B. Dokumentenerkennung, bereit ist, oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, um die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
Eine weitere Option, die es wert ist, ausprobiert zu werden, ist Docsumo, das OCR (Optical Character Recognition) verwendet, um Dokumente zu lesen und von großen Unternehmen wie PayU und Hitachi vertraut ist.
Nachdem Sie Ihre Geschäftsziele und Herausforderungen identifiziert haben, ist der nächste logische Schritt, die spezifischen Möglichkeiten zu ermitteln, wie KI Ihrem Unternehmen Wert und Gewinn hinzufügen kann. Manchmal ist der Weg nicht offensichtlich, daher sollten Sie die breite Palette möglicher Vorteile in Betracht ziehen.
Einer der wichtigsten Wertfaktoren von KI ist die Erhöhung des Wertes, der den Kunden geliefert wird. Mit der Kraft des maschinellen Lernens und fortschrittlicher Datenanalytik kann KI Unternehmen helfen, die Verbraucherpräferenzen und -verhalten besser zu verstehen. Dies ermöglicht ein personalisierteres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist das Potenzial der KI, die Effizienz und Produktivität der Mitarbeiter zu steigern. Durch die Automatisierung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben kann KI erhebliche Kosteneinsparungen liefern und es den Teams ermöglichen, sich auf strategischere, kreativere Aktivitäten zu konzentrieren, sowie die Arbeitszufriedenheit erheblich zu verbessern. Tatsächlich glauben 59 % der in Managementpositionen Tätigen, dass der Einsatz von KI am Arbeitsplatz die Arbeitszufriedenheit verbessert (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).
Schließlich sollten wir die direkten Geschäftsvorteile nicht vergessen, die oft aus der Implementierung von KI-Lösungen resultieren. Durch die Optimierung von Prozessen, die Verbesserung von Abläufen und die bessere Nutzung von Daten können Organisationen Einnahmen und Gewinne maximieren.
Wird KI also die Zufriedenheit Ihrer Kunden erhöhen? Wird sie die Produktivität der Mitarbeiter maximieren? Wird sie zum Umsatzwachstum beitragen? Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen „ja“ lautet, dann verdient KI sicherlich Ihre Aufmerksamkeit.
Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Mit dem Verständnis des enormen Potenzials von KI stehen Sie nun vor der größten Herausforderung – der Bewertung und Vorbereitung Ihrer eigenen organisatorischen Fähigkeiten und Ressourcen zur effektiven Implementierung neuer Technologien. Leider gibt es oft eine erhebliche Lücke zwischen dem, was wir erreichen wollen, und dem, was wir tatsächlich innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens und Budgets liefern können.
Wenn Sie zahlreiche Möglichkeiten sehen, KI in Ihrem Unternehmen zu nutzen, müssen Sie mit einer ehrlichen Bewertung Ihrer Kompetenzen und Werkzeuge beginnen. Bitten Sie Ihre IT-Fachleute, die folgenden Fragen ehrlich zu beantworten:
Aufgrund eines Mangels an internen Ressourcen kann die beste Lösung darin bestehen, Ihr KI-Implementierungsprojekt vollständig an ein spezialisiertes externes Unternehmen auszulagern. Welchen Weg Sie auch wählen, ein guter erster Schritt ist es, die auf dem Markt verfügbaren KI-Lösungen gründlich zu recherchieren und zu bewerten, ob eine davon die aktuellen Bedürfnisse Ihrer Organisation erfüllen könnte. Der Kauf eines fertigen Produkts kann durchaus eine kostengünstigere Option sein als die Entwicklung von Grund auf.
Denken Sie daran, dass die Integration von KI sich von einer typischen neuen Softwareimplementierung unterscheidet. Sie erfordert Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Big Data-Verarbeitung und fortschrittliche Algorithmen. Wenn Ihre Organisation über dieses Fachwissen nicht verfügt, kann die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten unvermeidlich sein, um die Erfolgschancen des Projekts zu maximieren.
Trotz der Begeisterung für KI-Technologie haben viele Manager immer noch Angst, die ersten Schritte zu unternehmen, da es an Fähigkeiten innerhalb ihrer Organisation mangelt. Wenn Sie einer von ihnen sind, ziehen Sie in Betracht, einen spezialisierten Berater oder ein externes Unternehmen hinzuzuziehen.
Der Aufbau von KI-Systemen unterscheidet sich erheblich von der Entwicklung typischer Geschäftsanwendungen. Es ist ein hochspezialisiertes Fachgebiet, das fortgeschrittene Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning und Big Data-Analyse erfordert.
Zum Beispiel erfordert die Erstellung eines KI-virtuellen Assistenten, der effektiv mit Kunden kommunizieren kann, nicht nur eine solide Full-Stack-Basis, sondern auch Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache und generative Künstliche Intelligenz.
Wenn Ihrem Team solche spezialisierten Fähigkeiten fehlen, kann es sinnvoller sein, externe Unterstützung zu suchen. Spezialisierte KI-Beratungsfirmen und Agenturen können nicht nur relevantes Fachwissen und Erfahrung bieten, sondern auch bewährte Prozesse und Best Practices, um die Erfolgschancen Ihrer Initiativen zu erhöhen.
Natürlich hat die Einstellung externer Experten zusätzliche Kosten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass eine unsachgemäße Implementierung von KI zu noch größeren finanziellen Verlusten aufgrund von Fehlern, Ausfallzeiten und der Notwendigkeit von Korrekturen führen kann. Oder einfach zu einem Ausfall des gesamten Systems, das die Aufgaben, für die es erstellt wurde, nicht ausführen kann. Deshalb ist die Zusammenarbeit mit Spezialisten oft eine kluge Investition, die Ihnen langfristig Zeit und Geld sparen kann.
Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in einem Unternehmen ist zweifellos ein ernsthaftes und herausforderndes Unterfangen, bietet jedoch auch eine enorme Chance für Geschäftstransformation und Wachstum. Sie öffnet die Tür zu unzähligen Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern, Prozesse zu optimieren und den Kunden einen höheren Wert zu bieten.
Wie wir bereits gesehen haben, nutzen viele Unternehmen weltweit – von kleinen Unternehmen bis hin zu großen Konzernen – erfolgreich KI, um mühsame Aufgaben zu automatisieren, große Datensätze zu analysieren und bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten zu treffen.
Natürlich erfordert der Weg zu einer erfolgreichen KI-Implementierung, wie bei jeder ernsthaften Geschäftsinitiative, eine detaillierte Planung und die Einhaltung bewährter Prinzipien.
Die Implementierung von KI ist ein iterativer Prozess. Deshalb ist es am besten, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen, Tests durchzuführen und Feedback zu sammeln. Basierend darauf wird es einfacher sein, Entscheidungen über die weitere Entwicklung oder Anpassungen zu treffen. Vergessen Sie auch nicht einen entscheidenden Erfolgsfaktor – Daten. Je mehr qualitativ hochwertige Daten Sie Ihren KI-Systemen zur Verfügung stellen, desto besser werden sie lernen und arbeiten.
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