Künstliche Intelligenz: Datenintegration als treibende Kraft

Künstliche Intelligenz ist datenhungrig. Daher ist die nahtlose Integration verschiedener Geschäftsanwendungen, Daten und Prozesse in der Cloud eine entscheidende Komponente jeder KI-Strategie. Integration Platforms as a Service (iPaaS) sind dabei eine wertvolle Hilfe.

Integration Platforms as a Service (iPaaS) sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen IT-Landschaft und stehen kurz davor, sich breitflächig durchzusetzen. Das ist unter anderem auf Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zurückzuführen. Damit KI funktionieren kann, sind Daten erforderlich. Daher ist die nahtlose Integration verschiedener Geschäftsanwendungen, Daten und Prozesse in der Cloud eine entscheidende Komponente jeder KI-Strategie.

KI wird durch Daten vorangetrieben

Künstliche Intelligenz ist stark auf Daten angewiesen, um zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Das erste “L” in “LLM” (Large Language Model) steht für die immensen Datenmengen, die für effektive KI- und Machine-Learning-Algorithmen erforderlich sind. Diese Daten stammen aus verschiedenen Kanälen und müssen nahtlos integriert werden, damit die KI die gewünschten Ergebnisse liefert. Die Herausforderung besteht jedoch darin, den effizientesten Weg zu finden, diese verschiedenen Datenquellen zu verbinden und zu konsolidieren, um den Lernprozess zu unterstützen.

Integrationsplattformen als Dienstleistung

In der Vergangenheit wurden Integrationsprojekte in der Regel ad-hoc durchgeführt, was zu verschiedenen Herausforderungen führte. Dazu gehörten Probleme bei der Aktualisierung und Pflege der Projekte sowie das Auftreten von Daten- und Prozessfehlern aufgrund des Fehlens eines klar definierten Plans. In jüngster Zeit haben Unternehmen jedoch die Bedeutung des Einsatzes von iPaaS als entscheidende Komponente ihrer Automatisierungsstrategie erkannt. iPaaS hat sich zu einem der am schnellsten wachsenden Segmente im Bereich der Unternehmenssoftware entwickelt und bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Durch den Einsatz von iPaaS können Unternehmen ihre Integrationen rationalisieren, die betriebliche Effizienz steigern, die Datenkonsistenz verbessern und eine nahtlose Verbindung zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen ermöglichen. Solch umfassende und skalierbare Lösungen ermöglichen es Unternehmen, ein höheres Maß an Automatisierung, Agilität und Flexibilität zu erreichen und so in der dynamischen und vernetzten digitalen Landschaft von heute zu bestehen.

Bild: Vom Fehlermanagement bis zum Kundensupport: iPaaS-Lösungen nutzen KI, um einen Mehrwert für das gesamte Unternehmen zu schaffen. Viele weitere Funktionen sind denkbar oder bereits in der Entwicklung. (Bildquelle Celigo)

Automatisierungslösungen: KI beschleunigt Integrationen

Ein wichtiger Einsatzbereich von iPaaS in der KI ist die automatische Erstellung und Anpassung von Integrationsworkflows. So kann eine KI-Engine beispielsweise auf der Grundlage historischer Daten und aktueller Anforderungen maßgeschneiderte Integrationspfade vorschlagen. Dazu gehört auch die Auswahl geeigneter Protokolle, Formate und Transformationsregeln, die für einen effizienten und reibungslosen Datentransfer zwischen verschiedenen Systemen erforderlich sind.

Darüber hinaus kann KI zur Optimierung des Integrationsdesigns beitragen, indem sie komplexe Datenbeziehungen analysiert und auf dieser Grundlage die effektivsten Datenflusspfade vorschlägt. So könnte KI beispielsweise mithilfe von Analysemodellen ermitteln, welche Daten wo und wie oft synchronisiert werden müssen, um Redundanzen zu vermeiden und die Leistung zu maximieren.

KI kann auch vorausschauende Analysen durchführen, um künftige Integrationsszenarien zu antizipieren. So können Unternehmen agile und zukunftssichere Integrationsarchitekturen entwickeln, die sich an veränderte Geschäftsbedingungen und technologische Entwicklungen anpassen können. Durch das Erkennen von Trends und Mustern bei der Nutzung von Integrationen können KI-Systeme Vorschläge für notwendige Anpassungen oder Verbesserungen machen, bevor es zu Engpässen oder Leistungsproblemen kommt.

Celigo beispielsweise beschleunigt die Wertschöpfungszeit für Entwickler und Business-Technologen, indem es durchgängig KI-Anleitungen einbindet, um Wissenslücken zu schließen und Expertenhilfe über einen Antwort-Bot bereitzustellen, der anhand von Millionen erfolgreicher Integrationen und der umfangreichen Wissensdatenbank des Unternehmens trainiert wurde. Dies senkt die Hemmschwelle für die Einführung, da mehr Benutzer neue Automatisierungen mit der Gewissheit erstellen können, bewährte Best Practices zu verwenden.

Insgesamt ermöglicht der Einsatz von KI bei der Erstellung von Integrationsdesigns schnellere, intelligentere und zukunftsorientierte Integrationsprozesse, was zu einer Steigerung der Effizienz, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der gesamten IT-Landschaft eines Unternehmens führt.

KI-gestütztes Fehlermanagement

KI hilft nicht nur, Prozesse zu verbessern, sondern auch Fehler zu erkennen und zu reduzieren. Software-Anbieter wie Celigo bieten daher schon heute ein leistungsfähiges KI-gestütztes Fehlermanagement an. Dies verändert die Art und Weise, wie Fehler behoben werden. KI-Systeme können aus vergangenen Vorfällen lernen und Muster erkennen, was zu schnelleren und effizienteren Lösungen für wiederkehrende Probleme führt. Tritt beispielsweise eine bestimmte Art von Integrationsfehler auf, kann die KI automatisch eine bewährte Lösung anwenden oder dem Support-Team auf der Grundlage früherer Erfahrungen konkrete Handlungsempfehlungen geben. Dazu gehören auch typische API-Fehler, die von der KI erkannt und in den meisten Fällen automatisch vom System korrigiert werden. Dies reduziert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern minimiert auch den Aufwand und die Kosten, die mit der manuellen Fehlerbehebung verbunden sind.

Darüber hinaus ermöglicht die KI-gestützte Fehleranalyse tiefere Einblicke in die Ursachen von Problemen. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI verborgene Muster und Korrelationen aufdecken, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Dies führt zu einem besseren Verständnis der Systemdynamik und hilft, zukünftige Probleme zu vermeiden oder deren Auswirkungen zu minimieren.

KI-gestütztes Fehlermanagement in iPaaS-Lösungen führt daher zu höherer Systemzuverlässigkeit, niedrigeren Betriebskosten und einem verbesserten Nutzererlebnis. Dies stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für Unternehmen dar, die auf eine effiziente und stabile IT-Infrastruktur angewiesen sind.

AI-gesteuerte Unterstützung

Der Kundensupport ist ein weiterer Bereich, in dem KI und iPaaS zusammenarbeiten können, um das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie mit weniger manuellen Ressourcen eine schnellere Lösung ermöglichen. So setzt Celigo beispielsweise einen Knowledge Bot ein, der das kollektive Wissen aller Celigo-Mitarbeiter, Kunden und Partner nutzt, um Fragen ausführlich zu beantworten. Dies spart wertvolle Unternehmensressourcen, da die Supportmitarbeiter an der Front komplexe Fragen beantworten können, anstatt sich auf die Produkt- oder Technikteams zu verlassen. Der auf OpenAI basierende Wissens-Bot ist in der Lage, Anfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und automatisch die relevantesten Antworten für Fehlerbehebungs- und Wartungsaufgaben vorzuschlagen, einschließlich der Bereitstellung von Beispielen, die weitergegeben werden können. Die Qualität der Quelldaten, mit denen die KI trainiert wird, ist entscheidend für den Erfolg, und genau hier kommt ein iPaaS ins Spiel. Die meisten Unternehmen benötigen mehrere Datenquellen, um einen effektiven Wissensbot zu erstellen. So können beispielsweise Daten von einer Kundensupport-Plattform wie Zendesk von verschiedenen Slack-Kanälen oder von Antworten aus Community-Foren gesammelt werden. Die iPaaS kann nach neuen Fragen Ausschau halten und das Modell aktualisieren, sodass es kontinuierlich lernt.

Anpassungsfähige Integrationen

Mithilfe von KI-Technologien können sich iPaaS-Plattformen dynamisch an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen. Durch maschinelles Lernen können diese Systeme aus Interaktionen lernen und sich selbst optimieren. Das Ergebnis sind Integrationen, die nicht nur effizient, sondern auch anpassungsfähig sind und sich mit der Zeit verbessern. Eine KI-gesteuerte iPaaS-Lösung kann beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und diese Daten analysieren, um wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Dies könnte die Identifizierung von Verkaufstrends, die Vorhersage von Kundenverhalten oder die Erkennung von Anomalien in Betriebsdaten umfassen, was zu proaktiven statt reaktiven Geschäftsentscheidungen führen kann.

KI kann auch dazu beitragen, Prozesse innerhalb der iPaaS-Umgebung zu automatisieren. So kann ein KI-System beispielsweise lernen, bestimmte Daten aus einem CRM-System (Customer Relationship Management) in ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) zu übertragen und umzuwandeln. Es kann auch in der Lage sein, Muster in den Daten zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster zu treffen, wie z. B. die automatische Aktualisierung von Kundendaten in allen verbundenen Systemen, wenn Änderungen festgestellt werden.

Durch die Nutzung von iPaaS können Unternehmen das wahre Potenzial von KI ausschöpfen. Durch die nahtlose Datenintegration über mehrere Kanäle hinweg und die Nutzung dieser Daten als Input für KI und Machine Learning können Unternehmen Fehler minimieren, den Kundenservice verbessern und unschätzbare Erkenntnisse gewinnen, um Abläufe zu optimieren, die Effizienz zu steigern und das Erreichen ihrer Ziele zu beschleunigen.

Die Serie über Integration Platform as a Service (iPaaS) umfasst folgende Teile: 1) Was ist iPaaS (Integration Platform as a Service)? 2) Mit iPaaS Geschäftsprozesse optimieren 3) iPaaS – Unternehmensweite Integration 4) iPaaS – Automatisierung im E-Commerce 5) Effiziente Finanzprozesse: iPaaS als Game Changer 6) Künstliche Intelligenz: Datenintegration als treibende Kraft