Thought Leadership
Die rasante Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und Workflow-Automatisierung bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre digitale Transformation zu beschleunigen und signifikante Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Durch den geschickten Einsatz dieser Technologien können sie ihre Effizienz, ihre Innovationsfähigkeit und ihre Resilienz steigern. Die Kunst besteht darin, KI und Workflow-Automatisierung erfolgreich zu kombinieren und so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.
Der Markt für KI und Workflow-Automatisierung
Der Markt für KI und Workflow-Automatisierung wächst extrem schnell, da immer mehr Unternehmen die Vorteile dieser Technologien erkennen. Organisationen aus verschiedenen Branchen erkunden die Möglichkeiten, die innovative Tools wie die von OpenAI und Microsoft bieten. Trotz der Begeisterung gibt es jedoch auch Herausforderungen, die bewältigt werden müssen. Dazu gehören beispielsweise die zeitliche Begrenztheit der Trainingsdaten, die sogenannten “Halluzinationen” von KI-Modellen und die Notwendigkeit, stets aktuelle Informationen zu nutzen.
Der Mehrwert von KI und Automatisierung
Durch die Implementierung von intelligenten Automatisierungslösungen können Unternehmen Routineaufgaben effizienter gestalten und menschliche Fehler minimieren. Generative KI, wie die von OpenAI oder Google entwickelten Modelle, ermöglicht es Unternehmen, komplexe Datenanalysen durchzuführen. Durch ihr fundiertes Sprachverständnis lassen sich damit außerdem Wissensdatenbanken erstellen, verwalten und aktualisieren, die dem jeweiligen Unternehmen wichtige Wettbewerbsvorteile eröffnen.
Herausforderungen bei der Nutzung von KI
Begrenzte Aktualität der Trainingsdaten
Eine Herausforderung bei KI-Modellen ist, dass die Trainingsdaten auf einen bestimmten Zeitpunkt beschränkt sind. Beispielsweise basieren die Daten des OpenAI-Modells aktuell auf dem Stand von Ende 2023. Das bedeutet, dass alle Informationen und Ereignisse, die danach stattfanden, nicht in das Modell eingeflossen sind. Unternehmen müssen daher Strategien entwickeln, um stets aktuelle Informationen in ihre Modelle einzubinden, ohne ständig neue Versionen in die Produktionsumgebung implementieren zu müssen.
Fehlendes Spezialwissen
Generative KI-Modelle haben in der Regel kein tiefes Verständnis für spezifische Geschäftsfelder. Hier ist es wichtig, dass unternehmensinternes Wissen eingebracht und vor unbefugtem Zugriff geschützt wird. Ohne dieses Spezialwissen bleiben die Ergebnisse der KI generisch und damit für viele Anwendungsfälle in der Praxis nahezu unbrauchbar.
Halluzinationen vermeiden
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Vermeidung von sogenannten Halluzinationen, bei denen das Modell falsche oder erfundene Informationen liefert. Es ist entscheidend, dass die Antworten der KI nachvollziehbar sind und auf verifizierbaren Daten basieren. Unternehmen sollten daher dringend Mechanismen einführen, die sicherstellen, dass die KI nur auf verlässliche und aktuelle Informationen zugreift und diese zuverlässig auswertet.
Techniken zur Verbesserung der KI-Nutzung
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist eine Technik, bei der durch sorgfältige Formulierung und Anpassung der Eingabeaufforderungen (Prompts) die Ausgabe der KI-Modelle optimiert wird. Dies kann durch die Bereitstellung von Beispielen und spezifischen Anweisungen geschehen, um das Modell zu steuern und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Diese Technik erfordert jedoch ein tiefes Verständnis des Modells sowie seiner Funktionsweise und ist oft iterativ, bis der optimale Prompt gefunden ist.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert die Fähigkeiten von Sprachmodellen mit unternehmensinternen Datenquellen. Durch die Nutzung von Vektordatenbanken können große Mengen an Informationen effizient abgerufen und in die Generierung von Antworten eingebunden werden. Dies ermöglicht es, aktuelle und spezialisierte Daten in die Antworten der KI zu integrieren und somit genauere und relevantere Ergebnisse zu erzielen.
Feintuning von Sprachmodellen
Feintuning ist der Prozess der Anpassung eines vortrainierten Sprachmodells an spezifische Anwendungsfälle oder Unternehmensdaten. Dies kann durch zusätzliches Training mit unternehmensspezifischen Daten erfolgen, um die Genauigkeit und Relevanz der Modellantworten zu verbessern. Feintuning ermöglicht es Organisationen, die generische Natur von Sprachmodellen an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Diese Herangehensweise maximiert Effizienz und Relevanz der KI-Modelle erheblich. Der große Nachteil ist jedoch, dass hier eine umfangreiche Lernmenge bereitgestellt werden muss und das Erstellen zusätzlicher Schichten mit erheblichem Zeit- und Rechenaufwand verbunden ist. Daher ist dieser Ansatz nur selten wirtschaftlich und wird nur in besonderen Fällen (z.B. Adaption auf eine bestimmte Fachsprache) verwendet.
Implementierung in der Praxis
Die Kombination von KI und Workflow-Automatisierung bietet Unternehmen eine leistungsstarke Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Durch die Kombination mit Workflow (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) können repetitive Aufgaben automatisiert und effizienter gestaltet werden. KI-Modelle können dabei helfen, komplexe Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu steuern, indem sie relevante Informationen aus verschiedenen Datenquellen extrahieren und analysieren.
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von KI und Automatisierung ist die Klassifizierung von Wirtschaftsnachrichten für die Geschäftsführung. Durch den Einsatz von Robotik-Prozessautomatisierung (RPA) und generativer KI können aktuelle Nachrichten automatisch abgerufen und klassifiziert werden, um relevante Informationen für die Geschäftsleitung bereitzustellen. Ein weiteres Beispiel ist die Erstellung einer Wissensdatenbank, die durch RAG-Techniken aktuelle und spezialisierte Unternehmensdaten enthält, die für verschiedene Anwendungen bereitstehen. Unternehmen können eine Automatisierungsplattform wie TotalAgility nutzen, um relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, aufzubereiten und in eine Vektordatenbank zu überführen. Benutzer können dann Fragen formulieren, welche durch eine semantische Suche und nachfolgende Generierung einer Antwort mithilfe eines KI-Modells erstaunlich präzise und aktuell beantwortet werden.
Fazit
Durch die Kombination von KI und Workflow-Automatisierung können Unternehmen nicht nur ihre Prozesse optimieren, sondern auch innovative Lösungen entwickeln, die ihnen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und die Berücksichtigung der genannten Herausforderungen. Mit den richtigen Strategien und Techniken können Organisationen die Vorteile von KI und Workflow-Automatisierung voll ausschöpfen und ihre digitale Transformation wirksam vorantreiben.
