Künstliche Intelligenz (KI) kann die Geschäftstätigkeit Ihres Unternehmens verändern –aber wenn Sie KI nicht schnell in Ihre Geschäftsprozesse implementieren können, werden Sie auch schnell hinter Ihre Konkurrenz zurückfallen. Hier sind Low-Code-AI-Tools nützlich.
In den letzten zehn Jahren haben Low-Code-Plattformen es Software-Entwicklern, Programmierern und Mitarbeitenden mit minimaler Programmiererfahrung ermöglicht, neue digitale, automatisierte Lösungen mithilfe von Drag-and-Drop-Benutzeroberflächen zu erstellen. Low-Code- und AI-Tools sind in Kombination eine leistungsstarke Option zur Optimierung ganzer Unternehmensprozesse.
Sehen Sie, im 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Low-Code Application Platforms, mit welchen Low-Code-Plattformen Sie KI-Funktionen hinzufügen können.
Dieser Blog-Beitrag behandelt sieben Funktionen, auf die Sie bei Low-Code-AI-Tools achten sollten, um die höchste Geschwindigkeit und Effizienz bei geringstem Risiko zu erreichen.
Low-Code-Software sollte die Erstellung benutzerdefinierter KI-Modelle vereinfachen und nicht von Ihnen verlangen, ein großes Team von Datenwissenschaftlern und -ingenieuren einzustellen oder größere Summen in eine neue Infrastruktur zu investieren. Um beispielsweise mit AI Skills von Appian ein hochwertiges Modell zur Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus eingehenden Dokumenten zu erstellen, laden Sie einfach einen Stapel Dokumente hoch und lassen Sie Appian den Modell-Trainingsprozess für Sie durchführen (und Sie überprüfen und optimieren die Ergebnisse dann nach Bedarf). So einfach können Sie mit diesem KI-Modell zur Dokumentenextraktion und -klassifizierung, das mit Ihren eigenen Daten trainiert wurde, Zeit sparen, eine erstaunliche Genauigkeit erzielen und im Vergleich zu einem manuellen Verfahren viel Zeit sparen.
Schützen Sie Ihre Daten durch einen privaten KI-Ansatz. Erfahren Sie mehr über Private KI implementieren: Ein praktischer Leitfaden.
Damit Entwickler noch schneller neue digitale Lösungen erstellen können, sollten sie nach Low-Code-Applikationen Ausschau halten, die Elemente der Workflow-Erstellung automatisieren. Mit Appian können Entwickler beispielsweise mit wenigen Klicks von einer PDF-Datei zu einem vollständig gestalteten Anwendungsformular gelangen. Das bedeutet, dass Entwickler keine Zeit für die Erstellung von Front-End-Code, die Transformation von Daten und deren Aufbereitung für Datenbanken sowie die Gestaltung von Oberflächen mit CSS aufwenden müssen. Stattdessen überlassen sie die Arbeit der KI und optimieren das Ergebnis nach Bedarf im Low-Code-Designstudio von Appian.
Vorstandsmitglieder und Unternehmensleiter fordern den Einsatz von KI in Unternehmen. Dabei lautet die Frage nicht "Sollten wir KI einsetzen?", sondern „Wie sollen wir KI einsetzen?“ Aber bedenken Sie: Es reicht nicht aus, einfach nur die Entscheidung zu treffen, KI in Ihrem Unternehmen zu nutzen, sondern Sie müssen damit auch eine greifbare Rendite erzielen.
KI-Prozessplattformen auf Low-Code-Basis wurden speziell für die Unterstützung von Unternehmen bei der Entwicklung, Automatisierung und Optimierung von End-to-End-Prozessen entwickelt. Damit können Sie KI in einen umfangreichen Prozess einbinden und sofort einen echten Mehrwert daraus ziehen.
Vielleicht haben Sie z. B. bereits einen Kundenserviceprozess mit mehreren Anwendungen entworfen. Bei einer Plattform mit generativen Low-Code-AI-Tools können Sie ganz einfach natürliche Sprachverarbeitung in Ihre Kundenserviceanwendungen integrieren, um Mitarbeitende bei der schnellen Erstellung effektiver Antwort-E-Mails zu unterstützen. Und die Auswirkungen auf das Geschäft sind unmittelbar spürbar.
Low-Code-AI zieht zwar momentan viel des Interesses auf sich, doch sind für eine durchgängige Prozessoptimierung mehrere Tools wie Robotic Process Automation (RPA), API-Integrationen und Workflow-Design erforderlich. KI ist kein Allheilmittel –manchmal ist ein RPA-Bot genau das Richtige, um die Aufgabe zu erfüllen. Für verfahrenstechnische, schrittweise Aufgaben wie die Eingabe von Daten in ein System ohne APIs wäre RPA beispielsweise besser geeignet, da sie mit spezifischen Geschäftsregeln programmiert wird (insbesondere angesichts möglicher KI-Halluzinationen) und deshalb präziser sein kann als KI.
Denken Sie daran, dass KI nur ein Werkzeug unter vielen ist, und die besten Low-Code-AI-Anwendungen mehrere Automatisierungsfunktionen bieten.
Strategische Ratschläge zur Strukturierung Ihres Automatisierungsportfolios finden Sie in dem Bericht Gartner® Emerging Tech Impact Radar: Hyperautomation.
KI braucht Daten. Ob Sie KI einsetzen, um E-Mails weiterzuleiten, Schnittstellen zu generieren, Metriken für Vorhersagen zu untersuchen oder Datenvisualisierungen zu erstellen –alles hängt von der ihr zugrunde liegenden Dateninfrastruktur ab. Doch allzu oft bleiben die Daten in isolierten Datensilos verschlossen, was die Operationalisierung von KI erschwert.
Achten Sie auf Low-Code-AI-Tools, die mit Data Fabric-Funktionen gepaart sind, die helfen, Unternehmensdaten zu vereinheitlichen und eine systemübergreifende 360-Grad-Ansicht zu bieten. Anstatt Daten zu migrieren, können Sie dank Data Fabric mit Ihren unterschiedlichen Datenquellen in einer einheitlichen virtuellen Datenschicht arbeiten. Mit einer Data Fabric müssen Sie Daten nicht verschieben oder umstrukturieren, um sie für die Nutzung durch KI-Modelle verfügbar zu machen.
Damit Ihr Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen kann, um mit Zuversicht voranzukommen, sollten Sie nach Low-Code-AI-Tools Ausschau halten, die Geschäftsanwendern Werkzeuge zur Untersuchung von Unternehmensdaten an die Hand geben. Ein konversationeller KI-Chatbot ist dafür eine benutzerfreundliche Möglichkeit. Zusätzliche Analysefunktionen helfen den Nutzern zudem, Trends in den Daten zu erkennen.
Als Appian Kunde, der Appian für sein Case Management nutzt, könnten Sie diese Funktion des Appian AI Copilot nutzen, um Fallinformationen zu synthetisieren, die Historie zu verstehen und nächste Schritte vorzuschlagen oder zusammenzufassen.
Viele der auf dem Markt erhältlichen Low-Code-AI-Tools bergen Datenschutzrisiken. Während manche Unternehmen dieses Risiko auf sich nehmen, können stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen, die Pharmaindustrie oder der öffentliche Dienst dieses Risiko nicht eingehen. Die versehentliche Weitergabe geschützter Gesundheitsdaten wird mit hohen Geldstrafen geahndet. Suchen Sie nach Low-Code-AI-Tools, die Teil einer Plattform sind, die bereits viel in Sicherheit und Compliance investiert hat.
Darüber hinaus umfassen Low-Code-AI-Tools Governance-Frameworks, die sicherstellen, dass Sie nicht versehentlich Sicherheitsprobleme einführen. Der größte Teil der Programmierung wurde von Entwicklerteams durchgeführt und von Sicherheitsexperten überprüft. Sie müssen sich keine Gedanken über die Einführung von Schwachstellen aufgrund von KI-Halluzinationen oder Trainingsproblemen machen –das Entwicklungsteam der Low-Code-Plattform hat diese Arbeit bereits für Sie erledigt.
Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz stehen Unternehmen unter einem enormen Druck, schnell zu innovieren. Wenn Sie in der Lage sind, Enterprise KI so zu nutzen, dass sie schnell einen soliden Mehrwert für Ihr Unternehmen schafft, können Sie sich als Vorreiter etablieren.
Die Kombination von KI und Low-Code kann Ihnen dabei helfen, da sie die Entwicklung vereinfacht und eine nahtlose Integration von KI in Ihren Betrieb ermöglicht. Diese Tools bieten den zusätzlichen Vorteil, dass sie über integrierte Sicherheits- und Compliance-Funktionen verfügen, die Ihren Ruf schützen (und das Risiko hoher Geldstrafen verringern). Kurz gesagt: Low-Code-Applikationen bieten eine unkomplizierte Möglichkeit, Ihr Unternehmen in der KI-Welt schnell und sicher nach vorne zu bringen.
KI verändert unsere Arbeitsweise. Lesen Sie im KI-Ausblick 2024, was acht Experten Unternehmen bezüglich des Umgangs mit Risiken, Daten und die Implementierung von KI raten.