Eine Vorlage für den Erfolg mit KI-Tools für Unternehmen

Eines der heißesten Themen ist derzeit der KI-Boom in großen Unternehmen und sein enormes Potenzial, Unternehmen dabei zu helfen, mit weniger Aufwand exponentiell mehr zu erreichen. Und der Hype ist gerechtfertigt: Studien prognostizieren, dass der KI-Goldrausch bis 2030 über 15 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte.

Damit große Unternehmen diesen Wert realisieren können, müssen IT-Führungskräfte jedoch Wege finden, um KI-Tools für Unternehmen zu integrieren. Dazu gehört die Integration von künstlicher Intelligenz in Prozesse und die Unterstützung durch solide Datenmanagementstrategien. Nur dann können sie den vollen Wert von KI-Tools für Unternehmen ausschöpfen.

Dieser Artikel bietet IT-Führungskräften Einblicke in ihre KI-Strategien für Unternehmen mit Beispielen, Tipps für bessere Ergebnisse bei KI-Investitionen sowie Überlegungen und Vorsichtsmaßnahmen für den Einsatz von KI in Unternehmen.

Warum müssen Unternehmen in KI investieren? Weil diejenigen, die das nicht tun, ins Hintertreffen geraten.

AI in Unternehmen hat bereits begonnen, unsere Arbeitsweise zu verändern, und das wird sich in absehbarer Zeit auch nicht ändern. Todd Lohr, Principal bei KMPG LLP, drückt es so aus:

[KI] wird jedes Unternehmen und jede Branche verändern. Überall, wo Menschen arbeiten, wird werden KI-Tools für Unternehmen ihre Arbeit ergänzen, ihre Möglichkeiten und ihre Rollen verändern.

Unternehmen, die maschinelles Lernen und KI als Teil ihrer Produkt- oder Geschäftsstrategie eingeführt haben, verzeichnen laut Piyush Bothra, Field CTO von Amazon Web Services und Principal Solutions Architect, bereits ein Umsatz- und Gewinnwachstum. Er sagt:

[Diese Unternehmen] stellen sich selbst auf diese Art von Entwicklung ein, im Gegensatz zu Unternehmen, die dies nicht tun. Diese Kluft wird sich in den kommenden Jahren noch vergrößern. Die Wettbewerbslandschaft könnte sich drastisch verändern. Wenn die Mehrheit jetzt nicht anfängt, über KI-Tools für Unternehmen nachzudenken, könnte es sein, dass nur einige wenige Unternehmen das Sagen haben werden.

Die Folgen einer unzureichenden Implementierung von KI-Strategien für Unternehmen gehen über die Beeinträchtigung der unmittelbaren operativen Effektivität hinaus – dieses Versäumnis wirkt sich auf die langfristige strategische Existenzfähigkeit aus. Jeder, der AI in Unternehmen nur langsam einsetzt, läuft Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten.

Sehen wir uns einige Anwendungsfälle von AI für Unternehmen an und die Enterprise KI-Anwendungen, die heute die Geschäftsabläufe verändern.

Die Bearbeitung von Rechnungen und Bestellungen ist in vielen Branchen ein wesentlicher Bestandteil des Geschäfts. Je größer Unternehmen werden, desto schneller kann die manuelle Bearbeitung von Rechnungen und Bestelldokumenten zu einem Engpass für andere Arbeitsabläufe werden. Nehmen wir an, Ihre derzeitigen Anwendungen für Rechnungen und Bestellungen unterstützen eine schnell wachsende Finanzabteilung. Sie haben nur eine begrenzte Anzahl von Mitarbeitern, und diese verbringen täglich immer mehr Zeit mit der Bearbeitung von Rechnungen und Bestellungen.

Die Integration von KI-Tools für Unternehmen zur Dokumentenextraktion in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe kann Ihre Mitarbeiter entlasten und sie von sich wiederholenden Aufgaben befreien, damit sie sich sinnvolleren Aufgaben widmen können. Die Dokumenttypen Rechnungen und Bestellungen eignen sich hervorragend für die automatische Extraktion von Dokumenten. Sie enthalten halb strukturierte Daten mit eindeutig gekennzeichneten Werten, die leicht in Schlüssel-Wert-Paare extrahiert werden können.

Ein Unternehmen, das sich auf Beschaffungsmanagement spezialisiert hat, erhält täglich mehrere Rechnungsformulare, die geprüft und zur Bearbeitung eingereicht werden müssen. Da jedes Formular im gleichen Format strukturiert ist und leicht zu identifizierende Felder enthält, können Sie diese Aufgabe an Roboter-KI-Tools für Unternehmen delegieren (erfahren Sie mehr über KI- und RPA-Trends), um die Daten aus jedem Feld zu extrahieren und die Ergebnisse zu speichern.

Sie können Ihre Prozesse auch so gestalten, dass sie Dokumente klassifizieren und Daten aus ihnen automatisch extrahieren. Wenn Sie sich vergewissern wollen, dass die Daten korrekt extrahiert wurden, bevor sie in einer Datenbank gespeichert werden, können Sie die Arbeit der KI-Tools für Unternehmen durch menschliche Mitarbeiter validieren lassen und so eine zusätzliche Ebene der Qualitätskontrolle und der menschlichen Aufsicht schaffen.

Und das ist nur ein Anwendungsfall der Dokumentenextraktion. Sie können diesen Prozess auch auf jede andere Anwendung anwenden, bei der ein Mensch Daten aus einem Dokument prüfen, überprüfen oder organisieren muss. Da sich die Dokumentenextraktion auf Felder konzentriert, sollten Sie diese Funktionen bei der Verarbeitung von Formularen wie Rechnungen, Akten oder Anträgen nutzen.

Als Nächstes wollen wir uns einen Anwendungsfall aus der Versicherungsbranche ansehen. Angenommen, Ihre Anwendung zur Leistungs- und Schadensabwicklung erhält täglich Hunderte von Versicherungsansprüchen. Wenn Ihr Team mit der Menge der Daten überfordert ist, kann dies den Prozess verlangsamen und das Risiko einer ungenauen Entscheidungsfindung erhöhen. Das ist ein Szenario, in dem KI-Tools für Unternehmen die Versicherungsprozesse verbessern kann. Hier ein Beispiel dafür, wie das funktionieren könnte:

• Nutzen Sie KI-Tools für Unternehmen, um schnell eine Schnittstelle für die Einreichung von Ansprüchen zu entwickeln, die es den Benutzern ermöglicht, die Daten in einem Bruchteil der Zeit zu verarbeiten, die sie sonst benötigen würden.
• Anstatt alle Ihre Schadensfälle an ein Team zu übergeben, das die unzähligen Belege manuell identifizieren und sortieren muss, können Sie mithilfe von KI-Tools für Unternehmen die Schadensfälle an verschiedene Teams delegieren, je nachdem, wo der Schaden aufgetreten ist.
• Verwenden Sie benutzerdefinierte Modelle des maschinellen Lernens (ML), um die Arten von Dokumenten zu identifizieren, die zu jedem Anspruch gehören, und kombinieren Sie dies mit der Automatisierung, um relevante Teams zu benachrichtigen oder einzubeziehen.
• Wenn jedem Versicherungsanspruch ein Bild beiliegt, können Sie es mithilfe von Computer-Vision-Technologie analysieren, den Ort des Schadens feststellen und den Anspruch dann an das richtige Team weiterleiten.

Eine große Anwaltskanzlei muss Falldaten für Sammelklagen verwalten. Ein einziger Fall kann Tausende von Klägern umfassen, sodass es lange dauert, nach Gemeinsamkeiten zwischen den Klägern zu suchen. So müssen Sachbearbeiter in einer Sammelklage beispielsweise manuell recherchieren, wie viele Kläger eine Atemwegserkrankung aufgrund von Baumaterialien gemeldet haben, die beim Bau der Wohnungen verwendet wurden, in denen sie leben.

Um diesen Anwendungsfall zu unterstützen, könnte das IT-Team ein KI-Tool für Unternehmen entwickeln, die ein KI-gestütztes Tool wie die Komponente Records Chat von Appian enthält. Dies würde es dem Sachbearbeiter ermöglichen, verwandte Datensätze mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung abzufragen, ohne eine Eingabeaufforderung zu erstellen. Und diese spezielle Komponente von Appian nutzt KI, um Fragen zu beantworten, die in den Datensätzen enthalten sind. Stellt der Sachbearbeiter also eine Frage im Zusammenhang mit der Akte, sucht Appian in den zugehörigen Akten, um die Antwort schnell zu finden.

AI wird in Unternehmen einen tiefgreifenden Einfluss auf die Prozessautomatisierung haben, aber nur, wenn große Unternehmen die Technologie erfolgreich in digitale Arbeitsabläufe einbinden können. Herkömmliche Entwicklertools sind unzureichend: Sie sind ressourcenintensiv und erfordern ein sehr tiefes Verständnis komplexer Geschäftsprozesse, was für die meisten von uns einfach nicht machbar ist.

Hyperautomatisierung bietet einen ganzheitlichen, zugänglichen Ansatz. Die Hyperautomatisierung kombiniert KI-Tools für Unternehmen , maschinelles Lernen und robotergesteuerte Prozessautomatisierung, um Ihr Unternehmen agiler, effizienter und anpassungsfähiger zu machen, ohne dass Sie ein Prozessexperte sein müssen.

Die generative KI ist auch ein Game Changer beim schnellen Erstellen von Workflows. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass Sie eine KI anweisen, einen Workflow zu erstellen, der eine Reihe von Aufgaben ausführt und dabei die vorhandenen Technologien zur Geschäftsprozessautomatisierung innerhalb der Plattform nutzt, wie Robotic Process Automation, Geschäftsregeln und Data Fabric. Oder stellen Sie sich vor, dass Benutzer in Ihrem Unternehmen sofortigen Zugriff auf Analysen erhalten, indem sie ihre Anfragen einfach in natürlicher Sprache in einen KI-Assistenten eingeben.

Wenn diese und ähnliche Funktionen auf den Markt kommen, werden sie die organisatorische Produktivität, wie wir sie kennen, verändern.

Wenn Sie mithilfe der Hyperautomatisierung in weitere KI-Anwendungsfälle und -Tools vordringen, sollten Sie diese drei Überlegungen im Hinterkopf behalten.

Damit ein KI-Projekt zur Prozessautomatisierung erfolgreich ist, muss es auf einer soliden Datenverwaltung beruhen. Warum? Weil die Effektivität jeder KI-Implementierung eng mit der Qualität und Zugänglichkeit der Daten verbunden ist, die ihr zugrunde liegen. Die erfolgreichsten Implementierungen von KI-Tools für Unternehmen legen den Schwerpunkt darauf, dass Daten nicht nur sofort zugänglich sind, sondern auch für die KI-gesteuerte Prozessautomatisierung genutzt werden können.

... Die Grundlage für jedes KI-Problem sind Daten. Wenn wir darüber sprechen, wie gut Unternehmen vorbereitet sind, wird der Zustand ihres Datenökosystems eine entscheidende Rolle spielen. – Brendan McElrone, Managing Director, Deloitte Consulting LLP

Zu diesem Zweck wechseln Unternehmen von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes zu flexibleren Datenverwaltungsstrategien, wie Data Fabric. Eine Data Fabric ist eine Datenvirtualisierungsschicht, die es Ihnen ermöglicht, alle Datenquellen Ihres Unternehmens miteinander zu verbinden, ohne die Daten von ihrem Ursprungsort zu entfernen. Mit dieser Technologie können Unternehmen der KI die Daten zur Verfügung stellen, die sie für die Transformation benötigt.

Bei der Entwicklung einer Datenverwaltungsstrategie zur Unterstützung der Implementierung von KI-Tools für Unternehmen sollte der Datenschutz eine Priorität sein. Erkennen Sie die Risiken der Verwendung von KI-Modellen, die auf öffentlichen Datensätzen trainiert wurden (im Gegensatz zu solchen, die nur auf proprietären Daten trainiert wurden). Beispielsweise integrieren massive Sprachmodelle wie ChatGPT die Daten, mit denen sie abgefragt werden, in ihre öffentlichen Modelle. Dies schränkt die Möglichkeiten der Mitarbeiter ein, sich ganz damit zu beschäftigen und auch welche Informationen sie dem Modell zur Verfügung stellen können (siehe mehr unter öffentliche KI vs. private KI).

Suchen Sie nach vollständig privaten-KI-Tools für Unternehmen , bei denen Ihre Daten innerhalb der Grenzen Ihres Cloud-Standorts und unter Ihrer Kontrolle bleiben. Ein privates KI-Modell wird ausschließlich auf den Daten Ihres Unternehmens trainiert. So wird sichergestellt, dass die daraus resultierende Intelligenz in Ihrem Unternehmen verbleibt und Wettbewerber daran gehindert werden, aus Ihren Daten Kapital zu schlagen.

Je nach Ihren geschäftlichen Anforderungen können Sie KI-Tools für Unternehmen für eine Vielzahl von Aktionen einsetzen: Überprüfung von Dateien, Extraktion kritischer Datenpunkte, Überwachung von Kundeninteraktionen oder Erfassung und Digitalisierung von handschriftlichen Informationen aus Verträgen, um nur einige zu nennen. Wie auch immer Ihre Situation aussieht, beginnen Sie mit den Problemen, die durch KI-Tools für Unternehmen verbessert oder gelöst werden können (anstatt zuerst in ein Tool zu investieren und sich später einen Anwendungsfall auszudenken).

Leistungsstarke Unternehmen bleiben ihrer Geschäftsstrategie treu und können KI als Beschleuniger ins Unternehmen integrieren. – Todd Lohr, Principal, KPMG LLP

Dies ist die Schlussfolgerung: Der KI-Nutzen für Unternehmen ist ein klarer Wettbewerbsvorteil , aber nur für denjenigen, die den Code für die Einführung von AI in Unternehmen knacken. KI-Tools für Unternehmen müssen durch eine solide Grundlage von Prozessen und Daten unterstützt werden, wenn Sie ihren Wert in Ihrem gesamten Unternehmen sehen wollen.