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20.02.18 - 21.02.18
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KIAufgrund des rasanten Fortschritts im Bereich der „Künstlichen Intelligenz“ haben sich Technologien entwickelt, die Erleichterung mit den durch die Digitalisierung entstandenen Datenmengen versprechen und zunehmend Einzug in Unternehmen halten.

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist zurzeit omnipräsent. Nahezu jeden Tag erscheinen Artikel, die sich mit diesem Begriff befassen. Das Forschungsgebiet der „Künstlichen Intelligenz“ beschäftigt sich damit, menschliches Verhalten und menschliche Wahrnehmung abzubilden, also Computer zu programmieren, um menschliche Denkprozesse nachzuvollziehen und vor allem selbst anzuwenden und zu lernen. Nach Jahrzehnten der Forschung hat sich die Idee eine "denkende" Maschine zu erschaffen, ohne zuvor das menschliche Denken selbst genau verstanden zu haben, als eine schiere Unmöglichkeit entpuppt. Deshalb konzentriert man sich inzwischen auf einzelne Teilbereiche, mit dem Ziel Arbeitserleichterung zu schaffen. Algorithmen, Methoden und Maschinen sollen Menschen bei sich wiederholenden und eintönigen Arbeiten unterstützen, um sie für anspruchsvollere Aufgaben freizuspielen. Inzwischen ist der Fortschritt dieser Technologien so weit, dass diese nicht nur für Tätigkeiten von industriellen Produktionsprozessen, wie Fließbandarbeiten verwendbar ist, sondern auch bei einfachen administrativen Bürotätigkeiten zum Einsatz kommen kann.

Moderne Suche nach Informationen

Dafür stehen heute Technologien, die der IT Analyst Gartner als „Insight Engines“ bezeichnet, zur Verfügung. Diese basieren unter anderem auf intelligenten Analyse- und Suchtechnologien und schaffen optimale Voraussetzungen, um Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei der Recherche nach Fakten für die Entscheidungsfindung zu unterstützen und so einen Mehrwert aus den Unternehmensdaten zu ziehen. Denn Unternehmen arbeiten häufig mit verschiedenen Anwendungen und speichern ihre Daten meist verteilt in unterschiedlichen Systemen wie Salesforce, CMS-Systemen, Datenbanken, in einer Cloud etc. Um zu gewährleisten, dass auch alle benötigten Daten in allen Anwendungen gefunden werden, halten Insight Engine Lösungen verschiedene Konnektoren für Datenquellen und -formate bereit. Dadurch ist die mühelose Anbindung und Integration aller Unternehmensquellen sichergestellt. Doch was unterscheidet Insight Engines von herkömmlichen Suchlösungen?

Der Unterschied liegt in der sehr fokussiert angewandten „Künstlichen Intelligenz“

Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) kann die menschliche Sprache korrekt verstanden, analysiert, interpretiert und Textinhalte somit exakt erfasst werden.

Natural Language Question Answering (NLQA) macht die linguistische Interpretation von Suchabfragen möglich. Das Ziel dabei ist, die Bedürfnisse des Users zu identifizieren und Suchresultate im jeweiligen Kontext darauf abzustimmen. Die Nutzer geben Suchanfragen in natürlicher Sprache ab und erhalten anstelle einer endlosen Auflistung mit Treffern mit dem gesuchten Begriff nur die tatsächlich abgefragten Informationen. Semantische Analysen ermöglichen es, die Suchergebnisse mit kontextbezogenen Zusatzinformationen angereichert bereitzustellen, um den Usern ein Gesamtbild zu liefern.

Bei Insight Engines sind die Informationen in einer schnell zugreifbaren und für diese Anwendungsfälle optimierten Wissensdatenbank zusammengefasst. Dadurch entstehen keine Kopien der Informationen, denn die Daten bleiben an ihrem ursprünglichen Speicherort; sie sind aber in ihrer Gesamtheit über die Wissensdatenbank nutzbar. Durch die semantische Anreicherung der Informationen, beispielsweise dem Verstehen von Adressinformationen, Tätigkeiten oder Zusammenhängen, können mit den Informationen sofort maßgeschneiderte Aktionen angestoßen werde – im einfachsten Fall das Öffnen eines Inhalts, im komplexeren Fall die Übergabe von Informationen in einen Workflow oder die Übernahme in einen komplexeren Geschäftsfall.

Durch die laufende Analyse von Arbeitsweisen, beispielsweise wie oft jemand bestimmte Informationen aufruft oder in welchem Kontext ein Anwender arbeitet, lernt das System die Relevanz einer Information für einen Fachbereich, eine Gruppe oder einen Benutzer und differenziert die Fakten dementsprechend für eine personalisierte und proaktive Informationsbereitstellung.

Dadurch entsteht für den Anwender eine 360-Grad-Sicht auf alle im Unternehmen relevanten Daten auf einem personalisierten Dashboard.

Typische Datenquellen eines Unternehmens verknüpft durch eine Insight Engine

Bild 1: Typische Datenquellen eines Unternehmens verknüpft durch eine Insight Engine.

Universeller Einsatz

Diese intelligenten Lösungen sind in allen Industrien und so gut wie allen Fachbereichen einsetzbar um die Geschäfts- und Informationsprozesse zu optimieren, agiler zu machen und dadurch die KPIs des jeweiligen Fachbereichs nachhaltig zu verbessern. Die Aufbereitung der Daten erfolgt situationsspezifisch, sodass verschiedene Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, entsprechend ihrer Rolle, eine unterschiedliche Sicht auf das Unternehmenswissen erhalten, auch bei Verwendung der gleichen Unternehmensquellen.

Sowohl die Bereitstellung als auch die Darstellung der Ergebnisse wird subjektiv adaptiert. Dadurch erschafft die Insight Engine eine stärkere Vernetzung über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg.

Da Unternehmen häufig mit sensiblen Daten arbeiten, spielt Sicherheit bei der Datenaufbereitung eine übergeordnete Rolle. Insight Engines gewährleisten, dass lediglich Personen mit entsprechenden Zugriffrechten Informationen abrufen können. Diese Abfrage der Berechtigung wird bei jedem einzelnen Zugriff erzwungen.

Automatisierte Prozesse

Insight Engines sind in der Lage, aus Beispielen der Vergangenheit zu lernen. Neue Daten werden basierend auf diesen „Erfahrungen“ analysiert und mit weiteren Erkenntnissen angereichert. Die enthaltenen Informationen werden dabei mit bestehendem Wissen verknüpft, um Zusammenhänge aufzuzeigen. „Lernen“ stellt einen andauernden Prozess dar, wodurch die Insight Engine ihr Wissen stetig erweitert.

Von großem Interesse ist diese Fähigkeit für das Abwickeln und Optimieren ganzer Arbeits- und Informationsprozesse, beispielsweise für die automatisierte Klassifizierung von eingehenden Poststücken. Hierbei geht es vorrangig um das Verstehen von Informationen und das Erkennen von semantischen Zusammenhängen. Unabhängig davon ob E-Mail, Fax, Brief, Webformular oder Social Media Kanal: Insight Engines sind in der Lage, entsprechend den fachlichen Anforderungen zu klassifizieren und die relevanten Daten zu extrahieren.

semantische Datenextraktion

Bild 2: semantische Datenextraktion

Best Practice: Automobilkonzern

Internationale Automobilkonzerne erhalten täglich eine große Menge von eingehenden Schriftstücken. Neben herkömmlichen Briefen wächst die Zahl von digitale Anfragen via E-Mails oder per Social Media Nachrichten stetig. In der Praxis kommen hier bereits vielfach Insight Engines für die Posteingangsklassifizierung zum Einsatz. Durch Training eigenen sie sich Wissen über Sätze, über inhaltliche semantische Zusammenhänge und vieles weitere automatisch an und erwerben beziehungsweise lernen dadurch die Fähigkeit, Informationen jeglicher Art völlig eigenständig zu kategorisieren und zu klassifizieren. Wird ein Inhalt falsch klassifiziert, unterstützt der Anwender und hilft dem System beim Lernen. Das System lernt aus den „Fehlern“ und sammelt „Erfahrungen“. Dadurch verbessert sich laufend die Zuteilung und verringert sich die Fehlerquote. Durch eine nahtlose Integration in die Unternehmensworkflows wird eine mühelose Weiterleitung aller klassifizierten Dokumente direkt an die zuständige Niederlassung oder Abteilung innerhalb des Konzerns ermöglicht.

Fazit

Die Digitalisierung bringt viele Herausforderungen mit sich, denen sich Unternehmen stellen müssen. Mit geeigneten Produkten ist es heute aber einfach möglich diesen Anforderungen gerecht zu werden. Insight Engines eröffnen enorme Potenziale für Unternehmen aller Größenordnungen. Das Verstehen von Inhalten, das Erkennen von Zusammenhängen beziehungsweise das Aufzeigen von wichtigen Informationen, die Bereitstellung von Zusatzwissen und die daraus resultierende 360-Grad-Sicht ermöglichen Unternehmen einen Mehrwert aus den Unternehmensdaten zu generieren und sich dadurch im internationalen Wettbewerb zu behaupten. Bis zu echter „Künstlicher Intelligenz“ für sämtliche Tätigkeitsfelder ist es zwar noch ein langer Weg, aber angewandt für konkrete Geschäftsprozesse und Tätigkeitsfelder helfen uns die Methoden der Forschung rund um „Künstliche Intelligenz“ bereits heute enorm. Diese angewandte Nutzung wird sicherlich in den kommenden Jahren sehr viele Aufgabengebiete in Unternehmen übernehmen.

Ulrike Kogler Ulrike Kogler ist Trendscout und Wissensmanager bei der Mindbreeze GmbH.

www.mindbreeze.com

 

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