Startseite Ratgeber Drei Praxisszenarien für Künstliche Intelligenz

Drei Praxisszenarien für Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat im Geschäftsumfeld zahlreiche Potenziale. Nicht alle Anwendungsfälle gestalten sich als aufwändiges Projekt. Mindbreeze stellt drei Szenarien vor, in denen vordefinierte neuronale Modelle für einen raschen Start sorgen.

Quelle: Unsplash via Mindbreeze

Hilfestellung: „Mit der passenden Lösung für die Informationssuche und den einfachen Zugriff auf eine Vielzahl von Unternehmensinformationen können Mitarbeiter viel Zeit sparen und ihre Produktivität steigern“, erklärt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer der Mindbreeze GmbH. Das Unternehmen ist ein Anbieter von Appliances und Cloud-Services im Bereich Information Insight. Nachfolgend stellt Fallmann drei Szenarien vor, für die sich intelligentes Wissensmanagement besonders eignet.

1. Integration und Kombination verschiedener Anwendungen

Immense Datenmengen, unterschiedliche Formate und eine Vielzahl von Anwendungen – die Digitalisierung hat die Menge an Informationen erheblich erhöht und erschwert gleichzeitig den Zugriff darauf. Jedes Unternehmen besitzt eigene Anwendungen, die seine Mitarbeiter bevorzugt nutzen – sei es im Büro, im Homeoffice oder unterwegs. Häufig geht bei der simultanen Nutzung verschiedener Anwendungen der Überblick über die Daten verloren. Das verringert die Arbeitsqualität. Nur selten handelt es sich bei der Anwendung, die ein Mitarbeiter hauptsächlich nutzt, auch um die Anwendung, in der er auch Recherchen durchführt. Es ist sehr ineffizient, zwischen verschiedenen Anwendungen hin und her zu wechseln.

2. Automatisierung von Geschäftsprozessen

Repetitive Tätigkeiten nehmen sehr viel Zeit in Anspruch. Kundenorientiertes Arbeiten sieht aber anders aus. Intelligente Wissensmanagementsysteme übernehmen derartige Aufgaben und automatisieren so selbst komplexe Geschäftsprozesse. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung lassen sich beispielsweise Dokumente wie Verträge oder Briefe analysieren und relevante Informationen herausfiltern. Durch die Kombination von semantischer Analyse und Deep Learning lässt sich der Unterschied zwischen einem Antrag oder einer Bestellung ermitteln und den verantwortlichen Mitarbeitern zuordnen.

3. Personalisierte 360-Grad-Sichten

Die effiziente Erledigung von Aufgaben erfordert meist Hintergrundinformationen. So benötigt der Vertrieb zum Bespiel spezifische Informationen zu einem Kunden für eine personalisierte Ansprache, oder das Support-Team eine detaillierte Darstellung eines Problems zur Erstellung eines Lösungsvorschlags. Das bereits vorhandene Wissen eines Unternehmens kann dafür von großer Bedeutung sein. Machine Learning und Deep Learning stellen sicher, dass alle Daten zur Verfügung stehen, sobald sie benötigt werden.

Mittels intelligentem Wissensmanagement lassen sich vorhandene Informationen schnell finden und proaktiv anzeigen. Die mühevolle manuelle Recherche wird damit obsolet und Unternehmen sowie ihre Mitarbeiter arbeiten effizienter und produktiver. Die Wissensmanagementlösung Mindbreeze InSpire nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen. So lassen sich Informationen applikations-, abteilungs- und unternehmensübergreifend bereitstellen. Jürgen Frisch


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