Augmentierung mit künstlicher Intelligenz – die Basis für effizientere Arbeitsplätze

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Augmentierung mit künstlicher Intelligenz – die Basis für effizientere Arbeitsplätze

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Eine Enterprise Search-Lösung hilft Unternehmen, Informationssilos aufzubrechen und den Mitarbeitern einen schnellen und ganzheitlichen Zugang zu den benötigten Daten zu verschaffen. In diesem Beitrag werden fünf typische Anwendungsbeispiele für KI-basierte Augmentierung vorgestellt.
Augmentierung

Quelle: Phonlamai Photo - Shutterstock

Augmentierung wird im Softwarebereich immer wichtiger: Künstliche Intelligenz erweitert dabei die menschliche Intelligenz. KI-Verfahren wie Machine Learning und fortgeschrittene Textverständnis-Methoden versetzen Enterprise Search-Lösungen in die Lage, „mitzudenken“.

Die Software erfasst Inhalte thematisch, sortiert Daten automatisch, erkennt Beziehungen zwischen den Daten und macht Trends aus. Mit diesen Fähigkeiten lassen sich die unterschiedlichsten Analyse-Szenarien realisieren. IntraFind, Anbieter von Enterprise Search- und KI-Software, hat fünf typische Anwendungsbeispiele eine KI-basierte Augmentierung definiert:

  1. Vertragsanalyse: Indem KI-basierte Software Verträge und andere juristische Dokumente analysiert und automatisiert die wichtigsten Inhalte und Klauseln extrahiert, befreit sie Juristen in Kanzleien und Rechtsabteilungen von Unternehmen vom Lesen seitenlanger Dokumente. Das zahlt sich insbesondere bei Due Diligence-Verfahren aus, bei denen oft innerhalb kürzester Zeit umfassende Vertragsbestände ausgewertet werden müssen, oder bei der Bearbeitung von immer wiederkehrenden Analysearbeiten, etwa in Massenverfahren. Die Juristen gewinnen wieder mehr Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben – Entscheidungen treffen, Risiken einschätzen und ihre Mandanten betreuen.
  2. Support im Kundenservice: Über eine zentrale Suche können Mitarbeiter aus dem Kundenservice sowohl nach Dokumenten als auch nach Inhalten aus Handbüchern suchen. Das spart Arbeitszeit ein und der Kunde erhält schneller eine Antwort auf seine Anfrage – auch wenn er das Problem unter Umständen anders schildert als es in der Musterlösung der FAQ-Datenbank hinterlegt ist. Selbst neue Support-Mitarbeiter können über die Suche gezielt und ohne große Einarbeitung auf Informationen zugreifen. 
  3. Analyse DSGVO-relevanter Daten: Können personenbezogene Daten gezielt aufgespürt werden – egal ob sie auf Fileservern, in E-Mails, im ERP- oder CRM-System gespeichert sind –, lassen sich Informationslücken schließen und Mitarbeiter bekommen einen exakten Überblick, wo DSGVO-relevante Daten liegen. So können sie bei Bedarf Daten löschen und bei Auskunftsersuchen schnell reagieren.
  4. E-Discovery: Im Zuge juristischer Verfahren helfen Enterprise Search-Anwendungen bei der Identifizierung digitaler Beweismittel und ermittlungsrelevanter Daten. Strukturierte und unstrukturierte Daten wie E-Mails werden dabei durchsucht. Experten prüfen dann die extrahierten Daten im Hinblick auf Relevanz für den betreffenden Sachverhalt.
  5. Analyse von maschinengenerierten Daten: Nur wenn aus IoT-Daten, also maschinengenerierten Daten, auch Einsichten gewonnen werden können, die zu verlässlichen Vorhersagen und nachvollziehbaren Handlungsanweisungen führen, lässt sich der maximale Mehrwert generieren. Mit Hilfe von Enterprise Search-Anwendungen können zum Beispiel in Produktionsprozessen Protokolldaten schneller ausgewertet und Maschinen, die Fehler verursacht haben, identifiziert werden – über Datensilos hinweg.

Augmentierung: Entscheidungen auf Datenbasis treffen

„Indem eine KI-basierte Enterprise-Search-Lösung dem Mitarbeiter in kürzester Zeit relevante Informationen zur Verfügung stellt, kann dieser datenbasiert Entscheidungen treffen, Problemlösungen finden und Kunden beraten, kurzum seinen Job machen“, erklärt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG.

Franz Kögl IntrafindQuelle: IntraFind

„Der Mensch bleibt aber weiterhin unersetzbar, denn nur er kann die gefundenen Informationen weiterverarbeiten, daraus Rückschlüsse ziehen und gut informiert die richtigen Entscheidungen treffen. Künstliche Intelligenz hilft also, Mitarbeiter bei ihrer Tätigkeit optimal zu unterstützen und von stupiden, monotonen, nicht wertschöpfenden Standardaufgaben zu entlasten, indem sie einen vorher fix definierten Auftrag erledigt“, so Franz Kögl. (sg)

Lesen Sie auch: Künstliche Intelligenz: 6 entscheidende Trends für das Jahr 2020

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