Mehr Effizienz, Innovation und Kostenminimierung: Künstliche Intelligenz hält einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für Unternehmen bereit. In der Theorie bestehen verschiedenste Einsatzszenarien, die jederzeit an spezifische Anforderungen angepasst werden können. Doch wie sehen diese konkret in der Umsetzung aus? Unser Experte Alexander Elkin präsentiert Ihnen exemplarisch vier spannende Use Cases!
KI: Welche Möglichkeiten der Prozessoptimierung gibt es?
Wir skizzieren vier konkrete Use Cases für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein unverzichtbarer Katalysator für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen. Die Einsatzbereiche von KI sind dabei extrem vielfältig: von virtuellen Assistenten und Chatbots mit Sprach- und Texterkennung über Texterstellung und Zusammenfassungen bis hin zur automatischen Datenklassifizierung und -verteilung. Auch branchenspezifische Prozesse wie Predictive Maintenance oder Nachfrageprognose und Bestandsmanagement können mithilfe von KI automatisiert werden.
Doch genug der Theorie, wie kann der Einsatz von KI konkret aussehen und welche Mehrwerte bietet er dabei? Alexander Elkin, Bereichsleiter Applications & Data bei der novaCapta, skizziert vier unterschiedliche Szenarien und zeigt anhand dieser Use Cases, wie Sie die die Effizienz von Unternehmensprozessen steigern und die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden optimieren.
Use Case 1: Aufbau einer intelligenten Wissensdatenbank
Ein mittelständisches Unternehmen verfügt über eine umfangreiche, teils über Jahrzehnte aufgebaute Wissensdatenbank. An einer effizienten Verwaltung mangelt es aber – stattdessen werden Handbücher, FAQs und internen Richtlinie manuell erstellt, was sich als zeitaufwändig und fehleranfällig herausstellt. Aus diesem Grund kann das Potential dieser wertvollen Dokumente nicht voll ausgeschöpft werden. Durch die Implementierung von Azure Open AI GPT-4, unterstützt durch intelligente Agents und spezialisierte kleine Sprachmodelle, kann das Unternehmen seine Wissensdokumentation optimieren und sich dadurch einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen: Automatisierte Prozesse generieren nun präzise Dokumente in Sekundenschnelle und ermöglichen es den Mitarbeitenden, schneller auf aktuelle Informationen zuzugreifen. Dadurch ergeben sich folgende Mehrwerte:
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Verbesserung der internen Kommunikation & Steigerung der Kund:innenzufriedenheit durch schnellere und genauere Antworten auf Anfragen
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Deutliche Reduzierung der Kosten für Dokumenterstellung und -aktualisierung
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Automatisierung von Routineaufgaben: Mitarbeitende erhalten Zeit & Raum für kreative und analytische Aufgaben
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Steigerung der Effizienz und Reduktion der Fehlerquote
Use Case 2: Automatisierte Überwachung von Compliance-Anforderungen
In der dynamischen Welt der Finanzmärkte steht die Einkaufsabteilung eines renommierten DAX-Unternehmens vor einer bekannten Herausforderung: die Einhaltung sich ständig ändernder Compliance-Vorschriften, die elementar sind für einen gesetzeskonformen Betrieb und damit auch die eigene Wettbewerbsfähigkeit. Die manuelle Überwachung gestaltet sich dabei meistens nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Das lässt sich mithilfe von KI automatisierten und optimieren: Die Implementierung von Azure Open AI GPT-4.5 ermöglicht eine automatisierte Überwachung von Geschäftsdaten und -dokumenten zur präzisen Identifizierung von Compliance-Verstößen. Technisch gelingt dies über autonome Workflows mit intelligenten Agents in Verbindung mit einem umfassenden Compliance-Katalog als inhaltliche Lernbasis für die KI. Die Vorteile dieser Lösung sehen wie folgt aus:
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Steigerung von Effizienz und deutliche Fehlerreduktion
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Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren
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Steigerung der Compliance-Rate
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Erhöhte Zufriedenheit der Stakeholder
Use Case 3: Effiziente Dokumentenverwaltung durch Informationsextraktion und -klassifizierung
In einer Welt, in der Daten das neue Gold sind, strebt ein internationales Unternehmen die effiziente Verwaltung von tausenden Projektbeschreibungen an, die sich über ein Jahrzehnt erstrecken. Das Problem liegt in der manuellen Verarbeitung unstrukturierter Dokumente, die zu einem Engpass in der Informationsgewinnung und -klassifizierung führt. Azure Open AI GPT-4.5 ist in der Lage, relevante Informationen automatisch zu extrahieren, Dokumente zu klassifizieren und aus strukturierten Daten Texte zu generieren – dadurch wird die Erstellung von Berichten und Zusammenfassungen in Sekundenschnelle möglich. Darüber hinaus lassen sich zwei spezielle Prozesse implementieren: Zum einen erfolgt nun eine automatische Extraktion von Informationen aus Rechnungen und Verträgen, zum anderen wird die Dokumentenklassifizierung nach Art und Geschäftsbereich automatisiert. Diese Transformation hält einige Vorteile bereit:
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Signifikante Zeitersparnis, Reduktion von Fehlern und Steigerung der Gesamtproduktivität
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Verbesserte Organisation und Zugänglichkeit von relevanten Informationen
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Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren
Use Case 4: Automatisierte Datenvalidierung und -bereinigung
In der sich ständig wandelnden internationalen Logistikbranche steht ein führendes Unternehmen vor der Herausforderung, die Datenintegrität zu gewährleisten. Sowohl Vielfalt als auch Volumen der Datenquellen führen dabei zu Inkonsistenzen und Fehlern, die die Effizienz beeinträchtigten. Die Implementierung von Azure Open AI GPT 4.5 in Verbindung mit dem LLM "Mistral" ermöglicht eine automatisierte Validierung und Bereinigung von Daten aus verschiedenen Quellen, bevor diese in die eigenen Unternehmensanwendungen integriert werden. Die Einführung automatisierter Prozessabläufe mithilfe von KI-gesteuerten Workflows (auf Basis von "Mistral" LLM und autonomen Workflow-Agents, unterstützt durch Phi3) optimiert die Geschäftsprozesse erheblich, indem manuelle Schritte reduziert werden. Dies wird an folgenden Mehrwerten deutlich:
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Steigerung der operativen Effizienz und Reduzierung der Durchlaufzeiten
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Verbesserung der Datenqualität
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Steigerung der Kund:innenzufriedenheit durch schnellere und zuverlässigere Lieferketten
Wie immer beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz gilt auch bei den vier vorgestellten Szenarien: Die KI unterstützt, sollte jedoch niemals die komplette Verantwortung über die Prozesse erhalten und stets von Mitarbeitenden überwacht werden – auch eine KI ist nicht vor Fehlern gefeit. Dies funktioniert über eine endgültige manuelle Freigabe z.B. von KI-generierten Texten; bei Use Cases rund um Compliance empfiehlt sich ein Protokoll mit der Auflistung der gefundenen Verstöße und Korrekturvorschläge, das von einer natürlichen Person nochmals überprüft wird.
Insgesamt stellen diese konkreten Use Cases nur einen Bruchteil der vielfältigen Möglichkeiten mit KI dar, denn Lösungsszenarien können jederzeit an spezifische Bedürfnisse und Anforderungen angepasst werden und damit sehr individuelle Unternehmensprozesse automatisieren und optimieren. Darüber hinaus entwickelt sich die Welt der Künstlichen Intelligenz in rasantem Tempo weiter und wird zukünftig weitere spannenden Optionen bereithalten!
Unser Experte
Alexander Elkin ist seit 2006 für die novaCapta tätig und beschäftigt sich bereits seit über 25 Jahren mit der Optimierung und Automatisierung von komplexen Systemen. Als Leiter unserer Business Unit „Applications & Data“ schafft er mit seinem Team Innovationen für optimierte Prozesse und Arbeitsabläufe z.B. in den Bereichen Business Applications, Data Management oder DevOps Government und Organisation. Aktuell treibt er maßgeblich Projekte rund um die Entwicklung von individuellen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (z.B. KI-Agents, novaThink für Design Thinking mit KI und GPT-Modelle in Kombination mit Microsoft Services) voran.
Als Integrationsarchitekt und Businessanalytiker hat er sich darüber hinaus auf Anwendungen für den Finanz- und Versicherungssektor spezialisiert und novaCapta eigene Produkte und Tools entwickelt, wie zum Beispiel novaPredict – das DevOps-Strategie-Tool für Aktuare, um versicherungsmathematische Berechnungen, Gewinnprüfung, Projektionen, Asset-Liability-Modellierung und stochastische Modellierung durchzuführen.
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