Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI-basierten Anwendungsfalls?
Der Bedarf nach einer Beschleunigung der Arbeitsprozesse, nach einer Reduktion der Bearbeitungsfehler und nach einer allgemeinen Effizienzsteigerung der Mitarbeiter*innen war groß. Die allumfängliche Frage war: Wie können die Arbeitsergebnisse einzelner Mitarbeiter*innen verbessert werden? Wie können dabei Mehrwerte für die Mitarbeiter*innen entstehen, z.B. durch Handlungsempfehlungen, und somit einer Erleichterung der Arbeit?
Die Antwort war hier KI. Die Anforderungen konnten nicht mithilfe von klassischen, analytischen Methoden oder Algorithmen gelöst werden, denn die zu verbessernden dynamischen Prozesse, Arbeitsinhalte und -weisen ändern sich täglich. Die KI ist dabei ein permanenter Beobachter und analysiert auf Ebene der einzelnen Mitarbeiter*innen ständig neue Daten. So kann sich die KI langfristig selbst trainieren und Regelmäßigkeiten erkennen, selbstständig interpretieren und letztendlich sinnvolle Schlüsse ziehen (wie z.B. die oben genannten Handlungsempfehlungen für die Mitarbeiter*innen ausgeben).

Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Eine der Hauptanforderung an die KI ist es, in einer sehr großen Menge an Daten, Regelmäßigkeiten in der täglichen Arbeitsweise von einzelnen Mitarbeiter*innen und mitarbeiterübergreifend zu erkennen.
Darüber hinaus soll die KI identifizieren, welche*r Mitarbeiter*in welche Arbeiten/Aufgaben am effizientesten erledigt. Diese Vorschläge sollen dann als Handlungsempfehlungen kommuniziert werden. Langfristig sollen so Prozesse beschleunigt und vereinfacht sowie Manpower in der Entwicklung verringert werden können.

Hauptziele der KI:

• Erkennen von Regelmäßigkeiten
• Effizienzsteigerung der Mitarbeiter*innen
• Beschleunigung der Arbeitsprozesse
• Reduktion von Bearbeitungsfehlern

Auf welchen Partner waren Sie mit welcher Technologie bei der Entwicklung angewiesen?
Unsere Lösungen stützen sich primär auf Microsoft-Technologien: Wir sind Microsoft-Gold-Partner.

Add-in Core:

• Azure App Services
• Azure Cosmos DB/Azure Storage Table
• Azure Network Security: Sicheres Netzwerk

Add-in AI:

• Cognitive Services – LUIS: Verstehen von E-Mail-Inhalten, Rückschlüsse auf Nutzerabsichten
• Azure Machine Learning
• Logic Apps/Function Apps: Vorverarbeitung der E-Mail-Inhalte, um sie für KI leichter lesbar zu machen (z.B. Wegschneiden von Anreden, Signaturen)

Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf Ihre Mitarbeiter*innen umgegangen?
Wir zeigen Unternehmen Möglichkeiten auf, wo sie mithilfe von KI für Mitarbeiter*innen und damit für das gesamte Unternehmen Verbesserungen erzielen können. Dieser Prozess geht mit einem aktiven Change Management einher.
Ein wichtiger Schritt im Change Management-Prozess einer KI-Einführung bezieht sich auf das Verständnis über die bereits vorhandenen Daten und deren Bedeutung.
Das Verständnis über die Daten, die jeden Tag da sind, aber bis jetzt nicht genutzt wurden, wird durch den Einsatz einer KI wichtig. Vorher stand das Verständnis über die ablaufenden Prozesse im Mittelpunkt, das rückt nun in den Hintergrund. Um eine KI erfolgreich zu trainieren, braucht man die Inhalte der alltäglich generierten Daten. Grund: Die KI kann Muster, Regelmäßigkeiten und Anomalien in den alltäglichen Daten erkennen, die man als Mensch evtl. vorher nicht erkannt hat.
Diese Umkehr im Verständnis über die Alltagsdaten ist ein wichtiger Teil des Change Managements und muss für alle Mitarbeiter*innen transparent sein.

In welchem Zeitraum haben Sie die KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementiert?
Die hier aufgeführte Lösung wurde in neun Monaten in einem agilen Vorgehen entwickelt, im Rahmen eines Piloten eingeführt und dann schrittweise ausgerollt.

Prozessschritte:

1. Start: Proof of Concept
2. Minimum Viable Product (MVP): Pilot mit Testpersonen
3. Produktiver Roll-out.

Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Mit Hilfe der KI konnten wir eine Lösung schaffen, die in gleicher Weise mit klassischen Werkzeugen und analytischen Methoden nicht effizient oder zu vertretbaren Kosten hätte entwickelt werden können.
Der Vorteil ist, dass die KI auch komplexe Veränderungen in den Daten erkennt, sich die KI mit den Veränderungen selbst weiterentwickelt und sich innerhalb definierter Grenzen den veränderten Rahmenbedingen anpasst. In der klassischen Entwicklung müssten hier bei Veränderungen der Rahmenbedingungen auch immer die Programme manuell angepasst werden.
Insgesamt unterstützt die KI das flexible und mobile Arbeiten und bringt ein Unternehmen einen Schritt näher an die moderne Prozessautomatisierung.

Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden wollen:
Vor Start eines KI-Projekts sollte man sich damit auseinandersetzen, ob zur Lösung ein KI-Einsatz erforderlich ist. Denn KI ist kein Allheilmittel für alle Probleme. Zu Beginn des KI-Projekts sollte man mit einer Aufgabe starten, die in weniger als drei Monaten ein erstes nutzbares Ergebnis erwarten lässt. Dafür sollte ein externer/erfahrener KI-Spezialist mit ins Boot geholt werden.
Während des Projekts sollten regelmäßig konstruktiv-kritische Überprüfungen der Zwischenergebnisse eingeplant werden, um ein Scheitern des Projekts zu verhindern.

Mehr Infos unter:
https://objektkultur.de/