Erfahren Sie mehr über das Anwendungsbeispiel:
DIQA Projektmanagement GmbH
Modern Workplace, Natural Language Processing (NLP)
20.11.2020
Easy Tagging App für Microsoft 365
Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI basierten Anwendungsfalls?
Wir entwickeln für unsere Kunden u.a. Lösungen in Microsoft 365, insbesondere für SharePoint, das hauptsächlich für das Dokumentenmanagement in kleinen, mittleren und Großunternehmen eingesetzt wird. Ein Kunde beklagte sich, dass seine Mitarbeitenden täglich mit den unterschiedlichsten Geschäftsdokumenten zu tun haben (z.B. Bestellungen, Bewerbungen, Behördenbriefe, Verträge, etc.), und diese aufwändig händisch kategorisieren müssten, um sie besser auffindbar zu machen und um automatische Workflows zu starten.
Wir haben daraufhin eine App („Easy Tagging“) für Microsoft 365 umgesetzt, die mithilfe einiger Beispieldokumente lernt, wie Benutzende Dokumente verschlagworten oder kategorisieren. Nach einer Anlernphase ergänzt die App Bestandsdokumente oder neue Dokumente mit entsprechenden Metadaten. Der Vorteil für die Anwendenden: Sie finden Dokumente effizienter und werden von Routineaufgaben mit Dokumenten entlastet, weil jetzt automatische Workflows mit Dokumenten umsetzbar sind.
Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Für unsere Kunden ist es wichtig, dass die Easy Tagging App unbekannte Dokumente mit einer sehr hohen Trefferquote und Spezifität klassifiziert und große Dokumentbibliotheken zügig verarbeitet – und das bei einer möglichst geringen Zahl von Beispieldokumenten für das Training. Daneben wird erwartet, dass die App von Microsoft zertifiziert ist und somit die nahtlose Integration in die gewohnte SharePoint-Benutzeroberfläche und die Software-Qualität gewährleistet sind.
Für uns ist es wichtig, dass Anwendende überall auf der Welt die Easy Tagging App direkt aus dem Microsoft-Shop („AppSource“) in ihr SharePoint installieren können und ohne Schulung in KI-Technologien direkt in Betrieb nehmen können.
Auf welche Frameworks/Methoden waren Sie bei der Entwicklung angewiesen?
Microsoft 365 und Azure als Plattform für die Anwendung und verschiedene Python-Bibliotheken für die Textanalyse (u.a. NLTK) und das Machine Learning (Tensorflow).
Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf ihre Mitarbeitenden umgegangen?
Wir haben fundierte, praxiserprobte Kompetenzen in der symbolischen Künstlichen Intelligenz („Semantischen Technologien“), die mithilfe expliziter Regeln und Ontologien komplexe Modelle darstellen. Da dieser Ansatz nicht optimal für die Easy Tagging-Anforderungen ist, setzen wir „Machine Learning“ Methoden ein. Ein Mitarbeiter hat in seiner Diplomarbeit Erfahrung mit Neuronalen Netzen gesammelt, die uns in eine gute Ausgangslage für die Entwicklung der App brachte. Trotzdem haben wir unser Fachwissen im Rahmen von personengebundener IBM-Zertifizierungen vertieft und, insbesondere für neuere Ansätze wie das Deep Learning, aktualisiert.
In welchem Zeitraum haben sie die KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementiert?
Da unsere Produktentwicklung neben unseren Kundenprojekten läuft, haben wir ungefähr ein Jahr für die Umsetzung benötigt, das ist wesentlich länger als ursprünglich geplant. Etwa die Hälfte dieser Zeit haben wir für die eigentlichen KI-Komponenten aufgewendet. Die Zertifizierung der App durch Microsoft hat auch einige Wochen beansprucht.
Unsere Kunden können jedoch die Easy Tagging App mit wenigen Mausklicks aus der AppSource installieren, in Betrieb nehmen und ihre Dokumentbestände verarbeiten.
Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Die Umsetzung von der Produktidee bis zur zertifizierten App stellte uns vor einige Herausforderungen, insbesondere die Reife mancher zentraler Python-Bibliotheken ließ zu wünschen übrig und war deshalb ein wesentlicher Aufwandstreiber.
Andererseits erlauben es die verfügbaren Machine Learning-Bibliotheken neuartige Features für die Textanalyse umzusetzen, z.B. automatische Zusammenfassungen oder die Extraktion von Fakten („wer, was, wo“) und Zusammenhängen. Diese Features kommen unmittelbar dem SharePoint-Anwendenden zu Gute, der Dokumente schneller findet und bewertet und, Dank automatischer Workflows, von Routineaufgaben entlastet wird.
Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden wollen:
Der Einsatz von KI-Methoden sollte kein Selbstzweck sein, sondern er sollte konkrete Anforderungen der Anwendenden erfüllen.