12.09.2023

Wie Unternehmen Generative AI nutzen können, um ihr Geschäft zu optimieren

Gastbeitrag. Mit Hilfe von Generative AI können Unternehmen Effizienz- und Kosteneinsparungen vorantreiben. Timo Casanova, Manager für SAP und Künstliche Intelligenz (KI) bei der SKAD GmbH, erläutert, welche neuen Möglichkeiten diese Technologie bietet.
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Timo Casanova | Manager für SAP und Künstliche Intelligenz (KI) bei der SKAD GmbH

Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen sind entscheidende Faktoren für den Erfolg eines Unternehmens,. Die rasante Entwicklung von Generative AI bietet eine vielversprechende Möglichkeit, diese Ziele zu erreichen. In diesem Gastbeitrag stelle ich unser KI-Large Language Modell (LLM) für eine Rechtskanzlei vor, mit dessen Hilfe der Prozess der Dokumentenanalyse bzw. Dokumentenvergleich automatisiert wurde.

Im Zuge von Vertragsverhandlungen müssen mehrmals Dokumente von Gegenparteien mit den eigenen Entwürfen verglichen werden, um zu einer Einigung zu kommen. Dabei gilt es, textuelle Lücken und Abweichungen zu identifizieren. Bis eine vertragliche Einigung erzielt wird, werden sehr viele repetitive Tätigkeiten durchgeführt und viele Ressourcen gebunden.

Unser entwickelter Prototyp nutzt Generative AI, um semantische Unterschiede zwischen zwei Verträgen zu erkennen. Dabei werden Lücken und Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert. Diese smarte Technologie ermöglicht es den Rechtsanwälten, Zeit zu sparen und präzisere Verbesserungsvorschläge zu machen. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Kanzleien ihre Effizienz steigern und Kosten senken. Die Verwendung von Generative AI in der Vertragsanalyse bietet eine hervorragende Möglichkeit, diverse Geschäftsprozesse zu verbessern und eine höhere Qualität der juristischen Dienstleistungen zu gewährleisten.

Generative AI: Prozessautomatisierung mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten

Neben der Rechtsberatung können auch andere Branchen von Generative AI profitieren. Dafür gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, um Prozesse zu automatisieren und Zeit- sowie Kosteneinsparungen zu erzielen. Generative AI kann beispielsweise im Kundenservice eingesetzt werden, um automatisch Kundenanfragen und häufig gestellte Fragen zu bearbeiten. Dies reduziert die Wartezeit für Kund:innen und ermöglicht dem Kundenservice-Team, sich auf anspruchsvollere Anfragen zu konzentrieren.

Die Öffentlichkeitsarbeit und deren Content-Erstellung kann von Generative AI profitieren. Die Technologie kann Texte, Artikel oder Blogposts generieren, die nahezu menschlicher Qualität entsprechen. Unternehmen können so ihre Inhalte schneller und kostengünstiger erstellen, ohne auf Qualität zu verzichten.

Durch die Automatisierung von Prozessen können sie ihre Arbeitsabläufe optimieren und ihre Ressourcen effektiver einsetzen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

  • Kosteneinsparungen: Durch den Einsatz von Generative AI können Unternehmen ihre Kosten senken, indem sie repetitive Aufgaben automatisieren und den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft reduzieren. Dies führt zu geringeren Arbeitskosten und ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen für andere wichtige Bereiche einzusetzen.
  • Effizienzsteigerung: Generative AI ermöglicht eine schnellere und präzisere Durchführung von Aufgaben. Prozesse, die zuvor viel Zeit und manuellen Aufwand erforderten, können nun automatisiert und beschleunigt werden.
  • Verbesserte Qualität: Durch die Nutzung von Generative AI können Unternehmen eine höhere Qualität in ihren Dienstleistungen und Produkten erreichen. Die automatisierte Vertragsanalyse in Rechtskanzleien ist ein Beispiel dafür, wie Generative AI dazu beitragen kann, Lücken und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
  • Freisetzung von Ressourcen: Indem repetitive Aufgaben an Generative AI übergeben werden, können menschliche Ressourcen für anspruchsvollere und kreativere Aufgaben freigesetzt werden. Mitarbeiter:innen können sich auf strategische Entscheidungen, Innovationen und sich auf komplexere Tätigkeiten zu konzentrieren, was letztendlich das Wachstum des Unternehmens vorantreibt. Der Einsatz von Generative AI beispielsweise im Kundenservice ermöglicht es dem Team eine schnellere Bearbeitung von Kundenanfragen bei gleichzeitiger Verbesserung der Kundenerfahrung.

Generative AI hat das Potenzial, Geschäftsprozesse in verschiedenen Branchen zu revolutionieren. Durch Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und gleichzeitig ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von repetitiven und zeitaufwändigen Aufgaben entlasten. Der Einsatz der Einsatz verspricht eine effizientere und erfolgreichere Zukunft für Unternehmen und Startups in Österreich und darüber hinaus.


Über den Gastautor

Timo Casanova, Manager für SAP und Künstliche Intelligenz (KI) bei der SKAD GmbH, ist auf die Entwicklung und Implementierung von Lösungen im Bereich SAP und KI spezialisiert. Insbesondere fokussiert er dabei SAP Architektur, Projektmanagement und Cut-Over Management. Darüber hinaus unterstützt er Kunden diverser Branchen dabei, ihre Geschäftsprozesse mithilfe von KI effizienter und kostengünstiger zu gestalten.

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Ihre Modelle visualisieren zukünftige Armut auf Landkarten

Lisette Espín-Noboa entwickelt in Wien mit Big Data Machine-Learning-Modelle und zeigt uns mit Poverty Maps, wo die Ärmsten in Zukunft leben.
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Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath
Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath

Heuer präsentierte ein wissenschaftliches Team von der Central European University (CEU) und dem Complexity Science Hub (CSH) einen Durchbruch: Sie können Armut auf Landkarten sichtbar machen.

Konkret nahmen sich die Forscher:innen dafür Sierra Leone und Uganda vor. Die beiden Staaten in Subsahara-Afrika zählen zu den ärmsten der Welt. Das Wiener Forscherteam entwickelte dazu das interaktive Online-Tool Poverty Maps, mit dem User:innen die Wohlstandsentwicklung in beiden Ländern vergleichen können. Sogar einen Ausblick auf die Zukunft können die Karten geben. Unmengen abstrakter Daten werden damit auf einen Blick zu aussagekräftiger Information.

Vom Taxiverhalten zu Armutskarten

“Die Idee wäre, dass politische Entscheidungsträger:innen, die Menschen unterhalb der Armutsgrenze helfen möchten, diese Art von Instrumenten nutzen können. Um zu verstehen, wo die Menschen sind, die wirklich Hilfe brauchen”, erklärt Lisette Espín-Noboa im brutkasten-Interview.

Die aus Ecuador stammende Computerwissenschaftlerin ist extra für das Projekt nach Wien gekommen. Sie ist Expertin für Predictive Analytics, Netzwerkanalysen und Machine Learning. Davor arbeitete sie vor allem mit Mobilitätsdaten, auf deren Basis sie Prognosen für die Zukunft erstellte. Espín-Noboa erforschte unter anderem, wie sich Taxis in der Metropole New York verhalten.

Wiederverwendbare ML-Modelle

“Sie gaben mir dieses Projekt und ich hatte die Freiheit, zu schauen, wie es funktioniert”, sagt die Computerwissenschaftlerin. Sie entwickelte ein eigenes Framework für drei Machine-Learning-Modelle. Damit visualisieren die Forscher:innen die Wohlstandsentwicklung auf Landkarten. Am Beispiel von Sierra Leone und Uganda bewies das Team bereits, dass es möglich ist.

Espín-Noboa erklärt, dass sie die Modelle nun auch für andere Länder verwenden. Dafür müsse nur die sogenannte Ground Truth für jedes Land anhand einer eigenen Datenbasis neu in das Modell gefüttert werden. Ground Truth ist die genaue und verlässliche Referenz, anhand derer die Richtigkeit von Daten oder Vorhersagen bewertet wird.

Wie viele Antennen, welche Toilette?

Für die beiden afrikanischen Länder verwendeten die Forscher:innen Umfragedaten als Basis. “In Afrika werden Umfragen zum Haushalt oder Lebensstandard durchgeführt. Diese Fragebögen ermitteln, wie viele Zimmer Ihr Haus hat, welche Art von Toilette Sie benutzen, wie Sie an Ihr Wasser kommen, ob Sie ein Auto habe oder ob Sie eine Haus- und Sanitäranlage haben”, erklärt die Computerwissenschaftlerin. Mit dem Internationalen Wohlstandsindex (IWI) wurden auf dieser Basis dann Grundwerte errechnet.

Hinzugefügt wurden in der Folge weitere Daten, die etwa von Satellitenbildern oder Social-Media-Postings stammen. Daraus konnten Espín-Noboa und ihre Kolleg:innen schließen, wie viele Menschen in einer Region ein iPhone besitzen oder wie viele Antennen sich in einem Gebiet befinden. “Wir dachten: Wenn der Ort viele Antennen hat, bedeutet das wahrscheinlich, dass er wohlhabend ist. Wenn er keine Antennen hat, ist er wahrscheinlich arm”, so Espín-Noboa. Daten aus OpenStreetMap würden wiederum verraten, wie weit die nächste Straße oder Schule entfernt ist.

Zukunftsvorhersagen auch für Europa

Nun versuchen Espín-Noboa und ihr Team diese Karten auch für Österreich und Ungarn zu erstellen. Noch fehlen ihr aber die dafür notwendigen Daten für ihre Modelle. Sie ist deshalb auf der Suche nach Organisationen, die Daten zur Verfügung stellen.

“Wir können nicht einfach die gleichen Daten verwenden, weil die Standards unterschiedlich sind. Etwa fragt man in Ungarn nicht, welche Art von Toiletten jemand benutzt”, erklärt Espín-Noboa. Stattdessen sei in etwa Ungarn aussagekräftiger, wie viel Immobilien kosten. Für jedes Land müsse deshalb eine eigene “Ground Truth” ermittelt werden, dann könnten die entwickelten Modelle für verschiedene Länder verwendet werden, glaubt die Expertin.

Bessere Entscheidungsgrundlage

Das Projekt ist ein Novum, denn bisher verließen sich Entscheidungsträger:innen vor allem auf Volkszählungsdaten, wenn es um den Umgang mit Armut ging. Die Karten stellen die Entwicklung jedoch viel detaillierter dar. “Mit der Ground Truth haben wir Armut vorhergesagt, aber Sie können alles vorhersagen. Wenn Sie fundierte Fakten zum Thema Bildung haben, können Sie etwa auch Bildung vorhersagen”, sagt Espín-Noboa. Sie hofft, dass künftig mehr Tools für politische Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stehen – damit diese bessere und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

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