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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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