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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Vlnr: Mag. Markus Manz (CEO SCCH Innovations GmbH) und die Gründer*innen von LUML, Nikita Gonchar, Oleh Kostromin und Iryna Kondrashchenko | (c) SCCH

Das Software Competence Center Hagenberg forscht als COMET-Zentrum seit Jahren für Industriepartner wie Siemens, Bosch oder Fronius. Mit der SCCH Innovations GmbH will das oberösterreichische Forschungszentrum seine Ergebnisse zusätzlich auch selbst in Unternehmen überführen, statt sie ausschließlich an Auftraggeber weiterzugeben. „Es war mir immer ein besonderes Anliegen, dass die Ergebnisse unserer Forschung nicht mit dem Abschluss eines Forschungsprojekts enden, sondern ihren Weg in die wirtschaftliche Anwendung finden“, sagt Markus Manz, CEO der SCCH Innovations GmbH.

Rund 30 Unternehmen als Ziel

Im Gespräch mit brutkasten formuliert Manz ein ambitioniertes Zielbild: Rund 30 Beteiligungen sollen bis 2030 und darüber hinaus realisiert bzw. aufgebaut  werden. Die Vision beschreibt er als Unendlichsymbol (∞), welches das Forschungs- und das Gründerökosystem iterativ verbindet. Tiefe Technologien aus der angewandten Forschung sollen in Unternehmensgründungen überführt werden, die Rückflüsse daraus wiederum die Forschung speisen. Es gehe dabei nicht darum, eine App zu entwickeln, betont Manz, sondern darum, tiefe Technologien aus der eigenen Forschung mit Industriepartnern und Universitäten in Unternehmensgründungen zu bringen. Ein vergleichbares Modell, bei dem ein angewandtes Forschungszentrum eine eigene Beteiligungsgesellschaft betreibt, kenne er aus seiner Recherche nicht.

Die Gesellschaft soll zu Beginn mit rund 500.000 Euro kapitalisiert werden. Große Einzelinvestments sind damit nicht geplant: Die Ticketgröße für Erstinvestments liegt laut Manz bei maximal 100.000 Euro. Das Startkapital soll Gründer:innen helfen, die erste Phase zu überbrücken, Förderungen einzureichen und das Produkt weiterzuentwickeln. Noch heuer sind drei weitere Beteiligungen geplant, zwei davon im Deep-Tech-Bereich und eine im Dienstleistungsbereich, um schneller rekapitalisieren zu können.

Die Wege in den Markt

Die SCCH Innovations GmbH verfolgt mehrere Beteiligungsmodelle. Bei klassischen Spinoffs aus Forschungsprojekten setzt das Forschungszentrum bewusst auf externe, erfahrene Gründer:innen statt auf die eigenen Forscher:innen. Diese erhalten die Mehrheit der Anteile, während sich das SCCH einen bis zu einem vereinbarten Unternehmenswert nicht verwässerbaren Minderheitsanteil sichert. Dazu kommen Joint Ventures mit Unternehmenspartnern, etwa die gemeinsam mit TÜV AUSTRIA gegründete TRUSTIFAI, der österreichische Prüf- und Zertifizierungshub für KI-Systeme, sowie strategische Beteiligungen ohne Kapitalfluss.

Das vierte Modell heißt Research for Equity: Das SCCH bringt Forschungs- und Entwicklungsleistungen in ein Startup ein und erhält dafür, ganz oder teilweise anstelle einer klassischen Vergütung, Unternehmensanteile. „Mit diesen unterschiedlichen Modellen schafft die SCCH Innovations GmbH neue Möglichkeiten für den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft“, so Manz.

Erste Beteiligungen

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt die erste Beteiligung der neuen Gesellschaft. Oleh Kostromin, Data Scientist am SCCH, hat gemeinsam mit Iryna Kondrashchenko und Nikita Gonchar die LUML FlexCo gegründet. Die entwickelte Plattform soll Data Scientists helfen, Machine-Learning-Modelle schneller in die Praxis zu bringen, und ist von Anfang an darauf ausgelegt, dass Menschen und KI-Agenten gemeinsam an ML-Projekten arbeiten. „LUML läuft auf der Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens. Die Daten und Modelle verlassen die Unternehmensumgebung nicht“, sagt Kostromin.

An LUML hält die SCCH Innovations GmbH auf brutkasten-Nachfrage fünf Prozent, als reine strategische Beteiligung ohne Kapitalfluss. Laut Manz bringt das SCCH dafür vor allem Zugang zu seinem Industrienetzwerk, eine gemeinsame Vermarktungskampagne und Mitarbeiterstunden ein und setzt die Plattform in eigenen Forschungsprojekten ein. Zusätzliches Kapital habe das Startup nicht benötigt, weil das Produkt bereits fertig entwickelt war. Der bewusst niedrige Anteil soll LUML für spätere Investoren attraktiv halten. Das Wachstum soll vorerst gebootstrapped erfolgen, je nach Entwicklung sind laut SCCH aber auch eigene Finanzierungsrunden denkbar.

Das SCCH gehört als Mitglied des UAR Innovation Network zu den Beteiligungsgesellschaften der Upper Austrian Research GmbH und beschäftigt derzeit rund 130 Mitarbeiter:innen. Bereits im Jänner hatte sich das Forschungszentrum am KI-Spin-off Responsible Annotation Services beteiligt (brutkasten berichtete) und hält weitere Beteiligungen, die zukünftig auf die SCCH Innovations GmbH übertragen werden sollen.

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