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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Das "EyeStrab"-Gerät im Einsatz © EyeStrab

Die Vermessung von Augenfehlstellungen (Strabismus) erfolgt in der Praxis oft noch „wie vor 100 Jahren“, erklärt Gründer Eren Çerman im Interview: rein manuell mittels analogen Methoden. „Die Schielheilkunde ist wahrscheinlich die letzte große nicht digitalisierte Subdisziplin in der Augenheilkunde“, fügt der Augenarzt an der Wiener Klinik Donaustadt hinzu. Gemeinsam mit seinem Team will er das ändern. Das System soll die Schielwinkelmessung sowie die Refraktionsbestimmung – also die Ermittlung, ob eine Fehlsichtigkeit vorliegt – in einer digitalen Plattform bündeln.

Interdisziplinäre Expertise im Gründerteam

Hinter EyeStrab steht das Trio Eren Çerman, Evrim Bakir und Alexander Jatzko. Die drei Gründer vereinen nach eigenen Angaben ein breites Spektrum an Kompetenzen für das Vorhaben: Gemeinsam bringen sie mehr als 20 Jahre klinische Expertise in der Augenheilkunde, über 25 Jahre internationale Management- und Transformationserfahrung sowie mehr als 25 Jahre Erfahrung im Aufbau und Management technologiegetriebener Projekte und Unternehmen in das Startup ein.

Hardware-Plattform auf NVIDIA-Basis

Technisch basiert das System auf einer NVIDIA-Edge-Plattform. Das physische Messgerät versteht das Unternehmen dabei als ersten Baustein einer künftig erweiterbaren Plattform. Es fungiert als digitale Konsole, auf der weitere augenärztliche Untersuchungsmodule als reine Software-Updates geladen werden können. Ziel ist eine cloudunabhängige All-in-One-Diagnoseplattform mit einem konkreten Marktpotenzial. Laut Çerman weisen rund 15 Prozent aller augenärztlichen Patientenkontakte einen Strabismus-Bezug auf.

Für den Vertrieb setzt EyeStrab auf eine Doppelstrategie. Bei niedergelassenen Augenärztinnen und Augenärzten ist ein nutzungsbasiertes „Pay-per-Use“-Modell geplant, bei dem sich die Technologie über die tatsächlichen Anwendungen in der Praxis amortisiert. Öffentliche Krankenhäuser möchte man via klassischen Direktverkauf gewinnen. Die spätere Serienfertigung soll laut Unternehmen über einen ISO-konformen Auftragsfertiger laufen, wobei die finale Endmontage (Assembly) zur Qualitätssicherung fix in Österreich bleiben soll.

Validierung an einer Wiener Klinik

Derzeit wird der EyeStrab-Prototyp in einer klinischen Studie an einer Wiener Klinik validiert. Ziel der Studie ist es, objektive und reproduzierbare Messwerte wissenschaftlich zu belegen. Für den offiziellen Markteintritt strebt EyeStrab eine MDR-Zertifizierung als Medizinprodukt an. Der Audit ist für das erste Quartal 2027 geplant. Bis Ende 2026 fokussiert sich das Kernteam auf die technische Dokumentation und die vorbereitende ISO-Prozesszertifizierung.

Seed-Runde und FFG-Förderung geplant

Bisher wurde das patentierte Projekt durch Eigenmittel sowie kleinere Zuschüsse der Wirtschaftsagentur Wien und der FFG finanziert. Aktuell bereitet das Startup eine Seed-Finanzierungsrunde vor und finalisiert parallel einen FFG-Förderantrag, der rund 45 Prozent des Projektvolumens abdecken soll. Das Gesamtbudget für diesen Entwicklungsschritt liegt laut den Gründern knapp unter einer Million Euro. Mit dem frischen Kapital möchte das Team vor allem die Bereiche Softwareentwicklung und System-Testing ausbauen.

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