Mit GenAI von Information zu Wissen gelangen

Von Rocket Software

3 Minuten Lesezeit

In der heutigen digitalen Welt suchen Unternehmen nach Wegen, riesige Informationsmengen in handlungsrelevantes Wissen umzuwandeln. Der Schlüssel zur Erschließung dieses Potenzials liegt in der generativen KI (GenAI) . Eine Technologie, die es Organisationen ermöglicht, Erkenntnisse zu gewinnen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Die Herausforderung, die Informationsflut zu bewältigen

Anwender verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitswoche damit, unzählige Informationen zu suchen, zu organisieren, zu analysieren und darauf zu reagieren, um den betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Herausforderung verschärft sich stetig, da Unternehmen mit einem exponentiellen Anstieg der Datenmengen konfrontiert sind, die effizient erfasst, gespeichert, verwaltet und abgerufen werden müssen.

Um Effizienz und Produktivität zu steigern, setzen Unternehmen auf Content-Management-Systeme, Standardsoftware und Eigenentwicklungen, um die Erstellung und Verwaltung von Informationen zu optimieren. Diese Anwendungen sind unerlässlich für die Automatisierung kritischer Geschäftsprozesse, insbesondere solcher mit großen Mengen an Transaktionsdaten – wie beispielsweise Geschäftsverträge, Kontoauszüge und in Transaktionen eingebettete Texte wie Arbeitspaketzusammenfassungen.

Neben Transaktionsdaten müssen Unternehmen auch eine Vielzahl an unterstützenden Geschäftsdokumenten verwalten, darunter technische Handbücher, branchenspezifische Vorschriften und andere wichtige Richtlinien. Mit zunehmender Datenverfügbarkeit erkennen Unternehmen, dass die Nutzung aller Informationsformen zur Gewinnung von Erkenntnissen entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit ist, was die Nachfrage nach innovativeren Lösungen ankurbelt.

 

Der Aufstieg der generativen KI in der Wirtschaft

Generative KI (GenAI) und dialogbasierte KI-Erlebnisse revolutionieren die Art und Weise, wie Benutzer, Softwarearchitekten und Führungskräfte in der Industrie mit Daten interagieren.

Für Geschäftsanwender ermöglicht GenAI natürlichere und intuitivere Interaktionen, reduziert den Aufwand für die Informationsverarbeitung und generiert gleichzeitig neue Erkenntnisse sowohl für interne Abläufe als auch für kundenorientierte Prozesse.

Softwarearchitekten und Technologie-Teams profitieren von vereinfachten Datenverarbeitungspipelines, die weniger Wartung erfordern und schnellere Innovationszyklen ermöglichen.

Auf Führungsebene treibt GenAI die Transformation von Unternehmen der nächsten Generation voran und ermöglicht es ihnen, sich zu differenzieren und neue Wachstumschancen zu erschließen. Investoren und Branchenführer erkennen gleichermaßen das Potenzial von KI , traditionelle Informationen in handlungsrelevantes Wissen umzuwandeln und so branchenübergreifend größere Geschäftserfolge zu erzielen.

Vergleich traditioneller und GenAI-Ansätze

Die folgende Tabelle fasst die Auswirkungen der Integration von GenAI zur Schaffung von Informationserlebnissen auf die verschiedenen Interessengruppen zusammen.

StakeholderThemaTraditionell GenAI 
Benutzer Anfrage

Suchanfragen

  • Arkane Syntax
  • Erforderliche Benutzergenauigkeit – exakte Wörter für die Schlüsselübereinstimmung erforderlich

Aufforderung in natürlicher Sprache

  • „Einfach fragen“ – Benutzerschulung vereinfachen
  • Zielvorgaben differenzierter gestalten
Benutzer Einblicke

Ergebnisliste

  • Nutzer müssen oft lange Informationslisten lesen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Nutzer müssen ihre Anfragen präzisieren und die genauen Wörter für die Schlüsselübereinstimmung kennen.

Antworten mit Quellenangaben

  • „Einfach fragen“ – Benutzerschulung vereinfachen
  • Verleihen Sie mehr Differenzierung durch statistische Erkenntnisse und Gespräche über ein breiteres Spektrum verwandter Informationen.
Architekten / IngenieureDatenverarbeitung

Strukturierte Indizierung

  • Erfordert präzise, ​​im Voraus bekannte Datenstrukturen.
  • Manuelle und teure Wartung führt zu verwaisten Daten, die schwer zu verwalten sind.

LLM-Vektorisierung

  • Liefert nachträgliche Beziehungen, ohne spezifische Indizes anzugeben.
  • Mehr Automatisierung, die Konzepte und Bedeutungen aufeinander abstimmt und es so erleichtert, „die Nadel im Heuhaufen“ zu finden.
Architekten / IngenieureInnovationstempo

Mobile und Cloud-Datenspeicher

  • Nahezu maximaler Innovation bei der Skalierung traditioneller Datenbanken (mobil und Cloud).
  • Es gibt nicht viele leicht zugängliche Fruchtmöglichkeiten

Mobile, Cloud- und lokale LLMs

  • Viele innovative Optionen, die zu verschiedenen Anwendungsfällen passen: On-Premise, lokale Geräte/Rechenzentren oder Cloud-Umgebungen.
  • Zahlreiche Modelle und Anwendungsfälle existieren und entstehen
FührungskräfteWettbewerbsdifferenzierung

Schrittweise Verbesserung

  • Differenzierung durch effizientere Organisationsstrukturen, Kostensenkungen und Branchenkonsolidierung

Transformation der nächsten Generation

  • Differenzieren Sie sich durch moderne Produkterlebnisse und schnelle Abläufe mit integrierten Effizienzfunktionen.
FührungskräfteInvestitionen für Wachstum

Begrenzte Wachstumshebel

  • Hohe Kapitalinvestitionen bei geringerer Markt-, Marken- und Skalenwirkung

Mehrfache Rückkehr

  • Schnellere Renditen von Investoren und dem Markt, Markentransformation und Skalierung

 

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