Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen bereits Teil des Alltags.
Texte werden erstellt, Informationen zusammengefasst, Bilder generiert oder erste Prozesse automatisiert. Für viele dieser Aufgaben kann KI bereits heute sinnvoll eingesetzt werden.
Interessant wird es aber dann, wenn die KI nicht nur allgemeine Informationen verarbeiten, sondern mit dem eigenen Wissen des Unternehmens arbeiten soll. Denn genau dieses Wissen ist häufig nicht so verfügbar, wie es dafür notwendig wäre.
Produktinformationen liegen im ERP-System, technische Daten in Excel-Dateien oder PDF-Dokumenten und Marketinginformationen wiederum an anderer Stelle. Dazu kommen Daten aus dem Onlineshop, verschiedenen Abteilungen oder weiteren Systemen.
Das Problem ist dabei nicht unbedingt, dass die Informationen fehlen. Häufig sind sie einfach nicht einheitlich aufgebaut, liegen an verschiedenen Stellen oder werden mehrfach gepflegt.
Daher sind die typischen Probleme die den Einsatz von KI erschweren:
-
Die gleichen Informationen liegen an mehreren Stellen.
Produktinformationen, Beschreibungen, technische Daten oder Bilder sind in verschiedenen Systemen, Excel-Dateien oder Abteilungen vorhanden.
Das Problem dabei: Welche Information ist aktuell und welche ist die richtige?
Für Mitarbeiter ist das häufig noch nachvollziehbar. Eine KI kann aber nicht ohne Weiteres wissen, welche von mehreren vorhandenen Informationen verwendet werden soll.
Je mehr Stellen es gibt, an denen dieselben Daten gepflegt werden, desto schwieriger wird es, diese Informationen zuverlässig für weitere Anwendungen bereitzustellen.
-
Gleiche Informationen werden unterschiedlich gepflegt.
Ein Produkt heißt in einem System beispielsweise „Schraube M8“, in einem anderen „M8 Schraube“.
Auch bei Einheiten, Kategorien oder technischen Eigenschaften kann es Unterschiede geben.
Für einen Mitarbeiter ist möglicherweise trotzdem klar, dass es sich um dieselbe Information handelt.
Werden die Daten jedoch automatisiert verarbeitet, können solche Unterschiede schnell zusätzlichen Aufwand verursachen.
-
Es fehlt der notwendige Zusammenhang.
Viele Unternehmen verfügen über große Mengen an Daten. Was dabei häufig fehlt, ist der Zusammenhang zwischen den einzelnen Informationen.
Was bedeutet ein bestimmtes Attribut? Welche Einheit wird verwendet? Woher kommt ein Wert? Wann wurde er zuletzt aktualisiert?
Mitarbeiter kennen diese Zusammenhänge meist aus ihrer täglichen Arbeit.
Für ein System müssen solche Informationen jedoch eindeutig hinterlegt sein, damit sie entsprechend verwendet werden können.
-
Es ist nicht klar, welche Daten verwendet werden dürfen.
Nicht jede Information, die im Unternehmen vorhanden ist, sollte auch für jede Anwendung zur Verfügung stehen.
Gerade wenn personenbezogene Daten oder vertrauliche Unternehmensinformationen verarbeitet werden, muss klar sein, welche Daten verwendet werden dürfen und wer darauf zugreifen kann.
Auch bei Produktdaten kann es Unterschiede geben. Interne Informationen können beispielsweise notwendig sein, um einen Prozess zu unterstützen, sollen aber nicht automatisch in einem externen System oder für Kunden verfügbar sein.
Daten müssen deshalb nicht nur vorhanden sein. Es muss auch klar sein, unter welchen Bedingungen sie verwendet werden können.
-
Daten müssen für jede neue Anwendung erneut aufbereitet werden.
Ein weiteres Problem zeigt sich oft erst dann, wenn eine neue Anwendung eingeführt werden soll.
Die benötigten Informationen sind zwar vorhanden, können aber nicht direkt übernommen werden. Daten müssen zunächst aus verschiedenen Systemen exportiert, zusammengeführt und angepasst werden.
Für ein einzelnes Projekt ist das möglicherweise noch überschaubar.
Kommt später eine weitere Anwendung hinzu, beginnt die Aufbereitung häufig wieder von vorne.
Damit steigt der Aufwand mit jeder zusätzlichen Anwendung.
Wer KI sinnvoll im Unternehmen einsetzen möchte, sollte deshalb nicht nur auf die Auswahl des richtigen Tools schauen. Entscheidend ist auch, ob die eigenen Daten dafür geeignet sind.
Sind die Informationen vollständig? Sind sie einheitlich aufgebaut? Ist bekannt, welche Quelle die richtige ist? Können die Daten kontrolliert an andere Systeme übergeben werden?
Gerade bei Produktdaten spielt das eine wichtige Rolle.
Ein KI-System kann beispielsweise Produktbeschreibungen erstellen, Produkte kategorisieren oder fehlende Informationen erkennen. Dafür muss es aber auf verlässliche Produktdaten zugreifen können.
Sind diese Daten verteilt, widersprüchlich oder unvollständig, wird auch der Einsatz von KI unnötig aufwendig.
Bevor Unternehmen also überlegen, welche KI-Anwendungen sie einsetzen möchten, sollten sie sich zunächst mit ihren eigenen Daten beschäftigen. Denn nur wenn diese strukturiert, aktuell und zugänglich sind, kann KI auch mit dem Wissen des eigenen Unternehmens arbeiten.
Sind Ihre Daten für die Verarbeitung durch KI geeignet?
Erzählen Sie uns davon. Schreiben Sie uns gern auf LinkedIn.
