Künstliche Intelligenz 2.0

Der Mensch denkt, die Maschine lenkt

Im Enterprise Content Management kommt KI schon länger zum Tragen, etwa bei ECM-Herstellern, die die intelligente Extraktion und Klassifikation von Dokumenten in ihrer Software für die automatisierte Rechnungseingangsverarbeitung einsetzen. Doch die Einsatzmöglichkeiten der „Künstlichen Intelligenz 2.0“ gehen weit darüber hinaus.

Die heutige Informationsflut ist ideal für KI-Anwendungen.

Die heutige Informationsflut ist ideal für KI-Anwendungen.

Volks- wie betriebswirtschaftlich wird Künstliche Intelligenz (KI) wohl großes Potential entfalten: Denn sie entlastet Mitarbeiter nicht nur von sich ständig wiederholenden oder gar gefährlichen Tätigkeiten, sondern ist auch schneller in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, auszuwerten und darauf basierend Entscheidungen zu treffen sowie Aufgaben auszuführen. Dafür benötigt KI möglichst viele Daten und Dokumente aus unterschiedlichen Informationsquellen.

Die Informationsflut überfordert die menschlichen, kognitiven Fähigkeiten. 80 Prozent der Informationen, die wir sammeln, nutzen wir nicht. Und jeden Tag und jedes Jahr werden es mehr Informationen: Industrie 4.0, das Internet der Dinge etc. lassen bis 2020 das weltweite Datenvolumen um das Zehnfache ansteigen. Die heutige Informationsflut ist ideal für KI-Anwendungen. Die Masse dieser Informationen ist allerdings nicht geeignet, um sie in mehrere Altarchive oder ERP-Systeme einfließen zu lassen. Benötigt wird vielmehr eine inhalts-und kontextsensitive Software, die gigantische Datenmengen effizient verwaltet und speichert und die sich nach Bedarf horizontal skalieren lässt. Das ist schon immer eine ureigene Aufgabe von Enterprise-Content-Management-Systemen (ECM) wie beispielsweise Doxis4 von SER. Am Beispiel von DHL Express wird das deutlich: 8,5 Milliarden Dokumente werden aktuell in dem Doxis4 Information Repository aufbewahrt. Die durchschnittliche Anzahl an Zugriffen pro Tag liegt bei einer Million.

Produktionsfaktor Information


Informationen werden im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz zum Produktionsfaktor. Dabei kann die Informationslogistik in der Zukunft zum mächtigsten Einflussfaktor der Wertschöpfung werden. Das Information Repository, der Kern einer ECM-Software, wird zum Safe für die neue Firmenwährung: die Informationen. Als digitales Archiv genutzt, enthalten diese Informationen Erfahrungswerte und erhalten Erinnerungsvermögen.
Die Herausforderungen für die Verantwortlichen liegen heute in dem technologisch komplexen Informationsmanagement. Neben SAP sind zahlreiche andere Geschäftsanwendungen im Einsatz, die ihre Daten entsprechend in eigenen Datenbanken und Strukturen aufbewahren. Hierunter leidet heute schon die Produktivität von Wissensarbeitern. Zukünftig wird dieser Zustand auch negative Folgen auf die KI-Ergebnisse haben. Das Einbinden der über das Unternehmen verteilten Informationssilos wird auch deshalb mehr denn je zur strategischen IT-Herausforderung. Universelle, unternehmensweit einsetzbare ECM-Systeme können dies leisten. Sie ermöglichen den Zugriff auf Informationen in Datenbanken, File-Systemen etc. Diese wiederum nutzen die bereitgestellten KI-Crawler, um auf alle Informationen zugreifen zu können.

Hat das ECM-System die Informationen gelesen und verstanden, muss entschieden werden, was mit den Informationen geschehen soll. Das übernimmt die intelligente Klassifikation basierend auf Algorithmen (neuronale Netze). Analog zur Bilderkennung lernt das System selbst, zwischen Lernmengen, Dokumenten und Informationen zu unterscheiden. Das Wissen der Maschine basiert – wenn man so will – auf früheren Erfahrungen. Anders noch als bei Machine Learning wird sich KI mittels Deep Learning zukünftig selbst trainieren. Die Klassifikation wird dabei weit über die der Dokumentenarten hinausgehen. Sie wird anhand von grundlegenden Annahmen durch die Klassifikation Vorschläge zur Klassifikation unterbreiten und Prognosen aus der Klassifikation treffen. So wird es möglich sein, die Informationen über alle Eingangskanäle folgerichtig zu verteilen und dem nächsten richtigen Bearbeitungsschritt zuzuführen.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 06/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Durch die automatisierte Rechnungseingangsverarbeitung lässt sich heute bereits ein Großteil der eingehenden Rechnungen über jedweden Eingangskanal automatisiert bis hin zur Dunkelverbuchung verarbeiten. Dieser Prozess wird sich mit aller Wahrscheinlichkeit nahezu gänzlich automatisieren lassen. Zusätzlich werden Fehler und Anomalien in den Transaktionen transparent gemacht. Wie auch schon in der Vergangenheit werden mit größter Wahrscheinlichkeit der Finanzdienstleistungssektor und das betriebliche Rechnungswesen zu den frühen Adoptoren dieser KI-basierten ECM-Systeme zählen.

Proaktives Informationsmanagement


Braucht man heutzutage Informationen, muss man sie suchen. 20 Prozent ihrer Arbeitszeit verbringen die Mitarbeiter mit der Suche, so eine McKinsey-Studie. Auch das könnte bald Vergangenheit sein: Statt Suchmaschinen ebnet KI den Weg hin zur „Findemaschine“ und damit zu einem proaktiven Informationsmanagement. Vorausschauend erhalten die Nutzer Informationen im Kontext ihrer Arbeit, Handlungen und Entscheidungen bereitgestellt. Das System kennt die User, ihren Informationsbedarf und ihr Arbeitsverhalten. So erhalten sie frühzeitig eine Zusammenstellung aller wichtigen Informationen für einen Termin. Durch den Blick in den Terminkalender hat das System die zeitliche Relevanz erkannt. Im Kontext der Arbeit werden ihnen die richtigen Dokumente vorgeschlagen, ohne danach suchen zu müssen.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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