Einblicke in die KI: KI in die Produktion bringen
Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht am Modell. Sie scheitern an fragmentierten Daten, isolierten Systemen und Prozessen, auf die die KI nicht sicher reagieren kann. In dieser Rubrik erläutern unsere Experten, was erforderlich ist, um KI vom Pilotprojekt in den produktiven, geregelten Betrieb zu überführen: KI-fähige Datengrundlagen, kontextbezogene Agenten, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sowie die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes.
Wie SoftProject den Einsatz von KI in Unternehmen angeht
SoftProject betrachtet KI nicht als bloßes Zusatzmodul. Unsere Plattform vereint Datenintegration, „ Data Governance “, Workflow-Automatisierung und Systemkonnektivität in einer einzigen Umgebung. KI-Modelle arbeiten daher mit sauberen, konsistenten und nachvollziehbaren Daten und agieren innerhalb klar definierter Prozessregeln. X4 BPMS koordiniert KI-Schritte innerhalb durchgängiger Geschäftsprozesse. Phoenix verbindet die Systeme, auf die die KI zugreifen muss. dataspot. stellt die geregelte Datengrundlage und die Datenherkunft bereit, die KI-Entscheidungen nachvollziehbar machen. → Erfahren Sie mehr über KI-Enablement
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Daten-Governance als Grundlage für KI
Warum zuverlässige Daten darüber entscheiden, ob KI einen Mehrwert oder ein Risiko darstellt Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasch zu einem zentralen Bestandteil der Unternehmensstrategie. Unternehmen investieren in KI, um die Effizienz zu steigern, Entscheidungen zu automatisieren, ...
Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet es für ein Unternehmen, „KI-fähig“ zu sein?
Ein KI-fähiges Unternehmen hat seine Daten, Systeme und Prozesse so vorbereitet, dass die KI zuverlässige Ergebnisse liefern kann. Die Daten sind konsistent, dokumentiert und über sichere Schnittstellen zugänglich. In den Prozessen ist festgelegt, wo die KI eigenständig agiert und wo Menschen die Entscheidung treffen. Ohne diese Grundlagen kommen die meisten KI-Projekte nie über die Pilotphase hinaus, egal wie leistungsfähig das Modell auch sein mag.
Warum scheitern so viele KI-Projekte bei der Skalierung?
Das Modell selbst ist selten der Engpass. Die üblichen Ursachen sind schlechte Datenqualität, in isolierten Systemen eingeschlossene Daten, unklare Zuständigkeiten für Daten und Entscheidungen sowie KI-Ergebnisse, die nie in die operativen Prozesse einfließen. Wenn diese Probleme auf Plattformebene angegangen werden, kann KI den Sprung von isolierten Experimenten in den täglichen Betrieb schaffen.
Welche Rolle spielt „ Data Governance “ bei der KI in Unternehmen?
Data Governance definiert, was Daten bedeuten, woher sie stammen und wer dafür verantwortlich ist. Mithilfe der Datenherkunft lassen sich KI-Ergebnisse bis zu ihren Quellen zurückverfolgen, was für Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und Fehleranalyse unerlässlich ist. Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz verlangen zudem eine dokumentierte Datenherkunft für KI-Systeme mit hohem Risiko.
Wie arbeiten Menschen und KI in automatisierten Prozessen zusammen?
In einem „Human-in-the-Loop“-Szenario legen konfigurierbare Schwellenwerte fest, wann die KI eigenständig entscheidet und wann ein Mensch das Ergebnis überprüfen muss. So werden beispielsweise Fälle mit hoher Sicherheit automatisch bearbeitet, während unklare oder risikoreiche Fälle an einen Spezialisten weitergeleitet werden. Auf diese Weise bleibt die Effizienz hoch, ohne dass die Kontrolle aufgegeben wird, und es wird Schritt für Schritt Vertrauen in die KI aufgebaut.
Wie lässt sich KI in bestehende Geschäftsprozesse integrieren?
Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, KI als definierten Schritt innerhalb eines Workflows zu integrieren. Die Prozess-Engine versorgt die KI mit den richtigen Daten, empfängt das Ergebnis, wendet Geschäftsregeln an und entscheidet, wie es weitergehen soll. Das kann eine automatische Verarbeitung, eine Eskalation oder eine manuelle Überprüfung sein. Mit X4 BPMS lassen sich KI-Schritte wie jede andere Prozessaktivität modellieren, ausführen und überwachen.