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4. Feb 2020

KI-Augmentierung macht den Arbeitsplatz effizienter

Augmentierung wird im Software-Bereich immer wichtiger: Künstliche Intelligenz erweitert dabei die menschliche Intelligenz. KI-Verfahren wie Machine Learning und fortgeschrittene Textverständnis-Methoden versetzen Enterprise Search-Lösungen in die Lage, „mitzudenken“. Die Software erfasst Inhalte thematisch, sortiert Daten automatisch, erkennt Beziehungen zwischen den Daten und macht Trends aus. Mit diesen Fähigkeiten lassen sich die unterschiedlichsten Analyse-Szenarien realisieren. Dazu zählen:

1. Vertragsanalyse: Indem KI-basierte Software Verträge und andere juristische Dokumente analysiert und automatisiert die wichtigsten Inhalte und Klauseln extrahiert, befreit sie Juristen in Kanzleien und Rechtsabteilungen von Unternehmen vom Lesen seitenlanger Dokumente. Das zahlt sich insbesondere bei Due Diligence-Verfahren aus, bei denen oft innerhalb kürzester Zeit umfassende Vertragsbestände ausgewertet werden müssen, oder bei der Bearbeitung von immer wiederkehrenden Analysearbeiten, etwa in Massenverfahren. Die Juristen gewinnen wieder mehr Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben – Entscheidungen treffen, Risiken einschätzen und ihre Mandanten betreuen.

2. Support im Kundenservice: Über eine zentrale Suche können Mitarbeiter aus dem Kundenservice sowohl nach Dokumenten als auch nach Inhalten aus Handbüchern suchen. Das spart Arbeitszeit ein und der Kunde erhält schneller eine Antwort auf seine Anfrage – auch wenn er das Problem unter Umständen anders schildert als es in der Musterlösung der FAQ-Datenbank hinterlegt ist. Selbst neue Support-Mitarbeiter können über die Suche gezielt und ohne große Einarbeitung auf Informationen zugreifen.  

3. Analyse DSGVO-relevanter Daten: Können personenbezogene Daten gezielt aufgespürt werden – egal ob sie auf Fileservern, in E-Mails, im ERP- oder CRM-System gespeichert sind –, lassen sich Informationslücken schließen und Mitarbeiter bekommen einen exakten Überblick, wo DSGVO-relevante Daten liegen. So können sie bei Bedarf Daten löschen und bei Auskunftsersuchen schnell reagieren.

4. E-Discovery: Im Zuge juristischer Verfahren helfen Enterprise Search-Anwendungen bei der Identifizierung digitaler Beweismittel und ermittlungsrelevanter Daten. Strukturierte und unstrukturierte Daten wie E-Mails werden dabei durchsucht. Experten prüfen dann die extrahierten Daten im Hinblick auf Relevanz für den betreffenden Sachverhalt.

5. Analyse von maschinengenerierten Daten: Nur wenn aus IoT-Daten, also maschinengenerierten Daten, auch Einsichten gewonnen werden können, die zu verlässlichen Vorhersagen und nachvollziehbaren Handlungsanweisungen führen, lässt sich der maximale Mehrwert generieren. Mit Hilfe von Enterprise Search-Anwendungen können zum Beispiel in Produktionsprozessen Protokolldaten schneller ausgewertet und Maschinen, die Fehler verursacht haben, identifiziert werden – über Datensilos hinweg.

„Indem eine KI-basierte Enterprise Search-Lösung dem Mitarbeiter in kürzester Zeit relevante Informationen zur Verfügung stellt, kann dieser datenbasiert Entscheidungen treffen, Problemlösungen finden und Kunden beraten, kurzum seinen Job machen“, erklärt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. „Der Mensch bleibt aber weiterhin unersetzbar, denn nur er kann die gefundenen Informationen weiterverarbeiten, daraus Rückschlüsse ziehen und gut informiert die richtigen Entscheidungen treffen. Künstliche Intelligenz hilft also, Mitarbeiter bei ihrer Tätigkeit optimal zu unterstützen und von stupiden, monotonen, nicht wertschöpfenden Standardaufgaben zu entlasten, indem sie einen vorher fix definierten Auftrag erledigt.“

Über IntraFind Software AG

IntraFind entwickelt seit dem Jahr 2000 Produkte und Lösungen für das effiziente Suchen, Finden, Analysieren von strukturierten und unstrukturierten Informationen unter Berücksichtigung aller verfügbaren Datenquellen eines Unternehmens. Volltextsuche und die komplette Bandbreite an Textanalyse- und Machine-Learning-Verfahren, Natural Language Processing, kombiniert mit den Möglichkeiten von Graphdatenbanken für Big Data Analytics, bilden hierbei den Schwerpunkt. Namhafte Kunden sind: AUDI AG, BMW AG, Bundeswehr, IHK Berlin, Robert Bosch GmbH und Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG. Mehr Informationen: www.intrafind.de

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