IntraFind nennt fünf KI-Trends für 2019

München,
11. Dezember 2018

IntraFind nennt fünf KI-Trends für 2019

IntraFind, Spezialist im Bereich KI-Software, erläutert, welche Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz sich nächstes Jahr in der Unternehmenswelt bemerkbar machen werden.

KI wird auch 2019 eine maßgebliche Rolle spielen. Die IntraFind Software AG ist Spezialist für Enterprise Search und Natural Language Processing; das Unternehmen bietet Produkte für die unternehmensweite Suche sowie Textanalyse an, die auch auf KI und modernsten Machine-Learning-Verfahren basieren. Folgende fünf KI-Trends werden nach Ansicht des Unternehmens das kommende Jahr besonders prägen:

1. KI wird demokratischer. In den vergangenen Jahren wurden in vielen Bereichen der KI wiederholt Durchbrüche erzielt. Viel zu wenige davon haben aber bislang den Alltag moderner Wissensarbeiter verändert. 2019 werden KI-Methoden nun aber demokratischer in Unternehmen zur Verfügung stehen. Mehr Mitarbeiter werden davon profitieren und Zugang zu KI-Anwendungen haben. Bisher wurden KI-Anwendungen außerdem vor allem durch die Brille der Forscher entwickelt. Inzwischen fließt nun auch immer mehr das Feedback der Anwender mit ein.

2. Machine Learning übernimmt mehr Aufgaben. Machine-Learning-Verfahren, die in Unternehmenssoftware zum Einsatz kommen, entlasten Mitarbeiter zunehmend von Standardaufgaben und ermöglichen zahlreiche neue Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle. So kann etwa Textanalysesoftware als intelligente Lesehilfe eingesetzt werden, indem sie die wichtigsten Entitäten und Passagen in seitenlangen Dokumenten selbstständig erkennt, extrahiert und übersichtlich auflistet. Davon profitieren vor allem Mitarbeiter, die es täglich mit einer Vielzahl an Texten zu tun haben. Die Unternehmen werden effizienter und sparen Ressourcen.

3. Conversational Systems assistieren bei der Arbeit. Der Markt für NLP-basierte Software (Natural Language Processing) wächst. Das sorgt auch für Auftrieb bei den so genannten „Conversational Systems“, die als virtuelle Assistenten die Arbeit erleichtern. Beim Kundensupport werden zum Beispiel Anfragen zunehmend über virtuelle Assistenten aufgenommen, mit FAQ-Datenbanken abgeglichen und anschließend beantwortet. Auch im Unternehmen selbst kommen diese Assistenten als „Virtual Enterprise Assistant“ zum Einsatz. Sie verstehen und sprechen natürliche Sprache und sind in der Lage, bei Anfragen Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen einzubeziehen.

4. Anwendungsgebiete werden vielfältiger und userbezogener. KI-Anwendungen unterstützen generell tiefgreifendere Funktionen und kommen bei Unternehmen zunehmend in spezialisierten Anwendungsfällen zum Einsatz, etwa bei Vertragsanalysen im Rahmen von Due-Diligence-Prüfungen. Sie helfen dabei, konkrete Probleme zielgerichtet zu lösen und sind durch optimierte Lernverfahren in der Lage, sich noch besser an das Verhalten des Nutzers anzupassen.     

5. Graphdatenbanken breiten sich aus. Mit Graphdatenbanken lassen sich Daten intelligent verknüpfen. Damit liefern sie die technologische Grundlage für zahlreiche Anwendungen, mit denen Unternehmen die Vernetzung von Informationen automatisiert auswerten können – und kommen deshalb immer häufiger zum Einsatz. So erleichtern sie es, Experten im Unternehmen für bestimmte Aufgaben zu identifizieren, oder ermöglichen es, Zusammenhänge zu einem bestimmten Thema in Form von Knowledge-Graphen aufzuzeigen.

„Es gibt leider immer noch Anbieter, die beim Thema Künstliche Intelligenz falsche Erwartungshaltungen beim Nutzer wecken“, sagt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. „KI kann keine Wunderdinge vollbringen, aber Unternehmen sehr wohl an vielen Stellen helfen. Sie kann ihnen Einblicke ermöglichen, die dem menschlichen Auge entgehen würden, ihre Mitarbeiter von Standardaufgaben entlasten und ihnen den Zugang zu benötigten Informationen erleichtern. Davon werden die Unternehmen im nächsten Jahr verstärkt profitieren.“

Über IntraFind Software AG

IntraFind entwickelt 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.

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