Optimieren Sie Ihre Inhalte mit künstlicher Intelligenz

Grundlagen von Content und KI

Inhalte – in all ihren verschiedenen Formen – sind seit langem eine Herausforderung aus der Perspektive des Informationsmanagements. Die richtigen Informationen können aufgrund komplexer Technologiesysteme, unzureichender und inkonsistenter Metadatenattribute, eingeschränkter Suchfunktionen in Kerngeschäftsanwendungen und getrennten Repositorys oder Systemen fast unmöglich zu finden sein.

Inhalte sind nicht nur von Natur aus schwer zu verwalten, sondern auch die Menge und Art der Inhalte wächst in einem noch nie dagewesenen Tempo. Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren Milliarden von Inhalten angesammelt, seien es Dokumente, gescannte Bilder, E-Mails, Videos oder andere Formate. Obwohl historische Inhalte umfangreich sind, besteht die Realität der heutigen Geschäftswelt darin, dass jeden Monat Hunderte Millionen neuer Objekte in ein Unternehmen gelangen können, was den gesamten Inhalt in den nächsten Jahren buchstäblich vervielfachen könnte.

Im Allgemeinen ist es für Menschen nicht schwer, Inhalte zu verstehen. Wir konsumieren jeden Tag Inhalte, ohne darüber nachzudenken. Die Herausforderung besteht darin, dass die Dinge, die wir ganz selbstverständlich tun – Inhalte schnell klassifizieren, um festzustellen, worum es sich handelt, kritische Informationen und Daten darin identifizieren und entscheiden, ob es sich um wesentliche Informationen handelt, die aufbewahrt werden müssen –, sich nicht gut skalieren lassen.

Informationen aus Inhalten zu extrahieren und in Felder und Tabellen einzugeben, ist eine Arbeit, die Menschen von Natur aus nicht gerne verrichten. Diese Arbeit täglich mit Tausenden oder sogar Hunderttausenden neuer Dokumente zu bewältigen, ist eine Herausforderung, kostspielig und mit gleichbleibender Genauigkeit nur schwer zu erreichen. Das ist der Grund, warum so viele Organisationen so lange mit Enterprise-Content-Management (ECM) zu kämpfen hatten.

Jetzt, mit der Allgegenwart von KI und ML, gibt es eine Möglichkeit, Inhalte wie ein Mensch zu verarbeiten, aber in großem Maßstab. Unternehmen können eine Reihe von Diensten bereitstellen, um intelligent kritische Daten aus Inhalten zu extrahieren und dabei Inhalte in verwertbare Informationen umzuwandeln, die leicht auffindbar sind, problemlos für die Arbeit genutzt werden können und jederzeit, überall und auf jedem Gerät zugänglich sind.

– Forrester Consulting, Transforming processes and experiences with content, automation and AI, 2024

KI-Dienste in der öffentlichen Cloud

Die meisten modernen Content-Lösungsplattformen können in eine Vielzahl von Public-Cloud-Diensten für künstliche Intelligenz integriert werden. In der Regel übergibt die Content-Lösungsplattform ein Objekt, sei es ein Dokument, ein Bild oder sogar eine Videodatei, an einen Cloud-Anbieter und erhält anschließend einen vom KI-Dienst erstellten Datensatz.

Die Welt der KI entwickelt sich weiterhin rasant, und eine Reihe großer Technologieunternehmen bieten mittlerweile eine Vielzahl von KI-Ware-Diensten an, die für die Arbeit mit verschiedenen Arten von Inhalten genutzt werden können. Hier sind einige der beliebtesten Technologien im Einsatz und Beispiele, wie sie zur Arbeit mit Inhalten verwendet werden können:

Beliebte KI-Technologien

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Viele dieser ML-Angebote konzentrieren sich darauf, einen tieferen Einblick in und ein besseres Verständnis von Inhalten zu ermöglichen, sei es bei textbasierten Dokumenten, Fotos und Bildern oder Audio- und Videodateien.

Aus diesen generischen Modellen und Diensten kann viel Wert gezogen werden, insbesondere bei der Durchführung von Routineaufgaben mit hohem Inhaltsvolumen. Wenn Sie z. B. OCR für einen großen bestehenden Content-Satz benötigen, sind diese Dienste präzise und hochleistungsfähig. Die Echtzeit-Stimmungsanalyse von Chat-Sitzungen, E-Mails oder sogar Social-Media-Inhalten ist ein weiteres hervorragendes Anwendungsbeispiel für diese Dienste.

Generische vs. benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle

Generische Dienste wurden mit einer breiten Palette von Daten trainiert. Daher neigen diese Modelle dazu, generische Daten zurückzugeben, die je nach Anwendungsfall hilfreich sein können oder auch nicht.

Generisches ML-Modell
In der untenstehenden Abbildung ist ein Autounfall zu sehen, der von Google Cloud Vision (einem vortrainierten, generativen KI-Modell) markiert wurde.

Wie Sie sehen können, hat Google Vision eine Reihe von Beschriftungen oder Datenwerten zurückgegeben, die sich auf das Bild beziehen. Wenn Sie jedoch ein Kfz-Versicherer wären, wären diese Daten wirklich wertvoll?

Benutzerdefiniertes ML-Modell
Einer der Vorteile von ML besteht darin, dass sich Unternehmen nicht auf generische Modelle und generische Daten verlassen müssen. Sie können ML verwenden, um ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle zu trainieren, die Daten zurückgeben, die auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind.

Betrachten Sie nun ein ML-Modell, das speziell mit vielen Bildern und Daten zu Autounfällen trainiert wurde. Hier ist ein Beispiel für die Art von Daten, die ein benutzerdefiniertes Modell aus demselben Bild extrahieren könnte:

intelligente Prozessautomatisierung

Laut einer Forrester Consulting-Studie aus 2024 entwickeln 67 % der Unternehmen, die in modernen Content-Management-Praktiken führend sind, ihre intelligenten Automatisierungsfähigkeiten, um manuelle Prozesse zu automatisieren und tiefere Einblicke aus Daten zu gewinnen. Obwohl der Trend steigend ist, bedeutet das dennoch, dass viele Unternehmen nach wie vor auf manuelle Arbeit angewiesen sind – einige sogar mit handschriftlichen Papierformularen zur Verarbeitung. Das bringt kritische Herausforderungen bei der Verarbeitung mit sich, wie etwa die Feststellung, um welche Art von Formular es sich handelt, die Validierung der erforderlichen Antworten, die Bestätigung der Unterschriftenplatzierungen und die Überprüfung, ob vertrauliche Informationen bereitgestellt wurden (ganz zu schweigen von einer Verzögerung bei der Verfügbarkeit genauer Daten).

KI und ML können Unternehmen dabei helfen, kritische Geschäftsfunktionen und -prozesse besser zu automatisieren, zum Beispiel:

Intelligente Dokumentenverarbeitung
Die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI, um Text und Formatierungen in semistrukturierten und unstrukturierten Inhalten wie ein Mensch zu lesen, zu erkennen und zu verstehen, sodass Formulare und Dokumente automatisch verarbeitet werden können. Durch den Einsatz von ML, um der IDP-Software beizubringen, Dokumente zu verstehen, wird die Software mit zunehmender Nutzung intelligenter und effektiver.

Prozessoptimierung
Mit der Integration von KI in inhaltszentrierte Prozesse und Systeme können Unternehmen Arbeitsabläufe mühelos optimieren. Zu den Anwendungsfällen gehören die Verwendung einer Eingabeaufforderung eines Sprachlernmodells (LLM), um qualifizierte Teilnehmer für eine klinische Studie zu identifizieren; die Automatisierung der Analyse von Anforderungen oder Checklisten zur Initiierung von Arbeitsabläufen; die Suche in Unternehmensrepositorys nach ähnlichen Inhalten/Dokumenten zur Betrugserkennung (Versicherungen und Behörden); das Identifizieren und Entfernen von Duplikaten in einer Digital-Asset-Management-Lösung; das Überprüfen der Allgemeinen Geschäftsbedingungen zur Risikoprüfung von Versicherungspolicen; und das Initiieren automatisierter Prozesse im Zusammenhang mit Kreditprüfung, Betrugserkennung und Compliance-Management.

Datenvalidierung
ML-Modelle ermöglichen auch ein intelligentes Ausnahmemanagement, um schnell zu erkennen, was in einem bereitgestellten Formular fehlt oder ungenau ist, und es automatisch an einen Kundendienstmitarbeiter oder zur Korrektur an den Kunden weiterzuleiten.

Verwaltung und Aufbewahrung von Aufzeichnungen
Viele Organisationen haben jahrelang damit gekämpft, einen effektiven Ansatz für das Management von Aufzeichnungen zu implementieren. Der einfache Grund dafür ist, dass die meisten Organisationen nicht bereit sind, den erforderlichen Aufwand zu betreiben, um alle vorhandenen Inhalte zu prüfen und zu entscheiden, ob, wann und wie sie aufbewahrt oder gelöscht werden sollen.

Das ist eine mühsame Arbeit für Menschen, aber ML kann Inhalte automatisch klassifizieren und Daten in größerem Umfang extrahieren. Infolgedessen können enorme Mengen an Inhalten viel schneller und einfacher untersucht, eine Vielzahl von Dokumenten oder Informationen klassifiziert, Datensätze automatisch identifiziert, erforderliche Aufbewahrungszeiträume angewendet und nicht wesentliche Informationen gelöscht werden.

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Tiefgehende Inhalteinsicht

Durch den Einsatz von KI, um neue Erkenntnisse und sinnvolle Verbindungen aus Ihren Inhalten zu ziehen, wird eine vorteilhafte Modernisierung auf verschiedene Weise ermöglicht, wie zum Beispiel:

• Fundiertere Entscheidungen: Mit der Automatisierung und Beschleunigung der Datenerfassung und -analyse durch KI sind die genauesten Informationen schneller für alle verfügbar, die darauf angewiesen sind.
• Verbesserte Ergebnisse: KI-gestützte Analysen können große Mengen historischer und aktueller Daten nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, was Unternehmen hilft, besser zu planen und ihre Kunden besser zu bedienen.
• Bessere Kundenerfahrungen: Die Fähigkeit der KI, den Zugriff auf Inhalte zu verbessern und relevante Informationen aus verschiedenen Anwendungen zusammenzuführen, erleichtert die präzise Beantwortung von Fragen und fördert sogar eine Kultur des effizienten Selbstbedienungsservices.

Überlegungen für Unternehmen

Nachdem wir nun den Unterschied zwischen Standard- und benutzerdefinierten Modellen untersucht und einige reale Anwendungsfälle für KI, ML und Content betrachtet haben, wollen wir uns einige wichtige Überlegungen für Unternehmen ansehen, die eine Content-Management-Plattform mit KI- und ML-Funktionen auf Unternehmensniveau in Betracht ziehen.

KI-Governance

Obwohl KI ein aktuelles Thema ist und zunehmend in kommerziellen und Lifestyle-Bereichen Einzug hält – lesen Sie hierzu den aktuellen Gartner Hype Cycle Report –, ist sie noch immer ein relativ neues Gebiet. Regulierungs- und Compliance-Best-Practices hinken der Technologie noch hinterher. Organisationen müssen sicherstellen, dass eine angemessene Governance für KI/ML vorhanden ist.

KI-Fähigkeiten erfordern aus mehreren Gründen eine Daten-Governance, darunter den Schutz sensibler Informationen, die Berücksichtigung ethischer Aspekte, die Vermeidung voreingenommener Ergebnisse, die Identifizierung und Minderung von Risiken sowie die ordnungsgemäße Verwaltung des gesamten Datenlebenszyklus. Der unsachgemäße Umgang mit Daten durch unregulierte KI-Quellen kann zu Ungenauigkeiten in der Berichterstattung, zu Datenverstößen und zur Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen führen, ethische Bedenken wie mangelnde Transparenz hervorrufen und letztendlich zu einer negativen öffentlichen Wahrnehmung führen.

Wenn KI in eine Strategie für Unternehmensinhalte integriert wird, sollte die Plattform den Teams Folgendes ermöglichen:

• Auswahl und Überwachung der Daten, auf die KI-Modelle Zugriff haben
• Genehmigung, welche autorisierten Mitarbeiter Daten einsehen und kontrollieren dürfen
• Entscheidung, wie die Vorhersagen und Ausgaben von KI-Modellen angewendet werden können

Wir empfehlen außerdem eine Plattform für Unternehmensinhalte, die über umfangreiche Erfahrung im Umgang mit hochsensiblen Daten verfügt und dabei unterschiedliche Branchenstandards einhält. Plattformen für Unternehmensinhalte mit strengen Daten-Governance-Richtlinien helfen, sensible Informationen zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA und HIPAA sicherzustellen, die in Sektoren wie der Regierung, dem Gesundheitswesen und der Finanzbranche durchgesetzt werden.

Kontinuierliche Schulung und Verwaltung

Ein weiterer kritischer Aspekt ist, wie Ihre KI-Modelle im Laufe der Zeit abschneiden.

Zunächst sollten Sie Lösungen in Betracht ziehen, die kontinuierliche Trainingsparadigmen nutzen, die es Ihren ML-Modellen ermöglichen, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln und zu verbessern, wenn dem System neue Inhalte und Daten hinzugefügt werden. Die menschliche Interaktion mit maschinengenerierten Daten ist ebenfalls entscheidend, um eine Datenvalidierung bereitzustellen und ML-Modelle weiter zu trainieren. Suchen Sie nach einer Content-Lösungsplattform, die die Rolle des Menschen im maschinellen Lernprozess berücksichtigt und spezifische Schnittstellen für „Human-in-the-Loop“-Schulungen bereitstellt.

Ihre KI-Lösung sollte auch eine Echtzeit-Leistungsüberwachung für Modelle bieten. ML-Modelle können Verzerrungen oder sogar Leistungseinbußen zeigen. Daher wird eine Schnittstelle zur Leistungsüberwachung helfen, Modelle zu identifizieren, die beschädigt sind oder Leistungseinbußen aufweisen. Maschinenlernmodelle sollten ebenfalls versioniert werden, sodass Sie schnell zu einer früheren Version zurückkehren können, falls Ihr Modell an Leistung verliert.

Die Rolle von Enterprise-Content-Plattformen

Unternehmensweite Content-Plattformen bieten einzigartige Möglichkeiten zur Integration von KI-Funktionen. Moderne Plattformen vereinen Inhalte aus verschiedenen Anwendungen und Abteilungssilos, und mit KI gewinnen die Inhalte an Relevanz und Nützlichkeit. Mit KI und Inhalten können Unternehmen das Informationsmanagement der nächsten Generation nutzen.

Laut einer aktuellen Forrester-Studie prognostizierten 81 % der Befragten, dass KI-gestützte Automatisierung inhaltslastige Prozesse bis 2026 erheblich verbessern wird. Tatsächlich geben 66 % an, dass sie ihren Content-Management-Ansatz aufgrund von KI bereits erheblich weiterentwickelt haben.

Der Schlüssel, um aussagekräftige Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, während KI genutzt wird, besteht darin, von Anfang an saubere, organisierte und zugängliche Informationen zu haben. Erweitern Sie Ihre Content-Services-Lösung mit leistungsstarken KI-Funktionen, um mehr Wert aus Ihren Inhalten zu schöpfen.

• Organisieren, sortieren und klassifizieren Sie Ihre Inhalte nach Themen und Themenbereichen.
• Extrahieren Sie aussagekräftige und genaue Metadaten und andere Informationen, um die Suche zu erleichtern.
• Die Ausgabe intelligenter Funktionen ist nur so wertvoll wie die Qualität der Eingaben – die Vollständigkeit und Genauigkeit von Inhalten und Informationen. Die Content-Services-Plattformen von Hyland ergänzen erstklassige KI-Engines durch:
• Durchbrechen Sie das Durcheinander, um die richtigen Informationen im richtigen Kontext zu identifizieren, bevor sie zur Analyse an Algorithmen des maschinellen Lernens oder KI-Systeme übergeben werden.
• Sorgen Sie für eine effektive und systematische Verwaltung Ihrer Informationen und Inhalte über verschiedene Formate und Prozesse hinweg, um einen Ausgangspunkt für fortgeschrittene Analysen und Algorithmen zu bieten.

KI verändert die Welt auf beispiellose Weise, und wir haben ihr volles Potenzial noch nicht ausgeschöpft. Arbeiten Sie mit einem Unternehmen zusammen, das den Wert Ihrer Inhalte und Prozesse in der heutigen dynamischen und komplexen Umgebung versteht und Sie auf die Chancen vorbereiten kann, die sich durch KI ergeben.

Erste Schritte mit der modernen, KI-gesteuerten Content-Lösungsplattform von Hyland

An diesem Punkt sagen Sie vielleicht: „Das ist ja alles toll, aber wie fange ich an?“ Wir möchten Ihnen gerne helfen.

Hyland intelligente Inhaltslösungen umfassen cloud-native, Low-Code-, KI-gestützte Inhaltsplattformen und Lösungen, die es Ihnen ermöglichen, das Informationsmanagement zu optimieren und intelligentere Geschäftsprognosen zu erstellen.

Die Lösungen von Hyland bieten intelligente Erfassung, Datenextraktion, Prozessautomatisierung und Content-Management – alle sind in einheitliche Plattformen integriert und mit den neuesten KI-fähigen Technologien ausgestattet.

Durch die Automatisierung manueller Aufgaben und das Gewinnen wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Inhalten unterstützen die Content-Lösungen von Hyland die Beschleunigung der Entscheidungsfindung, die Verbesserung des Kundenerlebnisses und das Erreichen operativer Spitzenleistungen.

Erfahren Sie mehr über unsere Dienstleistungen und darüber, wie wir es unseren Kunden erleichtern, ihre eigenen benutzerdefinierten ML-Modelle zu trainieren und zu verwalten.

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