Optimieren Sie Ihre Inhalte mit künstlicher Intelligenz

KI im Content-Management

• Vereinfachung von Content-Herausforderungen: KI optimiert das Content-Management, indem sie die Datenextraktion und Kontextualisierung automatisiert und große Mengen unstrukturierter Inhalte nutzbar macht.

• Maßgeschneiderte KI-Modelle: Unternehmen können KI-Modelle auf ihre Bedürfnisse abstimmen, was eine präzisere Datenextraktion und relevante Erkenntnisse ermöglicht.

• Nutzung von Public-Cloud-KI-Diensten: Beliebte Tools wie NLP, OCR und intelligente Dokumentenverarbeitung verbessern Arbeitsabläufe, indem sie Dienste zur Klassifizierung, Verarbeitung und Analyse anbieten.

Vorteile von KI im Content Management

• Prozessautomatisierung: KI-gestützte Lösungen automatisieren manuelle Aufgaben wie die Dokumentenklassifikation, die Aufbewahrung von Aufzeichnungen und die Bearbeitung von Ausnahmen, reduzieren die Betriebskosten und verbessern die Genauigkeit.

• Tiefgreifende Inhaltseinblicke in Inhalte: KI bietet leistungsstarke Analysen, die fundierte Entscheidungen, Trendanalysen und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen.

• Optimierte Arbeitsabläufe: Das Integrieren von KI in Unternehmenssysteme ermöglicht nahtlose Arbeitsabläufe und beseitigt Engpässe in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Recht.

Unternehmensüberlegungen zur Einführung von KI

• KI-Governance: Implementieren Sie robuste Richtlinien, um den Datenzugriff zu verwalten, Voreingenommenheit zu verhindern und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.

• Kontinuierliches Training: Bewerten und verfeinern Sie Modelle im Laufe der Zeit durch Leistungsüberwachung und „Human-in-the-Loop“-Validierung.

• Auswahl von Plattformen: Wählen Sie eine Enterprise-Content-Management-Plattform, die KI nahtlos integriert, um Unterbrechungen der Arbeitsabläufe zu minimieren und gleichzeitig saubere und organisierte Daten zu gewährleisten, um den Informationswert zu maximieren.j

Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der aktuellsten Themen im Technologiebereich, und im Bereich der Inhalte und deren Verwaltung ist KI von besonderem Interesse. Die wachsenden Informationsmengen stellen für Unternehmen aller Größen und Branchen weiterhin eine Herausforderung dar – oder eine Chance für diejenigen, die sie nutzen können. Der Einsatz von KI im Bereich des Unternehmensinhaltsmanagements bietet zahlreiche Vorteile.

Lassen Sie uns die sich schnell entwickelnde Rolle von KI und maschinellem Lernen (ML) im Content-Management untersuchen, einschließlich der verfügbaren KI-Angebote und ihrer praktischen Anwendung, um einen besseren Zugriff auf kritische Informationen zu ermöglichen. Entdecken Sie reale Anwendungsfälle und erfahren Sie, wie frühe Anwender geschäftlichen Nutzen aus diesen Technologien ziehen. Verstehen Sie die kritischen Überlegungen für Unternehmen, um mit KI und Inhalten zu beginnen.

Inhalte – in all ihren verschiedenen Formen – sind seit Langem eine Herausforderung aus der Perspektive des Informationsmanagements. Die Schwierigkeiten können sich wie folgt gestalten:

• 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.

• Das Volumen und die Arten von Inhalten wachsen 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.

• Die Skalierung der Content-Management-Anforderungen wird immer schwieriger (schnelle Klassifizierung, Identifizierung kritischer Informationen, Bestimmung ihrer Nützlichkeit und angemessene Speicherung). Was früher von wenigen Personen an einem zentralen Ort verwaltet werden konnte, ist heute ein Content-Chaos, das oft über physische Standorte sowie durchschnittlich 21 Repositorys verstreut ist.

• Die Extraktion von Informationen und Werten aus Unternehmensinhalten erfordert Zeit, Kontext und Intellekt. Diese Arbeit täglich mit Tausenden oder sogar Hunderttausenden neuer Dokumente zu bewältigen, ist eine Herausforderung, kostspielig und mit gleichbleibender Genauigkeit nur schwer zu erreichen. Aus diesem Grund haben so viele Unternehmen so lange mit Enterprise Content Management (ECM) zu kämpfen.

Mit KI verändert sich das Content-Management

Angesichts dessen, dass KI-Lösungen mittlerweile zum Mainstream geworden sind, befinden wir uns in einer spannenden Zeit für Unternehmensinhalte. ECM-Lösungen haben jahrzehntelang die geschäftskritischen Inhalte von Unternehmen verwaltet. Mit generativer KI können diese Anbieter nun offensiv darüber nachdenken, wie sie den Wert, den eine ECM-Lösung ihren Kunden bietet, neu definieren können. Schließlich vertrauen die Kunden diesen Anbietern bereits ihre Inhalte an – mit dem richtigen ECM-Partner können Sie jetzt die generative KI nutzen, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, die bisher verborgen waren.

Mit KI-gestützten Lösungen 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.

Um jedoch die Leistungsfähigkeit von KI-Erkenntnissen zu nutzen, müssen Ihre Unternehmensdaten bereit für die KI-Maschine sein.

KI-bereite Unternehmensinhalte

Damit Sie das volle Potenzial Ihrer nachgelagerten KI-Lösungen erfassen können, benötigen diese KI-Tools hochwertige, verarbeitbare Daten. Mit anderen Worten: Ihre Unternehmensinhalte müssen für Ihre KI-Lösungen einen Übersetzungsprozess durchlaufen.

Unstrukturierten Daten Struktur verleihen

Mit generativer KI können moderne Content-Management-Plattformen dem, was zuvor unstrukturiert war, Struktur verleihen – laut einer Forschungsstudie von Intelligent Business Strategies aus dem Jahr 2025 schockierende 80 % der Unternehmensinhalte. Plattformen wie Hyland Content Innovation Cloud™ können alle Petabyte an Inhalten und Bildern vorbereiten und verarbeiten, sie interpretieren und es Unternehmen ermöglichen, zu verstehen, was in ihnen steckt, um die Effizienz erheblich zu steigern.

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.

> Mehr erfahren | Das Aufkommen von modernem cloudfähigem ECM

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

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 und benutzerdefinierte KI-Modelle im Vergleich

Generische KI-Dienste wurden mit einer breiten Palette von Daten trainiert, was bedeutet, dass sie generische Erkenntnisse liefern, die möglicherweise nicht mit Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen oder Branchenanforderungen übereinstimmen.

Generisches ML-Modell
In der untenstehenden Abbildung wurde ein Autounfall von Google Cloud Vision, einem vortrainierten, generativen KI-Modell, analysiert.

Wie Sie sehen können, hat Google Vision eine Reihe von Beschriftungen oder Datenwerten zurückgegeben, die sich auf das Bild beziehen. Diese Daten sind zwar technisch korrekt, liefern aber nicht die Erkenntnisse, die ein Versicherungsunternehmen tatsächlich benötigt, um Ansprüche effizient zu bearbeiten.

Benutzerdefiniertes KI-Modell
Einer der größten Vorteile von KI ist, dass sich Unternehmen nicht mit generischen Modellen und generischen Daten begnügen müssen – sie können maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln, die geschäfts- und branchenspezifische Informationen extrahieren, die genau auf ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.

Betrachten wir nun ein KI-System, das speziell mit umfangreichen Daten zu Autounfällen und Anforderungen der Versicherungsbranche feinabgestimmt wurde. Hier ist ein Beispiel für die Art von Daten, die ein KI-Modell mit konfigurierten Ergebnissen aus demselben Bild extrahieren könnte:

Der Unterschied ist frappierend. Bitte beachten Sie, dass jetzt die Marke, das Modell und die Werksfarbe beider Fahrzeuge korrekt identifiziert wurden. Es wurden auch zwei Kfz-Kennzeichen aus Illinois identifiziert und vollständige sowie teilweise Kennzeichennummern erfasst. Auf dem Bild ist ein Gesicht zu sehen, das als der Bediener Jim Smith identifiziert wurde.

Dieses Maß an Präzision entsteht durch die Kombination von KI mit fortschrittlicher Dokumentenverarbeitungs- und Datenkurationstechnologie, die mit über 600 Dateiformaten umgehen kann, einschließlich Bildern, Videos und anderen nicht textlichen Inhalten. Das System wandelt rohe, unstrukturierte Informationen in saubere, strukturierte Daten um, die für automatisierte Workflows und Geschäftsprozesse bereitstehen.

Zu den Vorteilen von benutzerdefinierten KI-Modellen und -Systemen gehören das Extrahieren von geschäfts- und branchenspezifischen Daten, die einen echten Mehrwert bieten (anstatt generische Bezeichnungen zurückzugeben), sowie eine höhere Intelligenz für Ihre Entscheidungen und Prozesse. Infolgedessen sind Schadensbearbeiter nicht mehr auf die manuelle Dateneingabe angewiesen.

Dies ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie KI das Enterprise-Content-Management verändert, indem sie Ihre mit KI angereicherten Daten und die Geschäftslogik zusammenführt und so sicherstellt, dass die richtigen Informationen die richtigen Personen zur richtigen Zeit erreichen.

Inhaltsanreicherung

Die Inhaltsanreicherung besteht darin, Daten aus Inhalten zu extrahieren und diese Daten zu verwenden, um die Inhalte zugänglicher, kontextbezogener und kurz gesagt leistungsfähiger zu machen. Die Anreicherung von Inhalten nimmt viele verschiedene Formen an, abhängig von der Art der Inhalte und den eingesetzten KI-Modellen.

Inhalte mit KI vorantreiben
Auf einer KI-gestützten Plattform für Content-Lösungen gewinnen die Inhalte, die in Kernanwendungen im gesamten Unternehmen untergebracht sind, an Transparenz, Qualität und Umsetzbarkeit. Durch den Einsatz verschiedener KI-Tools – sei es ML, optische Zeichenerkennung (OCR) oder Data Curation – werden Inhalte beispielsweise auf eine Weise vereinheitlicht und nutzbar gemacht, die herkömmliche Content-Plattformen einfach nicht erreichen können.

Die in einer KI-gestützten Content-Lösung gespeicherten Informationen sind nicht nur nützlicher (aufgrund der Kontextualisierung der Datenpunkte), sondern die KI kann diese wertvollen Inhalte auch nutzen, um Prozesse in integrierten Systemen zu initiieren. Beispiel:

• Im oben dargestellten benutzerdefinierten KI-Modell für das Versicherungsszenario können die Metadaten wertvolle Schadensdaten sein, die in einem Schadensbearbeitungssystem wie Guidewire oder Duck Creek erfasst werden müssen.

• Viele Finanzdienstleistungsunternehmen verfügen über große Mengen an vorhandenen TIFF-Bildern, die sie in PDF-Dokumente umwandeln möchten. Mithilfe eines KI-Modells oder eines Technologie-IDP kann dieser Prozess automatisiert werden, um Daten intelligent zu extrahieren und das gewünschte PDF-Format korrekt auszufüllen.

• Verwaltungsteams können KI verwenden, um Dokumente nach Themen zu klassifizieren, anstatt nur nach Dokumenttypen. Die Fähigkeit des Modells, den Kontext des Dokuments zu verstehen, kann in vielerlei Hinsicht nützlich sein, z. B. bei der Analyse und Zusammenfassung von Essays zur Hochschulzulassung oder beim Ziehen von Schlussfolgerungen aus den Meinungen der Befragten in Umfragen.

  > Weiterlesen | Indiana State University Fallstudie

• Rechtsteams können KI-Modelle feinabstimmen, sodass diese sie bei der Vorbereitung, dem Verfassen und dem Identifizieren von Klauseln in rechtlichen Verträgen unterstützen, wodurch ihre vorhandenen Inhalte noch leistungsfähiger werden und bei Bedarf noch hilfreicher eingesetzt werden können.

• Finanzteams können Rechnungen zur Kodierung und ordnungsgemäßen Weiterleitung klassifizieren.

• Im Gesundheitswesen kann KI eingesetzt werden, um Assets anhand ihres Inhaltstyps (denken Sie an MRT, Röntgenbilder und CT-Scans) oder des Dokumentkontexts wie Organsystem (z. B. Lunge). Und da die KI kontinuierlich lernt, werden ihre Vorhersagen und Analysen mit zunehmender Dateneingabe immer präziser, was zu verbesserten Ergebnissen für Patienten und Organisationen führt.

intelligente Prozessautomatisierung

Laut Forrester 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 kann 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.

> Weiterlesen | Der ultimative Leitfaden zur Prozessautomatisierung

Agentengestützte Prozessautomatisierung

Die agentengestützte Prozessautomatisierung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der intelligenten Automatisierung dar. Sie nutzt KI-gestützte Agenten, um komplexe Aufgaben und ganze Geschäftsprozesse mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingreifen zu bewältigen und so die Grenzen der vorgeschriebenen Automatisierung zu überwinden. Diese intelligenten Agenten können mit Menschen und anderen KI-Systemen zusammenarbeiten und sich in bestehende Softwareanwendungen integrieren, um ihre Ziele zu erreichen.

Die agentengestützte Prozessautomatisierung ist nicht dazu gedacht, Ihr gesamtes Automatisierungs-Framework zu überholen. Stattdessen sollte sie Ihre bestehenden Strategien ergänzen. Durch das Integrieren von KI-Agenten können Sie Ihre aktuellen Prozesse verbessern und ein neues Maß an Effizienz erschließen.

Die agentengestützte Prozessautomatisierung kann Geschäftsabläufe grundlegend umgestalten, indem sie manuelle Aufgaben minimiert und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht. Mithilfe von Tools, die für die Orchestrierung dieser KI-Agenten entwickelt wurden, können Sie sie zusammen mit anderen KI-Komponenten und RPA-Bots erstellen, einsetzen und nahtlos integrieren, um transformative Ergebnisse für Ihre Organisation zu erzielen.

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 Entscheidungsfindung: Mit KI, die die Aufnahme, Analyse und Kuratierung von Daten automatisiert und beschleunigt, sind 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 Beantwortung von Fragen und fördert sogar eine Kultur des effizienten Selbstbedienungsservices.

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

Was die KI-Governance angeht, halten viele Organisationen nicht Schritt. Forrester berichtet dazu Folgendes:

• Nur 19 % der Organisationen steuern KI-generierte Inhalte.

• Nur 23 % wenden Governance für die Eingabeaufforderungen an, die zur Generierung von Inhalten verwendet werden.

• Entscheidungsträger müssen die Komplexität verringern, die mit dem Auffinden, Steuern und Gewinnen von Erkenntnissen aus Inhalten im gesamten Unternehmen verbunden 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 dessen, welches autorisierte Personal Daten in ihrer ursprünglichen Form oder durch KI-generierte Inhalte einsehen und kontrollieren kann

• 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 tragen zum Schutz sensibler Informationen bei und stellen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA und HIPAA sicher, 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 Forrester haben nur 64 % der Unternehmen ihren Content-Management-Ansatz mithilfe von KI signifikant verändert (ein Anstieg um 21 % seit 2019), und 74 % der Entscheidungsträger erwarten, dass KI in den nächsten 12 Monaten einen großen oder signifikanten Einfluss auf ihre Fähigkeit haben wird, ihre vorrangigen Content-Ziele zu erreichen.

Diese schnelle Akzeptanz – und der Wettlauf um die Spitze bei der Nutzung der Technologie – zeigt, wie wettbewerbsfähig und notwendig es ist, KI in Ihrem Unternehmen „richtig“ einzusetzen. Die Ausgabe intelligenter Funktionen ist nur so wertvoll wie die Qualität der Eingaben, ein Prozess, der mit Datenhygiene beginnt und der Fähigkeit Ihrer Plattformen, unstrukturierte Daten und Unternehmensinhalte in KI-fähige strategische Assets zu verwandeln.

> Mehr erfahren | Bevor Sie in KI investieren, sollten Sie Ihre KI-Bereitschaft bewerten

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

Hyland Content Innovation Cloud™ ist eine cloudnative Plattform, die Ihre Unternehmensinhalte mit fortschrittlicher KI, Automatisierung und intelligenten Workflows vereint. Zu den wichtigsten KI-gestützten Lösungen der Plattform gehören:

• Hyland IDP: Nutzt fortschrittliche KI, um das Erfassen, die Extraktion und Klassifizierung von Dokumenten zu automatisieren und so eine effiziente und präzise Datenverarbeitung zu ermöglichen.

• Hyland Knowledge Enrichment: Wandelt unstrukturierte Daten in KI-fähige Formate um und nutzt KI, um Inhalte anzureichern und gleichzeitig die Durchsuchbarkeit, KI-Verarbeitung und Entscheidungsfindung zu verbessern.

• Hyland Knowledge Discovery: Erschließt und ermöglicht den Zugriff auf relevante Geschäftserkenntnisse durch den Einsatz von KI-Agenten, um Informationen zu suchen und zu generieren, die die Entscheidungsfindung beschleunigen.

• Hyland Automate: Nutzt KI-gestützte Automatisierung, um komplexe Prozesse zu vereinfachen, manuelle Aufgaben zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

• Hyland Agent Builder: Baut eine intelligente, agentenbasierte Belegschaft auf, die Ihre menschlichen Mitarbeiter von alltäglichen Aufgaben befreit, damit sie sich auf höherwertige Arbeit konzentrieren können.

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 KI-Modelle zu trainieren und zu verwalten.