Bevor Sie in KI investieren, sollten Sie Ihre KI-Bereitschaft bewerten

• Die KI-Readiness transformiert Unternehmen, doch die meisten Organisationen sind noch nicht KI-fähig: Um das Potenzial von KI-Lösungen voll auszuschöpfen, müssen Ihre Unternehmensdaten, Ihre Infrastruktur und Ihre Belegschaft KI-bereit sein.

• Qualitätsdaten sind entscheidend: Hochwertige, kuratierte und KI-bereite Inhalte gewährleisten effektive KI-Ausgaben und ermöglichen es Unternehmen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten für fundierte Entscheidungen zu nutzen.

• KI-Rahmen für Erfolg: Entwickeln Sie KI-Bereitschaft mit starker Infrastruktur, qualitativ hochwertigen Inhalten, Governance, ethischen Praktiken und geschulten Teams für eine sichere, verantwortungsvolle und wirkungsvolle KI-Implementierung.

Die KI-Bereitschaft Ihrer Inhalte ist der Schlüssel zur vollständigen Ausschöpfung des Potenzials der KI. Es geht darum, Unternehmensdaten, Infrastruktur und Ihre Belegschaft so abzustimmen, dass KI-Technologien effektiv genutzt werden können. Indem Sie sich auf fünf zentrale Säulen konzentrieren – Infrastruktur, KI-bereite Inhalte, Governance, Ethik und Fähigkeiten – können Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Investitionen den größtmöglichen Einfluss haben.

Durch die KI-Readiness können Unternehmen Folgendes:

• Verbessern Sie die Entscheidungsfindung: Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse für strategische Vorteile.

• Optimieren Sie den Betrieb: Straffen Sie Prozesse und senken Sie die Kosten durch Automatisierung.

• Verbessern Sie das Kundenerlebnis: Bieten Sie personalisierte Dienstleistungen und innovative Lösungen.

• Treiben Sie Innovation voran: Fördern Sie eine Innovationskultur und erkunden Sie neue Marktlücken.

• Effektive Implementierung von KI im großen Maßstab: KI-bereite Daten führen zu verbesserten KI-gestützten Suchvorgängen, KI-Verarbeitung und KI-Agentenleistung.

Was bedeutet es, KI-bereit zu sein? Ihre Unternehmensinhalte müssen so konfiguriert werden, dass hochwertige, relevante und sichere Daten in KI-Systeme eingespeist werden können, um alle versprochenen Vorteile zu bieten.

KI kann mächtig sein, aber nur, wenn sie den richtigen Treibstoff bekommt.

Qualitätsdaten existieren nicht automatisch in Ihren Unternehmensinhalten – sie müssen vorbereitet werden. Enterprise-Content-Management-Anbieter sind einzigartig positioniert, um Kunden bei der Transformation ihrer Daten zu unterstützen.

Die Erschließung der Erkenntnisse aus Ihren Unternehmensinhalten wird zu operativen und analytischen Ergebnissen führen, die unglaubliche Möglichkeiten eröffnen, und das ist eine entscheidende Voraussetzung, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen. Es besteht die falsche Vorstellung, dass alles in einem Repository und einer Datenbank in eine KI-Engine geworfen werden kann und diese dann alles lernt. Leider funktioniert es so nicht.

Erstens ist es wirtschaftlich nicht machbar; zweitens benötigen KI-Modelle saubere Daten.

Das Konzept „Garbage in, garbage out“ – im Wesentlichen das Einfügen aller Daten in eine KI-Lösung – bedeutet, dass Sie nicht die präzisen, optimierten KI-Ausgaben erhalten, die Sie erwarten.

Daten KI-bereit machen

Um von der Leistungsfähigkeit der KI zu profitieren, müssen die Daten eines Unternehmens für die Maschine bereit sein. Es muss eine Datenübersetzung stattfinden; Inhalte, die für den menschlichen Gebrauch erstellt wurden, müssen für einen Computer verarbeitet werden.

„Stellen Sie sich ein Dokument voller Text und Bilder vor“, sagte Tiago Cardoso, KI-Produktmanager bei Hyland. „Wenn wir Inhalte für ein LLM abrufen, müssen wir deren Bedeutung und Kontext verstehen und nur die relevanten Aspekte auswählen.“

Darüber hinaus müssen Unternehmen die richtigen Inhalte auswählen, um die Maschine zu füttern. Der Start eines neuen Modells ist ein großer Kraftakt, für den die richtigen Daten zum Trainieren, Testen und Feinabstimmen des Systems benötigt werden. Es ist eine Wissenschaft, und Sie möchten eine Überanpassung oder Unteranpassung des Modells vermeiden. Bei zu vielen falschen Informationen – manchmal auch als Annecdata bezeichnet – beginnen die Ausgaben der generativen KI (GenAI) zu sinken.

Sobald die richtigen Inhalte für Maschinen bereitstehen, können Unternehmen damit beginnen, die wirkungsvollen Dienste der KI zu implementieren.

Unstrukturierte Daten betreten den Chat

Inhalte, sowohl in strukturierter als auch in unstrukturierter Form, enthalten die wichtigen Daten, die ein Unternehmen sammelt. Untersuchungen zeigen jedoch, dass weniger als 10 % der unstrukturierten Daten extrapoliert werden, um sie für Geschäftsprozesse oder die Entscheidungsfindung zu nutzen, obwohl 80 % der Datenquellen unstrukturiert sind.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten all diese unzugänglichen, ungenutzten Daten mithilfe von generativer KI freisetzen. Angesichts des prognostizierten Anstiegs unstrukturierter Daten sind die geschäftlichen Auswirkungen, die sich ergeben, wenn man in der Lage ist, die Daten, die man bereits besitzt, in vollem Umfang zu nutzen, verblüffend.

Sobald KI auf diese Datenquellen zugreifen und sie aktivieren kann, können Unternehmen Erkenntnisse in großem Umfang gewinnen und von den semantischen Beziehungen profitieren, die KI herstellen kann.

Sobald Ihre Daten beispielsweise KI-fähig sind, verfügen KI-Agenten über den notwendigen Kontext, um verbesserte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus werden intelligentere Suchergebnisse durch die Fähigkeit der KI ermöglicht, Daten nicht nur aus traditionellen strukturierten Quellen, sondern auch aus den schwierigeren unstrukturierten Dokumenten zu analysieren und zu interpretieren. Ohne auf eng definierte Metadaten angewiesen zu sein, kann sich ein Unternehmen ein umfassenderes Bild von den Beziehungen zwischen zuvor nicht verbundenen Datenpunkten machen, sodass Dinge auf der Grundlage von Beziehungen und nicht anhand bestimmter Suchkriterien gefunden werden können.

Hylands Fachwissen in den Bereichen Content und KI gibt unseren Intelligence-Teammitgliedern einen einzigartigen Einblick in die KI-Bereitschaft. Wir haben ein Framework für die Bewertung entwickelt, das auf fünf Säulen basiert:

1. Infrastruktur

Infrastruktur spricht für technische Bereitschaft. Um KI sicher nutzen zu können, benötigen Organisationen eine robuste, umfassende Infrastruktur zur Datenverwaltung sowie die richtigen Werkzeuge, um die Arbeit zu erledigen. Die Datenbanken, in denen Informationen gespeichert werden, müssen sicher, konform und skalierbar sein - bereit für den Aufschwung oder den Niedergang eines Unternehmens.

In der richtigen Infrastruktur (einer föderierten, cloud-nativen ECM-Plattform) können Sie modulare Dienste bereitstellen, die Unternehmensinhalte in maschinenlesbare Formate umwandeln. Das bedeutet, wichtige Daten zu extrahieren, sie mit Metadaten anzureichern und sie in einer strukturierten Weise zu speichern, sodass KI-Systeme darauf zugreifen und sie interpretieren können. Wenn Inhalte auf diese Weise verarbeitet und indexiert werden, können KI-Systeme in Echtzeit Verbindungen herstellen, kontextrelevante Informationen suchen und mit Inhalten arbeiten, die sicher, skalierbar und revisionssicher sind.

Das ist für Unternehmen oft nur schwer alleine zu bewerkstelligen, und deshalb hat Hyland Hyland Content Intelligence entwickelt.

2. KI-fähige Inhalte

KI-fähige Inhalte sind eine weitere technische Hürde, die überwunden werden muss. Inhalte müssen für eine qualitativ hochwertige KI-Ausgabe kuratiert und angereichert werden.

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Daten mit bewährten Werkzeugen zu kuratieren. Dieser Prozess umfasst das Extrahieren, Normalisieren und Strukturieren von Inhalten und stellt sicher, dass diese in saubere und konsistente Daten für Ihre KI-Anwendungen formatiert werden.

Als Nächstes müssen Sie die Datennormalisierung und -strukturierung angehen. In dieser Phase muss Ihr unstrukturierter Text in standardisierte Formate umgewandelt werden. Dadurch ist es für maschinelles Lernen (ML), Analysen und Automatisierungsworksflows vorbereitet, die einen erheblichen Mehrwert durch KI bieten.

Abschließend müssen neue Metadaten generiert werden, damit Ihr System die Durchsuchbarkeit von Informationen und die Genauigkeit des KI-Modells verbessern kann.

So sieht es in der Realität aus: Stellen Sie sich vor, ein großes Einzelhandelsunternehmen müsste die Generierung von Metadaten automatisieren und die Einblicke in den Produktkatalog verbessern. Durch die Umwandlung von Unternehmensinhalten in KI-fähige Ressourcen kann dieser Inhalt nahtloser Innovation und betriebliche Effizienz fördern. Durch automatisiertes Metadaten-Tagging können Produktdetails präzise extrahiert und über verschiedene Formate strukturiert werden, während die kontextuelle Anreicherung wichtige Attribute wie Marken, Spezifikationen und Kategorien identifiziert. Diese Verbesserungen würden eine präzise Datenklassifizierung ermöglichen, die Genauigkeit der natürlichen Sprachsuche verbessern und die Leistung von Empfehlungssystemen steigern.

Das Ergebnis? Zuverlässige Produktdaten, verbesserte Suchrelevanz und personalisierte Empfehlungen, die das Kundenerlebnis steigern und intelligentere, KI-gesteuerte Geschäftsprozesse unterstützen.

3. Governance

Die Governance betrifft sowohl den Zustand der technischen als auch der geschäftlichen Bereitschaft. Wenn es um die Steuerung von KI geht, tragen Organisationen eine große Verantwortung. Von der Überwachung des Datenzugriffs und der Erkennung von böswilligen Eingriffen bis hin zur Gewährleistung verantwortungsvoller KI-Praktiken im gesamten Unternehmen – strenge Standards ermöglichen es Unternehmen, KI sicher und zuverlässig zu implementieren.

Bei der Integration von KI in Produkte und den täglichen Betrieb sollten Unternehmen klare Richtlinien für Produktteams und Mitarbeitende entwickeln, um KI-bezogene Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu minimieren.

Ein KI-Rat kann auch dazu beitragen, die Einbindung und Implementierung von KI zu überwachen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Richtlinien technologische Fortschritte und Gesetzesänderungen widerspiegeln.

Die Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Standards des Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung. Da KI in hohem Maße auf Daten angewiesen ist, bilden robuste Richtlinien und die richtigen technischen Tools eine solide Grundlage für eine sichere KI-Implementierung.

4. Ethik

Sie müssen eine ethische Grundlage schaffen – das ist entscheidend, um eine verantwortungsvolle KI zu schaffen.

Ethische KI ist ein häufiger Punkt, der bei Kunden und RFPs Anlass zur Sorge gibt. Ehrlichkeit, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit sind allesamt Facetten dieser Komponente der Business Readiness.

Wenn eine KI-Engine eine Entscheidung oder Empfehlung trifft, müssen Sie verstehen können, wie sie zu dieser Schlussfolgerung gelangt ist und welche Benchmarks und Bewertungen diese Schlussfolgerungen als korrekt belegen. Aus ethischer Sicht bereit zu sein, bedeutet, Leitplanken zu haben.

Zu den KI-Standards von Hyland gehören Transparenz, Dateneigentum, Ehrlichkeit, überprüfbare Ergebnisse, Datenschutz und Sicherheit sowie Governance. Wir sind der Überzeugung, dass KI Folgendes sein sollte:

• Nützlich für die Gesellschaft, bereichert uns individuell und kollektiv

• Transparent, sodass Ergebnisse erklärt und Entscheidungen geprüft werden können

• Sicher und datenschutzoptimiert, sodass Unternehmens- und personenbezogene Daten geschützt sind

• Verantwortungsvoll erstellt, verwendet und bereitgestellt während des gesamten KI-Lebenszyklus

• Entwickelt und eingesetzt, um unbeabsichtigte Folgen oder unfaire Voreingenommenheit zu überwachen und abzuschwächen

KI-bereite Unternehmen können hochwertige KI-Ergebnisse mit ethischen Daten unterstützen und gleichzeitig auf Dinge wie Voreingenommenheit achten. KI-Modelle müssen auch in der Lage sein, sich gegen Situationen zu wehren, in denen Benutzer versuchen könnten, durch unaufrichtige Eingabeaufforderungen Informationen zu erhalten, auf die sie keinen Zugriff haben sollten.

Die Auswirkungen sind für viele Branchen sehr real, insbesondere für Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Hochschulen. Von historischen Redlining-Praktiken bei der Kreditvergabe bis hin zu betrügerischen Versicherungsansprüchen und Studentenbeurteilungen steht viel auf dem Spiel, und die Daten, die in ein KI-Modell eingespeist werden, müssen vor Voreingenommenheit und verfälschten Daten geschützt werden.

5. Fähigkeiten

Da KI-Funktionen in neuen und bekannten Technologien in jeder Branche auftauchen, können Sie KI-Ambitionen nicht vollständig verwirklichen, wenn Sie nicht die richtigen Personen haben, die sie bis zur Ziellinie bringen. Der Wettbewerb um KI-Talente ist hart und hat zu einer Talentlücke geführt, die von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanwendern reicht, die nutzbares KI-Know-how benötigen.

Unternehmen sind bestrebt, hochqualifizierte Mitarbeitende einzustellen, aber KI-Experten verweisen auf die Weiterbildung und die Einführung benutzerfreundlicher Schnittstellen als alternative Wege. Mit angemessener Weiterbildung sollten alle in einem Unternehmen ihr Wissen über KI auf ein höheres Niveau bringen – mit intuitiven Benutzeroberflächen wie Point-and-Click- und Low-Code-Tools können auch alltägliche Geschäftsanwender KI nutzen.

Sobald ein Unternehmen die KI-Readiness erreicht hat, beginnt die spannende Arbeit des Aufbaus eines KI-gestützten Arbeitsplatzes. Neue Prozesse – sogar neue Möglichkeiten – liegen auf dem Tisch. Auf hoher Ebene sollten Mitarbeiter und Kunden von einer höheren Effizienz und Transparenz profitieren, darunter:

• Schnelle Bereitstellung genauer Geschäftsinformationen

• Beschleunigte, qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung

• die Fähigkeit, zeitaufwändige intelligente Arbeit an KI auszulagern

• die Unterstützung und Verstärkung der Belegschaft

• belohnendere Kundenerlebnisse

Darüber hinaus haben Hyland AI-Experten vier Bereiche als besonders ansprechend identifiziert.

Umfassende intelligente Suche

Eine intelligentere Suche ist eines der Dinge, die sich die Menschen von KI am meisten wünschen. Tatsächlich gaben 67 % der von Forrester befragten IT-Führungskräfte an, dass eine Lösung, die Inhalte sichtbar machen, steuern und daraus Erkenntnisse ableiten kann, ihre Innovationsziele erheblich beeinflussen würde. Benutzer möchten ihre Suche mit einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache, in einem Gesprächsstil durchführen können. Um Informationen anzufordern und die richtige Antwort zu erhalten, selbst wenn die Daten an mehreren Orten gespeichert sind. Anwender erwarten von der KI schnelle, kontextbezogene Empfehlungen, Anleitungen oder sogar umsetzbare Erkenntnisse, auf deren Grundlage Sie arbeiten können.

KI-gestützte Plattformen organisieren Inhalte auf eine menschenähnlichere Art und Weise, indem sie über die engen Datenetiketten und Filter von Altsystemen hinausgehen. Lösungen wie Hyland Knowledge Discovery können aufschlussreichere Beziehungen zwischen Datenpunkten herstellen, unabhängig davon, wo die Inhalte gespeichert sind. Darüber hinaus kann die generative KI die Suche auf die nächste Stufe heben, indem sie Einblicke und Antworten liefert.

Intelligentere Automatisierung

Moderne Content-Management-Lösungen wie die von Hyland verfügen über native Automatisierungsfunktionen, die strukturierte und unstrukturierte Daten erschließen können, um Beziehungen herzustellen und neue Geschäftsprozesse voranzutreiben.

Der Einsatz von KI-Agenten im Hintergrund hilft dabei, Prozesse voranzubringen. Und es geht nicht nur um die reine Automatisierung von Prozessen. KI kann die Menschen, die an diesen Prozessen arbeiten, unterstützen und ihnen helfen, schneller und effektiver zu arbeiten. KI-Modelle können sogar verstehen, wie ein Prozess funktioniert, und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse Änderungen im Prozessablauf empfehlen.

Intelligenz über Metadaten hinaus

Mit KI-fähigen Inhalten wird der gesamte Informationslebenszyklus aufgewertet. Die zwischen Datenpunkten aufgebauten und von der KI verstandenen Beziehungen schaffen Möglichkeiten für ein verbessertes Content-Management, verbesserte Prozesse, Suchfunktionen und Governance. KI bereichert Ihren Arbeitsablauf zum Beispiel durch:

• Content Management: Ein höheres Volumen und ein höherer Wert an Informationen können aus unstrukturierten Inhalten organisiert, erkannt, extrahiert und aktiviert werden, was zu einem umfassenderen Content Management und einer besseren Entscheidungsfindung führt.

• Prozesse: Komplexere Prozesse können durch die Fähigkeit der KI automatisiert werden, zusammenhängende und relevante Daten aus unstrukturierten Inhalten zu erkennen und Workflows mit menschenähnlicher Intelligenz voranzutreiben.

KI in verschiedenen Rollen

Die effektive Nutzung von KI im gesamten Unternehmen erfordert Zeit, Ausbildung und Innovation. Viele Unternehmen setzen KI verstärkt ein, da sie an Vertrauen, Kompetenz und Kreativität gewinnen. Schauen wir uns drei Szenarien der KI-Ausführung an:

Level 1: KI unterstützt Menschen

Stellen Sie sich einen bestehenden Prozess vor, bei dem ein Mitarbeiter alles ansieht und die Entscheidung trifft. KI kann unterstützend eingreifen, indem sie Antworten auf Fragen zum Inhalt liefert. Anstatt dass ein Mitarbeiter Tausende von Dokumenten liest, kann KI den Inhalt zusammenfassen und dem Mitarbeiter die Informationen liefern, die er braucht, um eine schnelle und fundierte Entscheidung zu treffen.

Stufe 2: KI automatisiert Prozesse unter menschlicher Überprüfung

In diesem Szenario ist der Prozess so eingerichtet, dass das KI-Modell die Vorarbeit leistet und seine Ergebnisse einem hochqualifizierten Mitarbeiter zur Überprüfung vorlegt. Ein Prozess kann zum Beispiel fünf Entscheidungen beinhalten, die durch KI automatisiert werden können. Während das KI-Modell diese Entscheidungen durcharbeitet, kann es zur Überprüfung zurückgehen, aber schließlich durchläuft es den Prozess. Die Ergebnisse des Modells gehen zur Überprüfung an den hochqualifizierten Mitarbeiter. Diese Erweiterung der intelligenten Arbeit und der qualifizierten Überprüfung steigert die Effizienz und verbessert die Qualität der Arbeit, mit der Menschen ihre Zeit verbringen.

Stufe 3: 100 % KI-gesteuert

Wenn ein KI-Modell eine Genauigkeit von 99 % erreicht, gilt es als voll funktionsfähig. Natürlich sind Governance und Qualitätssicherung nach wie vor erforderlich, aber in diesem Stadium ist die KI ein vollständig automatisierter Teil des Teams.

Daten treiben KI an, und Daten stammen aus Inhalten.

Dadurch sind Content-Management-Anbieter wie Hyland in einer einzigartigen Position, um Kunden dabei zu helfen, die Möglichkeiten der KI zu nutzen. Als Verwalter der Daten, die uns anvertraut werden, haben wir uns verpflichtet, bessere Erfahrungen, bessere Einblicke und mehr Effizienz in unsere Plattform einzubauen, damit Kunden die von KI versprochenen Vorteile nutzen können.

„Wir bei Hyland sind davon überzeugt, dass die Erschließung der Intelligenz in Ihren Unternehmensinhalten und -daten der Schlüssel zur Förderung von Innovationen und nachhaltigem Wachstum ist“, sagt Jitesh S. Ghai, CEO von Hyland. „Unsere Content Innovation Cloud wurde entwickelt, um Ihre Inhalte, Prozesse und Anwendungen zu verbinden – und strukturierte und unstrukturierte Daten in strategische Erkenntnisse zu verwandeln, die intelligentere Entscheidungen ermöglichen und gleichzeitig die Automatisierung im gesamten Unternehmen vorantreiben.“

Kurz gesagt: Es geht nicht nur darum, Inhalte zu verwalten, sondern darum, sie in einen strategischen Vorteil zu verwandeln. Die Cloud-nativen Services von Hyland sind darauf ausgelegt, Inhalte zu bereichern und die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen.

Sind Ihre Unternehmensinhalte KI-bereit? Hyland kann Ihnen helfen, dieses Ziel zu erreichen.