AI dort einsetzen, wo sie konkrete Aufgaben unterstützt

Allgemeine AI-Systeme verfügen über umfangreiches Wissen, kennen jedoch nicht automatisch die internen Informationen, Prozesse oder Anforderungen eines Unternehmens. Ein spezialisierter AI-Assistent kann dagegen gezielt auf freigegebene Inhalte und Datenquellen zugreifen und diese innerhalb eines definierten Aufgabenbereichs nutzen. Das können beispielsweise sein: - interne Wissensbestände - Dokumentationen und Handbücher - Produkt- und Leistungsinformationen - häufig gestellte Fragen - Prozessbeschreibungen - Inhalte aus Portalen oder Anwendungen - Informationen aus angebundenen Systemen Dadurch entsteht ein Assistent, dessen Antworten und Funktionen stärker auf den jeweiligen Anwendungsfall ausgerichtet sind.

In vielen Unternehmen ist relevantes Wissen auf unterschiedliche Systeme, Dokumente oder Personen verteilt. AI-Assistenten können dabei unterstützen, diese Informationen leichter zugänglich zu machen. Nutzer müssen nicht mehr zwingend wissen, in welchem Dokument oder System eine Information gespeichert ist, sondern können ihre Frage direkt formulieren. Der Assistent sucht innerhalb der dafür vorgesehenen Wissensquellen nach relevanten Informationen und bereitet diese für den jeweiligen Kontext auf. Das kann beispielsweise Mitarbeiter im Arbeitsalltag unterstützen, Kundeninformationen schneller verfügbar machen oder den Zugang zu umfangreichen Dokumentationen vereinfachen. Wie digitale Wissensbestände strukturiert und für unterschiedliche Nutzergruppen bereitgestellt werden können, wird im Bereich Lern- & Wissensplattformen vertieft.

Ein AI-Assistent kann mehr leisten als reine Informationsabfrage. Je nach Anwendung kann er Nutzer durch Abläufe führen, Informationen zusammenfassen, Inhalte vorbereiten, Daten einordnen oder definierte nächste Schritte anstoßen. Dabei kann AI beispielsweise unterstützen bei: - Recherche und Informationsaufbereitung - Zusammenfassungen und Auswertungen - Vorbereitung von Texten oder Antworten - Unterstützung interner Serviceprozesse - Orientierung innerhalb komplexer Informationsbestände - Unterstützung bei wiederkehrenden Aufgaben Welche Funktionen sinnvoll sind, hängt vom jeweiligen Prozess ab. AI soll dort eingesetzt werden, wo sie einen konkreten Nutzen schafft – nicht dort, wo ein klassischer Prozess oder eine einfache Automatisierung die bessere Lösung ist.

Der Nutzen eines AI-Assistenten steigt, wenn er nicht isoliert arbeitet. Abhängig vom Anwendungsfall können vorhandene Datenquellen, Portale, Webanwendungen oder weitere Unternehmenssysteme eingebunden werden. Dadurch kann ein Assistent Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen oder innerhalb bestehender digitaler Arbeitsabläufe eingesetzt werden. Welche Systeme angebunden werden und auf welche Informationen der Assistent zugreifen darf, wird im Rahmen der Konzeption festgelegt. So wird AI Bestandteil einer bestehenden digitalen Systemlandschaft und nicht zu einer losgelösten Einzellösung. Mehr zu Portale & Webanwendungen

Generative AI arbeitet probabilistisch: Ergebnisse werden auf Grundlage von Modellen und bereitgestellten Informationen erzeugt und können unterschiedlich ausfallen. Deshalb ist es wichtig, AI-Assistenten in klar definierte Prozesse einzubinden. Dazu gehört beispielsweise festzulegen: - welche Datenquellen verwendet werden dürfen - welche Aufgaben der Assistent unterstützen soll - wo Ergebnisse geprüft oder freigegeben werden müssen - welche Aktionen automatisch ausgeführt werden dürfen - welche Informationen protokolliert oder nachvollziehbar gemacht werden sollen Je nach Anwendungsfall können damit unterschiedliche Stufen zwischen reiner Unterstützung und weitergehender Automatisierung umgesetzt werden. Der Mensch bleibt dort eingebunden, wo fachliche Bewertung, Freigaben oder Verantwortung erforderlich sind.

AI-Assistenten können mit internen, vertraulichen oder personenbezogenen Informationen arbeiten. Deshalb müssen Datenschutz und Sicherheit bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden. Entscheidend ist unter anderem, welche Daten verarbeitet werden, wo diese verarbeitet werden und welche Systeme oder AI-Dienste Zugriff darauf erhalten. Auch Benutzerrechte und Zugriffsmodelle spielen eine wichtige Rolle: Ein AI-Assistent sollte Informationen nur innerhalb der Berechtigungen bereitstellen können, die für den jeweiligen Nutzer vorgesehen sind. CCDS betrachtet deshalb nicht nur die sichtbare AI-Funktion, sondern auch die Prozesse und Datenflüsse im Hintergrund. Ziel ist ein kontrollierbarer Einsatz von AI, bei dem nachvollziehbar bleibt, welche Informationen genutzt werden und wie Ergebnisse entstehen und weiterverarbeitet werden.

AI-Assistenten und klassische Automatisierung können sich ergänzen. AI eignet sich besonders dort, wo Informationen interpretiert, strukturiert oder in natürlicher Sprache verarbeitet werden müssen. Klassische Automatisierung eignet sich dagegen für klar definierte und wiederholbare Abläufe. In Kombination können daraus Prozesse entstehen, bei denen AI Informationen vorbereitet oder bewertet und anschließend definierte Aktionen ausgelöst werden. Für automatisierte Marketing- und Kommunikationsprozesse wird dieser Ansatz im Bereich Marketing Automation weitergeführt. Mehr zu Marketing Automation

Bei AI-Projekten ist es häufig sinnvoll, nicht mit einer möglichst umfassenden Lösung zu starten. Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall ermöglicht es, Nutzen, Datenbasis und technische Umsetzung früh zu überprüfen. Auf dieser Grundlage kann der Assistent schrittweise erweitert, mit zusätzlichen Wissensquellen verbunden oder in weitere Prozesse integriert werden. So entsteht keine AI-Lösung um ihrer selbst willen, sondern ein Werkzeug, das sich aus konkreten Anforderungen heraus entwickelt.