Zusammenarbeit mit einer KI-Automatisierungsagentur

Haben Sie mit betrieblichen Engpässen und hohen Fehlerquoten zu kämpfen?Verschwenden Sie Geld wegen langsamer Geschäftsabläufe? Haben Sie Ihr Team verkleinert, aber es muss die gleiche Arbeitslast bewältigen? Die Gestaltung von Geschäftsprozessen und die Automatisierung zumindest einiger von ihnen ist die einzige wirksame Lösung.

Dank des Fortschritts in der KI-Technologie können wir heute eine fortschrittlichere Automatisierung als je zuvor entwickeln. An dieser Stelle kommen die KI-Automatisierungsagenturen ins Spiel.

Derzeit werden für die meisten KI-Automatisierungsbemühungen entweder Chatbots oder interne Tools entwickelt. Chatbots mit Kundenkontakt sind riskant. DPD hat einen Chatbot auf seiner Website eingesetzt, und der Bot nannte ihn das schlechteste Lieferunternehmen. Deshalb konzentriere ich mich auf die Entwicklung interner Tools, um die Back-Office-Abläufe zu beschleunigen und billiger zu machen. Natürlich können Sie auch einen Chatbot verwenden, aber machen Sie den Bot nicht öffentlich. Ich werde Ihnen in diesem Artikel ein paar Beispiele für eine solche Automatisierung geben.

Was ist eine KI-Automatisierungsagentur?

Die KI-Automatisierungsagentur erstellt maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen. Eine KI-Automatisierungsagentur ist ein Softwarehaus, richtig? Ja und nein. Ein Softwarehaus erstellt in der Regel Programme, die streng auf Ihren Spezifikationen basieren. Im Gegensatz dazu entwickelt eine KI-Automatisierungsagentur nicht nur Software, sondern hilft Ihnen auch, Ihre Geschäftsprozesse zu dokumentieren und zu verfeinern und die besten Möglichkeiten für die Automatisierung zu identifizieren. Und natürlich wird sie bei Bedarf KI einsetzen.

Definition von KI-Automatisierung

Seit Jahren verwenden wir den Begriff Automatisierung, z. B. Robotic Process Automation, automatisierter Workflow usw. Eigentlich ist jede Software eine Automatisierung. Was ist der Unterschied zwischen dieser Automatisierung der alten Schule und der KI-Automatisierung?

Wenn wir KI verwenden, können wir fortgeschrittenere Aufgaben durchführen. Früher war es unmöglich, eine Automatisierung zu erstellen, die einen relevanten Teil des Textes aus einem Dokument extrahiert, es sei denn, der extrahierte Teil hatte eine vordefinierte Struktur wie eine E-Mail-Adresse, Postleitzahl, Telefonnummer usw. Heute verwenden wir große Sprachmodelle (LLM), eine Art von KI, und LLMs haben solche Einschränkungen nicht mehr.

So konnten wir zum Beispiel die Meinung des Kunden mit der alten Technologie des maschinellen Lernens als positiv oder negativ einstufen. Mithilfe von KI können wir die Meinung klassifizieren und das Zitat finden, das erklärt, warum die Meinung so eingestuft wurde. Jetzt wissen wir nicht nur, dass die Meinung negativ war, sondern auch, worüber sich der Kunde beschwert hat.

Wir erhalten nicht nur mehr verwertbare Informationen, sondern können die Erklärung nutzen, um die Automatisierung im Laufe der Zeit zu perfektionieren, da wir nicht nur wissen, was die Automatisierung getan hat, sondern auch, warum sie es getan hat.

KI ist nicht nur auf die Arbeit mit Text beschränkt. Wir können sogar einfache, umkehrbare Entscheidungen automatisieren, z. B. das Weiterleiten von E-Mails an die richtige Person, das Erstellen von Angebotsentwürfen, das Auffinden ähnlicher Supportfälle aus der Vergangenheit, um das aktuelle Problem zu lösen, oder das Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen, um einen individuellen Bericht zu erstellen.

Daher würde ich KI nicht einsetzen, um Einstellungsentscheidungen zu treffen (das KI-Gesetz der EU verbietet eine solche Automatisierung ohnehin), Angebote an Kunden zu senden oder Einkäufe im Namen des Unternehmens zu tätigen.

Um sicherzustellen, dass die Automatisierung den besonderen Bedürfnissen Ihres Unternehmens gerecht wird, sollten Sie einen Mitarbeiter benennen, der mit dem KI-Automatisierungsberater zusammenarbeitet und zur Verfügung steht, um Fragen zu beantworten, den Geschäftsprozess zu erklären und Entscheidungen an die richtigen Personen in Ihrem Unternehmen zu delegieren.

Die Rolle von Agenturen bei der KI-Automatisierung

Warum brauchen Sie eine Agentur? Kann Ihr IT-Team nicht alles selbst machen? Ich wette, sie können es. Die Frage ist nur, wie viel Zeit sie benötigen, wenn sie gleichzeitig Automatisierungslösungen entwickeln und sich in die Automatisierung einarbeiten müssen.

Die Kombination Ihres Teams mit einer KI-Automatisierungsagentur ist die effektivste Lösung. Die Agentur baut die Automatisierung auf und bringt Ihrem Team bei, wie sie zu bedienen ist, damit Sie in Zukunft selbst Änderungen vornehmen können. In der Zwischenzeit sorgt Ihr Team dafür, dass sich die Automatisierung gut in Ihre bestehende Software integrieren lässt. Auf diese Weise kann jeder das tun, was er am besten kann, und wir erzielen schnellere Ergebnisse.

„Wer arbeitet so?“, werden Sie vielleicht fragen. Ich arbeite so. Mein Hauptziel ist es, dem Team des Kunden beizubringen, wie man KI nutzt, damit sie mich nicht anrufen müssen, wenn sie kleinere Anpassungen benötigen. Ich glaube wirklich an echte Beratung und nicht daran, dass „Beratung“ ein Codewort für glorifiziertes Outsourcing ist.

Die Vorteile des Einsatzes einer KI-Automatisierungsagentur

Das gesamte Wissen über KI ist im Internet zu finden, und zwar kostenlos. Warum sollten Sie also einen Berater oder eine Agentur für KI-Automatisierung beauftragen?

Steigerung der Effizienz von Geschäftsprozessen

Ein KI-Berater hat das schon mal gemacht. Er hat eine Reihe von Tools, die er bevorzugt einsetzt, um schnell Ergebnisse zu erzielen. Das Festhalten an einem vordefinierten Toolset mag zwar einschränkend sein, aber es ist alles Code. Wir können ihn ändern, verschiedene Teile zusammenfügen und unseren Code dazwischen verwenden.

Eine Reihe von bevorzugten Tools und Prozessen zu haben bedeutet, dass die Agentur Erfahrung damit hat und weiß, was schief gehen kann und wie man damit umgeht. Ihr derzeitiges IT-Team diskutiert nicht ständig darüber, ob es Scrum- oder Kanban-Prozesse anwenden oder Java mit dem Spring Framework oder PHP mit Laravel verwenden soll. Sie wissen, was vorher funktioniert hat und wie sie Probleme mit ihren Tools lösen können.

Wie können wir feststellen, ob wir das Ziel erreicht haben? Auf dem Weg dorthin müssen wir eine Überwachungsinfrastruktur einrichten, um festzustellen, wie viel Zeit der Prozess in Anspruch nimmt und wie viel Zeit die Automatisierung einspart. Die Überwachung kann bitter sein, weil Sie vielleicht erfahren, dass etwas scheinbar Einfaches eine Woche dauert und acht Personen involviert. Seien Sie vorbereitet.

Fehler reduzieren und Genauigkeit verbessern

Die Entwicklung einer KI-Automatisierung ist nicht abgeschlossen, wenn Sie sie zum ersten Mal ausführen. Aufgrund der probabilistischen Natur von KI und maschinellen Lernmodellen ist es schwierig, eine Lösung zu entwickeln, die keine Fehler macht.

KI-Automatisierungsagenturen verfolgen einen iterativen Ansatz. Zunächst erstellen wir einen Proof of Concept, um die meisten Fälle korrekt zu bearbeiten. Dann analysieren wir, welche Fehler die KI macht, stellen fest, warum die KI diese Fehler macht, und passen den Code an.

Lassen Sie uns über den Elefanten im Raum sprechen. Eine 100%ige Genauigkeit ist nur bei den einfachsten Automatisierungen möglich. Die KI hat noch nicht das Niveau des Menschen erreicht, und selbst wenn sie es könnte, machen auch Menschen Fehler.

Eine Agentur für KI-Automatisierung geht mit dieser Unsicherheit um, indem sie die Möglichkeiten der KI einschränkt und einen kompetenten menschlichen Mitarbeiter bittet, jede kritische Entscheidung zu genehmigen. Das KI-System kann auch Feedback von Ihren Mitarbeitern einholen, so dass Sie dieses Feedback als Trainingsdaten für die Erstellung der nachfolgenden Versionen der Automatisierung verwenden können.

Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben

Die größte Kostenersparnis ergibt sich aus der Einsparung von Zeit für sich wiederholende Aufgaben. Müssen Ihre Mitarbeiter bei der Erstellung eines Angebots Informationen in einem Dokumentenverzeichnis suchen? Was passiert, wenn sie das tun? Sie haben sich diese Dokumente in den letzten fünf Jahren täglich drei Stunden lang angesehen. Zuerst machen sie eine Pause und kochen Tee, weil die Aufgabe mühsam ist und sie die Arbeit aufschieben wollen. Dann suchen sie gedankenlos in den Dokumenten, während sie an etwas anderes denken. An irgendetwas. An das Mittagessen. Ihr Haus zu renovieren. Ein Date mit William/Emily aus der Abteilung nebenan.

Sollen Ihre besten Mitarbeiter Zeit damit verbringen, CMD+F zu drücken, um ein Suchfenster zu öffnen, und immer wieder den genauen Text einzugeben? KI kann das.

Müssen sie Teile der Produktbeschreibung aus den internen Dokumenten in das Angebot für den Kunden einfügen? KI kann einen Entwurf für sie vorbereiten. Lassen Sie Ihr Team sich darauf konzentrieren, was das Angebot einzigartig und auf den Kunden zugeschnitten macht.

Die Rolle der KI-Automatisierung im Back-Office-Bereich

Was kann KI für Sie tun? Jeder baut Chatbots. Während Chatbots eine Möglichkeit sind, den Menschen, die sie benutzen, Automatisierung zu bieten, kann die Automatisierung viel mehr tun als nur zu chatten.

Senkung der Kosten für Geschäftsabläufe durch Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation ist eine schicke Umschreibung dafür, dass wir KI einsetzen, um eine Datenbank abzufragen, Dokumente zu durchsuchen oder Daten von anderer Software anzufordern, die in die KI-Systeme integriert ist. Dann bitten wir die KI, die abgerufenen Daten zu konsolidieren und eine Antwort an eine Person zu schreiben, die das System benutzt.

Was kann RAG tun? Wenn Sie Produktionsanlagen verkaufen, kann die Automatisierung relevante Informationen in den technischen Spezifikationen finden und die Daten den Verkäufern bei der Angebotserstellung präsentieren. In der Finanzbranche kann die Automatisierung relevante Teile der Allgemeinen Geschäftsbedingungen finden. Im Kundensupport kann KI nach ähnlichen Supportfällen aus der Vergangenheit suchen und einen Lösungsvorschlag auf der Grundlage der Schritte erarbeiten, die in der Vergangenheit funktioniert haben. Noch besser wäre es, den Supportfall automatisch zu klassifizieren und die Lösung aus einer Sammlung Ihrer Standardarbeitsanweisungen abzuleiten.

Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mit automatischer Überwachung

Wir können KI auch nach der Kontaktaufnahme mit den Kunden einsetzen. Wenn alle Telefongespräche aufgezeichnet werden, kann KI die Abschriften analysieren, um herauszufinden, was gesagt wurde, und um festzustellen, ob sich die Verkäufer an das Verkaufsskript halten, keine Finanzberatung anbieten, wenn sie dazu nicht berechtigt sind, oder Kundeneinwände so behandeln, wie Sie es ihnen beigebracht haben.

Nutzung von KI-Technologie für KPI-Tracking und Datenanalyse

Müssen Sie einen Datenanalysten behelligen, wenn Sie etwas über Ihr Unternehmen wissen wollen? Haben Sie die Dateningenieure gebeten, eine Vielzahl von Dashboards zu erstellen, aber es gibt keine Möglichkeit, sich zu merken, welches Dashboard welche Daten anzeigt? KI kann bei beiden Problemen helfen.

Stellen Sie sich ein KI-System vor, bei dem Sie Ihre Frage in ein Textfeld eingeben, und die KI alle relevanten Datenbanken abfragt und eine Minute später eine Antwort in einem Satz liefert. Wahrscheinlich ist es mindestens 30 Mal schneller als ein Datenanalyst. Der Analyst kann sich auf komplexere Probleme konzentrieren und seine Kreativität einsetzen, anstatt sich mit langweiligen, einmaligen Fragen zu beschäftigen.

Die wichtigsten von KI-Automatisierungsagenturen angebotenen Dienstleistungen

Obwohl die Bandbreite möglicher Lösungen unendlich ist, konzentrieren sich KI-Automatisierungsagenturen, wie bei jeder Software, in der Regel auf diese fünf Dinge:

Geschäftsprozessautomatisierung mit KI-Entscheidungsfindung

Das einfachste, aber oft auch nützlichste, was ein KI-Automatisierungsberater tun kann, ist die Automatisierung eines geskripteten Prozesses. Wenn eine Aufgabe immer auf eine bestimmte Weise ablaufen muss, aber einige Entscheidungen erfordert, lassen Sie jemanden den Prozess für Sie automatisieren, nutzen Sie KI, um diese Entscheidungen zu treffen, und bitten Sie einen Menschen, das Endergebnis zu überprüfen und zu genehmigen.

Es ist nicht glänzend. In Demos sieht es nicht cool aus. Oft kann man nicht einmal erkennen, ob KI eingesetzt wurde oder nicht. Aber eine solche Automatisierung bringt Ihrem Unternehmen Geld, weil sie Zeit spart und die Mitarbeiter mehr Arbeit pro Arbeitstag erledigen lässt.

Das Problem ist, dass Sie einen Prozess brauchen. Um einen Prozess zu automatisieren, brauchen Sie einen Prozess, der von den Menschen, die die Aufgabe manuell erledigen, befolgt wird. Wenn jeder die Arbeit etwas anders macht, müssen wir zuerst einen einheitlichen Prozess entwickeln. Wenn das unmöglich ist, haben Sie 2-3 Prozesse, die 80 % aller Fälle abdecken, und können diese automatisieren.

Automatisierung des Kundensupports

Wie bereits erwähnt, besteht ein großer Teil der Arbeit im Kundensupport darin, nach einer Lösung für einen ähnlichen Fall aus der Vergangenheit oder nach Ihren Standardarbeitsverfahren zu suchen. Niemand erfindet für jede E-Mail eines Kunden eine neue Methode. Zumindest hoffe ich, dass sie es nicht tun.

Ich würde nicht empfehlen, die Lösung der KI direkt an den Kunden zu schicken. (Schließlich sind die sozialen Medien voll von Beispielen, die zeigen, wie KI Fehler macht.) Der Kundensupport kann jedoch die Ergebnisse der KI als Ausgangspunkt nutzen und so ein wenig Zeit sparen.

Selbst wenn die Automatisierung den durchschnittlichen Zeitaufwand für die Bearbeitung eines Supportfalls nur um 10 % reduziert, wie viele Fälle kann das gleiche Team dann noch bearbeiten, ohne neue Mitarbeiter einzustellen und zu schulen?

Datenanalyse und Berichterstattung

Die andere Sache, die ich bereits erwähnt habe, ist, einem Datenanalysten einmalige Fragen zu Ihrem Unternehmen oder Ihrer Abteilung zu stellen. Diese kurzen, einfachen Fragen bringen sie aus dem Konzept und hindern sie daran, komplexere Aufgaben zu erledigen. Stellen Sie sich vor, dass Ihre Analysten ohne Unterbrechungen arbeiten, während ein KI-System schnell Antworten aus Ihren Datenbanken abruft.

Sie können das KI-System sogar als Bot in Slack, MS Team oder der von Ihnen verwendeten Chat-Software zur Verfügung stellen. Sie senden Ihre Frage an einen Bot statt an den Datenanalysten, und in ein oder zwei Minuten erhalten Sie eine echte Antwort anstelle einer Antwort, die besagt, dass sie sich um Ihre Frage kümmern werden, sobald sie mit der großen Sache fertig sind, an der sie gerade arbeiten.

Prädiktive Analyse

Die Vorhersage durch maschinelles Lernen ist nicht verschwunden, als wir anfingen, große Sprachmodelle zu verwenden. Jetzt können sie sogar noch besser sein, weil wir die Datenaufbereitung automatisieren können.

Wie wäre es, wenn Ihr System zur Vorhersage der Kundenabwanderung die in der Datenbank quantifizierten Informationen und die aus Telefongesprächen mit dem Kunden oder aus Umfragen gewonnenen Daten nutzen könnte?

Was wäre, wenn das Empfehlungssystem auf der Grundlage der Bewertungen von Produkten und Dienstleistungen, die sie in der Vergangenheit gekauft haben, lernen könnte, was den Kunden wichtig ist?

Data Retrieval Automation als Entscheidungshilfe

Unternehmen haben Terabytes von Daten, mit denen sie nichts anzufangen wissen. KI wird das Problem nicht auf magische Weise lösen. (Vor allem, wenn Sie vergessen haben, was in den Daten enthalten ist und was sie darstellen.) Sie können jedoch KI verwenden, um mehrere Datenquellen abzufragen und einen umsetzbaren Bericht zur Beantwortung Ihrer Fragen zu erstellen.

Dabei handelt es sich nicht nur um einen Bericht mit Fakten und auch nicht nur um ein Tool zur Beantwortung von Fragen. Eine solche Automatisierung bezieht Ihre Werte in die erzeugte Antwort mit ein.

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie haben eine Automatisierungslösung, die Besprechungsnotizen aus Protokollen erstellt. Es gibt Tausende von Zusammenfassungs-Tools, aber Ihres erzeugt nicht einfach nur eine weitere Zusammenfassung. Stattdessen findet die KI das Geschäftsziel, erklärt, wie sich das Ziel auf Ihre OKRs bezieht, und findet die Aktionspunkte und die für diese Aktionen verantwortlichen Personen. Wenn Sie den Besprechungsbericht genehmigen, fügt die Automatisierung die Maßnahmen den Aufgabenlisten der entsprechenden Personen hinzu und erstellt eine Agenda für eine Folgebesprechung. Sie kann sogar in regelmäßigen Abständen die Personen nach Aktualisierungen der ihnen zugewiesenen Aufgaben fragen.

Schritte zur Zusammenarbeit mit einer KI-Automatisierungsagentur

KI-Automatisierungsagenturen sind nicht Amazon. Sie werden nicht auf deren Website gehen, ein KI-System in den Warenkorb legen, bezahlen und am nächsten Arbeitstag eine funktionierende Anwendung erhalten. Sie sind eher eine Mischung aus einem Standard-Softwarehaus und einem Unternehmensberatungsunternehmen. Natürlich werden sie Ihnen nicht sagen, wie Sie Ihr Unternehmen führen sollen, aber sie müssen verstehen, wie Sie es tun, um die richtige Automatisierung zu entwickeln.

Deshalb sieht eine typische Zusammenarbeit mit einem KI-Automatisierungsberater folgendermaßen aus:

Erstes Beratungsgespräch und Bedarfsanalyse

Während der ersten Beratung wird der Berater feststellen, was Sie suchen und ob er Ihnen helfen kann. Ein guter Berater sollte in der Lage sein, einen umfassenden Überblick zu geben und einige Beispiele zu nennen. Der Berater kann Ihnen Links schicken, die zeigen, was möglich ist.

Wenn dies zu einem Verkaufsgespräch wird, in dem er Ihnen sagt, dass er alles tun kann, was Sie brauchen, sind Sie in den falschen Händen. Sie können noch nicht wissen, was sie bauen müssen.

Es gibt nur zwei mögliche Ergebnisse des ersten Beratungsgesprächs: „Vielleicht können wir zusammenarbeiten“ oder „Nein, das können wir nicht tun“. Ich habe schon einigen Leuten den Einsatz von KI für ihre Arbeitsabläufe ausgeredet, weil sie enttäuscht waren und zu viel Zeit damit verbringen mussten, die Entscheidungen der KI manuell zu korrigieren. Das lag vor allem daran, dass es keinen echten Geschäftsprozess gab und jeder, der an der Aufgabe arbeitete, das tat, was sich gerade „richtig“ anfühlte. Chaos kann man nicht automatisieren.

Arbeitsabläufe und Aufgaben verstehen

Während des zweiten Gesprächs sollte der Berater Fragen zu Ihren Arbeitsabläufen und dem Geschäftsprozess stellen, den Sie automatisieren. Sie könnten während des Gesprächs gemeinsam einen Beispielfall durchgehen. Sie werden auch die Datenquellen besprechen, auf die Sie bei der Arbeit an dem Prozess zugreifen.

In dieser Zeit sollte der Berater einen Weg finden, um einige Teile des Prozesses zu automatisieren. Die tatsächliche Implementierung wird wahrscheinlich eine iterative Entwicklung in Zusammenarbeit mit jemandem aus Ihrem Unternehmen erfordern. Bei diesem Treffen sollten die Regeln der Zusammenarbeit besprochen werden.

Am besten wäre es, die Personen einzubeziehen, die die Automatisierung nutzen werden. Sie verstehen den Arbeitsablauf und können erklären, was passiert, aber sie müssen auch die Vorteile der Automatisierung kennen lernen. Wenn sie von Anfang an einbezogen werden, können sie die Vorteile am besten erkennen.

Vorschlag und Lösungsentwurf

Der Berater sollte eine Demo des Proof-of-Concept vorlegen. Die erste Version kann mit einer kleinen Teilmenge der Daten arbeiten, sollte aber mehr oder weniger erklären, wie die gesamte Lösung funktioniert. Er sollte auch erläutern, wie die vollständige Lösung aussehen wird und welche Arbeiten erforderlich sind.

Sie sollten die Arbeit des Beraters und die Arbeit Ihres Teams, das für die Integration des KI-Systems mit Ihren Anwendungen zuständig ist, besprechen.

Implementierung und Integration mit existierenden Systemen

Die Integrationsphase wird wahrscheinlich mehrere Iterationen von Änderungen umfassen, da die Mitarbeiter immer wieder Randfälle entdecken, die sie zuvor vergessen haben zu erwähnen. Ebenso kann die Implementierung in Meilensteine aufgeteilt werden, wobei Sie mit einem KI-System beginnen, das den häufigsten Fall abdeckt, und später zusätzliche Funktionen hinzufügen.

Die Anwendung eines agilen Ansatzes und der Start mit einem Minimum Viable Product (MVP) ist von entscheidender Bedeutung. Das MVP ermöglicht es den Benutzern, das Tool schnell zu nutzen und wertvolles Feedback zu geben, das für die Verfeinerung des Endprodukts unerlässlich ist. Andernfalls werden Sie etwas entwickeln, das Ihr Unternehmen ausbremst und Ihre Mitarbeiter verärgert.

Schulung und Änderungsmanagement

Ein ungenutztes KI-System ist eine Geldverschwendung. Der Berater sollte Ihr Team in der Bedienung der von Ihnen entwickelten Lösung schulen. Wenn das System in Ihre bestehende Anwendung integriert wird, ist es oft besser, wenn die eigentliche Schulung von Ihrem Team, aber mit Hilfe des Beraters durchgeführt wird. Wenn Sie eine neue Anwendung entwickeln, kann der Berater die gesamte Schulung übernehmen.

Das Änderungsmanagement liegt jedoch vollständig in Ihrer Verantwortung. Ein externer Berater kann die Mitarbeiter nicht dazu zwingen, ihre Gewohnheiten zu ändern. Deshalb habe ich vorgeschlagen, die Endnutzer frühzeitig in den Prozess einzubeziehen.

Laufende Unterstützung und Optimierung

KI ist nicht perfekt. Sie werden neue Fälle bearbeiten, das aktuelle Verhalten ändern oder zusätzliche Schritte in den Arbeitsablauf einbauen wollen. Es macht keinen Sinn, den Berater in jede solche Änderung einzubeziehen. Ich schule die Entwickler gerne auf dem Weg, damit Sie Ihr Team bitten können, die Änderungen zu übernehmen.

Natürlich kann der Berater immer zur Verfügung stehen, um Fragen zu beantworten, wenn Sie sich für ein solches Modell entscheiden. Sie können auch ein Folgeprojekt starten, bei dem der Berater neue Funktionen auf das bestehende KI-System aufbaut.

Laut Jason Liu wird sich die KI-Automatisierung von der Retrieval Augmented Generation und der Beantwortung von Fragen hin zu benutzerdefinierten Tools für die Erstellung von Berichten entwickeln, die Vorlagen mithilfe von KI und Daten aus anderen Systemen ausfüllen. Jason ist der Meinung, dass wir KI nicht mehr nur als fortschrittliche Suchmaschine verwenden werden, sondern als Werkzeug zur Entscheidungsfindung, das die eigenen Werte bei der Entscheidungsfindung berücksichtigen kann.

Gleichzeitig glaubt Andrew Ng, dass agentenbasierte Workflows die Zukunft der KI sein werden. Agentische Workflows ermöglichen es der KI, selbstständig Aufgaben auszuführen und Daten zu verändern. Wir werden uns daran gewöhnen, Aufgaben an KI zu delegieren und geduldig auf eine Antwort zu warten.

Beide Trends sind spannend, denn wir können zeitraubende Aufgaben automatisieren und Geschäftsprozesse vorhersehbarer, effizienter und kostengünstiger gestalten.


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