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Laut einer Capgemini-Studie hat sich der Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) gegenüber 2023 vervierfacht. Unternehmen, die schon früh auf die Technologie gesetzt haben, verzeichnen bereits Erfolge, beginnend bei Produktivitätssteigerungen in den klassischen Geschäftsprozessen über ein intelligentes Kundenerlebnis bis hin zur Umsatzsteigerung.
Doch trotzdem warten viele Firmen mit der Umsetzung entsprechender Lösungen erst einmal ab. Zu den Bremsern der Entwicklung gehört etwa die Befürchtung, dass die KI die Kontrolle über wichtige Entscheidungen übernimmt oder falsche Ergebnisse liefert. Ein typisches Beispiel für Letzteres ist das berühmt-berüchtigte Halluzinieren – wenn also ein großes Sprachmodell wie GPT-4 Fakten erfindet, die nicht auf realen Daten oder Ereignissen beruhen. Ein Grund dafür: Die Modelle im Consumer-Bereich sind darauf ausgelegt, in jedem Fall Antworten zu liefern, egal ob sie die dafür notwendigen Informationen haben oder nicht.
Anders läuft es bei der KI im B2B-Umfeld. Eine auf die professionellen Anforderungen eines Unternehmens ausgerichtete, vertrauenswürdige, KI-gestützte Software bietet wertvolle Vorschläge – trifft aber keine Entscheidungen. Die Verantwortung liegt immer beim Menschen.
Des Weiteren nutzt das B2B-System die vorhandenen Betriebsdaten als Basis für maschinelles Lernen. Sowohl bereits existierende als auch durch die KI generierte Inhalte sind damit stets sicher, korrekt, vertrauenswürdig und vor allem nachvollziehbar. Da es zusätzlich zur Antwort die Quelle angibt, können die Nutzerinnen und Nutzer jederzeit die Antworten bei Bedarf validieren.
Intelligenz in den Systemen
arbeitet diskret
Einen weiteren Unterschied gibt es bei der Bedienung. Während die populären KI-Werkzeuge in der Regel auf „Prompt Engineering“ – also eine Reihe von Befehlen oder Eingaben – angewiesen sind, funktioniert die KI in smarten B2B-Tools gleichsam diskret. Das heißt, dass die Intelligenz in den Funktionen so integriert ist, dass den Usern ihre Existenz gar nicht bewusst wird. Was sie jedoch deutlich wahrnehmen, sind signifikant bessere, schnellere und smartere Ergebnisse als in der Vergangenheit. Dazu kommen völlig neue Erkenntnisse, die mit traditionellen Werkzeugen nicht möglich wären.
Unternehmen kommen jedoch nur dann in den Genuss der Vorteile von KI, wenn die Datenbasis passt, auf der sie trainiert wird. Während in vielen Organisationen noch interne Datensilos und Medienbrüche entlang der Lieferkette existieren, können User einer modernen Dokumenten- und Qualitätsmanagementsoftware (DMS/QMS) wie etwa Fabasoft Approve diese Herausforderungen hinter sich lassen. Denn das cloudbasierte Produkt sorgt für eine schnelle und unkomplizierte Vernetzung von Lieferanten und Kunden in einer gemeinsamen Datenumgebung über alle Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg. Damit führt das System nicht nur das Know-how unterschiedlichster Quellen zusammen, sondern sorgt auch für ein verlässliches Fundament für den KI-Einsatz.
KI identifiziert die besten
Fachkräfte für ein Projekt
Der KI-gestützte 8D-Prozess ist ein anschauliches Beispiel dafür, wie KI und Teams optimal zusammenarbeiten können, damit es Unternehmen gelingt, ihre Produktivität und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Hinter dieser Methode steckt ein bewährtes Werkzeug zur kontinuierlichen Verbesserung von Produkten, Prozessen und organisatorischen Abläufen in Betrieben.
Jeder der hier definierten acht Prozessschritte lässt sich mit KI optimieren. Das beginnt schon beim Zusammenstellen des Teams, das einen akuten Qualitätsmangel beheben soll. Das intelligente System analysiert vergangene Projekte und lernt dadurch, welche Fachkräfte im Unternehmen oder entlang der Lieferkette die notwendigen Kenntnisse besitzen.
Mithilfe von Algorithmen wie in der Bilderkennung findet und klassifiziert KI automatisch Defekte oder Abweichungen in Produkten. Um ein Problem zu lösen, macht die Software Vorschläge für Sofortmaßnahmen, die bereits bei der Behebung ähnlicher Mängel Anwendung gefunden haben.
Wenn es um die Suche nach der Fehlerursache geht, unterstützt die KI mit der Analyse großer Mengen von Produktionsdaten – und das in sehr kurzer Zeit. Das Ergebnis sind aussagekräftige Muster und Ursachen für Qualitätsmängel.
Basierend auf historischen Daten und Analysen ist die KI in der Lage, vorherzusagen, welche Maßnahmen am effektivsten bei der Mangelbehebung wirken. Diese Werte unterstützen die Fachkräfte bei der effizienten Vorgehensplanung. Last, but not least leitet das smarte System wichtige Erkenntnisse aus den gesetzten Sofort- und Vorbeugemaßnahmen ab, die nun für die Behebung zukünftiger, womöglich ähnlicher Fehler bereitstehen.
Das nur kurz angeführte Beispiel der KI-optimierten 8D-Methode lässt erahnen, wie umfassend die Unterstützung durch die Technologie im Industrieumfeld sein kann. Es illustriert auch, wie effizient die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technik abläuft, wenn KI optimal integriert und trainiert ist. Damit steigt die Akzeptanz durch die User und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen.
