Integration von KI als strategische Aufgabe
Die Integration von geeigneter KI in die Arbeitsprozesse wird ein entscheidender Faktor für den zukünftigen Unternehmenserfolg sein. Dafür muss nicht jedes Detail der komplexen KI-Technologien durchdrungen werden. Es geht vielmehr darum, möglichst schnell zu verstehen, wie KI sich auf das eigene Unternehmen auswirken wird und welche strategischen Entscheidungen notwendig sind, um kommende Herausforderungen zu lösen und Chancen zu nutzen.
Der Fokus bei der Betrachtung von KI liegt auf den Mehrwert, den der Einsatz von Künstlichen Intelligenz für unsere Kunden schafft. Dafür müssen wir gemeinsam mit unseren Kunden die Fragen beantworten, was die Anwendungen der KI in der Geschäftswelt sind und welche Vorteile sich in jedem einzelnen Fall für unsere Kunden daraus ergeben.
Unternehmen sehen die größten Einsatzmöglichkeiten der KI in der Automatisierung von sich wiederholenden Abläufen, in der Kreation einfacher Inhalte und in der Kundenkommunikation.
Vorteile von KI in der Industrie
In vielen Fällen wird KI Aufgaben übernehmen, die bis jetzt gar nicht erledigt werden, weil die Menschen keine Zeit dafür haben oder die Wertschöpfung zu gering ist. Die Auswahl der Anwendungsfälle berücksichtigen neben dem Bedarf (Beschleunigung von Prozessen, Umsatzsteigerung, Erhöhung der Kundenzufriedenheit, Reduzierung der Arbeitsbelastung und Kosten) auch eine Einschätzung der realistische Umsetzbarkeit.
Konkrete, für unsere Kunden nutzbaren Anwendungsfälle:
01: Objekt-/Bilderkennung und Beschreibung
02: Texterstellung inkl. Übersetzungsdienste
03: Menschenähnliche Dienste wie Chatbots und virtuelle Assistenten
Use Cases KI
Low hanging fruits
Was für KI-Modelle sind verfügbar UND haben wir dafür einen passenden Use Case UND ist das Vorhaben einfach im Unternehmen zu integrieren? Für die ersten KI-Integrationen empfehlen sich die Low hanging fruits: Es gibt auch bei einem vermeintlich einfachen Weg ausreichend Hürden und Überraschungen – und damit ausreichend Learnings als perfekte Basis für größere Projekte.
Use Case "Bildbeschreibung"
Spätestens mit dem European Accessibility Act müssen Bilder im Internet über Bildbeschreibungen verfügen. Die Inhalte jeder Internetseite oder eines jeden Shops müssen für Menschen mit Einschränkungen zugänglich sein. Für eine Bildanalyse und Bildbeschreibung sind bereits jetzt viele KI-Modelle verfügbar, die diese Aufgabe zuverlässig erledigen. Sauber in einem DAM-System verwaltete Bilder werden automatisch zur KI geschickt, die erzeugte Beschreibung wird dem entsprechenden Bild, ebenfalls vollautomatisch, zugeordnet. So können sich Menschen mit eingeschränktem Sehvermögen problemlos die Bildinhalte vorlesen lassen.
Use Case "Tagging" und Suchbegriffe
Bilder mit aussagekräftigen Tags zu versehen ist ebenfalls eine Tätigkeit, die von der KI schnell, zuverlässig und ermüdungsfrei erledigt wird. Zusammen mit der Bildbeschreibung werden Bilder mit Tags für die Suchmaschinen identifizierbar und damit besser auffindbar. Gleiches gilt für die Generierung und Zuordnung von Suchbegriffen, die ebenfalls von einer KI übernommen werden kann. Ein Boost für das SEO-Ergebnis.
Use Case "Übersetzungen"
Internationaler Erfolg basiert auf der richtigen Ansprache – dem Einsatz der Muttersprache des jeweiligen Landes. Die ersten maschinellen Übersetzungen vor über 15 Jahren sind vielen noch etwas holprig in Erinnerung. Heute stellt kaum noch jemand in Frage, ob Übersetzungen mit Hilfe einer KI gut, zuverlässig und schnell erledigt werden können.
Übersetzungen direkt an der Quelle
Die Verwendung maschineller Übersetzung ist der Schlüssel für eine deutliche Verschlankung der Prozesse bei gleichzeitiger Reduzierung der Kosten. Vorausgesetzt, ein Unternehmen verwaltet seine Informationen in einem PIM/MDM/DAM-System, werden diese Inhalte unmittelbar in dieser Quelle übersetzt. Dafür wird eine maschinelle Übersetzung wie DeepL direkt in den Datenobjekten integriert.
In Praxis
Auswahl der Zielsprache für den Text, der übersetzt werden soll, anschließend wird der Übersetzungsprozess "angestoßen". Die Übersetzung erfolgt automatisch mit Hilfe von DeepL. Nach erfolgreichem Abschluss wird der übersetzte Text – ebenfalls automatisch - dem richtigen Feld zugeordnet. Fertig!
Higher hanging fruits
Viele KI-Lösungen sind für den Einsatz im Datenmanagement bzw. im Unternehmensumfeld hoch attraktiv. Der Aufwand für eine Integration ist größer, perspektivisch aber interessant und lohnenswert.
Texterstellung oder die Zusammenfassung von Texten
Die Integration einer Texterstellung via KI ist tatsächlich nicht herausfordender als die Einbindung von DeepL oder die Generierung von Bildbeschreibungen. Vielmehr muss die Frage beantwortet werde, mit was und aus welchen Quellen die KI "gefüttert" wird, um eine umfassende Automatisierung zu ermöglichen. Darüber hinaus wollen KI-generierte Texte gegengelesen werden. Der Benefit einer voll- oder teilautomatischen Texterstellung inkl. aller Workflows sollte im Vorfeld genau geprüft werden.
Gleiches gilt für die Zusammenfassung von Texten.
Chatbots und Empfehlungssysteme
Kaum eine KI-Lösung löst stärkere Begehrlichkeiten aus wie der Einsatz eine Chatbots. Für den erfolgreichen Einsatz möchte aber auch der Chatbot mit sauberen/korrekten Daten "gefüttert" werden. Empfehlungssysteme verrichten ihre Arbeit in der Regel in CRM-Systemen. Die Integration dieser Systeme ist ebefalls hoch attraktiv, erzeugen jedoch größere Baustellen innerhalb des Unternehmens.
Datenanalyse und Datenqualität
KI-Lösungen benötigen für gute Ergebnisse gleichermaßen gute, verwertbare Informationen/Daten. Datenbereinigung, Anomalieerkennung, Klassifizierungen, Datenvalidierung, Dateninterpretation ist in der allgemeinen Wahrnehmung weniger spektakulär wie die Bild- oder Textgenerierung, aber für nahezu alle weiteren Anwendungen unentbehrlich.
Hier wird KI einen entscheidenen Beitrag für das Datenmanagement der Zukunft liefern.
Integration von KI
1. Funktion und Wissen
Für die Erledigung einer bestimmten Aufgabe durch die KI brauchen wir ein passendes KI-Modell. Zum Beispiel ein spezifisches KI-Modell wie eine "Bild zu Text KI". Die meisten KI-Modelle sind vortrainiert, d. h. die KI besitzt nicht nur die Fähigkeit, ein Bild auf seine Bestandteile zu analysieren, sondern verfügt über ein Grundwissen, um Objekte zuordnen zu können. Ein Beispiel: KI erkennt nicht nur unterschiedliche Farben, sondern kann die Farben auch korrekt bestimmen und benennen.
2. Lernen
Damit eine KI bestimmte Objekte (z. B. das Produktportfolio eines Unternehmens) sicher erkennt und zuordnen kann, will die KI "trainiert" werden. Dafür werden mehrere Fotos für jedes Produkt mit einer entsprechenden Beschreibung zur KI geschickt. Im Anschluss ist die KI in der Lage, das Produkt als einzelnes Objekt in Bildern zu identifizieren, zuzuordnen und zu beschreiben. Bei einer ausreichenden Anzahl von Beispielbildern besteht die Fähigkeit der jetzt trainierten KI darin, die gelernten Produkte in beliebigen Bildern zu erkennen und zu beschreiben, auch wenn die Produkte in einer neuen Farbe oder einer anderen Perspektive abgebildet sind.
3. Sicherheit
In den meisten Fällen gehört der Betrieb der KI in einer -gesicherten Umgebung zu den zwingenden Voraussetzungen. Greifen wir auf Open-Source KI-Modelle wie von Hugging Face zurück, werden die KI-Modelle auf eigenen bzw. gemieteten Servern betrieben (z. B. dort, wo bereits die Website oder der Shop gehosted wird). Die Reduzierung auf eine Serverumgebung für mehrere Services vereinfacht die Zugriffskontrolle und die Erfüllung der reichlich vorgegebenen Datenschutzanforderungen.
4. Flexible Integration
Da KI-Modelle auf spezifische Anforderungen ausgelegt sind, können KI-Modelle verschiedener Anbieter genutzt werden, um diverse Aufgabenstellungen abzudecken.
In einem schnell wachsenden Markt, bei dem die Angebote bezüglich Funktion, Qualität und Preis ständig wechseln, ist eine hohe Flexibilität in der Systemlandschaft von entscheidender Bedeutung. Auch veränderte Kundenanforderungen und neue gesetzliche Vorgaben verlangen ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Verschiedene KI-Modelle lassen sich wie moderne Microservices in einer Systemlandschaft integrieren. Dabei kann ein Teil der KIs auf separaten, ein anderer Teil auf internen Servern gehosted werden, so wie es die Aufgabenstellung erfordert. So kann das Gesamtsystem schnell an neue Anforderungen angepasst werden.
Sauber strukturierte Daten, zentral verwaltet in einem PIM-/MDM-/DAM-System wie Pimcore, erleichtern den ökonomischen Einsatz von KI enorm.
Copilot von Pimcore
Die einfache Integration einer Vielzahl von KI-Modellen, direkt in Pimcore mit Zugriff auf alle Datenobjekte, ist eine der Key-Features des Pimcore Copiloten. Mehr noch: Im Pimcore Copiloten sind Out-of-the-Box diverse Open-Source KI-Modelle von Hugging Face vorkonfiguriert und warten darauf, genutzt zu werden.
Diese Aktionen sind bereits im Pimcore Copiloten vorkonfiguriert:
Text to Image:
Generiert Bilder mithilfe von KI-Modellen, basierend auf angegebenen Feldern innerhalb eines -Datenobjekts.
Image to Text:
Diese Aktion ermöglicht, ausgewählte Assets automatisch an einen konfigurierbaren Hugging Face-Endpunkt zu senden, um Text aus Bildern zu extrahieren.
Zero Shot-Bildklassifizierung:
Diese Aktion ermöglicht, Bilder automatisch an einen konfigurierbaren Hugging Face-Endpunkt zu senden, um die Bilder entsprechend der konfigurierten Tags in Pimcore zu klassifizieren.
Textgenerierung:
Diese Aktion kann auf Assets und Datenobjekten ausgeführt werden, um Textinhalte basierend auf Textfeldern oder Metadaten zu generieren.
Zero Shot Textklassifizierung:
Diese Aktion ermöglicht, automatisch eine vordefinierte Vorlage an einen konfigurierbaren Hugging Face-Endpunkt zu senden, um das Datenobjekt zu klassifizieren.
Automatisierte Übersetzung:
Diese Aktion ermöglicht die Übersetzung von Text in Assets und Datenobjekten, entweder als eigenständiger Prozess oder als Teil einer Automatisierung (z. B. nach der Textgenerierung).
Übersetzungsaufforderung:
Diese Aktion ermöglicht sofortige, direkte Textübersetzungen über alle konfigurierten Sprachpaare hinweg.
Hugging Face
Hugging Face stellt eine Vielzahl an Open-Source-Bibliotheken und eine Open-Source-Plattform zur Verfügung und passt damit perfekt in die Open-Source-Welt von Pimcore. Dass Hugging Face ein ernstzunehmender Player in der KI-Welt ist, zeigen das finanzielle Engagement oder strategische Partnerschaften diverser namhafter Unternehmen wie Amazon, Google, Nvidia, AMD, Intel, Salesforce und IBM. Der heutige Wert des Unternehmens wird auf mehrere Milliarden US-Dollar geschätzt.
