KI im Arbeitsalltag: Für diese drei Szenarien eignen sich die Anwendungen besonders

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Mindbreeze ist ein führender Anbieter von Appliances und Cloud-Services im Bereich Information Insight. Die innovative Wissensmanagementlösung Mindbreeze InSpire ist maßgeschneidert für Unternehmen und vereint zahlreiche Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), um Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen. Auf diese Weise lassen sich Informationen applikations-, abteilungs- und sogar unternehmensübergreifend bereitstellen. So bietet die Lösung Mitarbeitern eine Entlastung in sämtlichen Bereichen des Arbeitsalltages (Marktbeobachtungen, Kundenservice, Automatisierung von Geschäftsprozessen, etc.). Wir zeigen Ihnen in diesem Beitrag, wie KI den Arbeitsalltag erleichtert.

KI im Arbeitsalltag: Für diese drei Szenarien eignen sich die Anwendungen besonders

„Mit unserer Lösung für die effiziente Informationssuche und den einfachen Zugriff auf eine Vielzahl von Unternehmensinformationen wollen wir Mitarbeitern viel Zeit ersparen und ihre Produktivität steigern“, erklärt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer der Mindbreeze GmbH. Nachfolgend stellt Mindbreeze drei Szenarien vor, für die sich Mindbreeze InSpire besonders eignet.

1. Integration und Kombination verschiedener Anwendungen

Immense Datenmengen, unterschiedliche Formate und eine Vielzahl von Anwendungen – die Digitalisierung hat die Menge an Informationen erheblich erhöht und gleichzeitig den Zugriff auf sie erschwert. Jedes Unternehmen besitzt seine eigenen unternehmensspezifischen Anwendungen, die seine Mitarbeiter bevorzugt nutzen – sei es im Büro, im Homeoffice oder unterwegs. Häufig geht bei der simultanen Nutzung verschiedener Anwendungen der Überblick über die Daten verloren, was die Arbeitsqualität verringert. Nur selten handelt es sich bei der Anwendung, die ein Mitarbeiter hauptsächlich nutzt, auch um die Anwendung, in der er Recherchen durchführt. Es ist aber sehr ineffizient, zwischen verschiedenen Anwendungen hin und her zu wechseln. Aus diesem Grund verbinden Lösungen wie Mindbreeze InSpire alle Anwendungen eines Unternehmens miteinander. Derartige Systeme lassen sich nahtlos in alle Geschäftsprozesse einbinden und stellen relevante Informationen überall und jederzeit zur Verfügung.

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2. Automatisierung von Geschäftsprozessen

Repetitive Tätigkeiten nehmen sehr viel Zeit in Anspruch. Kundenorientiertes Arbeiten sieht aber anders aus. KI-basierte Wissensmanagement Systeme übernehmen diese Art von Aufgaben und automatisieren auf diese Weise selbst komplexe Geschäftsprozesse ohne großen Aufwand. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung lassen sich beispielsweise Dokumente wie Verträge, Briefe, etc. analysieren, interpretieren und relevante Informationen herausfiltern. Durch die Kombination von semantischer Analyse und Deep Learning lässt sich der Unterschied zwischen einem Antrag oder einer Bestellung rasch ermitteln und der verantwortlichen Abteilung bzw. Mitarbeitern zuzuordnen.

3. Personalisierte 360-Grad-Sichten

Zur Erledigung von Aufgaben werden häufig diverse Hintergrundinformationen benötigt. So benötigt der Vertrieb zum Bespiel spezifische Informationen zu einem Kunden für eine personalisierte Ansprache oder das Support Team eine detaillierte Darstellung eines Problems zur Erstellung eines Lösungsvorschlags.
Das bereits vorhandene Wissen eines Unternehmens kann dafür von großer Bedeutung sein. Machine und Deep Learning stellen sicher, dass sämtliche notwendigen Daten auch bereitgestellt werden können, wenn sie benötigt werden. Mittles intelligentem Wissensmanagement lassen sich vorhandene Informationen optimal finden und proaktiv anzeigen. Die lange, mühevolle manuelle Recherche wird damit obsolet und Unternehmen sowie ihre Mitarbeiter arbeiten effizienter und produktiver.

Künstliche Intelligenz eröffnet im Geschäftsumfeld zahlreiche Möglichkeiten und Potenziale. Dabei muss angewandte KI nicht zwingend als großes Projekt betrachtet werden. Bei Lösungen wie etwa Mindbreeze InSpire kommt KI out-of-the-box. Vorhandene und anwendbare neuronale Modelle sind hierbei der wesentliche Faktor, um rasch zu starten.

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