Künstliche Intelligenz

In der heutigen Geschäftswelt ist Datenkompetenz nicht mehr nur wünschenswert, sondern unabdingbar für den Erfolg von Unternehmen. Angesichts der fortschreitenden digitalen Transformation reicht es jedoch nicht mehr aus, sich ausschließlich auf Datenkompetenz zu fokussieren. Der Schlüssel liegt nun in der Entwicklung von KI-Kompetenz. Doch wie können Unternehmen diesen entscheidenden Schritt erfolgreich umsetzen?

In einem exklusiven Interview gibt Achim Löbke von Uniper Einblicke in die bahnbrechenden Veränderungen des Unternehmens. Mit dreifachen Auszeichnungen durch den SAP Innovations Award hebt sich Uniper als Vorreiter in der digitalen Transformation hervor. Löbke betont die Rolle der Künstlichen Intelligenz und die strategische Neuausrichtung ihrer SAP-Systeme.

Norbert Gronau und Chantal Ruppert sprechen mit Alexander Cimen, dem CEO und Gründer der Metacarp GmbH, über die Revolution der ERP-Systeme durch die Integration von Künstlicher Intelligenz. Mit dieser Technologie setzt das Unternehmen einen neuen Maßstab. Das Interview mit dem deutschen Softwareanbieter fand im Anschluss an den Wettbewerb „ERP-System des Jahres“ statt.

Reklamationen sind eine Belastung für Unternehmen, gehören aber leider zum Geschäft. Doch wenn sie schon nicht ganz zu vermeiden sind, müssen sie wenigstens unkompliziert bearbeitet und effizient abgewicklet werden können. Das ist im Interesse des Unternehmens, aber auch der Kunden, die eine zügige und korrekte Bearbeitung ihrer Reklamationen erwarten. Automatisierte Prozesse dienen diesem Ziel, und Künstliche Intelligenz (KI) liefert wichtige Instrumente. Wie kann das aussehen? Ein neuronales Netz wird auf Basis vorhandener, bereits klassifizierter Reklamationstexte trainiert. Neben den eigentlichen Textinhalten und deren Auswertung mittels Spracherkennung müssen Texte zu Fehlercodes und Kritikalitätsstufen zugeordnet werden. Dabei ist nicht davon auszugehen, dass vorhandene Trainingsdaten direkt nutzbar wären; sicherlich sind in der Vergangenheit Fehler passiert: Reklamationen wurden falsch zugeordnet oder nicht richtig priorisiert. Die Daten müssen also vor dem ...