Angesichts der derzeitigen Eile, mit der Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) einführen, können Einheitslösungen verlockend erscheinen. Schließlich sind diese großen KI-Tools für eine ganze Reihe unterschiedlicher Aufgaben einsetzbar. Doch generische KI-Ansätze gehen oft am Ziel vorbei, übersehen die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens und setzen es unerwarteten Risiken aus.
Um sich wirklich abzuheben und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, benötigen Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen. Hier kommt Purpose-Built-AI ins Spiel, eine KI-Technologie, die speziell entwickelt wurde, um individuelle geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und Prozesse zu rationalisieren. In diesem Blog-Beitrag werden wir uns mit den Grundlagen von Purpose-Built-AI befassen, ihre eindeutigen Vorteile aufzeigen und untersuchen, wie sie die Zukunft des operativen Geschäfts revolutionieren kann.
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Die wichtigsten Merkmale von Purpose-Built-AI
Vorteile von Purpose-Built-AI für Unternehmen
Herausforderungen bei der Entwicklung von Purpose-Built-AI
Beispiele für Purpose-Built-AI in Unternehmen
Die Rolle von Purpose-Built-AI bei der digitalen Transformation
Wie Sie herausfinden, ob Ihr Unternehmen Purpose-Built-AI benötigt
Die Zukunft in Angriff nehmen: Purpose-Built-AI und ABBYY Vantage
Was ist Purpose-Built-AI?
Purpose-Built-AI ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die speziell für die besonderen Probleme oder Bedürfnisse eines Unternehmens oder eines bestimmten Anwendungsfalls entwickelt wurde. Im Vergleich zu allgemeinen KI-Modellen sind speziell entwickelte KI-Tools kleiner, agiler und schneller einsetzbar, sodass Unternehmen ihre größten Herausforderungen direkt angehen können, um schnelle operative Verbesserungen und Ressourceneinsparungen zu erzielen.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen hilft, effizienter zu arbeiten, indem sie Prozesse automatisiert, die Datenverwaltung verbessert und eine intelligente Entscheidungsfindung ermöglicht. Die heutigen KI-Tools gehen weit über frühere Automatisierungsmethoden wie eine einfache Datendigitalisierung hinaus und unterstützen andere fortschrittliche Technologien wie prädiktive Analysen, Betrugserkennung und KI-gesteuerte Kundenservices. Dies ebnet den Weg für eine umfassende Automatisierung und Optimierung – mit dem Potenzial, den Bedarf an menschlichen Eingriffen in gängige Geschäftsprozesse zu reduzieren oder sogar ganz zu eliminieren.
Purpose-Built-AI im Vergleich mit herkömmlicher KI
Im Gegensatz zu herkömmlicher KI ist Purpose-Built-AI darauf ausgelegt, spezifische Geschäftsanforderungen mit einem hohen Maß an Anpassung und Fokussierung zu erfüllen. Sie geht bestimmte Aufgaben und Herausforderungen an, um reale Probleme effektiv zu lösen.
Dieser zielgerichtete Ansatz führt zu einer höheren Genauigkeit und schnelleren Ergebnissen, sodass Unternehmen ihre Lösungen schnell und mit wenig zusätzlichen Anpassungen einführen können. Unternehmen können diese KI-Modelle ganz einfach an ihre individuellen Arbeitsabläufe anpassen, sodass sie schneller einsatzbereit sind und zu Ergebnissen führen. Der geringere Footprint verringert die Sicherheitsrisiken und optimiert auch die Verwaltung.
Im Gegensatz dazu verfolgt traditionelle KI oft einen breiteren, allgemeineren Ansatz. Diese Modelle können ein breiteres Spektrum an Aufgaben erfüllen, erfordern aber in der Regel viele Anpassungen und eine langwierige Entwicklung, um für bestimmte Anwendungen nutzbar zu sein. Dies kann die Integration verlangsamen und zusätzliche Ressourcen erfordern, sodass es für Unternehmen schwieriger wird, KI an ihre betrieblichen Anforderungen anzupassen oder schnelle Erträge aus ihren KI-Investitionen zu erzielen.
Die wichtigsten Merkmale von Purpose-Built-AI
Purpose-Built-AI liefert die nötige Präzision, Geschwindigkeit und Spezialisierung, um echte Veränderungen im Unternehmen zu ermöglichen. Sehen wir uns die Funktionsweise dieser Lösungen an, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre individuellen Herausforderungen bewältigen:
Spezialisierung
Purpose-Built-AI-Modelle, die sich auf bestimmte Aufgaben oder Branchen konzentrieren, erfassen die Feinheiten ihrer jeweiligen Bereiche und liefern nicht nur relevante, sondern auch äußerst präzise Ergebnisse. Durch die Konzentration auf die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens kann Purpose-Built-AI eine sinnvolle Transformation vorantreiben und gleichzeitig die Verschwendung von Zeit, Ressourcen und Energie für irrelevante Aufgaben verhindern.
Effizienz
Purpose-Built-AI-Lösungen sind auf eine schnelle Implementierung und erstklassige Leistung ausgelegt. Mit herausragender Genauigkeit und blitzschnellen Verarbeitungsgeschwindigkeiten von Anfang an reduzieren diese Lösungen im Vergleich zu generischen KI-Modellen den Zeit- und Ressourcenaufwand für Schulungen und Anpassungen drastisch. Das bedeutet, dass Unternehmen sofort loslegen und von den Vorteilen profitieren können – ohne die üblichen Anfangsschwierigkeiten, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind.
Maßgeschneiderte Funktionalität
Bei speziellen Technologien wie der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) kann Purpose-Built-AI komplexe Prozesse so automatisieren, dass sie den betrieblichen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden. Durch die Fokussierung auf bestimmte Anwendungen werden Purpose-Built-AI-Modelle darauf trainiert, Informationen zu verstehen und zu ermitteln, wohin sie für den nächsten Schritt im Prozess weitergeleitet werden müssen.
Vorteile von Purpose-Built-AI für Unternehmen
Verbesserte Effizienz
Purpose-Built-AI-Lösungen steigern die Effizienz, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Datenverarbeitung beschleunigen. Bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) werden beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um relevante Daten automatisch zu verstehen und aus Dokumenten zu extrahieren, sodass die Bearbeitungszeit von Stunden auf Minuten reduziert wird.
Die besten Purpose-Built-AI-Lösungen bieten außerdem benutzerfreundliche Schnittstellen und Low-Code/No-Code-Plattformen, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, die Technologie ohne umfangreiche IT-Beteiligung an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. So können Unternehmen neue Anwendungen innerhalb weniger Tage testen und einführen und auf diese Weise schnell auf veränderte Marktanforderungen reagieren.
Genauigkeit
Mit Purpose-Built-AI-Modellen, die auf bestimmte Anwendungen abgestimmt sind, können Unternehmen bemerkenswerte Verarbeitungsraten erzielen. In der Finanzabteilung zum Beispiel, wo es auf Genauigkeit ankommt, können diese Modelle Rechnungen, Bestellungen und andere Finanzdokumente präzise verarbeiten und so das Risiko kostspieliger Fehler deutlich minimieren. Und da Unternehmen diese speziell entwickelten Lösungen leicht anpassen können, können interne Teams KI-Modelle erforschen, ausprobieren und anpassen, um noch mehr Präzision zu erreichen.
Wettbewerbsvorteil
Purpose-Built-AI ermöglicht es Unternehmen, ihre Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und umzugestalten, um an der Spitze zu bleiben. So kann beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen, das Purpose-Built-AI für die Bestandsverwaltung einsetzt, Verkaufstrends in Echtzeit analysieren, um sicherzustellen, dass die richtigen Produkte genau dann vorrätig sind, wenn die Kunden sie brauchen. Diese Technologie steigert nicht nur die betriebliche Leistung, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis. Und wenn Unternehmen expandieren, lässt sich Purpose-Built-AI leicht skalieren, um größere Datenmengen und immer komplexere Vorgänge zu verarbeiten.
Herausforderungen bei der Entwicklung von Purpose-Built-AI
Auch wenn Purpose-Built-AI Zeit und Ressourcen sparen kann, ist es für Unternehmen, die nicht über das nötige Fachwissen für die Entwicklung dieser Tools verfügen, schwer, sie intern zu entwickeln.
Integration von Daten und Systemen
Damit Purpose-Built-AI optimal funktionieren kann, muss sie nahtlos in andere Daten- und Geschäftssysteme integriert werden, zum Beispiel in Plattformen für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und die betriebliche Ressourcenplanung (ERP). Die Effektivität von Purpose-Built-AI hängt weitgehend von der Qualität der eingehenden Daten ab. Wenn die Informationen aus anderen Systemen unzureichend oder ungenau sind, können die resultierenden Modelle fehlerhaft und die Ergebnisse unzuverlässig sein.
Dies macht eine solide Datenerfassung, -validierung und -bereinigung unerlässlich. Unternehmen, die ihre eigenen KI-Lösungen entwickeln, stellen jedoch oft fest, dass ihre Daten in Silos in verschiedenen Systemen oder Abteilungen gefangen sind. Außerdem können die Daten in verschiedenen Formaten und Strukturen vorliegen, was die Integration und Analyse erschwert. Für diejenigen, die keine Erfahrung haben oder nicht über die richtigen Tools zur Datenbereinigung verfügen, kann es zu einer entmutigenden und zeitraubenden Aufgabe werden, die Konsistenz und Kompatibilität dieser verschiedenen Quellen sicherzustellen.
Compliance sicherstellen
Die rechtliche Landschaft rund um KI ist komplex und entwickelt sich ständig weiter. Unternehmen, die Purpose-Built-AI-Lösungen entwickeln, müssen sicherstellen, dass sie die verschiedenen Datenschutzvorschriften einhalten und strenge Verfahren für die Datenverarbeitung einführen. Erschwerend kommt hinzu, dass das regulatorische Umfeld je nach Region sehr unterschiedlich ist. Und in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen ist der Aufwand noch viel höher, die Compliance zu gewährleisten.
Die Komplexität dieser Vorschriften kann zu einem erhöhten Entwicklungsaufwand und zu höheren Kosten führen, da Unternehmen von Anfang an Maßnahmen zu deren Einhaltung in ihre KI-Systeme integrieren müssen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie ändern sich auch die für sie geltenden Vorschriften. Unternehmen, die Purpose-Built-AI entwickeln, müssen agil sein, und die notwendige ständige Wachsamkeit kann Ressourcen in Anspruch nehmen, die eigentlich für die Innovation und die Produktentwicklung benötigt werden.
Bewältigung des Wandels
Die Entwicklung und Implementierung spezialisierter KI-Systeme erfordert häufig einen Kulturwandel innerhalb des Unternehmens. Die Mitarbeiter müssen möglicherweise geschult werden, um sich an die neuen Technologien zu gewöhnen, was zu anfänglichem Widerstand führen kann, insbesondere bei denjenigen, die Angst vor dem Verlust ihres Arbeitsplatzes haben oder sich in Bezug auf KI unsicher fühlen. Es kann einige Zeit dauern, bis die Mitarbeiter erkennen, dass die Einführung von KI eine Chance für positive Veränderungen bietet, indem sie Routineaufgaben automatisiert und es den Menschen ermöglicht, sich auf wertschöpfendere, sinnvollere Aufgaben zu konzentrieren.
Beispiele für Purpose-Built-AI in Unternehmen
Finanzdienstleistungen
Purpose-Built-AI verändert die Art und Weise, wie Finanzinstitute arbeiten. KI-Tools können beispielsweise die vielen Dokumente, die bei einem Finanzinstitut eingehen, automatisch scannen, validieren und kategorisieren. Der hohe Automatisierungsgrad beschleunigt nicht nur die Abläufe, sondern reduziert auch Fehler, die die Finanzberichterstattung und die Compliance beeinträchtigen. KI ermöglicht außerdem einen besseren Einblick in jede Phase des Finanzprozesses und sorgt dafür, dass Transaktionen effektiver verfolgt und überwacht werden können. Letztlich werden die Dienstleistungen beschleunigt und zuverlässiger, was den Finanzinstituten zu mehr Einnahmen verhilft.
Gesundheitswesen
Purpose-Built-AI macht die Datenverwaltung intelligenter und die Patientenversorgung im Gesundheitswesen effizienter. Krankenhäuser und Kliniken nutzen KI-Lösungen, um nahtlos auf die Krankengeschichte ihrer Patienten zuzugreifen und diese zu organisieren, indem sie den Abruf und die Verwaltung von Krankenakten automatisieren. Dadurch erhalten Ärzte schneller Zugriff auf wichtige Patienteninformationen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Bei der Verwaltung von Patientenüberweisungen nutzen Gesundheitsdienstleister Purpose-Built-AI, um den Prozess drastisch zu beschleunigen und sicherzustellen, dass Patienten schneller lebensrettende Hilfe erhalten. Letztlich trägt KI dazu bei, den Behandlungsprozess zu rationalisieren und sicherzustellen, dass die Fachkräfte im Gesundheitswesen zur richtigen Zeit über die richtigen Daten verfügen, was zu besseren Ergebnissen für die Patienten und zu effizienteren Abläufen führt.
Transport und Logistik
Purpose-Built-AI verändert die Effizienz der Zollabfertigung, die früher sehr zeitaufwändig war. Mit vortrainierten KI-Modellen können Unternehmen nun Handelsrechnungen und Packlisten mit nahezu perfekter Genauigkeit durchgängig verarbeiten. Was früher Stunden dauerte, kann jetzt in wenigen Minuten erledigt werden, wodurch sich die Zollabfertigungszeiten drastisch verkürzen. Dieser rationelle Ansatz hat enorme Auswirkungen und führt zu mehr Effizienz in der Lieferkette, schnelleren Lieferungen und einer höheren Kundenzufriedenheit.
Die Rolle von Purpose-Built-AI bei der digitalen Transformation
Purpose-Built-AI beschleunigt Prozesse und liefert genaue Erkenntnisse aus großen Datenmengen. Unternehmen können intelligentere, datengestützte Entscheidungen treffen, Trends erkennen, Risiken verringern und neue Chancen effektiver nutzen.
Das macht Purpose-Built-AI zu einem leistungsstarken Katalysator für die digitale Transformation, einen Ansatz, der ein breiteres Spektrum an Technologien und Prozessen integriert, um den gesamten Betrieb eines Unternehmens ganzheitlich zu modernisieren. Dieser umfassende Ansatz steigert nicht nur die Effizienz, sondern fördert auch eine Kultur der Innovation und Anpassungsfähigkeit, sodass Unternehmen besser auf Marktveränderungen und neue Chancen reagieren können.
Wie Sie herausfinden, ob Ihr Unternehmen Purpose-Built-AI benötigt
Um herauszufinden, ob Purpose-Built-AI die richtige Lösung für Ihr Unternehmen ist, sollten Sie sich mit den folgenden Aspekten beschäftigen, um Ihre wichtigsten Anforderungen und Herausforderungen zu überprüfen.
- Identifizieren Sie operative Herausforderungen: Gibt es in Ihrem Unternehmen Prozesse, die zeitaufwändig oder fehleranfällig sind? Suchen Sie nach Engpässen in Arbeitsabläufen, die die Effizienz beeinträchtigen.
- Bewerten Sie den derzeitigen Stand der Automatisierung: Wie funktionieren Ihre bestehenden Automatisierungslösungen? Erkennen Sie die Grenzen dieser Werkzeuge, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer, mehrstufiger Aufgaben.
- Bewertung der Zugänglichkeit von Daten: Wie effektiv kann Ihr Unternehmen auf die in Dokumenten enthaltenen Daten zugreifen und sie für die Entscheidungsfindung nutzen? Ermitteln Sie Lücken in der Datenerfassung oder -analyse, die einer optimalen Kundenbetreuung im Wege stehen könnten.
- Berücksichtigen Sie die organisatorischen Ziele: Was sind Ihre strategischen Ziele für die nächsten Jahre? Entscheiden Sie, wie wichtig es für Ihr Unternehmen ist, effizienter zu werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Bewertung der Bereitschaft für Veränderungen: Wie offen ist Ihr Unternehmen für die Einführung neuer Technologien und die Änderung bestehender Prozesse? Prüfen Sie, ob Sie über die notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um Purpose-Built-AI zu implementieren.
- Analysieren Sie die Wettbewerbslandschaft: Wie nutzen Ihre Wettbewerber KI und Automatisierung? Erkennen Sie Trends und Innovationen, die von Marktführern eingeführt werden und die sich auf die Wettbewerbsposition Ihres Unternehmens auswirken könnten.
Wenn Sie diese Faktoren berücksichtigen, können Sie besser einschätzen, ob Purpose-Built-AI Ihrem Unternehmen einen Vorteil verschaffen kann, der Sie auf dem sich schnell verändernden Markt von heute bestehen lässt.
Die Zukunft in Angriff nehmen: Purpose-Built-AI und ABBYY Vantage
Eine wichtiges Anwendungsgebiet für Purpose-Built-AI in Unternehmen ist die Verwaltung großer Mengen an Dokumenten, die die Geschäftsprozesse bestimmen. Unternehmen haben mit verschiedenen Formaten zu tun – von Papierdokumenten über Faxe bis hin zu PDF-Dateien –, die wichtige Informationen über Lieferanten, Kunden, Geschäftstransaktionen und Prozesse enthalten. Vielen fällt es jedoch schwer, diese Daten effektiv zu nutzen.
An dieser Stelle kann ABBYY Vantage ansetzen. Vantage ist eine fortschrittliche Plattform für die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und nutzt Purpose-Built-AI, um das Dokumentenhandling in Unternehmen zu verändern. Sie extrahiert Daten aus strukturierten und unstrukturierten Inhalten und steigern so Effizienz und Genauigkeit. Die robuste Sammlung von vortrainierten KI-Modellen in Vantage, die als Dokumenten-Skills bezeichnet werden, ermöglicht es Unternehmen, bestimmte Dokumententypen und Anwendungsfälle effektiv und unmittelbar zu bearbeiten.
Denken Sie größer mit Vantage und ABBYY AI. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um herauszufinden, was ein KI-gestütztes Tool, das perfekt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, für Ihr Unternehmen tun kann.
