Künstliche Intelligenz für Business-Prozesse
Weitere Plattformen im Überblick
von Thomas Hafen - 16.10.2018
Neben den genannten gibt es eine Reihe weiterer Plattformen, die Machine-Learning-Algorithmen für die Automatisierung und Verbesserung von Geschäftsprozessen zur Verfügung stellen. Zu nennen wäre beispielsweise Infosys NIA von EdgeVerve Systems. NIA ist Teil des Aikido-Frameworks von Infosys, das wissensbasierte Systeme, Design-Thinking-Ansätze und analytische Methoden kombiniert, um die digitale Transformation in großen, multinationalen Unternehmen zu unterstützen.
Die von dem indischen IT-Spezialisten Wipro 2016 gestartete Plattform Holmes will Künstliche Intelligenz und Automation vereinen. Sie stellt unter anderem anwendungsspezifische Schnittstellen für Finanzdienstleister, den Handel, die produzierende Industrie und Telekommunikationsunternehmen zur Verfügung, mit deren Hilfe sich die operative Effizienz und Effektivität steigern lassen soll.
Ein wenig verwaist wirkt hingegen die Plattform Haven OnDemand von Hewlett Packard Enterprise (HPE). Nach der Übernahme des HPE-Software-Geschäfts durch Micro Focus fühlt sich offenbar weder der neue noch der alte Inhaber für die Plattform verantwortlich. Offiziell wird die Plattform aber noch von HPE betrieben. Haven OnDemand stellt Programmierschnittstellen (APIs) bereit, mit denen sich intelligente Funktionen in Business-Applikationen integrieren lassen.
KI richtig integrieren
Die Faszination für die Möglichkeiten der KI und die Rasanz des Fortschritts verdecken bisweilen die Tatsache, dass Künstliche Intelligenz kein Allheilmittel ist. „Der Einsatz von KI sollte grundsätzlich den Anforderungen konkreter Geschäftsprozesse folgen“, unterstreicht Adobe-CTO König.
Auch Jochen Katz von Salesforce rät, erst einmal den konkreten Anwendungsfall zu definieren und sich klar darüber zu werden, welches Geschäftsproblem mit der KI gelöst werden soll. Danach gilt es, alle Daten zu sammeln und vorzubereiten, damit die KI mit diesen Informationen arbeiten kann. „Dies ist oft der schwierigste Teil, da die meisten Unternehmensdaten in vielen unterschiedlichen Systemen leben“, erklärt Katz. Wichtig sei es, mit einem Szenario zu beginnen, das einen tatsächlichen Mehrwert liefert, rät OpenText-Data-Scientist Klass. „Kunden, die auf ihrem Weg zu einer KI-Lösung schon weiter sind, sollten sicherstellen, dass sie auf die richtigen Personen, Daten, Infrastrukturen und Prozesse setzen.“