Seit dem Hype um ChatGPT ist KI ein Thema, das immer mehr Unternehmen aktiv aufgreifen. Das Potenzial ist immens und wird gerade in den Bereichen Intelligent Automation und Hyperautomation neue Möglichkeiten eröffnen. Die Umsetzung entsprechender KI-Initiativen sollten Unternehmen aufgrund der rasanten technischen Weiterentwicklung im Bereich der generativen KI aber mit Bedacht in Angriff nehmen, empfiehlt der IT-Dienstleister CGI.

In einer Zeit des steigenden Wettbewerbs- und Kostendrucks zählt die effektive Gestaltung der Geschäftsvorgänge mit einer Prozessoptimierung und -automatisierung zu den Kernaufgaben eines Unternehmens. Automatisierungsprojekte werden im ersten Schritt mit Process Mining und idealerweise Task Mining gestartet. Mit Process Mining können Unternehmen Prozesse datengestützt analysieren, um Schwachstellen, ineffektive Routinen, Prozessabweichungen oder unnötige Prozessschritte zu erkennen und auf dieser Basis Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Task Mining führt darüber hinaus zu einer vollständigen Prozesstransparenz, da auch zunächst ausgeblendete Phasen eines Prozesses mit den Interaktionen der Benutzer beleuchtet werden.

In den nächsten Schritten geht es um die Einführung einer RPA (Robotic Process Automation)-Anwendung und eines Workflow-Managements. RPA-Lösungen sind leicht zu implementieren und bieten einen schnellen Return on Investment. RPA dient vor allem der Automatisierung einfacher manueller oder digitalisierter, standardisierter Prozesse. Dabei übernimmt und automatisiert ein Bot wiederkehrende, regelbasierte Tätigkeiten. Nach der Automatisierung eines Teilbereichs durch RPA können Unternehmen einen gesamten Prozess mit den verbundenen Systemen betrachten. Mögliche technische Hilfsmittel sind dabei die sogenannten Workflow-Management-Systeme, die als Schnittstelle zwischen Datenhaltung und Interaktion des Menschen den Prozess abbilden können. Unternehmen erhalten damit gemäß des "Human in the Loop"-Ansatzes eine genauere Übersicht, an welcher Stelle und zu welchem Zeitpunkt etwas passiert.

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Der letzte Schritt auf dem Weg zur Intelligent Automation und Hyperautomation ist dann der Einsatz von KI. Die Möglichkeiten, die die KI für Unternehmen bereits aktuell bietet, zeigt die Conversational AI (Artificial Intelligence). Dabei handelt es sich um automatisierte Dialogsysteme, die von künstlicher Intelligenz unterstützt werden. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots oder früheren Spracherkennungssystemen kann Conversational AI komplexere Ausdrücke in natürlicher Sprache verstehen und frei formulierte Texte verarbeiten. Dadurch ermöglicht sie einen Dialog zwischen Mensch und Maschine, der annähernd einem Gespräch mit einer realen Person entspricht.

Die KI-Einsatzmöglichkeiten nehmen aber mit der dynamischen Entwicklung der generativen KI künftig signifikant zu, vor allem in puncto Einfachheit und Geschwindigkeit. Schon heute ist ein durch KI generierter Chatbot oder FAQ-Bot innerhalb von 45 Minuten verfügbar. Und die Realisierung solcher Chatbots wird für Unternehmen unverzichtbar, schließlich ist es geradezu ihre Pflicht, den Kundenservice up to date zu halten, um im Wettbewerb nicht ins Hintertreffen zu geraten.

Viele Unternehmen haben bereits Erfahrungen mit der Automatisierung gesammelt. RPA war dabei ein guter erster Einstieg und Process Mining, Workflow-Management sowie Conversational AI unterstützen bei der Etablierung einer Intelligent Automation mit einer durchgängigen End-to-End-Automatisierung. Aber der Markt ist in Bewegung und das bisherige Best-of-Breed-Vorgehen bei der Technikauswahl wird zunehmend an Bedeutung verlieren. Der Trend geht in Richtung Automation Suites, die das gesamte Aufgabenspektrum in der Automatisierung abdecken. Beispielsweise gibt es bereits Ansätze, das Process Mining mit dem Workflow-Management zu verknüpfen und so automatisch "superschnelle" Flows aufzubauen. Vor allem aber müssen Unternehmen auch die weitere Entwicklung von marktreifen Lösungen im Auge behalten, die auf generativer KI basieren.

"Die Fortschritte der generativen KI werden die Umsetzung einer durchgängigen Hyperautomation deutlich beschleunigen. Das Angebot an generativen KI-Tools steigt dabei kontinuierlich, und zwar nicht nur durch die Innovationen der Tech-Giganten. Für Unternehmen ohne ausgewiesene Expertise wird es deshalb immer schwieriger, die richtigen Entscheidungen bei der Auswahl einer Lösung zu treffen. Prinzipiell sollten sie aufgrund eines KI-Marktes im Wandel hier mit Bedacht vorgehen", erklärt Niklas Bläsing, Head of Intelligent Automation SCE bei CGI Deutschland. "Der Einstieg in die Automatisierung sollte durch den Umbruch beim Thema 'Generative KI' zwar nicht aufgeschoben, aber mit dem Schwerpunkt auf Kernsysteme und -prozesse sowie die zentralen Pain Points fokussiert erfolgen. Im Hinblick auf die Hyperautomation Journey ist dann die weitere (generative) KI-Entwicklung abzuwarten. Ein externer Berater, der über das entsprechende Know-how verfügt, kann hier entscheidende Einblicke und Unterstützung bieten."

Red Hat, der weltweit führende Anbieter von Open-Source-Lösungen, kündigt heute eine Zusammenarbeit mit den Schweizerischen Bundesbahnen (SBB) an, um ein umfangreiches IT-Migrationsprojekt abzuschließen. Unter Verwendung von Red Hat AMQ Streams half Red Hat Consulting dabei, Apache-Kafka-Dienste mit minimalen Auswirkungen auf die Betriebszeit in die neue Cloud-Umgebung der SBB zu verlagern.

Während der Covid-19-Pandemie wurde der Kostendruck immer größer. Daher entschied sich das IT-Team der SBB, die Arbeitslasten in eine andere Cloud-Umgebung zu verlagern, um die Flexibilität zu erhöhen und die Kosten zu senken.

Die IT-Abteilung der SBB hatte die Aufgabe, dieses Projekt innerhalb eines kurzen Zeitrahmens abzuschließen. Während ein beträchtlicher Teil der Anwendungsdienste wie geplant erfolgreich migriert wurde, verzögerte sich der Umzug von Infrastruktur wie etwa Apache Kafka. Die SBB wandte sich an Red Hat, um die technischen Schwierigkeiten während der Migration zu überwinden.

Trotz eines engen Zeitplans, einer kurzen Lernphase für die Teams und des stetigen Wachstums der Kafka-Datenplattform der SBB während der Migration gelang es dem SBB-Kafka-Team und Red Hat Consulting, 57 Anwendungen erfolgreich und rechtzeitig zu migrieren, darunter Tools für den Kundenservice, Unternehmens-Backend-Systeme und die Kapazitätsplanung. Während des Prozesses wurde der Betrieb der schnell wachsenden Datenplattform nicht unterbrochen. Selbst datenintensive Anwendungen, darunter geschäftskritische Dienste für die SBB, liefen mit minimalen Ausfallzeiten weiter.

Die Teams von SBB und Red Hat entschieden sich für eine robustere, schrittweise Migration nach DevOps-Prinzipien, die in teamübergreifender Zusammenarbeit ständig verfeinert wurde. Das Plattform-Engineering half dabei, Self-Service-Funktionen mit automatisiertem Infrastrukturbetrieb bereitzustellen, um das Deployment und den Betrieb neuer Dienste für die Entwicklungsteams zu beschleunigen sowie den IT-Betrieb zu vereinfachen.

Canonical bietet ab sofort ein für Intel Core-Prozessoren optimiertes Real-time Ubuntu an. Die Lösung ermöglicht es Unternehmen, die Leistung von optimiertem Linux auf Intel-Chips für Einsatzgebiete wie Telekommunikations-Workloads, lebensrettende medizinische Geräte oder Automatisierungssysteme in der Fabrik, zu nutzen.

Die neue Untersuchung durch Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, zeigt unter anderem, dass aktuell 64 Prozent der Unternehmen in Deutschland ihren Mix aus CapEx (Investitionskosten) und OpEx (Betriebskosten) aufgrund des aktuellen ökonomischen Klimas einer Revision unterziehen. Dabei sagen 65 Prozent, dass die Cloud wichtig für die Ausbalancierung ihrer IT-Ausgaben ist. Die Mehrheit der Unternehmen ist der Auffassung, dass der Weg in die Cloud unausweichlich ist. Dabei suchen 43 Prozent nach Wegen, die Cloud-Ausgaben zu begrenzen und zu kontrollieren.

Die globale Befragung von 600 IT-Entscheidern zeigt, dass Faktoren wie Vendor Lock-in, Mangel an Kostentransparenz und unflexible Management Tools im Jahr 2022 für 29 % der Cloud-Kosten verantwortlich waren. Laut der Studie gaben Unternehmen im Schnitt 27,01 Millionen US-Dollar für Cloud Services aus – im Ergebnis sind das überhöhte Ausgaben von 6,1 Millionen US-Dollar. Das zeigt, wie wichtig flexible, preistransparente und kosteneffiziente Techniken für einen gangbaren Weg in die Cloud als Businesstreiber sind.

Die Probleme mit On-Premises-Architekturen samt Mitarbeitertrainings und Kostenmanagement haben dazu geführt, dass 52 % der Unternehmen ihre Ausgaben von CapEx nach OpEx switchen. Davon sind 24 % ihrer CapEx-Kosten betroffen. Bis 2026 planen sie, 30 % ihrer gesamten IT-Ausgaben für die Public Cloud auszugeben – und 30 % sind bereits auf dem Weg, dieses Ziel zu erreichen.

Cloud stärkt die Rolle der IT und die Bedeutung von Self-Service- und Low-Code-Techniken

Die Befragten sehen die IT in Zukunft stärker beratend und unterstützend für die internen Abteilungen bei IT-relevanten Entscheidungen, um Fehlentscheidungen zu vermeiden. Dementsprechend: 

• haben 80 % bereits damit begonnen, die Rolle der IT zu verändern, oder planen dies in den nächsten zwölf Monaten.
  haben 85 % damit begonnen oder planen, Low-Code- und No-Code-Techniken zu nutzen, um den Business Units die Applikationsentwicklung zu erleichtern.
• verfolgen 88 % einen ähnlichen Ansatz für Serverless Computing, damit die verschiedenen Abteilungen ihre Cloud Services selbstständig direkt ordern können.
• schulen und trainieren 94 % der IT-Abteilungen andere Units oder wollen das tun, damit sie die Cloud Services effizienter nutzen.

Damit ist jedoch keine Flucht aus der Verantwortung verbunden: lediglich 12 % der Unternehmen in Deutschland nutzen die Cloud für neue und innovative Services ohne Einbeziehung ihrer eigenen IT-Abteilung.

„Die Cloud ist eine elementare Komponente eines modernen Technik-Stacks, denn sie bietet Unternehmen die Skalierbarkeit, Verlässlichkeit und Agilität, die sie brauchen,“ erklärt Rahul Pradhan, VP of Product and Strategy bei Couchbase. „Neben sicheren, hochskalierbaren Services müssen Cloud Provider auch flexible Bereitstellungsmodelle mit dem richtigen Preis-/Leistungsverhältnis anbieten. Die internen IT-Abteilungen übernehmen dabei zunehmend beratende Aufgaben, die mit der wachsenden Nutzung KI-gestützter Anwendungen immer wichtiger werden.“

Generative KI-Anwendungen bergen das Potenzial, im Kundenservice die Effizienz zu steigern. IT-Dienstleister Consol erweitert daher seine Prozessmanagement-Software Consol CM mit einem Add-on für ChatGPT – und garantiert DSGVO-Konformität.

Viele Arbeitsschritte des Kundensupports sind redundant oder kosten bei manueller Ausführung unnötig viel Zeit. Regelmäßig geraten Servicemitarbeiter zudem an die Grenzen des Machbaren, etwa wenn kleine Teams mit sehr vielen Anfragen zu kämpfen haben. Die Integration generativer KI-Anwendungen wie ChatGPT entlastet die Belegschaft im Kundenservice und sorgt durch viele Möglichkeiten zur Automatisierung für schnellere Reaktionszeiten. Das wiederum erhöht die Kundenzufriedenheit. 

Consol hat diese Entwicklung analysiert und daher ein Add-on für die Prozessmanagement-Software Consol CM entwickelt, mit dem Nutzer auf die Funktionsvielfalt von ChatGPT aus der Plattform heraus zugreifen können. So können sich beispielsweise eingehende Kundenanfragen vorstrukturieren und die Reaktionszeit verkürzen lassen. Komplexere Anfragen können bei Bedarf je nach Thema in einzelne Tickets aufgeteilt werden. Zudem liefert ChatGPT per Knopfdruck individuell passende und ausformulierte Kundenantworten. Zur Bearbeitung komplexerer Tickets haben die Experten daher mehr Zeit. ChatGPT lernt überdies durch die ständige Interaktion mit Serviceteams und Kunden dazu, wodurch der Chatbot seine Fähigkeiten und seine Präzision kontinuierlich steigert. Je länger die generative KI im Einsatz ist, desto bessere Unterstützung bietet sie.

Garantierte DSGVO-Konformität

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten. Viele Anwendungen, die bereits heute mehr oder weniger offiziell im Einsatz sind, basieren auf dieser Technologie. Die Bedenken von Datenschützern sind hoch, gerade im Hinblick auf generative KI-Tools wie ChatGPT: Viel zu oft erhalten Dritte Zugriff auf sensible Daten. IT-Dienstleister Consol hat daher die Anonymisierung sowie die Depersonalisierung tief im Herzen seiner ChatGPT-Erweiterung für Consol CM implementiert. Bevor die Prozessmanagement-Plattform die von Nutzern formulierten Nachrichten und Anfragen an ChatGPT zur Verarbeitung weiterleitet, entfernt sie vollautomatisch in ihnen enthaltene personenbezogene Daten. Consol hat diese Lösung hausintern entwickelt und nativ in seine Software integriert, um die DSGVO-Konformität von Consol CM garantieren zu können.

„Kunden erwarten insbesondere von den Servicemitarbeitern eine schnelle Reaktion auf ihre Anliegen und sorgen so für ein hohes Stresslevel“, erläutert Kai Hinke, Leiter Consol CM bei Consol. „Mit unserer Prozessmanagement-Lösung Consol CM entlasten wir sie bereits mit umfangreichen Funktionen zur Automatisierung. Durch die neue ChatGPT-Erweiterung wird ihr Arbeitsalltag noch ein bisschen angenehmer und spürbar effizienter. Auch die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigen, denn unser Add-on für den Chatbot von OpenAI sorgt für kürzere Wartezeiten.“

Weitere Informationen unter: https://cm.consol.de/loesungen/chatgpt​