{"id":3737,"date":"2023-03-30T12:17:45","date_gmt":"2023-03-30T10:17:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zukunftszentrum-ki.nrw\/?p=3737"},"modified":"2023-04-27T11:49:14","modified_gmt":"2023-04-27T09:49:14","slug":"mehr-einheitlichkeit-weniger-aufwand-ki-als-wertvolle-unterstuetzung-im-arbeitsalltag","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sgp-digital.de\/zuz\/mehr-einheitlichkeit-weniger-aufwand-ki-als-wertvolle-unterstuetzung-im-arbeitsalltag\/","title":{"rendered":"Mehr Einheitlichkeit, weniger Aufwand: KI als wertvolle Unterst\u00fctzung im Arbeitsalltag\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) kann in vielen Bereichen Arbeitsprozesse unterst\u00fctzen und damit Mitarbeitende entlasten. So kann beispielsweise durch Predictive Maintenance<\/em> der beste Wartungszeitpunkt f\u00fcr eine Maschine vorhergesagt werden oder durch Bilderkennung Krebszellen im menschlichen K\u00f6rper identifiziert werden. Aber auch das Vorhersagen von textuellen Inhalten ist m\u00f6glich und wird durch neue Technologien und internationale Erkenntnisse immer interessanter. Durch diverse M\u00f6glichkeiten wie auch verschiedenen Vor- und Nachteilen von unterschiedlichen Methoden ist jedoch nicht immer einfach zu sagen, welcher Ansatz f\u00fcr eine bestimmte Fragestellung gew\u00e4hlt werden sollte und ob diese mit den bereits gesammelten Daten ausreichend zu beantworten ist. <\/p>\n\n\n\n

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Vor dieser Herausforderung stand auch ein gro\u00dfes Dienstleistungsunternehmen f\u00fcr diverse Branchen in NRW, welches sich die Frage stellte: Kann eine KI die Mitarbeitenden im Arbeitsalltag unterst\u00fctzen, indem die (gesetzlich) ben\u00f6tigten Texte (Inhaltsstoffe, Warnhinweise etc.) f\u00fcr ein bestimmtes Produkt automatisiert vorgeschlagen werden?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Innerhalb von verschiedenen Gespr\u00e4chen wurde deutlich, dass der gr\u00f6\u00dfte Teil der ben\u00f6tigten Texte anhand von erstellten Regeln zugeordnet werden kann. F\u00fcr den restlichen Teil der Texte m\u00fcssen die Mitarbeitenden auf ihr erlangtes Expertenwissen zur\u00fcckgreifen, wodurch das korrekte Zuordnen dieser Texte eine zeitintensive, aber unerl\u00e4ssliche Aufgabe darstellt. Um hier eine Entlastung zu schaffen, kann eine KI eingesetzt werden, mithilfe derer jene R\u00fcckblicke auf vergangene Produkte und der gew\u00e4hlten Texte geschehen kann.  <\/p>\n\n\n\n

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Um sich der Aufgabe zu stellen, wurden verschiedene Herangehensweisen in Betracht gezogen. Einer davon ist das Empfehlungssystem<\/em>. Ein Empfehlungssystem greift auf historische Daten zur\u00fcck, um die \u00c4hnlichkeit zwischen einem neuen Datenpunkt und den historischen zu berechnen. Dadurch kann ausgesagt werden, welches vorhandene Objekt dem neuen am \u00e4hnlichsten ist. So kann sich beispielsweise das Dienstleistungsunternehmen anzeigen lassen, welche Produkte aus der Vergangenheit sich \u00e4hnlich zu einem neuen Produkt verhalten. Durch das Anzeigen der \u00e4hnlichsten Produkte und einer gerichteten Analyse kann dadurch entschieden werden, ob ein Text oder bestimmter Teil, welcher bei dem \u00e4hnlichen Produkt verwendet wurde, in einer \u00e4hnlichen Weise \u00fcbernommen werden k\u00f6nnte.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Innerhalb dieser Beratung konnte das Zukunftszentrum im Rahmen eines Proof of Concepts<\/em> verschiedene Konzepte testen und Aussage treffen, wie KI im gegebenen Kontext unterst\u00fctzen kann und wie diese Ergebnisse einzuordnen sind. Durch die erhaltenen Einblicke konnte das Unternehmen sehen, dass sich eine KI in einem solchen Bereich lohnt, um die Expert:innen zu entlasten und um gleichzeitig f\u00fcr mehr Einheitlichkeit zu sorgen. Dennoch bleibt die Expertise der Mitarbeitenden weiterhin unverzichtbar, da eine KI lediglich als Unterst\u00fctzung gesehen werden kann. Dank des Zukunftszentrums konnte die Basis f\u00fcr weitere Entscheidungen gelegt werden. <\/p>\n\n\n\n

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Sie haben Interesse, eine individuelle Herausforderung mit uns zu diskutieren? Wir freuen uns \u00fcber Ihre Anfrage!\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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