Social Collaboration

Können Künstliche Intelligenz und Big Data die Arbeit erleichtern?

Social Collaboration ist für viele Unternehmen ein guter Hebel, die digitale Transformation innerbetrieblich voranzutreiben. Moderne Collaboration-Lösungen ermöglichen eine effiziente Zusammenarbeit und erhöhen die Innovativität der Mitarbeiter.

Sich gegenseitig E-Mails mit Anhängen zu schicken, reicht Mitarbeitern für die Arbeit in Projektgruppen bei weitem nicht mehr aus. Teams kommunizieren heute über die gesamte Bandbreite aus Chat, E-Mail, Telefon-, Video-, Webkonferenzen und Instant-Messenger wesentlich schneller. So entwickeln sie Ideen fundierter, verteilen Aufgaben effektiv und treiben Projekte in Echtzeit voran. Bis vor kurzem waren Collaboration-Lösungen zu komplex. Firmen aus allen Branchen suchen trotzdem nach einer Möglichkeit, die interne Zusammenarbeit zu vereinfachen. Sie brauchen kosteneffiziente Lösungen, die sich samt aller Kanäle und Tools einfach integrieren, managen und bedienen lassen.

Heute eignen sich leistungsstarke Collaboration-Plattformen wie IBM Connections, Jive, Microsoft SharePoint und andere Social-Business-Tools zur Zusammenarbeit und zur Vernetzung von Wissen und Information. Zum Networking leisten beispielsweise Chatter von Salesforce oder Microsoft Yammer gute Dienste.

Digitale Assistenten in Collaboration-Lösungen

Durch kognitive und intelligente Analysen unterstützen moderne Werkzeuge ihre Nutzer aber noch mehr: Sie filtern schnell und ohne extra dazu aufgefordert zu werden, relevante Informationen aus großen Datenmengen. Big Data und Künstliche Intelligenz spielen bei solchen Vorgängen bereits heute eine wichtige Rolle. Hersteller zielen darauf ab, kognitive Systeme zu schaffen, die adaptiv, interaktiv sowie iterativ sind und kontextualisieren.

IBMs Watson-Technologie ist wohl die berühmteste denkende und lernende Lösung. Nutzer sollen mit ihrer Hilfe bessere Entscheidungen in konkreten Einzelfällen, ganzen Projekten oder gar zur Steuerung des Unternehmens treffen können – und das in kürzerer Zeit als bisher. In IBMs Collaboration-Lösung Verse ist Watson als Assistenzsystem integriert. Er beantwortet dort einfache Fragen. Er kann außerdem unwichtige E-Mails als solche erkennen und aussortieren, der Empfänger muss diese nicht mehr ansehen und spart Zeit. Allerdings überwiegt aktuell noch die Anzahl der Skeptiker, die der Technik noch nicht so weit vertrauen, dass sie auf solche Funktionen zurückgreifen. Sie bezweifeln entweder, dass KI (Künstliche Intelligenz) schon weit genug entwickelt ist, um Nachrichten richtig einzusortieren oder fürchten, dass sie irgendwann alle Entscheidungen für uns treffen wird. In Zukunft wird es jedoch immer selbstverständlicher werden, dass Anwender Aufgaben an ihre Assistenzsystem abgeben.

Was haben digitale Assistenten bereits drauf?

Eine klassische Aufgabe des digitalen Assistenten wäre es, eine E-Mail zu lesen und zu erkennen, dass hier eine Abstimmung nötig ist. Anschließend organisiert er eine Telefonkonferenz, dazu sucht er einen freien Termin in den Kalendern aller beteiligten Personen, lädt sie ein und bucht bei Bedarf einen Besprechungsraum. Der Anwender muss das Vorgehen nur noch mit einem Klick akzeptieren, ändern oder ablehnen.

Wo Big Data und KI noch Arbeit abnehmen

Hinter den Ergebnissen, die KI-Technologien liefern, stecken Big-Data-Analysen. Künstliche Intelligenz setzt dort an, wo klassisches Data Mining endet. Watson beispielsweise greift auf verschiedene Software-Komponenten und Microservices zurück, die unterschiedliche Dateiformate in konsumierbare Informationen umwandeln und zu einem Gesamtbild zusammenfügen. Die Methoden, die dabei angewendet werden, sowie die analysierten großen, komplexen, schnelllebigen oder schwach strukturierten Datenmengen werden im Allgemeinen mit dem Begriff Big Data in Zusammenhang gebracht. Durch Anwendung von Algorithmen können auch Vorschläge und Aktionen generiert werden.

Expertensysteme

Auch in wissensbasierten Systemen arbeiten Big-Data- und KI-Technologien zusammen. Sie schaffen eine Art rationale Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Wenn Nutzer diesen Fragen stellen, antworten sie auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse. Sie unterstützen etwa wenn es darum geht, Fehler in technischen Systemen zu finden oder gar bei der Diagnose von Krankheiten.

In einigen Berufsfeldern kann visuelle Intelligenz den Arbeitsalltag erleichtern. Sie kann Bilder oder Formen erkennen und analysieren. Damit erkennt sie Handschriften, identifiziert Personen durch Gesichtserkennung, gleicht Fingerabdrücke oder die Iris ab und unterstützt in der industriellen Qualitätskontrolle. In Kombination mit der Robotik lässt sich visuelle Intelligenz in der Fertigungsautomation einsetzen.

Big Data und KI sind sogar in der Lage, nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild, sondern auch Muster zu erkennen. Sie können anhand einer Bildserie vorhersagen, wo sich ein Objekt als nächstes befinden wird.

Sprachliche Intelligenz kann geschriebenen Text in Sprache umwandeln (Sprachsynthese) oder umgekehrt (Spracherkennung). Fügt man zu dieser automatischen Sprachverarbeitung latente semantische Analyse (LSI) hinzu, erkennen Big Data und KI sogar die Bedeutung von Wörtern und Texten.

Digitale Assistenten unterstützen dank Big Data

Technologien, die auf künstlichen Big-Data-Analysen und künstlicher Intelligenz basieren, unterstützen Nutzer von Collaboration-Werkzeugen schon heute enorm. Die Kombination aus Big Data und KI kann aber noch viel mehr und entwickelt sich rasant weiter. Je besser diese Technologien sind, desto mehr werden sie in Zukunft zum Einsatz kommen und mögliche Zweifel durch klare Mehrwerte für die Anwender beseitigen.

In internationalen Konzernen eignen sich Assistenzsysteme, die in Echtzeit übersetzen. Sprachliche Hürden verschwinden und jedem Beteiligten stehen Informationen in seiner Sprache zur Verfügung. Auch Chatbots im Kontext von Social Collaboration verwenden Big Data. Im Zeitalter von Amazons „Alexa“ können Nutzer Fragen einsprechen und bekommen erstaunlich qualitativ hochwertige Antworten geliefert. Im Unternehmen lassen sich mit dieser Technologie Support-Prozesse vereinfachen oder Geschäftsprozesse erläutern. Das beschleunigt diese Vorgänge häufig und setzt Ressourcen frei.

Bitte beachten Sie

Die Beiträge in der Rubrik "Trends und Innovationen" sind Inhalte unseres Medienpartners Vogel Business Media. Sie spiegeln nicht unbedingt die Meinung von DATEV wider.