Die Nutzung von KI zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung ist längst nicht mehr wegzudenken. Warum dabei auf individuelle KI statt Standardlösungen setzen?
Wir entwickeln und implementieren unternehmensspezifische KI Lösungen, die genau dort unterstützen, wo Ihr Unternehmen es braucht und perfekt auf Ihren Bedarf, Anforderungen und Richtlinien abgestimmt sind: von Generative AI (Large Language Models und GPT Modellen) bis hin zu autonom agierenden KI Agenten.
Unternehmensweite KI Lösungen zur Prozessautomatisierung und Fachlösungen für Abteilungen, wie HR, BackOffice u.v.m.
Schnell produktiv: von der ersten Idee bis zur fertigen End‑to‑End‑Lösung
Sichere und skalierbare KI Lösungen mit nahtloser Integration in Ihre Infrastruktur
Die Zusammenarbeit mit novaCapta war zielgerichtet, professionell und partnerschaftlich. Bonnie ist ein wichtiger Schritt in unserer digitalen Entwicklung – verständlich, sicher und zukunftsfähig.
Die Zusammenarbeit mit novaCapta war von Anfang an professionell und partnerschaftlich. Gemeinsam konnten wir das Pilotprojekt erfolgreich umsetzen und wertvolle Erkenntnisse für unsere weitere KI-Strategie gewinnen.
Ob konkrete Problemstellung oder erste Orientierung: Wir starten mit einer gemeinsamen Analyse Ihrer Prozesse und identifizieren die KI Use Cases, die den größten Hebel für Ihr Unternehmen bieten.
Im Kontext der Künstlichen Intelligenz werden Agenten als Softwareentitäten betrachtet, die bestimmte Aufgaben ausführen, mit ihrer Umwelt und anderen Agenten interagieren und autonom agieren können, d.h. selbstständig Maßnahmen ergreifen, um zuvor definierte Ziele zu erreichen.
KI-Agenten haben folgende Merkmale:
Die Entwicklung von KI-Agents eröffnet neue Möglichkeiten für automatisierte, intelligente Prozesse in Unternehmen.
Über APIs (Application Programming Interfaces) können Agenten mit anderen Systemen, Anwendungen und Geräten in einer vernetzten Umgebung interagieren.
Beispiele und Use Cases für (autonom handelnde) KI Agenten in Unternehmen und der Industrie sind beispielweise:
Prozessautomatisierung: KI-Agenten können z.B. eingesetzt werden, um die Produktion zu steuern. Sie können den Materialfluss optimieren, indem sie Lieferzeiten vorhersagen und die Lagerhaltung automatisieren.
Predictive Maintenance: KI Agenten können genutzt werden, um Wartungsbedarfe von Maschinen vorherzusagen. Durch die Analyse von Betriebsdaten können sie erkennen, wann bestimmte Teile wahrscheinlich ausfallen werden und so vorbeugende Wartungen planen und bei Bedarf automatisch Ersatzteile bestellen.
Kundenservice: KI Agenten können als Chatbots im Kundenservice eingesetzt werden. Sie können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten oder Informationen zu Produkten bereitstellen sowie Bestellungen aufnehmen und den Versand auslösen.
Gesundheitswesen: KI Agenten können Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Diagnose von Krankheiten, der Analyse medizinischer Bilder, der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Personalisierung von Behandlungsplänen unterstützen. Dies verbessert die Genauigkeit, die Effizienz und die Patientenversorgung. Als novaCapta kennen wir uns aus mit der Entwicklung von Apps als medizinische Produkte und sind mit ISO Norm 13485 zertifiziert.
Qualitätskontrolle: KI-gesteuerte Bilderkennungssysteme können in der Fertigungslinie eingesetzt werden, um Produkte auf Fehler zu überprüfen. Sie können beispielsweise Oberflächen auf Kratzer oder Unregelmäßigkeiten untersuchen und so die Qualitätssicherung verbessern.
Datenanalyse: KI-Agenten können zur Analyse von Fertigungsdaten verwendet werden, indem sie Muster in den Produktionsdaten erkennen, die auf Qualitätsprobleme hinweisen könnten, und ermöglichen so eine frühzeitige Korrektur. So können sie dazu beitragen den Erlös zu erhöhen.
Supply Chain Optimierung: KI Agenten können die Abläufe in der Lieferkette optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagen, die Lagerbestände optimieren und Material nachbestellen, die Logistikrouten verbessern und Kosteneinsparpotenziale aufzeigen.
Geschäftsreisen: KI Agenten können bei der Planung und Buchung unterstützen indem sie Mitarbeiter- und Kundenpräferenzen, das bisherige Reiseverhalten und Unternehmensrichtlinien analysieren. Sie können auf Basis von Faktoren wie Kosten, Komfort und Reisezeit geeignete Unterkünfte und Transportmittel empfehlen. Darüber hinaus können sie den Buchungsprozess abwickeln, Reservierungen vornehmen und Reiserouten verwalten und anhand der Vorlieben der reisenden Personen personalisierte Empfehlungen z.B. für Restaurants am Reiseziel geben.
Energiemanagement: In großen Industrieanlagen können KI Agenten den Energieverbrauch überwachen und steuern. Sie können beispielsweise die Energieeffizienz erhöhen, indem sie den Betrieb von Maschinen an den tatsächlichen Bedarf anpassen und sie aus- bzw. bei Bedarf wieder einschalten.
KI Assistenten (Gen AI) und KI Agenten sind zwei verschiedene Formen von künstlicher Intelligenz.
Während KI Agenten autonom handeln, bieten KI Assistenten einen personalisierten Service an.
Wenn mehrere KI Agenten zusammenarbeiten, spricht man von Multi-KI-Agents (oder auch "Multi-Agent System"). Mehrere sogenannte „kollaborative KI Agenten“ können so noch komplexere Aufgaben bewältigen.
Unternehmen, die ein „Multi-KI-Agenten-System“ einsetzen, profitieren so von einer Skalierbarkeit der KI-Lösungen und somit erhöhter Effizienz.
GPT (die Abkürzung GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer), 2017 von Google entwickelt und von OpenAI für vielfältige Zwecke weiterentwickelt, ist eine Familie von KI-Modellen, die auf der Transformer-Architektur basieren und hochmoderne Modelle zur Verarbeitung von Daten darstellen. Die GPT-Modelle eint, dass sie "vorab trainiert" wurden, d.h. sie werden mit großen Mengen an Daten - zum Beispiel Texte, Bilder, Videos etc. - trainiert, bevor sie für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden.
Das bekannteste GPT-Modell ist wohl "ChatGPT", entwickelt von OpenAI, einem führenden Unternehmen im Bereich der KI-Forschung, und erstmals im November 2022 der Öffentlichkeit vorgestellt. ChatGPT funktioniert wie ein Chatbot und kann auf Fragen oder Anfragen reagieren, indem es Maschinelles Lernen verwendet, um den Kontext der Konversation zu verstehen und angemessene Antworten zu generieren. ChatGPT wurde dazu mit einer großen Menge an Daten aus dem Internet, einschließlich Büchern, Artikeln, Websites und sozialen Medien, sowie auf das Verständnis menschlicher Sprache trainiert.
Von der GPT-3.5-Version generierte Antworten wurden beispielsweise von mehreren tausend Probanden bewertet, um die Genauigkeit sowie die Qualität der Antworten aus moralischer und ethischer Sicht zu verbessern. Die Weiterentwicklung GPT-4 nutzt noch mehr Daten und mehr Rechenleistung, um immer komplexere Anfragen beantworten zu können. GPT-4 kann schwierige Probleme mit größerer Genauigkeit lösen, dank seines breiteren Allgemeinwissens und seiner Problemlösungsfähigkeiten. Es kann auch kreativer und kollaborativer sein als seine Vorgänger, indem es mit Benutzer:innen an kreativen und technischen Schreibaufgaben arbeitet und z.B. den Schreibstil eines:r Benutzer:in erlernt.
Die textbasierte Nutzung von GPT ist das bisher bekannteste Einsatzszenario und kann in Unternehmen vielfältig genutzt werden: Von virtuellen Assistenten und Chatbots mit Sprach- und Texterkennung über Texterstellung, Zusammenfassungen komplexer Texte aus E-Mails, Finanzreports und von relevanten Nachrichten (Pressespiegel) sowie Vertragsbewertungen bis hin zur automatischen Datenklassifizierung und -verteilung. GPT-Modelle können aber für vielfältige und spezifischere Aufgaben, vor allem im Industrie Umfeld, eingesetzt werden.
Die Integration von GPT Modellen in Ihre Microsoft 365 und Azure Umgebung mit Azure OpenAI ermöglicht eine dynamische Konvergenz von Künstlicher Intelligenz und umfassenden Produktivitäts- und Cloud-Computing-Plattformen. Diese Integration ermöglicht es Ihren Nutzer:innen, die Fähigkeiten von GPT innerhalb des vertrauten Microsoft-Ökosystems zu nutzen.
Azure OpenAI ist ein Dienst, der zusammen von Microsoft und OpenAI entwickelt wurde und erweiterte KI-Modelle wie GPT-3, Codex und DALL-E bietet.
Azure OpenAI entwickelt die APIs gemeinsam mit OpenAI und sorgt so für Kompatibilität und einen reibungslosen Übergang zwischen den Technologien.
Konkrete Beispiele für APIs sind:
Chat Completion API erlaubt den Kontext zu analysieren und zu filtern. So kann man z.B. vermeiden, dass die Informationen unerlaubt an Nutzende weitergegeben werden. Die Antworten können hier zusätzlich angepasst werden, um sensible Daten wie z.B. Umsatz durch einen Pattern zu ersetzen.
AuthenticationAPI ermöglicht die Key- oder Microsoft Entra ID (ehemals: Azure Active Directory) basierte Benutzerautorisierung.
Embedding API liefert eine Vektordarstellung einer Eingabe, die leicht von ML-Modellen und anderen Algorithmen verarbeitet werden kann und stellt die Basis für die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten (Datenbanken, Applikationen wie SAP oder Salesforce), die keine Dokumente sind, dar.
Gerade an bestehende Strukturen kann GPT optimal anknüpfen. GPT nutzt die Daten und Dokumente im Ökosystem (z. B. Microsoft, SAP) als Grundlage für seine Antworten. Andersherum lässt sich das Finden von Informationen z. B. im Microsoft Umfeld mit GPT weiter optimieren. Beide Technologien profitieren voneinander und ermöglichen den Nutzenden so die beste Erfahrung.
Beschreiben Sie uns Ihre Ausgangslage, und wir melden uns mit einer ersten Einschätzung zu möglichen KI Use Cases für Ihr Unternehmen.
Alexander Elkin
Head of Applications & Data
