Um Geschäftsprozesse zukunftsfähig zu gestalten, ist die Integration von Large Language Models (LLM) und Small Language Models (SLM) heute unerlässlich. Während LLMs als vielseitige „Allrounder“ für komplexe Analysen fungieren, bieten SLMs effiziente Lösungen für spezifische Aufgaben. Die größte Herausforderung liegt in der Bewältigung von Datenqualität, Kosten und KI-Halluzinationen. Eine flexible Orchestrierungsplattform wie OCTO ermöglicht durch das „Human-in-the-Loop“-Prinzip und einen dualen Integrationsansatz eine rechtssichere und effiziente End-to-End-Automatisierung.
Inhaltsverzeichnis
- KI für moderne Prozessautomatisierung
- LLM vs. SLM
- Herausforderungen bei der KI-Implementierung
- Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration
- Praxisbeispiel: Der intelligente digitale Posteingang
- Human in the Loop: Sicherheit trotz Automatisierung
- Webinar On Demand: KI-Integration live erleben
- Fazit und FAQs
KI als Motor der modernen Prozessautomatisierung
Künstliche Intelligenz ist für die Automatisierung von Geschäftsprozessen vergleichbar mit dem Booster eines Triebwerks. In Zeiten des demografischen Wandels und des daraus resultierenden Fachkräftemangels bietet KI die notwendige Antwort, um komplexe Informationszusammenhänge herzustellen und Prozesse effizienter zu gestalten. Wer seine Abläufe zukunftsfähig machen will, kommt an der Integration von Sprachmodellen nicht mehr vorbei.
LLM vs. SLM: Die richtige Wahl für den Prozess
Ein LLM ist eine Art von KI, die auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache spezialisiert ist. Auf Basis von umfangreichen Datensätzen trainiert, sind diese Modelle in der Lage, Texte in natürlicher Sprache zu erzeugen, Fragestellungen zu beantworten, Texte zu übersetzen und vieles mehr. Durch moderne Algorithmen können Large Language Models kontextbezogene Nuancen in Sprache erkennen und darauf reagieren. Besonders für die Analyse von großen Textmengen und umfangreichen Projekten sind LLMs nützlich.
Um die passende Technologie zu wählen, ist eine Unterscheidung wichtig:
Large Language Models (LLMs): Diese „Allrounder“ sind auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert und eignen sich besonders für die Analyse großer Textmengen sowie komplexe Entscheidungen.
Small Language Models (SLMs): Sie sind auf spezifische Aufgaben optimiert, benötigen weniger Rechenleistung und können schneller in bestehende Prozesse integriert werden.
Synergie: Eine Kombination aus Generalisierung (LLM) und Spezialisierung (SLM) maximiert die Effizienz und Genauigkeit in der Prozessautomatisierung.
Herausforderungen bei der KI-Implementierung
Die Einbindung von LLMs geschieht nicht „nebenbei“, sondern erfordert disziplinierte Projektarbeit. Zu den zentralen Hürden zählen:
- Ressourcen und Kosten: KI-Lösungen verursachen höhere laufende Kosten und erfordern disziplinierte Projektarbeit.
- Datenqualität: Hohe Qualität und große Mengen an Trainingsdaten sind entscheidend für den Erfolg.
- Sicherheit: Der Datenschutz bei Cloud-Lösungen ist essenziell.
- Technische Komplexität: Unterschiedliche Schnittstellen der Anbieter und der Aufwand für die Migration von Bestandssystemen müssen bewältigt werden.
- Zuverlässigkeit: KI neigt zu Halluzinationen, was eine unkontrollierte Automatisierung und Verarbeitung riskant macht.
Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration
Damit LLMs zu mehr Automatisierung in Geschäftsprozessen beitragen, sind gewisse Voraussetzungen unabdingbar: Prozesse müssen flexibel konfigurier- und erweiterbar sein. Das Thema KI entwickelt sich momentan in einer unglaublichen Geschwindigkeit, deshalb ist es wichtig, dass die Einbindung von verschiedenen LLMs und SLMs möglichst flexibel ist.
Insbesondere ein einfacher und schneller Austausch von KI-Diensten ist essenziell, um auf neue technologische Entwicklungen schnell reagieren zu können. Nicht nur die Anbindung sollte flexibel gestaltet sein, sondern auch das Einbeziehen der Mitarbeitenden an entsprechenden Stellen – Stichwort Human in the Loop.
Zusammenfassend gesagt: KI ist zwar notwendig, um eine End-to-End Automatisierung zu erreichen, allerdings ist für eine erfolgreiche Nutzung eine flexible Prozessplattform entscheidend.
Praxisbeispiel: Der intelligente digitale Posteingang
Ein klassisches Anwendungsfeld ist der digitale Posteingang. Hier werden Dokumente (E-Mail, Papier, Fax) importiert und mittels KI klassifiziert und extrahiert.
- Der Vorteil: Der Einsatz von LLMs (wie z. B. ChatGPT) erzielt oft deutlich bessere Klassifikationsergebnisse als herkömmliche, regelbasierte Methoden.
- Flexibilität: Unternehmen können wählen, ob sie für die Fachdatenverarbeitung spezialisierte Modelle (wie MS Document Intelligence) oder generative KI-Dienste nutzen.
Human in the Loop: Sicherheit trotz Automatisierung
Trotz hoher Automatisierungsraten bleibt der Mensch entscheidend. Das Human-in-the-Loop-Prinzip stellt sicher, dass Halluzinationen der KI durch menschliche Expertise abgefangen werden. Dank moderner Oberflächen wie „Check + Act“ bleibt die Arbeitsweise für die Mitarbeiter konsistent, während im Hintergrund die KI-Technologie optimiert oder ausgetauscht wird.
Damit die Einbindung des Menschen nicht nur reaktiv, sondern auch steuernd wirkt, liefert der BI Reporter die nötige Datenbasis: Er zeigt Automatisierungs- und Erkennungsraten bis auf Feldebene und macht so transparent, wo KI-Ergebnisse zuverlässig sind – und wo menschliche Prüfung gezielt ansetzen muss.
Webinar On Demand: KI-Integration live erleben
Sie wollen wissen, wie man ChatGPT in Geschäftsprozessen einbinden kann? Dann schauen Sie sich am besten das Webinar On Demand an. Dort können Sie live verschiedene Use Cases für die erfolgreiche Integration diverser KI-Technologien wie LLMs in unserer Prozessplattform sehen.
Fazit: Die Plattform als Katalysator
Die Orchestrierungsplattform OCTO fungiert als Katalysator für die Automatisierung. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist der Dualismus: Bestehende Altsysteme können beibehalten werden, während parallel dazu KI für passende Anwendungsfälle integriert wird. Dieser Ansatz ermöglicht einen schnellen, unkomplizierten Einstieg in die Welt der LLMs und stellt sicher, dass Unternehmen immer die beste verfügbare Technologie nutzen können.
FAQs
LLMs sind Allrounder für komplexe Sprachaufgaben, während SLMs für spezifische, präzise Aufgaben mit weniger Rechenleistung optimiert sind.
Durch das „Human-in-the-Loop“-Prinzip. Fachkräfte validieren die Ergebnisse der KI dort, wo das System Unsicherheiten meldet, um die Datenqualität sicherzustellen.
Nein. Durch den „Dualismus“-Ansatz von OCTO können bestehende Prozesse in Altsystemen weiterlaufen, während KI-Technologien schrittweise für neue Anwendungsfälle integriert werden.
Sie bietet die nötige Flexibilität, um verschiedene KI-Dienste schnell auszutauschen und so mit der hohen technologischen Entwicklungsgeschwindigkeit Schritt zu halten.
