Damit die Wissensmanagementsysteme den Anwendern die richtigen Informationen bereitstellen können, müssen sie diese auch verstehen. Im Gegensatz zu Menschen greifen Maschinen dabei nicht auf tatsächliche Erfahrungen zurück. Stattdessen wenden sie Algorithmen und Verfahren der künstlichen Intelligenz an, wie etwa Machine Learning, um eine menschliche Interaktion nachzubilden. Anhand bestimmter Muster (Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten) erkennen sie Satzteile sowie deren Bedeutung.
Dazu nutzen sie Technologien zur Spracherkennung. Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) ermöglichen es dem System, Sprache zu verstehen, zu interpretieren und korrekt zu antworten. Dabei versucht NLP, Inhalte zu verstehen und in sinnvolle Informationen umzuwandeln. NLU beschäftigt sich im Gegensatz dazu vor allem mit der Absicht bzw. Intention der Nutzer. Dabei geht es darum, die Bedeutung von Inhalten, Aussagen und Fragen zu interpretieren. Natürliche Spracherkennung bildet damit die Basis für die Mensch-Maschinen-Kommunikation und befähigt die Lösung dazu, auf konkrete Fragestellungen passende Antworten zu liefern (Conversational Search). Die Software erkennt Fragewörter, wonach gesucht wird (etwa Personen) und extrahiert jene Information, die tatsächlich angefragt wurde, anstatt einer endlosen Trefferliste.
Mittels Machine bzw. Deep Learning lernt die Software kontinuierlich von ihren Anwendern. Auf Basis der Arbeitsweisen und dem Nutzerverhalten der Mitarbeiter sowie vorangegangener Suchabfragen ist die Lösung im Stande, die Relevanz der einzelnen Treffer zu errechnen. Das heißt, anhand bestimmter Parameter – beispielsweise wie oft eine Information aufgerufen und bearbeitet wurde – bemisst sie die Relevanz der Treffer in Relation zu der Fragestellung. Bei nachfolgenden Suchabfragen können auf dieser Basis Informationen dann vorrangig zur Verfügung gestellt werden.
Eine neue Studie des Capgemini Research Institute geht der Frage nach, wie es um Nachhaltigkeit bei der Nutzung generativer KI (GenAI) steht. Der Studie ‘Developing sustainable Gen AI’ zufolge hat GenAI erhebliche und zunehmende negative Auswirkungen auf die Umwelt.‣ weiterlesen
Ist die Industrie 4.0 eine Revolution? Aus Sicht des Fraunhofer Instituts für System - und Innovationsforschnung lautet die Antwort: nein. Die Forschenden kommen in ihrer Veröffentlichung zu dem Schluss, dass sich eher von einer Evolution sprechen lasse.‣ weiterlesen
Der Ingenieurberuf genießt in Deutschland ein hohes Ansehen, dennoch haben junge Menschen oft ein falsches Bild von den Tätigkeiten und Herausforderungen. Das zeigt eine Auswertung wissenschaftlicher Studien durch Matrix im Auftrag des VDI.‣ weiterlesen
Laut einer repräsentativen Umfrage des Bitkom nimmt die digitale Abhängigkeit der deutschen Wirtschaft zu. Mit Blick auf die USA und China stellt dies die Unternehmen vor Herausforderungen.‣ weiterlesen
Stärkere Regulierungen sowie bessere Gegenmaßnahmen haben laut einer Untersuchung des Security-Spezialisten Check Point dazu geführt, dass die Ransomware-Angfriffe in Deutschland zurückgegangen sind, weltweit haben sie jedoch zugenommen.‣ weiterlesen
Innovationsführerschaft und Wettbewerbsfähigkeit sind entscheidende Faktoren für den Erfolg eines Unternehmens. Die Kooperation mit Startups kann etablierte Unternehmen dabei unterstützen Innovationszyklen zu beschleunigen, neue Geschäftsmodelle zu etablieren oder Prozesse im Unternehmen effizienter zu gestalten. Das Venture-Client-Modell ist eine vergleichsweise neue Form der Zusammenarbeit mit Startups, und erweist sich als effektiver und effizienter als andere Corporate Venturing Modelle.In der it’s OWL Initiative Stratosfare werden Unternehmen zu Kunden von Start-ups. (Bild: it’s OWL Clustermanagement GmbH)Beim Venture Clienting schließen Unternehmen keine Kapitalbeteiligungen an Startups ab, wie es beispielsweise bei Corporate Venture Capital üblich ist. Stattdessen agieren sie als erste Kunden und setzen auf die Technologie oder Lösung der Start-ups in einem klar definierten Pilotprojekt. Der Vorteil: Die Kosten und die Dauer dieser Pilotprojekte sind gering, was Unternehmen ermöglicht, eine Vielzahl von Innovationen zu testen, ohne hohe finanzielle Risiken einzugehen.Das Ziel des Venture Client Modells ist es, neue Produkte, verbesserte Prozesse oder innovative Geschäftsmodelle für das Unternehmen zu ermöglichen. Das Startup wird dabei in einer kontrollierten Umgebung und unter realen Bedingungen getestet. Dafür wird ihm ein Budget zur Verfügung gestellt, welches dann in einem definierten Pilotprojekt dessen Technologie oder Lösung im Unternehmenskontext anwendet. Das Ergebnis ist ein Prototyp oder Proof of Concept (PoC) anhand dessen der Mehrwert der Startup-Technologie validiert werden kann. Bei erfolgreicher Testung kann die Lösung in das Unternehmen integriert werden. Diese Vorgehensweise bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten – unabhängig von ihrer Größe oder Branche.Ein konkretes Beispiel für den Erfolg des Venture Client Modells: Wago hat zusammen mit dem Startup nyris eine erkennungssoftware in die Wago-App integriert, die es ermöglicht über 30.000 Artikel von Wago zu identifizieren. (Bild: it´s OWL Clustermanagement GmbH)Im Rahmen des it’s OWL-Forschungsprojekts inno.venture wird das Venture Client Modell wissenschaftlich analysiert und weiterentwickelt. Einen praxisnahen Einblick in die Funktionsweise des Modells bietet die it’s OWL-Initiative Stratosfare, bei der sich Unternehmen aus it’s OWL für Venture Clienting zusammengeschlossen haben, u.a. Miele, Wago, Claas und Melitta. In Zusammenarbeit mit diesen Unternehmen wird untersucht, wie Technologien von Startups möglichst optimal in den Unternehmenskontext integriert werden können. Dadurch erhalten die Partnerunternehmen Einblicke, um ihre eigenen Innovationsprozesse zu optimieren und zukunftsweisende Technologien erfolgreich einzusetzen.Das Venture Client Modell zeichnet sich durch klar definierte Prozesse aus, die es ermöglichen die Zusammenarbeit mit Startups unternehmensweit zu skalieren. Durch diese strukturierte Herangehensweise werden Fachabteilungen befähigt, Venture Client Projekte direkt in ihren Bereichen durchzuführen. Bei Bedarf werden die Expertinnen und Experten aus den Fachbereichen bei den Pilotprojekten durch eine Person mit Erfahrung im Venture Clienting unterstützt. Bei it’s OWL kann dafür auf die Expertise des Stratosfare Projektteams zurückgegriffen werden. Das Modell gliedert sich in mehrere klar definierte Phasen: