{"id":179649,"date":"2024-06-18T08:00:00","date_gmt":"2024-06-18T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=179649"},"modified":"2024-06-17T12:33:35","modified_gmt":"2024-06-17T10:33:35","slug":"pwc-unternehmensprozesse-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2024\/06\/pwc-unternehmensprozesse-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"PwC verbindet Unternehmensprozesse mit generativer k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

Die Unternehmensberatung PricewaterhouseCoopers (PwC) hilft Unternehmen im 麻豆原创-Umfeld dabei, k\u00fcnstliche Intelligenz in Unternehmensprozesse zu integrieren. Die Nachfrage ist gewaltig.<\/p>\n\n\n\n

Alle reden \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/a>. Immer mehr Firmen setzen KI-gest\u00fctzte Prozesse ein. Die Verbreitung geht dabei viel schneller als bei der Einf\u00fchrung der Cloud, sagen Experten. Auch die Berater der Wirtschaftspr\u00fcfungs- und Beratungsgesellschaft PwC helfen Unternehmen dabei, ihre Prozesse mit KI zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir haben sogar dreimal mit KI und 麻豆原创 zu tun: als Kunde beziehungsweise Nutzer, als Berater bei unseren Kunden und als Produktentwickler im ESG-Kontext\u201c, sagt Jumen Rest, Unternehmensberater bei PwC. Die Beratungsfirma setzt selbst 麻豆原创 S\/4HANA<\/a> ein, nutzt 麻豆原创-Tools und f\u00fchrt gerade die 麻豆原创 Analytics Cloud <\/a>f\u00fcr ihre internen Prozesse ein. Die L\u00f6sung kombiniert die Analyse, Planung, Prognose und Visualisierung von Daten mit k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien.<\/p>\n\n\n\n

Rest und seine Mitarbeiter bei PWC implementieren als Berater und Dienstleister KI-Technologie auch bei Kunden. Sie helfen so dabei, Prozesse mit Datenanalysen zu optimieren. Ein eigenes PwC-Team entwickelt Ready-to-use Software-as-a-Service-Applikationen auf Basis der 麻豆原创 Business Technology Platform (BTP)<\/a> und lizenziert diese an Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n

Riesige Ver\u00e4nderungen durch k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
KI im Dienstleistungssektor: Daten sind der Knackpunkt<\/div><\/div>
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Mehr erfahren!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

\u201eWir kennen das Thema von den Prozessen und der Technologie sehr gut und haben die Expertise, KI in vielen denkbaren Szenarien zu implementieren\u201c, sagt Rest. GenAI (Generative Artificial Intelligence) sei dabei, den Markt so zu ver\u00e4ndern. Wie dies auch der Mikroprozessor oder das iPhone vor einigen Jahren getan haben, sind sich die Berater von PWC sicher.<\/p>\n\n\n\n

Rund um Generative KI gebe es aktuell einen regelrechten Hype, w\u00e4hrend Unternehmen im klassischen KI-Bereich schon seit Jahrzenten vieles umgesetzt h\u00e4tten. \u201eWenn Kunden zu uns kommen, die mit generativer KI arbeiten wollen, stellt sich oft heraus, dass sie eigentlich einen Algorithmus brauchen, der einen Prozess automatisiert. Das bietet aber nat\u00fcrlich auch das Potenzial, generative KI zu nutzen, um diese Prozesse gleichzeitig zu optimieren\u201c, sagt Rest.<\/p>\n\n\n\n

Durch generative KI gebe es jetzt neue effizienzsteigernde M\u00f6glichkeiten und Einsatzgebiete. Diese sind mit klassischer KI nicht oder nur mit viel Aufwand umsetzbar. \u201eWenn es darum geht, generative KI im 麻豆原创-Kontext zu implementieren, k\u00f6nnen wir Unternehmen unterst\u00fctzen\u201c, sagt Rest.<\/p>\n\n\n\n

Automatische Kommentierung von Daten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein Beispiel, das PwC entwickelt hat, ist die automatische Kommentierung von Daten durch generative KI. Jeden Monat verbringen Controller auf der ganzen Welt viele Stunden ihrer Arbeitszeit damit, Formulierungen zu finden und Berichte zu schreiben, wie sich die steuerungsrelevanten Kennzahlen wie Umsatz, EBIT und Co. in bestimmten Regionen entwickelt haben \u00ad\u00ad\u2013 und welche Gr\u00fcnde es daf\u00fcr gibt.<\/p>\n\n\n\n

Der EBIT-Anstieg oder -Abfall wird dabei aus Tabellen in schriftliche Begr\u00fcndungen gegossen. Durch die Kombination von klassischen mathematischen Algorithmen, mit denen die Daten automatisch analysiert und Ausrei\u00dfer und Gr\u00fcnde daf\u00fcr herausgefunden werden, erzeugt die KI automatische, als Text strukturierte Vorschl\u00e4ge.<\/p>\n\n\n\n

Dass der Anstieg der Schuhverk\u00e4ufe in M\u00fcnchen an einer Werbekampagne lag, die das System nicht kennen kann, f\u00fcgt der Controller dann nur noch hinzu. Diese Informationen werden wiederum in ein Large Language Model (LLM) geschickt, gro\u00dfe generative Sprachmodelle f\u00fcr textbasierte Inhalte, und dort aggregiert. Das Top-Management erh\u00e4lt am Ende einen durch jeweils ein Drittel Algorithmus, Mensch und generativer KI generierten Text, in dem alle wichtigen Informationen zusammengefasst sind.<\/p>\n\n\n\n

Das passiert alles viel schneller und effizienter als fr\u00fcher, als verschiedene Mitarbeiter erst die Zahlen analysieren, diese dann schriftlich interpretieren, konsolidieren und am Schluss in einen Text zusammenfassen mussten.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Frage zur Dauer einer Implementierung gibt Rest die klassische Beraterantwort: \u201eEs kommt darauf an, auf die Ausbaustufe und die Architektur\u201c. Erste Implementierungen mit generativer KI k\u00f6nnten aber bereits nach ein bis zwei Wochen genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n

 \u201eDie Komplexit\u00e4t der Architektur ist durch den API-Ansatz sehr gering\u201c, sagt er. \u201eDas hei\u00dft, ich spreche das LLM-Sprachmodell \u00fcber eine Programmierschnittstelle an. Das Sprachmodell \u00fcbernimmt dann die Zusammenfassung, und die Interpretation der Informationen. Die Nutzer m\u00fcssen daf\u00fcr nur noch die richtigen Daten zusammenf\u00fchren und an das Sprachmodell schicken.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Dabei m\u00fcsse man ermitteln, wie komplex die Prozesse sind, wie viele Bereiche an dem Kommentierungsprozess teilnehmen und um wie viele Datenbanken es bei der Analyse der Daten geht. Gibt es nur eine Tabelle, wo schon alles zusammengef\u00fchrt ist, oder verschiedene Systeme, die die ben\u00f6tigten Daten liefern?<\/p>\n\n\n\n

Schnelle Ergebnisse bei der Entwicklung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die geringe Zeit, bis man erste Ergebnisse sieht, macht nicht nur den Unternehmen Freude. Sie sorgt auch bei den Beratern f\u00fcr gute Laune. \u201eEs macht nat\u00fcrlich Spa\u00df, wenn man als Entwickler sieht, wie schnell man Ergebnisse bekommt\u201c, sagt Rest.<\/p>\n\n\n\n

Durch die k\u00fcrzere Entwicklungszeit bei generativer KI sei die Eintrittsschwelle in den Automatisierungsprozess auch f\u00fcr kleinere Unternehmen viel niedriger als fr\u00fcher. Denn man ben\u00f6tigt am Anfang keine komplexe Infrastruktur. \u201eMan holt sich eine Enterprise-Instanz in der Cloud und zahlt dann nur pro Call, jedes Mal, wenn ich etwas per API abschicke und etwas zur\u00fcckbekomme, ein paar Bruchteile eines Cents\u201c, sagt Rest.<\/p>\n\n\n\n

M\u00f6glichkeiten von KI mithilfe der 麻豆原创 HANA Cloud Vector Engine im Gesch\u00e4ftskontext anwenden<\/div><\/div>
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Beim Machine Learning mit selbst lernenden Systemen und neuronalen Netzen ben\u00f6tigte man fr\u00fcher zwei Experten. Diese h\u00e4tten sechs Monate lang das Modell entwickelt, Trainingsdaten besorgt, modelliert, gepr\u00fcft \u2013 und so weiter. Rest: \u201eHeutzutage sind die Sprachmodelle schon trainiert, man braucht nur eine Schnittstelle, an die man Texte sendet und kann diese dann in jede Applikation einh\u00e4ngen. Es ist eine viel niedrigere H\u00fcrde, mit generativer KI zu arbeiten und so neue technologiegetriebene Prozessoptimierungen zu realisieren.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Das Tool-Set von 麻豆原创 erleichtert und beschleunigt die Implementierung von Anwendungen mit generativer KI erheblich. Mit der Einf\u00fchrung der \u201e麻豆原创 HANA Cloud Vector Engine\u201c im April 2024 und des \u201eGen AI Hub\u201c letztes Jahr hat die 麻豆原创 auf ihrer Business Technology Platform eine umfassende und zukunftsf\u00e4hige Entwicklungsumgebung geschaffen. Diese Plattform stellt Entwicklern alle notwendigen Werkzeuge zur Verf\u00fcgung, um Large Language Models nahtlos in Unternehmensprozesse zu integrieren.<\/p>\n\n\n\n

Effizienz im Arbeitsalltag<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bei diversen T\u00e4tigkeiten unterschiedlichster Funktionen in Unternehmen gibt es riesige Effizienzpotentiale. Ob beim Optimieren von Texten, dem Generieren von Programmcode oder zur Analyse gro\u00dfer Dokumentendatenbanken: allt\u00e4gliche Aufgaben werden mit generativer KI viel effizienter. PwC unterst\u00fctzt Unternehmen dabei, die richtige Strategie zu finden, um von diesen Entwicklungen zu profitieren.<\/p>\n\n\n\n

\u201eEs ist unfassbar, wie schnell sich diese Technologie entwickelt, und ich vermute, dass wir schon in wenigen Monaten nochmal ganz neue Ans\u00e4tze sehen werden, wie Prozesse transformiert werden k\u00f6nnen\u201c, sagt PwC-Berater Rest.<\/p>\n\n\n\n

\u201eEs gibt seit GPT3.5 einerseits einen zweiten Boom f\u00fcr klassische KI und auf der anderen Seite neue M\u00f6glichkeiten und weitere Themen, etwa mit Audio und Bildern, die vorher gar nicht auf dem Radar waren\u201c, sagt Rest. Durch die neuen Modelle \u201eSora\u201c von Open AI und \u201eLlama 3\u201c von Meta mit multimodalen Eing\u00e4ngen werde bei der Content Creation bald das Thema Video dazu kommen.<\/p>\n\n\n\n

Dabei w\u00fcrden etwa im Bereich Marketing komplett neue Arbeitsmodi entstehen. Es wird also noch viele neue M\u00f6glichkeiten geben, Unternehmensprozesse mit generativer k\u00fcnstlicher Intelligenz zu verbinden. Sicher auch einige, an die wir heute noch gar nicht denken. Die Entwicklung im Bereich der KI ist rasant \u2013 und bleibt f\u00fcr alle Beteiligten sehr spannend.<\/p>\n\n\n\n

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