Von AI Daten zum AI Agent

Wenn mich jemand fragt, was entscheidend für ein erfolgreiches AI Projekt ist, dann antworte ich:

Gute AI Daten, ein gut konzipierter AI Agent und ein genau definierter Transformationsprozess für die Projektumsetzung!

Ein AI Agent automatisiert Ihre Prozesse, Kommunikation, und Aufgaben oder was auch immer Ihr “Pain Point” ist ..

Aber fangen wir von vorne an und schauen uns die AI Daten an.

Daten sind das Herzstück jedes AI Projekts. Sie bilden die Grundlage, auf der die AI trainiert wird, um Muster zu erkennen sowie Vorhersagen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Hochwertige, relevante und gut strukturierte Daten sind entscheidend, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Ohne eine solide Datenbasis kann selbst die fortschrittlichste AI Ihre Potenziale nicht ausschöpfen. Daher ist es unerlässlich, Zeit und Ressourcen in die Aufbereitung von Daten zu investieren, um den Erfolg Ihres AI Projekts sicherzustellen.

Unvollständige Daten stellen eine erhebliche Herausforderung für AI Projekte dar. Sind nicht alle Daten vorhanden und mangelhaft, beeinträchtigt das die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des AI Projektes. 

Der beste Weg, Ihre Daten für Ihr AI Projekt vorzubereiten und mögliche fehlende Daten zu vervollständigen, ist der Aufbau einer zentralen Wissensbasis, wie etwa Knowledge Graphen. Knowledge Graphen weisen eine einheitliche Semantik auf und verknüpfen kontextbezogen Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten. 

Während sich Large Language Models (LLMs) rasch weiterentwickeln, bleibt der Knowledge Graph der stabile Anker Ihrer Softwarelandschaft. Er strukturiert Ihre Datenpipelines, ist leicht erweiterbar und ermöglicht es Ihnen, Ihre generative AI (GenAI) mit den besten verfügbaren Daten zu versorgen. Dadurch können Sie effizientere und intelligentere Automatisierungs-Anwendungen entwickeln und sicherstellen, dass Ihr AI Agent auf einem soliden Fundament basiert.

Ob im Customer Service, Human Resources oder Knowledge Management – ein AI Agent, der auf Knowledge Graphen baut, optimiert Ihr Unternehmen durch Automatisierung auf Basis von sicheren und geprüften Daten.

Die Automatisierung über einen AI Agent bedeutet nicht nur, Ihre Mitarbeitenden zu entlasten, Ressourcen zu sparen und Kosten zu senken, sondern auch, Ihre Effizienz zu steigern und Ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Mit Knowledge Graphen als Wissensbasis tragen AI Agents zur langfristigen Stärkung Ihres Unternehmens bei und schaffen einen echten Mehrwert für Ihre Kunden, Mitarbeitenden und Partner.

Mit generative AI und Knowledge Graphen in Kombination mit einem Workflow-Tool können Sie Ihren AI Agent erstellen, der sich nahtlos in die bestehende Unternehmenssoftware integriert und die Prozesse und die Automatisierung entsprechend Ihres Transformationsprozesses orchestriert. Damit können Sie AI erfolgreich anwenden, um Ihrem Unternehmen einen Mehrwert zu bieten.

Im Kundendienst möchten Sie Ihre Mitarbeitenden entlasten und gleichzeitig die Effizienz steigern. Eine Möglichkeit, das zu erreichen, besteht darin, Kundenanfragen automatisiert durch einen AI Agent zu beantworten. Diese Technologie ermöglicht es, Standardanfragen schnell und präzise zu bearbeiten, wodurch Ihre Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexe oder individuelle Kundenanliegen haben. Der AI Agent kann ein riesiges Volumen an Kundenanfragen rund um die Uhr und unmittelbar beantworten. Und das über die relevantesten Kundenkanäle – Chatbot, Voicebot, Messenger-Dienste oder E-Mail. Dadurch wird nicht nur die Qualität des Kundenservices verbessert, sondern auch die Antwortzeiten verkürzt, was insgesamt zu einer besseren Kundenzufriedenheit führt.

Ein AI Agent kann im Human Resources standardisierte Aufgaben automatisiert übernehmen. Der AI Agent ermöglicht eine schnelle und präzise Verarbeitung der Anliegen von Mitarbeitenden und Bewerber:innen. Dadurch haben Ihre HR-Mitarbeitenden mehr Zeit für beispielsweise die Bewertung komplexer Bewerbungen und die Durchführung persönlicher Interviews. Mitarbeitende und mögliche zukünftige Mitarbeitende haben 24/7 Zugriff auf für sie relevante Informationen. Die Information kann einfach und schnell über einen Chatbo, Voicebot, E-Mail oder Messenger-Dienste abgefragt werden. Dadurch, dass der AI Agent auf Knowledge Graphen beruht, kann sichergestellt werden, dass den Mitarbeitenden und Bewerber:innen immer die aktuellsten und genauesten Informationen zur Verfügung stehen.

Durch den Einsatz eines AI Agents in Ihrem Knowledge Management werden Dokumente, Daten und Informationen schnell und über verschiedene Kanäle – Chatbot, Voicebot, E-Mail oder Messenger-Dienste – für Ihre Mitarbeitenden abrufbar gemacht. Da der AI Agent auf Knowledge Graphen beruht, sind die ausgegebenen Informationen aktuell und sicher. Mit dem AI Agent ist es für Ihre Mitarbeitenden möglich, relevante Unternehmensinformationen präzise und zügig zu finden, wodurch sie mehr Zeit für strategische Aufgaben haben und sich auf die Anwendung des Wissens konzentrieren können. Das fördert die interne Zusammenarbeit und Innovation, da alle Mitarbeitenden Zugang zu stets aktuellen Informationen haben.

Befolgen Sie diese Schritte um Ihren AI Agent erfolgreich zu implementieren:

Knowledge Graphen haben eine klar definierte Semantik, ermöglichen eine einfache Erweiterung der Struktur und eine Verknüpfung der Objekte. In Bezug auf Daten bedeutet das, dass Sie eine zentrale Wissensbasis aus Ihren strukturierten und unstrukturierten Daten erhalten, indem Sie Metadaten oder extrahierte Daten mit klar definierter Semantik und Bedeutung verwenden.

Das zugrundeliegende Ordnungssystem sind die Domänenspezifikationen, die Ihre Daten auf der Grundlage von Standards oder kundenspezifischen Anforderungen definieren. Google macht das seit Jahren und zwingt uns, unsere Websites in schema.org zu strukturieren, um bessere Google Suchergebnisse für unsere Website Inhalte zu erzielen. Das bietet Google gleichzeitig eine großartige Möglichkeit, seinen Knowledge Graph aufzubauen.

Knowledge Graphen bilden eine zentrale Wissensbasis für Ihr Unternehmen, die es Ihnen ermöglicht, generative AI mit gut strukturierten Daten zu füttern, um Ihre AI Modelle und Ihren AI Agent zu erstellen. Je besser die Eingabedaten für generative AI sind, desto besser sind die Ergebnisse jedes RAG-Systems (Retrieval Augmented Generation) oder trainierten Modells.