Wie Keboola KI zur Automatisierung von Unternehmensdaten einsetzt

Der Trend der künstlichen Intelligenz (kurz: KI) hat nicht nur den Bereich der Informationstechnologie, sondern auch das Online-Marketing erfasst. Nicht nur deshalb ist TRITON IT Mitglied im tschechischen Verband für künstliche Intelligenz, wo wir in Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen ständig versuchen, neue Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen.

Um unseren Horizont zu erweitern und unsere Dienstleistungen für unsere Kunden noch effizienter zu gestalten, haben wir einen Vortrag von Keboola besucht. Der Vortrag war in drei Blöcke unterteilt, die sich über mehrere Stunden erstreckten, und wir haben einige wichtige Überlegungen mitgenommen, über die es sich auf jeden Fall lohnt nachzudenken, und die wir im Folgenden in separaten Kapiteln zusammengestellt haben.

Der Mangel an guten Daten und ihr Wert

Qualitativ hochwertige Daten sind der Schlüssel zur KI. Wie sich nun herausstellt, ist die Menge an ausreichend hochwertigen Daten nicht unendlich, was für ein effektives KI-Training problematisch sein kann. Qualitativ hochwertige Daten sind derzeit sehr gefragt, und die Unternehmen beginnen verständlicherweise, sie stärker vor dem Diebstahl durch KI zu schützen. Als Qualitätsdaten können alle internen Unternehmensressourcen, Dokumentationen von Unternehmensverfahren oder andere Dokumente mit Unternehmens-Know-how betrachtet werden. Im Gegensatz dazu können Daten von schlechter Qualität als eine Vielzahl von leicht zugänglichen Diskussionen im Internet definiert werden, die nicht verifiziert sind und ungenaue oder völlig falsche Informationen enthalten können.

Was hat das zu bedeuten? Langfristig lohnt es sich möglicherweise nicht, ein zu 100 % transparentes Unternehmen mit öffentlich dokumentierten Prozessen zu haben, weil es das Unternehmen dem Risiko aussetzt, dass sensible Daten von der künstlichen Intelligenz der Konkurrenten genutzt werden, um sie anschließend zu verbessern. Was früher ein Markenzeichen für Ehrlichkeit war, nämlich Transparenz, kann sich heute für viele Unternehmen als Schwäche erweisen, und es ist sicher keine schlechte Idee, für die notwendigen Sicherheitsmaßnahmen zu sorgen.

Ein weiteres Risiko können die verschiedenen privaten Cloud-Speicher sein, die kleinere Unternehmen häufig nutzen. Ihre Informationen können von den Unternehmen, die den Speicher betreiben, gestohlen werden, ohne dass die Eigentümer der gespeicherten Daten dies bemerken. All dies kann geschehen, um das KI-Modell zu bereichern.

Datenreife und digitaler Zwilling

Hier geht es im Wesentlichen darum, wie bereit ein Unternehmen für die Automatisierung ist. Wenn es über “reife Daten” verfügt, dann liegen diese in Datenbanken vor, die von Maschinen abgefragt werden können. Die größte Investition ist zunächst die Schaffung des ersten Prozesses, um die Daten des Unternehmens in die Repositories zu bringen. Die meisten Unternehmen haben, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, mit der Datenerfassung im Marketing begonnen. Wenn ein Unternehmen alle wichtigen Daten aus dem Marketing, dem Vertrieb oder dem operativen Geschäft in einem Data Warehouse speichern kann, ist es in der Lage, alle möglichen Simulationen und Vorhersagen über die Leistung des Unternehmens zu erstellen, ohne viel Zeit damit zu verschwenden, beispielsweise eine digitale Kopie des Unternehmens zu erstellen.

Im Zusammenhang mit diesen Erkenntnissen kann KI auf drei grundlegende Arten eingesetzt werden. Die erste ist AI Assist, d. h. der Einsatz von KI bei bestehenden Arbeiten, z. B. die Verwendung eines von KI generierten Bildes zur Erstellung einer Webseite. Die zweite Möglichkeit ist Augment, d. h. der Einsatz von KI, bei dem ein ganzer Abschnitt menschlicher Arbeit durch KI ersetzt wird, die eigenständig das gesamte Design einer Webseite erstellt. Die dritte und letzte Möglichkeit ist Enhance, d. h. der Einsatz von KI in einer Weise, die weit über den Rahmen menschlicher Arbeit hinausgeht. Nehmen wir als Beispiel eine Modellsituation, in der KI ein Webseiten-Design liefert, das direkt in HTML- und CSS-Vorlagen aufgeteilt ist.

Ein schneller Weg zur Erstellung eines KI-Chatbots für Unternehmen

Keboola hat einen Prozess zur Extraktion von Daten aus einer Unternehmensdatenbank mithilfe des Confluence-Tools von Atlassian eingeführt. Keboola verwendet eine eigene Software, mit der indizierte Daten für die KI in die Datenbank exportiert werden, wobei nur die relevanten Informationen ausgewählt werden. Anschließend verbindet es die Chat GPT API als Chatbot mit Slack. Das Ergebnis ist ein Chatbot, der alles beantworten kann, was für Nachwuchskräfte dokumentiert ist, und der sogar Empfehlungen für Fälle extrapolieren kann, die noch nicht behandelt wurden.

Keboola SQL-Bot als direkt in Keboola verfügbares Tool

Dieses Tool funktioniert, indem der Benutzer eine Abfrage nach Daten und deren Kontext schreibt, die sich auf eine Datenbank bezieht. Daraufhin wird eine SQL-Abfrage und eine Textantwort generiert. Wenn der Benutzer eine Hypothese für das Marketing hat, muss er nicht minutenlang Dateien und Google Analytics filtern, sondern kann fast sofort eine Antwort erhalten. Mit dem SQL-Bot-Tool von Keboola ist es auch möglich, hochgradig personalisierte Inhalte zu generieren, was sich z. B. bei Mailing-Kampagnen als sehr nützlich erwiesen hat. Wenn ein Unternehmen alle Daten aus Kundenkäufen und Marketing miteinander verknüpft hat, kann es die KI eine Excel-Datei mit einer vollständig personalisierten E-Mail an jeden Kunden erstellen lassen und das Ergebnis in einem Mailing verwenden.