Künstliche Intelligenz und das „Problem der letzten Meile“


Künstliche Intelligenz und das „Problem der letzten Meile“

Intelligente Workflows übersetzen KI-Prognosen und ‑Empfehlungen in Aktionen, mit denen Geschäftsnutzen geschaffen wird.

VON VIJAY NARAYANAN

Vijay Narayanan ist Chief AI Officer und Senior Vice President of Development Engineering bei ServiceNow.

  • Unternehmen haben Schwierigkeiten, das aus maschineller Intelligenz gewonnene Wissen in konkrete Aktionen umzusetzen.
  • Dieses „Problem der letzten Meile“ lösen wir durch die Integration von KI und Analytics in die Workflow-Plattform.
  • KI-gesteuerte Virtual Agents nutzen intelligente Workflows, um Fehler zu diagnostizieren, Empfehlungen zu geben und Maßnahmen einzuleiten.

Im Alltagsleben ist „künstliche Intelligenz“ (KI) ein weit gefasster Begriff, der alle möglichen Technologien umfasst – von unschlagbaren Schachcomputern bis hin zu virtuellen Assistenten, die uns den Einkauf und die Musikauswahl erleichtern. Der Begriff deckt auch die Algorithmen ab, die uns im Internet relevante Suchergebnisse und Empfehlungen bereitstellen. Selbst Hollywood-Fantasien von bösartigen Cyborgs, die beabsichtigen, die Menschheit zu versklaven, fallen unter den Begriff der künstlichen Intelligenz.

In Unternehmen bezieht sich KI in der Regel auf Softwaresysteme, in denen Komponententechnologien wie maschinelles Lernen, intelligente Automatisierung, Textverständnis und Predictive Analytics zum Einsatz kommen. Das Ziel ist es, Mitarbeitern und Kunden bessere, intelligentere Experiences bereitzustellen. Solche Systeme sind in der Lage, aus Daten zu lernen und im Laufe der Zeit immer besser zu werden.

In der heutigen Geschäftswelt verwenden Unternehmen diverse KI-Tools, um zum Beispiel Texte, Konversationen oder Maschinenprotokolle zu analysieren und Empfehlungen für Maßnahmen zu geben, die in einer bestimmten Situation am besten geeignet sind. Aber damit aus solchen Empfehlungen Geschäftsnutzen gewonnen werden kann, müssen sie in Aktionen umgesetzt werden. Diese Aufgabe übernehmen wertschöpfende Workflows.

Viele Unternehmen scheitern jedoch an dieser Stelle. Es fehlt ihnen eine einheitliche, skalierbare Methode, um die KI-Informationen in konkrete Maßnahmen (und tatsächlichen Geschäftsnutzen) umzusetzen. Bei ServiceNow, wo ich als Chief AI Officer tätig bin, finden wir Lösungen für dieses „Problem der letzten Meile“, mit dem Unternehmen im KI-Bereich konfrontiert sind.

[Weitere Informationen zu unserer Akquise von Element AI]

Der Ausdruck „letzte Meile“ kommt aus dem Transportwesen und der Telekommunikationsbranche. Er bezieht sich auf die Herausforderung, Passagiere, Waren oder Daten erfolgreich an den Zielort zu befördern. Im Kontext der künstlichen Intelligenz in Unternehmen meinen wir mit der „letzten Meile“, dass wir die KI-Prognosen und ‑Empfehlungen in Aktionen verwandeln müssen. Dazu setzen wir Workflows ein, die für Geschäftsergebnisse mit einem messbaren ROI sorgen.

ServiceNow möchte Unternehmen dabei helfen, das Ziel greifbarer Ergebnisse zu erreichen. Wir stellen KI-gestützte Workflows bereit, mit denen Mitarbeiter intelligenter und schneller arbeiten können. Unsere Workflows ermöglichen es Unternehmen, die geschäftliche Entscheidungsfindung zu optimieren und die Produktivität auf eine nie dagewesene Stufe zu heben. Die KI- und Analytics-Funktionen sind in die Workflow-Plattform integriert und bieten praktische, aufgabenbezogene Unterstützung. So können Mitarbeiter schneller Entscheidungen treffen, Probleme lösen und Informationen finden. Die Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren, macht die Arbeitsabläufe einfacher und angenehmer.

Mit KI lassen sich die Nutzungsmuster in den verschiedenen Unternehmenssystemen in Echtzeit vorhersagen und vergleichen. Daten werden korreliert und Probleme proaktiv gelöst, bevor die Kunden oder Mitarbeiter sie überhaupt bemerken. KI versteht jedoch auch den Kontext und erkennt, welche mögliche Risiken eine Maßnahme haben könnte. So kann vorher bestimmt werden, welche Ressourcen benötigt werden, und welche nächsten Schritte am besten geeignet sind.

[Erklärung von Jean-François Gagné, dem Gründer und CEO von Element AI]

Intelligentere Virtual Agents

Ich gebe Ihnen ein paar praktische Beispiele. Nehmen wir an, ich habe meine Anmeldeinformationen vergessen oder Kaffee auf meinem Computer verschüttet. Jetzt brauche ich eine neue Tastatur. Anstatt das IT-Help Desk anzurufen und den Rest des Nachmittags in der Warteschleife zu hängen, öffne ich einfach das Serviceportal und chatte mit einem Virtual Agent von ServiceNow.

Im Fenster des Chatbots beschreibe ich in einfacher Sprache – meiner Muttersprache –, was mein Problem ist. Dazu kann ich natürliche Formulierungen verwenden, zum Beispiel „Habe mein Passwort vergessen“ oder „Meine Tastatur ist kaputt“. Der Virtual Agent hat die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, und erkennt, um welches Thema es geht (vergessenes Password oder beschädigte Tastatur). Er weiß dann, was ich brauche (Passwort zurücksetzen oder neue Tastatur).

Anschließend führt mich der Virtual Agent durch die Schritte, um mein Passwort zu ändern oder ein Ersatzgerät anzufordern. Am Ende wird ein automatischer Workflow ausgelöst, um das Produkt, das ich benötige, zu beschaffen und es mir an meine Adresse zu liefern, die im System gespeichert ist. (Während der Covid-19-Pandemie wäre das meine Privatadresse.) Die KI-Funktionen, die für diese Abläufe erforderlich sind, werden in der nativen Umgebung der Workflow-Plattform ausgeführt.

In diesem Beispiel versteht die künstliche Intelligenz, was ich dem Virtual Agent (in einfacher Sprache) sagen will. Dann setzt es die gewonnene Erkenntnis in den richtigen Kontext, um zu ermitteln, welche Maßnahme als Nächstes erfolgen soll. Zuletzt wird eine Aktion ausgelöst, indem ein Workflow zur Lösung meines Problems angestoßen wird. Dank Technologien wie dieser habe ich jetzt mehr Zeit, mich auf meine strategische Arbeit zu konzentrieren, die Mehrwert für ServiceNow schafft.

[Weitere Informationen zur KI-Strategie von ServiceNow und der Roadmap]

Das perfekte Team aus Mensch und Maschine

Bei der Servicebereitstellung in anderen Unternehmensbereichen finden sich ähnliche Anwendungsbeispiele. Im Grunde kann jede Routineaufgabe, für die ein gewisses Maß an Inhalts- und Kontextverständnis zum Einleiten der richtigen Schritte erforderlich ist, mit KI-gestützten Workflows automatisiert werden.

Im betrieblichen Alltag gibt es zahlreiche solcher wiederkehrenden Aufgaben, die für eine Automatisierung geeignet sind, unter anderem im Kunden-Support. Zu weiteren Aufgaben zählen zum Beispiel Interpretation und Abschluss von rechtskräftigen Verträgen, Datensuche und -extraktion, Auftrags- und Rechnungserstellung, Orchestration komplexer Lieferketten, Qualitätsprüfungen in der Fertigung oder Kontrolle der Einnahmen und Ausgaben für den Quartalsabschluss.

In allen diesen Fällen werden die intelligenten Workflows von künstlicher Intelligenz angetrieben und greifbare Geschäftsergebnisse erzielt. Im Kundendienst zum Beispiel können mit KI-gestützten Workflows relevante Informationen gefunden und zusammengestellt werden. Die Kundenfragen können automatisch beantwortet und Empfehlungen für die nächsten Schritte gegeben werden. Die KI hilft auch dabei, häufig wiederkehrende Anfragen zu erkennen und ihre Lösung zu automatisieren.

KI kann dem Kunden eine schrittweise Anleitung zur Problembehebung geben, indem ein automatischer Selfservice-Workflow ausgelöst wird. Der Kunde kann das Problem dann unmittelbar selbst lösen. Wenn menschliche Hilfe erforderlich ist, kann die künstliche Intelligenz den Kunden an einen Service-Desk-Mitarbeiter weiterleiten, der über die entsprechenden Informationen verfügt. Der Mitarbeiter erhält von der KI Hilfestellung bei der Problembehebung und Lösungsvorschläge.
Auf diese Weise hat der Servicemitarbeiter mehr Zeit, seine besonderen menschlichen Fähigkeiten einzubringen – kreatives Denken, zwischenmenschliche Kommunikation und Umgang mit unerwarteten Situationen.

Der betriebliche Einsatz von KI wird immer umfangreicher, je mehr Unternehmen ihre überholten Betriebsprozesse aus dem letzten Jahrhundert digitalisieren und ihre Geschäftsmodelle umstellen. Uns erwartet eine geschäftliche Zukunft, in der Mensch und Maschine zusammenarbeiten, um positive Experiences bereitzustellen, von denen Kunden und Mitarbeiter gleichermaßen profitieren.

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