KI im ECM-System Doxis integriert

Traditionell haben ECM-Systeme auf statische Regeln und manuelle Prozesse zur Datenverwaltung gesetzt. Mit der Integration von KI bewegen wir uns hin zu dynamischer und intelligenter Datenverarbeitung. KI kann Dokumente automatisch klassifizieren, relevante Daten extrahieren und Einblicke bieten, die zuvor schwer zu gewinnen waren.

Für viele Organisationen ist der erste Schritt bei der Entwicklung einer KI-Strategie das Verständnis der potenziellen Anwendungen innerhalb ihrer bestehenden Systeme. Dies beinhaltet die Identifizierung von Schlüsselbereichen, in denen KI einen Mehrwert bieten kann, wie z.B. die Verbesserung der Effizienz, die Reduzierung von Fehlern und die Gewinnung neuer Erkenntnisse.

Das Konzept der Composable AI dreht sich um Flexibilität. Anstatt auf ein einziges KI-Modell beschränkt zu sein, können Organisationen aus verschiedenen Modellen wählen, die am besten zu ihren spezifischen Bedürfnissen passen. Dies ist besonders wichtig, da verschiedene Anwendungsfälle unterschiedliche KI-Fähigkeiten erfordern. Beispielsweise könnte ein Modell, das für die Verarbeitung natürlicher Sprache optimiert ist, ideal für die Dokumentenklassifizierung sein, während ein anderes, das für die Bilderkennung entwickelt wurde, besser für den Umgang mit gescannten Dokumenten geeignet ist.

Ein großer Vorteil von Composable AI ist die Möglichkeit, Modelle auf spezifische Datensätze abzustimmen. Diese Anpassung stellt sicher, dass das KI-Modell optimal für die einzigartigen Anforderungen der Organisation arbeitet. Durch die Feinabstimmung eines Modells auf Ihre Daten können Sie höhere Genauigkeit und relevantere Ergebnisse erzielen, was die Gesamtleistung und Effizienz Ihres ECM-Systems verbessert. 

Die SER Group ist bestrebt, ihre Kunden durch diesen Übergang zu führen. Durch die Bereitstellung einer Plattform, die die Integration verschiedener KI-Modelle unterstützt, bietet SER die Werkzeuge und das Fachwissen, um KI effektiv in ECM-Systeme zu implementieren und zu nutzen. Diese Unterstützung umfasst nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch strategische Beratung bei der Auswahl der richtigen Modelle für jeden Anwendungsfall. 

Die Implementierung von KI in ein ECM-System kann zahlreiche praktische Vorteile mit sich bringen:

• Verbesserte Datenklassifizierung: KI kann Dokumente automatisch sortieren und kategorisieren, was Zeit spart und menschliche Fehler reduziert.
• Erweiterte Datenextraktion: Relevante Informationen können schnell und genau aus Dokumenten extrahiert werden, was schnellere Entscheidungsprozesse ermöglicht.  
• Fortgeschrittene Datenanalyse: KI-Modelle können große Datensätze analysieren, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die zuvor verborgen waren, und wertvolle Geschäftsinformationen liefern.

Große Sprachmodelle (LLMs), wie sie im Enterprise Content Management (ECM) verwendet werden, haben beeindruckende Fähigkeiten, aber auch erhebliche Einschränkungen. Diese zu verstehen, ist entscheidend, damit Organisationen KI effektiv nutzen können.

Schlechte Daten, schlechte Ergebnisse  

Erstens sind LLMs stark auf große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten angewiesen. Wenn wir über Fine-Tuning anahnd eigener Daten sprechen gilt: Je besser die Daten, desto besser die Leistung des Modells. Wenn die Daten jedoch schlecht oder voreingenommen sind, spiegeln sich diese Mängel in den Ergebnissen wieder, was zu ungenauen oder voreingenommenen Ergebnissen führen kann und Entscheidungsprozesse negativ beeinflusst.

Hohe Kosten  

Ein weiteres Problem ist die ressourcenintensive Natur von LLMs. Das Training und der Einsatz dieser Modelle erfordern erhebliche Rechenleistung, was kostspielig sein kann. Nicht alle Organisationen können sich die Infrastruktur leisten, die für die Wartung und Aktualisierung dieser Modelle erforderlich ist, was zu zusätzlichen Betriebskosten führt. SER arbeitet hier an einer Lösung.

Intransparente Entscheidungen

Auch die Interpretierbarkeit ist ein großes Anliegen. LLMs arbeiten als “Black Boxes”, was es schwierig macht, zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Diese Intransparenz kann ein Hindernis für das Vertrauen sein, besonders in kritischen Bereichen, in denen das Verständnis der Entscheidungsgründe entscheidend ist.

Kontextuelle Einschränkungen

Kontextuelle Einschränkungen stellen eine weitere Herausforderung dar. LLMs sind in allgemeinen Sprachaufgaben hervorragend, können aber bei kontextspezifischen Anwendungen Schwierigkeiten haben. Ohne Feinabstimmung können sie die Nuancen spezialisierter Bereiche nicht vollständig erfassen, was ihre Effektivität in diesen Bereichen einschränkt.

Ethische und rechtliche Risiken  

Ethische und rechtliche Bedenken sind von größter Bedeutung. Der Einsatz von KI erfordert die Navigation durch Datenschutz-, Sicherheits- und Vorurteilsfragen. Es ist komplex, sicherzustellen, dass KI-Systeme den gesetzlichen Standards entsprechen und keine bestehenden Vorurteile verstärken.

Human in the Loop maximiert Vorteile der KI  

Trotz ihrer Fähigkeiten benötigen LLMs immer noch menschliche Aufsicht, um sicherzustellen, dass ihre Ausgaben genau und angemessen sind. Diese menschliche Intervention kann die Effizienzgewinne, die durch Automatisierung erwartet werden, verringern.

Durch das Erkennen und Angehen dieser Einschränkungen können Organisationen KI besser nutzen, um ihre ECM-Systeme und gesamten Geschäftsabläufe zu verbessern. Diese Herausforderungen zu verstehen, ist der erste Schritt, um die Vorteile von KI zu maximieren und potenzielle Risiken zu minimieren.

Die Integration von KI in ECM-Systeme wie Doxis markiert einen bedeutenden Wandel in der Verwaltung von Unternehmensinhalten. Mit der Flexibilität der Composable AI und der Unterstützung der SER Group können Organisationen maßgeschneiderte KI-Strategien entwickeln, die ihre Datenverwaltungskapazitäten verbessern und den Geschäftserfolg fördern. Während wir diese Technologien weiter erforschen und implementieren, ist das Potenzial für Innovation und Verbesserung in ECM-Systemen groß und aufregend. 

Eine der faszinierenden Seiten an der Arbeit mit neuer Technologie ist, dass man oft nicht weiß, wie nützlich sie wirklich sein kann, bis man sie tatsächlich einsetzt. Dies gilt besonders für KI. Man kann alle Artikel lesen und alle Konferenzen besuchen, aber bis man sieht, wie sie bei den eigenen spezifischen Problemen funktioniert, hat man es nicht wirklich verstanden.

Für Kunden, die die fortschrittlichen Fähigkeiten von Doxis erkunden möchten, bietet das Doxis AI Exploration Package ein exklusives Early Adopter-Erlebnis. Dieses Paket ist sorgfältig darauf ausgelegt, Ihnen eine praktische Bewertung von Doxis AI zu ermöglichen, maßgeschneidert auf Ihren spezifischen Anwendungsfall.

Im Rahmen des Pakets analysieren wir gemeinsam Ihre einzigartigen Anforderungen, stimmen die Lösungsoptionen mit Ihren Zielen ab und setzen den Anwendungsfall in der Testumgebung so weit wie möglich um. Ihre aktive Teilnahme ist entscheidend für den Erfolg dieser Initiative.

Die kostenpflichtigen Bausteine des Doxis AI Exploration Package umfassen:

• Workshop mit einem AI-Consultant: Nehmen Sie an mehreren interaktiven Sitzung mit einem unserer AI-Experten teil, um potenzielle Anwendungen und Strategien zu erkunden.
• Fünf Personentage Consulting/Dienstleistung: Profitieren Sie von dedizierten Beratungs- und Dienstleistungen zur Unterstützung der Implementierung und Optimierung Ihres Anwendungsfalls.
• Bereitstellung eines Testsystems: Greifen Sie für einen festgelegten Zeitraum auf ein Testsystem zu, das Ihnen die Bewertung von Doxis AI in einer losgelösten Umgebung ermöglicht.

Wir bereiten die Ergebnisse für Marketingzwecke auf und stellen sie Ihnen zur Verfügung – auf Wunsch anonymisiert.

Interesse? Schicken Sie uns eine Kontaktanfrage und schildern kurz und unverbindlich Ihren Anwendungsfall. Unsere AI-Experten werden sich bei Ihnen melden.

Hinweis: Zur Sicherung der Qualität ist die Anzahl der Unternehmen, die wir gleichzeitig betreuen, streng limitiert. Schnell sein zahlt sich aus!