Künstliche Intelligenz in der Praxis

Anforderungen und Technologie aktiv vereinen, um realistische Projekte zum Erfolg zu bringen: Christian Hertlein von msg zeigt, wie man ein Hype-Thema zur Anwendung bringt – und welche Rolle Busi­ness-Analysten dabei spielen.

“Wer von Technologie fasziniert ist, kennt das wunderbare Gefühl, ein abstraktes Konzept im konkreten Einsatz zu sehen. Bei aktuellen Trend-Technologien wie Smart Data und Künstlicher Intelligenz ist das in der Praxis allerdings oft nicht leicht. Nehmen wir das Beispiel KI; ein konkretes Projektbeispiel soll im Folgenden zeigen, wie der IT-Dienstleister msg ein komplexes Thema Realität werden lässt.

Der Servicedesk eines Energiedienstleis­ters erhält jeden Tag hunderte Kundenanfragen: per E-Mail, per Formular auf der Website, sogar per Fax und Brief. Die Mitarbeiter müssen alle Anfragen lesen, verstehen, dem Kunden antworten und entsprechende Vorgänge anstoßen. Ein idealer Fall, um KI zum Einsatz zu bringen. Unser Ansatz ist dabei, die hereinkommenden Nachrichten zu klassifizieren, ihre Intention zu verstehen und dem Mitarbeiter im Kundendienst vorgefertigte Antwortmöglichkeiten zu bieten.

Typische Anfragen in dem Projekt sind etwa: Ein Kunde will seine Ab­schlagszahlung verändern oder einen neuen Zählerstand durchgeben. Um die Absicht des Kunden zu erkennen, setzen wir Natural Language Understanding ein. Dabei sucht unser Modell nach bekannten Ausdrücken, Abhängigkeiten und Phrasen im vorliegenden Dokument und gleicht es mit Objekten und Entitäten ab, die Mitarbeiter vorher angelegt haben. Um das Modell anzulernen, reichen bereits 30 bis 40 Anfragen aus, die in einem Annotator mit angelegten Objekten verknüpft werden. Dazu markieren Mitarbeiter entsprechende Phrasen in Anfragen und weisen ihnen die korrekten Abhängigkeiten und Entitäten wie „Abschlagszahlung“ zu. Mit den annotierten Dokumenten wird das benutzerdefinierte Modell dann immer weiter trainiert.

Ist die Intention erkannt, zieht unsere Lö­sung weitere Informationen aus den Hintergrundsystemen – etwa Name, Kundennummer und bisheriger Abschlag. Hier lässt sich auch eine Plausibilitätsprüfung zwischenschalten. Am Schluss fügt die Lösung die Informationen in ein passendes Antwort-Template ein und schickt es dem Mitarbeiter in sein Dashboard zur Prüfung. Er kann per Knopfdruck die Antwort an den Kunden senden und die nötigen Vorgänge im Backend anstoßen.

Es ist empfehlenswert, mit einem überschaubaren, realistischen Projekt zu be­ginnen – auch wenn der Kunde sich gleich wünscht, die gesamte Serviceabteilung zu automatisieren. So sehen Un­ter­nehmen früh Erfolge. Bei msg arbeiten deswegen nicht nur Data Scientists, die Daten interpretieren und Anwendungen entwickeln, um Prozesse zu orchestrieren, sondern zahlreiche Business Analysten.

Sie analysieren den Sachverhalt vor Ort: Welche Ideen hat der Kunde? Wie sieht ein Anwendungsfall aus, der inhaltlich und datenstrukturell umsetzbar ist? Was ermöglichen die Technologien wirklich, die uns aktuell zur Verfügung stehen? Wir entscheiden auf der Basis dieser Analyse gemeinsam mit dem Kunden, mit welchem Anwendungsfall wir starten – etwa mit der automatischen Beantwortung von Kundenschreiben. Wir konstruieren in ei­nem bis zwei Monaten einen Prototyp, der autark einsetzbar ist und bei Erfolg produktiv eingesetzt werden kann.

Gerade bei aktuellen Technologien, die Datenauswertung und Mustererkennung automatisieren, gehen oft die Erwartungen von Unternehmen und die Realität auseinander. Daher brauchen Unternehmen Business-Analysten, die sowohl die Anforderungen des Kunden verstehen als auch wissen, was Technologien leisten können. Diese Leistung erbringen wir bei msg für Unternehmen in allen Bereichen mit unseren Beratern und Entwicklern. Bei wem nun das Interesse geweckt ist: Studierenden und Absolventen bieten wir Praktika, Unterstützung für Abschlussarbeiten und den idealen Einstieg in die Welt der IT-Beratung.”

Mehr Informationen unter karriere.msg.group.


Christian Hertlein, Lead Consultant und Lead Architect, ist KI- und Watson-Experte bei msg systems. Er entwickelt an der Schnittstelle von Business und IT zukunftsweisende Strategien so­wie neue Perspektiven durch den Einsatz prädiktiver und kognitiver Technologien. Mit über 15 Jahren Erfahrung als IT-Spezialist hilft er Lösungen zu kreieren, um Kundenanliegen schneller, objektiver und bedarfsgerechter zu beantworten.

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