Unternehmens-KI: Die nächste Grenze ist das optimierbare Unternehmen
Der nächste Entwicklungsschritt für Unternehmens-KI ist nicht der Agent, sondern die formale Modellierung des Unternehmens – eine Ontologie. Dieses Modell kann durch Verknüpfung von Daten und Aktionen die Geschäftsabläufe optimieren.
Die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) für Unternehmen verlagert sich zunehmend auf die tiefere Modellierung und Optimierung interner Unternehmensprozesse.
Der traditionelle Ansatz, KI in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren, hat seine Grenzen aufgezeigt. Das Problem liegt nicht in der Fähigkeit der KI zu agieren, sondern in den unzureichenden Methoden der Unternehmen, ihre Abläufe und deren Bedeutung formal darzustellen.
Ein Unternehmen ist nicht nur eine Sammlung von Anwendungen wie CRM oder Datenseen, sondern ein komplexes kausales System. Zukünftige Unternehmens-KI erfordert ein formales Modell des Unternehmens, eine Ontologie, die die Struktur seiner Komponenten und deren Beziehungen zueinander beschreibt.
Die Ontologie bildet die Entitäten des Unternehmens, ihre Eigenschaften und ihre Verbindungen ab. So werden beispielsweise Informationen und Funktionalitäten im Zusammenhang mit Kunden, Verträgen, Produkten und Bestellungen zu einer einheitlichen Struktur modelliert. Dies ermöglicht KI-Systemen, die Geschäftstätigkeit des Unternehmens besser zu verstehen und zu steuern.
Eine rein statische Ontologie reicht jedoch nicht aus, da sich Unternehmen ständig verändern. Stattdessen wird eine dynamische und letztlich optimierbare Ontologie benötigt. Sie soll nicht nur die Geschäftstätigkeit des Unternehmens beschreiben, sondern diese auch verbessern. Ziel ist es, die Ontologie in eine Optimierungsplattform für das Unternehmen zu verwandeln, bei der jeder Arbeitsablauf und jede Aktion mit messbaren Ergebnissen und Lernprozessen verknüpft ist.