Drei Gründe für den Einsatz von KI in der Datenanalyse

Stellen Sie sich einmal folgende Situation vor: Sie arbeiten in einer Anwaltskanzlei. Jeden Tag fallen sogenannte Due-Diligence-Prozesse an, die die standardmässige Analyse umfangreicher Vertragswerke beinhalten. Das ist Ihr Job: Ein Standard-Fragebogen und los geht’s. 

Seite eins, Handelsregisterauszüge, Check. Seite zwei, Beschreibung der Beteiligungsstrukturen, Check. Wenn Sie gut sind, können Sie pro Frage durchschnittlich mit zehn Minuten rechnen. Macht bei 25 Fragen 250 Minuten, also gut vier Stunden. Eine künstlicher Intelligenz (KI) schafft das in 15 Minuten – manuelle Ergebniskontrolle eingeschlossen.

Die Nutzung von KI für die Datenanalyse hat in den vergangenen Jahren erheblich zugenommen. KI erweist sich, wie das Beispiel oben eindrücklich untermauert, als ein effektives Instrument, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Muster und Trends vor allem in grossen Datenmengen zu erkennen und Ressourcen effizient einzusetzen.

Datenbasierte Entscheidungen treffen

KI-Algorithmen können grosse Datenmengen effizient verarbeiten und analysieren, was eine schnelle Auswertung und Interpretation ermöglicht. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich in Bereichen, in denen kontinuierlich Daten in grossem Umfang anfallen, wie beispielsweise in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen oder in Anwaltskanzleien.

In diesem Zusammenhang ist es wichtig zu betonen: Bei der Anwendung von KI muss es nicht immer um die Analyse von Finanzströmen oder medizinischen Studienergebnissen gehen. KI kann mittlerweile nahezu jede Bürotätigkeit effizient unterstützen. Für Assistenzberufe kann sie beispielsweise als nützliche Wissensmanagerin fungieren, oder in der Dokumentenablage unterstützen. 

Durch die Analyse von Daten und das Erkennen von Mustern kann KI Entscheidungsträgerinnen und -trägern zudem wertvolle Einblicke liefern, die den Entscheidungsprozess unterstützen. So können aus einer Vielzahl von Dokumenten, E-Mails und Berichten schnell zusammenfassende Übersichten erstellt werden. 

Für persönliche Assistenzen, die regelmässig mit der Aufbereitung von Informationen für ihre Vorgesetzten betraut sind, kann dies eine erhebliche Zeitersparnis bedeuten und dazu beitragen, dass wichtige Entscheidungen auf Grundlage einer umfassenden Datenlage getroffen werden können.

Muster in grossen Datenmengen erkennen

Durch maschinelles Lernen, einem Zweig der KI, können Algorithmen aus historischen Daten lernen und Muster sowie Korrelationen erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind. Diese Mustererkennung kann zur Vorhersage zukünftiger Trends oder Verhaltensweisen genutzt werden, zum Beispiel kann im Einzelhandel die Vorhersage von Kundenkaufverhalten dazu beitragen, den Lagerbestand effizient zu verwalten.

Deep Learning, eine fortgeschrittenere Form des maschinellen Lernens, nutzt sogenannte neuronale Netze mit mehreren Schichten, um noch komplexere Muster in den Daten zu erkennen. Diese Technologie eignet sich besonders gut für die Verarbeitung und Analyse von Bilddaten, Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz NLP). Sie kann beispielsweise auch zur automatischen Erkennung von Krankheiten in medizinischen Bildern eingesetzt werden.

KI kann ebenfalls zur Identifizierung von Anomalien oder Abweichungen von normalen Mustern eingesetzt werden, was besonders in der Betrugserkennung, Netzwerksicherheit und Überwachung von Maschinenzuständen (Predictive Maintenance) wertvoll ist. 

Effizienz steigern

Aber auch im klassischen Büroalltag ist NLP ein Garant für Effizienz: Mit Tools wie Tucan.ai kann man einen virtuellen Note-Taker in unsere Online-Meetings hinzuschalten. Dieser schreibt mit und erstellt im Anschluss ein durchsuchbares Protokoll. Die Person, die früher nicht mitdiskutiert und ihren Input einbringen konnte, weil sie mit dem Schreiben beschäftigt war, kann nun konzentrierter am Gespräch teilnehmen. 

Gleichzeitig verknüpft das Tool alle Gesprächsprotokolle mit ausgewählten internen und externen Daten und lässt so ein unternehmensinternes Wissensarchiv entstehen, das intuitiv über Prompts durchsuchbar ist. Auf diese Weise kann das gesamte Wissensmanagement eines Unternehmens von KI profitieren: Silos zwischen den Abteilungen schrumpfen, Wissen – egal ob in einem Meeting besprochen oder in einer Datei verankert – wird zugänglich und der «Way to Knowledge» wird um ein Vielfaches verkürzt.