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Blog Empowering cognizant

In einem kürzlich geführten Gespräch mit Mariesa Coughanour, Head of Advisory for the Automation Practice bei Cognizant, erhielten wir wertvolle Einblicke in die Welt der Automatisierung und der künstlichen Intelligenz (KI). Mit einer Karriere, die sowohl Startups als auch globale Giganten wie GE umfasst, bringt Mariesa eine Fülle von Erfahrungen mit. Lesen Sie unser Interview, in dem wir die Herausforderungen und Strategien bei der Implementierung von Automatisierung und KI erörtern und uns mit erfolgreichen Einführungsstrategien befassen.

In Eile? Hier sind die fünf wichtigsten Erkenntnisse von Mariesa für Unternehmen, die Automatisierung und generative KI nutzen möchten:

  1. Mit risikoärmeren Bereichen beginnen: Beginnen Sie mit der Implementierung von Automatisierung und generativer KI in Bereichen, die weniger sensibel oder riskant sind. Dieser schrittweise Ansatz ermöglicht es Unternehmen zu lernen, Vertrauen zu gewinnen und eine Dynamik aufzubauen, ohne kritische Funktionen potenziellen Problemen auszusetzen, die durch die Lernkurve bedingt sind.
  2. Datenqualität priorisieren: Gehen Sie Datenprobleme an und priorisieren Sie die Datenqualität bei der Integration von Automatisierung und generativer KI. Seien Sie sich darüber im Klaren, dass Daten für die meisten Unternehmen eine Herausforderung darstellen, und überlegen Sie sich Strategien, um die richtigen Daten zu beschaffen und ihre Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dies wird Ihre Ergebnisse verbessern und gleichzeitig die Qualität in Ihren zentralen Rechenzentren wiederherstellen.
  3. Bewusstsein für Technologie schaffen: Bedenken Sie, dass sich die Arbeitsmethoden aufgrund von Automatisierung und KI weiterentwickeln werden, was nicht unbedingt den Verlust von Arbeitsplätzen bedeutet. Unternehmen müssen das Technologiebewusstsein und die Weiterbildung der Mitarbeiter fördern. Die Arbeitskräfte der Zukunft werden wahrscheinlich eine Kombination aus Menschen und Digital Workers umfassen.
  4. Sicherheit und Privatsphäre: Legen Sie bei der Integration von Automatisierungs- und KI-Technologien den Fokus stark auf Informationssicherheit und Privatsphäre. Richten Sie solide Kontrollen und Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz sensibler Daten ein.
  5. Vielfältige Fähigkeiten: Fördern Sie eine Vielfalt von Rollen innerhalb der Organisation. Nicht jeder muss ein Entwickler sein. Stattdessen sollten Unternehmen sowohl auf Spezialisten als auch auf Mitarbeiter mit breiteren Fähigkeiten setzen und eine vielseitige Belegschaft schaffen, die in der Lage ist, verschiedene Werkzeuge zur Erreichung ihrer Ziele einzusetzen.

Nutzung der Leistung generativer KI

Wie unterstützt Cognizant seine Kunden bei der Einführung von generativer KI?

Mariesa: Wir haben mehrere Teams und eine Task Force, die sich dieser Aufgabe widmen und ihr höchste Priorität einräumen. Unser Hauptaugenmerk liegt auf der Nutzung generativer KI, um umsetzbare Ergebnisse und Werte zu erzielen. Die Gewinnung von Erkenntnissen ist zwar von entscheidender Bedeutung, aber die eigentliche Wirkung entsteht, wenn wir diese Erkenntnisse in schnellere Geschäftsabläufe und innovative Erfahrungen umsetzen. Dies ist unser zentraler Fokus, damit wir unsere Teams in die Lage versetzen, Ergebnisse zu erzielen und Maßnahmen innerhalb der Organisation voranzutreiben.

Wo beginnen Unternehmen, generative KI zu erforschen?

Mariesa: Unternehmen beginnen traditionell in Bereichen wie Backoffice-Funktionen, um Effizienzgewinne zu erzielen. Die generative KI wird jedoch für die Allgemeinheit immer zugänglicher. Sie wird heute weithin und oft auf PCs für verschiedene Aufgaben eingesetzt. Diese Barrierefreiheit hat dazu geführt, dass sie auch in traditionell schwieriger zu automatisierenden Bereichen wie Front-Office, Vertrieb und Marketing Akzeptanz erfährt. Marketingexperten nutzen sie beispielsweise, um überzeugende Botschaften zu entwickeln und Inhalte zu verfeinern. Kommunikations- und Contact-Center-Teams nutzen sie für die Stimmungsanalyse. Generative KI kann in jedem Unternehmen rollen- und abteilungsübergreifend eingesetzt werden.

„Wir sehen, dass Funktionen generative KI nutzen, die traditionell schwerer für Automatisierungsmöglichkeiten zu erschließen waren. Generative KI kann in jeder Rolle und jedem Bereich innerhalb eines Unternehmens angewendet werden.“

In unserem Bericht „Automation Now & Next “ von 2023 betonten 80 % der Befragten die Bedeutung von Automatisierung und KI für das Erreichen ihrer Ziele. Stimmt das mit Ihrer Perspektive überein?

Mariesa: Auf jeden Fall, der Enthusiasmus für diese Technologien ist riesig. Sogar meine Eltern sind neugierig auf generative KI, obwohl sie oft verdutzt dreinblicken, wenn ich ihnen von meiner täglichen Arbeit erzähle. Generative KI ist zugänglicher, weil sie greifbare Vorteile bietet, die Menschen durch Beispiele und direkte Interaktion verstehen können. Sie ist benutzerfreundlich und praktisch, was zu ihrer schnellen Verbreitung beiträgt. Unternehmen müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass der Einsatz dieser Technologie komplex ist und eine sorgfältige Planung erfordert.

Sobald sie in einer Organisation eingeführt wird, ergeben sich zahlreiche Überlegungen, einschließlich der Herausforderungen in Bezug auf Informationssicherheit und Daten. Datenprobleme sind in allen Unternehmen, unabhängig von der Größe, allgegenwärtig. Die Implementierung von generativer KI kann diese Probleme noch verschärfen, da sie Datenlücken und Vertrauensprobleme aufdeckt. Unternehmen müssen sich mit Datenqualität und -beschaffung befassen, um diese Technologie optimal nutzen zu können.

Darüber hinaus erfordern die Privatsphäre und die Datensicherheit eine sorgfältige Planung und die Einrichtung geeigneter Sicherheitsvorkehrungen. Es müssen auch Überlegungen angestellt werden, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, sowohl bei der Nutzung von Unternehmensdaten als auch von externen Quellen. Unternehmen müssen ihre Teams schnell und effizient in die Lage versetzen, mit sensiblen Daten umzugehen, ohne Frust zu verursachen. Dies ist der richtige Zeitpunkt für die Einführung.

„Ich glaube, es gibt viel Aufregung, aber auch einige Missverständnisse und den Wunsch, nicht auf der Strecke zu bleiben.“

Verantwortungsvoller Einsatz von KI

Können Sie einige Erfolgsgeschichten von Unternehmen nennen, die ihre Daten effektiv organisiert und gleichzeitig die Sicherheit gewährleistet haben?

Mariesa: Ein Ansatz besteht darin, die generative KI zunächst in weniger sensiblen, risikoärmeren Bereichen einzusetzen. Branchen, die mit sensiblen Daten wie Aufzeichnungen über klinische Studien oder Finanzdaten zu tun haben, müssen bei der Einführung neuer Technologien viel sorgfältiger planen und vorgehen. Der Einstieg in weniger riskante Bereiche ermöglicht es Unternehmen, die Technologie zu erlernen und Vertrauen in sie zu gewinnen, ohne hochsensible, regulierte Informationen preiszugeben. Dieser schrittweise Ansatz fördert die Akzeptanz und ebnet den Weg für eine breitere Umsetzung.

Außerdem helfen wir unseren Kunden, ihr Stammdatenmanagement durch den strategischen Einsatz von Automatisierung und generativer KI zu verbessern und gleichzeitig benutzerfreundliche Schnittstellen für Geschäftsanwender zu schaffen. Diese Schnittstellen ermöglichen es den Benutzern, Daten und Optionen zu überprüfen, die Datengenauigkeit zu verifizieren und notwendige Bereinigungen vorzuschlagen, wodurch ein zusätzliches Maß an praktischem Wissen und Sicherheit gegeben ist.

Ein Beispiel ist ein HR-Team, das diese Methoden zur Bewertung von Gehaltsabrechnungscodes anwendet. Da die Organisation weltweit expandierte und neue Unternehmen akquirierte, konnten inaktive Codes nicht schnell genug entfernt werden. Dieser Ansatz rationalisiert nicht nur den Stammdatenverwaltungsprozess durch die Implementierung von generativer KI, sondern bezieht auch die Geschäftspartner aktiv in die Sicherstellung der Datenqualität ein.

Während wir alle einen ethischen und verantwortungsvollen Umgang mit KI sicherstellen müssen, sollten wir nach Möglichkeiten suchen, sie trotz potenzieller Herausforderungen einzusetzen, da sie eine bessere Datenqualität, schnellere Prozesse und letztlich wirkungsvollere Ergebnisse liefern kann.

Wie können Unternehmen ihre proprietären Daten effektiv in LLMs integrieren, um die Entscheidungsfindung und den Betrieb zu verbessern?

Mariesa: Bei der Arbeit mit geschützten Daten und LLMs ist eine sorgfältige Planung von größter Bedeutung. Implementieren Sie zusätzliche Kontrollen und beschränken Sie den Zugriff. Sorgen Sie gegebenenfalls auch innerhalb von Entwicklungsteams für eine Aufgabentrennung, insbesondere in Bezug auf die Entwicklung und den Zugang zu Produktionsumgebungen. Ähnlich wie bei der Automatisierung müssen Sie Sicherheitsvorkehrungen treffen. Die Kunden ziehen diese Integration zwar in Betracht, bleiben aber aufgrund der Sensibilität der Daten vorsichtig. Es ist durchaus machbar, aber es erfordert einen anderen Ansatz und die Einrichtung robuster Schutzvorkehrungen.

„Selbst bei der Automatisierung sind die Menschen sehr vorsichtig, wenn es um geschützte Informationen geht. Es ist selbstverständlich machbar, aber man muss die Sache etwas anders angehen. Und man muss die richtigen Schutzvorkehrungen einbauen. Die Menschen müssen sich befähigt fühlen, aber auch die Risiken müssen gemindert werden.“

Gibt es bei den Menschen Bedenken, dass diese Technologien in Zukunft ihre Arbeitsplätze übernehmen könnten?

Mariesa: Überraschenderweise ist die Angst vor generativer KI nicht so groß, wenn die Menschen sie erst einmal verstanden haben. Stattdessen drehen sich die meisten Bedenken um die Sicherheit. Die Führungskräfte sind besorgt über die Möglichkeit einer nicht autorisierten Weitergabe von Informationen. Die Menschen scheinen für diese Technologie aufgeschlossen zu sein. Im Bereich der Automatisierung und KI ist es wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, dass sich die Arbeitsmethoden mit der Zeit weiterentwickeln werden. Die Art und Weise, wie wir heute arbeiten, wird im kommenden Jahrzehnt nicht mehr dieselbe sein, genauso wie sie sich in der Vergangenheit verändert hat. Auch wenn sich dies auf die Rollen auswirken kann, bedeutet dies nicht unbedingt den Verlust des Arbeitsplatzes. Vielmehr bedeutet es eine Veränderung unserer Arbeitsweise. Ich bin fest davon überzeugt, dass künftige Mitarbeitereinstellungen und Laufbahnen technologieorientiert sein werden. Nicht alle müssen Entwickler werden, aber das Verständnis dafür, wie die Technologie berufliche Rollen beeinflusst, und die Vorstellung, „Digital Workers“ im Team zu haben, setzen sich immer mehr durch. Ehrlichkeit in Bezug auf diese Veränderungen ist unbedingt wichtig, aber insgesamt spielt der Angstfaktor in diesem Zusammenhang keine so große Rolle.

Befähigung von Problemlösern

Welches sind weitere wichtige Überlegungen für Unternehmen, die ihre Automatisierungsprogramme skalieren wollen?

Mariesa: Ob es sich nun um generative KI, Automatisierung oder Analytik handelt, die Befähigung von Einzelpersonen zur Bewältigung von Herausforderungen in ihren Rollen und Teams ist unerlässlich. Wenn ich an meine Zeit bei GE zurückdenke, wo ich meine Karriere begann, war Lean weit verbreitet. Nicht jeder musste ein Experte sein, aber jeder verfügte über ein grundlegendes Wissen. Nicht jeder muss ein Entwickler werden; Unternehmen benötigen unterschiedliche Rollen, einschließlich Vertrieb und Personalwesen. Es ist vielleicht nicht der ideale Ansatz, jeden zum Entwickler zu machen, aber es ist wichtig, dass alle verstehen, wie sie die Technologie nutzen und sich einbringen können. Es geht darum, ein vielseitiges Instrumentarium zur Verfügung zu haben, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen – keine Einheitslösung.

Vielen Dank, Mariesa, dass Sie Ihr Wissen und Ihre Erkenntnisse mit uns geteilt haben. Wir freuen uns über Ihre Beiträge, die zweifellos dazu beitragen werden, dass Unternehmen das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen können.

Die Nutzung des Potenzials der generativen KI kann zu innovativen Problemlösungen, optimierten Abläufen und verbesserter Kundenbindung führen. Es ist ein Weg, den Unternehmen mit Vorsicht einschlagen sollten, aber auch mit Aufgeschlossenheit für die Möglichkeiten, die in dieser technologiegestützten Zukunft vor ihnen liegen.

Wenn Sie generative KI schon heute nutzen möchten, Lesen Sie unsere Anleitungen zur Entwicklung einer von generativer KI-gestützten Automatisierung. Machen Sie den ersten Schritt, um die Leistung generativer KI für das Wachstum und die Effizienz Ihres Unternehmens zu nutzen.

Über Mariesa Coughanour

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Mariesa ist die Leiterin der Beratungsabteilung für die Automatisierungspraxis bei Cognizant.

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