Wenn deine AI-Applikation unvollständige oder falsche Ergebnisse liefert, droht die AI-Initiative schnell zu scheitern. Denn ohne automatisierte Wissensverarbeitung wächst dein Personalaufwand linear mit steigendem Datenvolumen – ein erheblicher Kosentenfaktor, der dein Wachstum hemmt. Die Implementierung einer AI-gestützten Dokumenten-Pipeline sichert nicht nur den technologischen Vorsprung, sondern schafft auch einen messbaren Mehrwert für Unternehmen.
ON-DEMAND
In vielen Unternehmen schlummern wertvolle Informationen in unzähligen Dokumenten auf SharePoint und anderen Speicherorten. Doch wie können diese Daten effizient für AI-Anwendungen nutzbar gemacht werden?
Was oft unterschätzt wird: Wenn deine AI-Lösung in mehr als 10 Prozent der Fälle unzureichende Antworten liefert, basieren zum Teil kritische Entscheidungen auf unvollständigen Informationen.
In diesem Webinar zeigen wir, welche Vorteile es mit sich bringt, mit modernen Tools eine vollautomatisierte Pipeline aufzubauen, die Dokumente intelligent verarbeitet und für AI-Anwendungen zugänglich macht.
Typische Herausforderungen
im Umgang mit Daten & AI
- Deine AI-Lösung liefert in weniger als 90 Prozent die Antwort, die in deinen Wissensquellen existiert: Deine Mitarbeitenden und Kunden sind frustriert, weil die Antworten deiner AI-Lösung nicht die Antworten sind, auf die es ankommt
- Wertvolle Zeit verschwindet in Dokumentensuchen: Mitarbeitende verbringen durchschnittlich 1,8 Stunden täglich mit der Suche nach Informationen in unstrukturierten Dokumenten
- Wissen bleibt trotz Digitalisierung unzugänglich: Dokumente liegen zwar zum Beispiel in SharePoint, aber ihr Inhalt ist für automatisierte Systeme nicht erschlossen und bleibt in Silos gefangen
- Manuelle Extraktion führt zu Inkonsistenzen: Ohne automatisierte Prozesse entstehen bei der Dokumentenverarbeitung Fehlerquoten durch subjektive Interpretation
- Support-Qualität leidet unter fragmentiertem Wissen: Kundenanfragen werden verzögert beantwortet, weil relevante Informationen über verschiedene Dokumentenquellen verstreut sind
- AI-Potenzial bleibt ungenutzt: Fehlende praktische Anwendungsfälle und technische Hürden verhindern den Einstieg in AI-gestützte Dokumentenverarbeitung
- Veraltete Informationen führen zu Fehlentscheidungen: Ohne automatisierte Aktualisierungsprozesse basieren Entscheidungen auf überholten Dokumenteninhalten
Das nimmst du aus
unserem Webinar mit
- Aufbau einer vollständigen Dokumenten-Pipeline mit einer beispielhaften SharePoint-Integration
- Automatisierte Extraktion und Strukturierung von Dokumenteninhalten
- Speicherung in Vektordatenbanken für semantische Suche
- Wie auch aus Diagrammen und Bildern die richtigen und wichtigen Informationen gezogen werden
- Integration mit Large Language Models (LLMs) für intelligente Anwendungen
- Beispielhafte Implementierung, um die Grundlagen zu verdeutlichen
Deine Benefits
Die Implementierung einer AI-gestützten Dokumenten-Pipeline schafft messbaren Mehrwert für Unternehmen: Durch die Automatisierung werden manuelle Prozesse reduziert und Fehlerquoten bei der Informationsextraktion erheblich gesenkt.
Egal, ob deine Support-Mitarbeitenden effizienter auf Unternehmenswissen zugreifen sollen oder du deine Dokumentenprozesse automatisieren und eine Brücke zwischen Dokumentenmanagement und AI schlagen möchtest – wir zeigen dir, wie eine aktuelle AI Data Pipeline aussehen kann, mit der du das geballte Wissen deines Unternehmens der AI zur Verfügung stellst.
Du wirst verstehen, wieso dir deine AI-Applikation aktuell falsche oder unvollständige Antworten gibt. Und du wirst verstehen, warum du für einen schnellen Return on Investment jetzt an deiner Data Pipeline arbeiten musst. Auch mittelständisches Unternehmen können so jährlich immense Effizienzgewinne realisieren.
Referenten
Ben Bajorat
Ben ist Data-Spezialist mit einer besonderen Vorliebe für Kubernetes und Security. Er ist bekannt für seine Wissensweitergabe auf Konferenzen und in Fachmagazinen.
Michael Krieg
Michael arbeitet als Solutions Architect. Als Data-Experte verbindet er Dev- und Ops-Welt – mit Fokus auf Data, Cloud und Kubernetes.
Lorenz Herbst
Lorenz ist spezialisiert auf AI-gestützte Applikationen. Als einer unserer Experten in diesem Bereich hat er zuletzt mit AI-gestützter Prozessautomatisierung unseren Kunden Müller unterstützt.
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