„Es geht darum, AI als strategischen Hebel zur Transformation des Unternehmens zu nutzen. Und das erfordert den Aufbau umfassender AI-Fähigkeiten im gesamten Unternehmen – sowohl bottom-up als auch top-down.“

ChatGPT und Low-Code-Plattformen: Synergien für Innovation und Effizienz

Viele AI-Technologien haben bereits seit geraumer Zeit in verschiedensten Anwendungen Einzug gehalten. Ein Beispiel dafür ist das Document Understanding, das bereits als fester Bestandteil vieler Robotic-Process-Automation (RPA)-Anwendungen etabliert ist. Angesichts des rasanten Entwicklungstempos von AI und der damit einhergehenden disruptiven Veränderungen ist es von großer Bedeutung, Innovationen frühzeitig zu erkennen und umzusetzen.

Seit 2022 ist OpenAI allgegenwärtig und beherrscht die Titelseiten der Tech-Welt. Eine der relevantesten Technologien aus OpenAI‘s Portfolio ist ChatGPT, das über ein beeindruckendes Repertoire an Fähigkeiten verfügt. Es ermöglicht eine natürliche Mensch-Computer-Sprachkommunikation, kann Gedichte verfassen, bei Wissensfragen behilflich sein und sogar Teile von Computerprogrammen schreiben. Von vielen wird ChatGPT als die nächste Industrielle Revolution betrachtet.

Immer mehr Unternehmen erkennen, dass die bisher oftmals getrennt verwendeten Komponenten der Automatisierung, Analytics und Low-Code-Plattformen gemeinsam weitaus mächtiger und effizienter agieren können.

In diesem Kontext wird auch deutlich, dass Automatisierungen oder Low-Code-Plattformen die OpenAI-API nutzen können und somit Zugang zu sämtlichen Features erhalten, die Millionen von Menschen bereits von ChatGPT kennen.

Die verfügbaren Funktionalitäten können dabei granular und individuell von den Kund:innen bestimmt und in ihre Bestandssysteme implementiert werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen, um AI-Technologien nahtlos in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und von den vielfältigen Möglichkeiten von ChatGPT zu profitieren.



Laut einer KPMG Studie plant die Hälfte der befragten Unternehmen in den nächsten drei Jahren AI- und Machine-Learning-Technologien in großem Umfang einzusetzen. Diese Erkenntnis verdeutlicht den wachsenden Stellenwert von Künstlicher Intelligenz in der Unternehmenslandschaft.


Entwickler:innen, die das AI-Tool GitHub Copilot verwenden, berichten zu 87 % von einer spürbaren Verringerung der geistigen Anstrengung bei sich wiederholenden Aufgaben. Diese Effizienzsteigerung ermöglicht es ihnen, sich auf anspruchsvollere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren.


Des Weiteren zeigt die Umfrage, dass bereits 63 % der großen Unternehmen ein AI-Kompetenzzentrum etabliert haben. Diese Unternehmen erkennen die Bedeutung von AI als strategischen Hebel zur Transformation des Unternehmens.


Die Intelligent Knowledge Base kann als Beispiel einer integrierten AI-Lösung herangezogen werden. Mitarbeiter:innen eines Unternehmens erhalten Zugang zu einem Dokumenten-Chat, in dem sie in natürlicher Sprache mit hinterlegten Dokumenten interagieren können. Interne Dokumente, Richtlinien oder Gesetztestexte und die darin enthaltenen Informationen können so effizient und leicht verständlich aufgerufen werden.


Die automatisierte Zusammenfassung öffentlicher Ausschreibungen ist ein weiteres Anwendungsbeispiel, das individuell in bestehende Systeme eingefügt werden kann. Mithilfe gängiger, an die OpenAI-API angebundener Automatisierungssoftware werden aus einem Pool von Ausschreibungen die jeweils wichtigsten Informationen ausgelesen und zusammengefasst – ChatGPT erkennt Kontexte und konzentriert sich so nur auf die relevanten Aspekte.


AI und Machine Learning können nicht nur den Arbeitsalltag erleichtern, sondern auch gänzlich neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnen, ihre Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu schaffen.



OpenAI und Microsoft haben bereits mehrere hundert Millionen Dollar in das Training der Technologie investiert und diese mittlerweile erfolgreich in die Microsoft-Office-Produkte unter dem Namen Copilot integriert. Diese Integration ermöglicht es Microsoft-Nutzer:innen, von den Fähigkeiten von ChatGPT zu profitieren.


OpenAI hat bereits GPT-4 vorgestellt, das Nachfolgemodell des von ChatGPT verwendeten GPT-3.5. GPT-4 ist multimodal und kann sowohl Bild-, Text- als auch Videoverarbeitung miteinander kombinieren. Seine Programmierkenntnisse und sein kontextuelles Verständnis reichen so weit, dass es in der Lage ist, auf Basis einer wörtlichen Beschreibung voll funktionsfähige Websites zu erstellen. Diese Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten und setzen neue Maßstäbe für AI-Modelle.


Kund:innen von ChatGPT Plus haben bereits die Möglichkeit, GPT-4 über die Webmaske zu testen. Der API-basierte Zugriff soll in Kürze folgen.


Wer heute die ersten Grundsteine einer individuellen und nachhaltigen AI-Integration legt, wird in Zukunft davon profitieren können, bereits implementierte Prozesse noch effizienter zu gestalten.



Die Einführung von AI im Fachbereich erfordert eine schrittweise Vorgehensweise, beginnend mit der Präsentation grundlegender Konzepte, um das generelle Bewusstsein für die Technologie zu schärfen.

Durch die Erklärung von Beispiel-Use-Cases werden verschiedene Anwendungen von AI in Unternehmen veranschaulicht, angefangen von einfachen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen. Dies hilft den Stakeholder:innen, die konkreten Möglichkeiten der AI in ihrem eigenen Geschäftsumfeld zu identifizieren.

Workshops und Hackathons spielen eine entscheidende Rolle bei der Ausarbeitung von Use Cases. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen können Teilnehmer:innen Einblicke in ihre eigenen Geschäftsprozesse geben und herausfinden, welche Bereiche von einer AI-Unterstützung profitieren würden. Dabei liegt stets ein spezieller Fokus auf Regulatorik und Ethikfragen, um sicherzustellen, dass die Implementierung von AI den rechtlichen und ethischen Anforderungen entspricht.

Die Umsetzung einer Pilot-AI-Anwendung dient als Proof-of-Concept, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und bei positiven Ergebnissen weitere Anwendungsfälle umzusetzen. Durch diesen iterativen Ansatz können Unternehmen schrittweise ihre AI-Kompetenzen ausbauen und die Vorteile dieser Technologie optimal nutzen.

Diese Vorgehensweise ermöglicht es Unternehmen, AI erfolgreich in ihren Fachbereich zu integrieren und von den vielfältigen Möglichkeiten und Effizienzsteigerungen zu profitieren, die AI-Lösungen bieten können.




Code-Generierung
Die Generierung von Code ermöglicht es Entwickler:innen, basierend auf einer einfachen Beschreibung der gewünschten Funktionalität, schnell wiederverwendbaren Code zu erzeugen. Dies beschleunigt die Umsetzung von Ideen zu Skripten und dient als Grundlage für weitere Funktionserweiterungen.

Analyse von Kund:innen Feedbacks
Die Analyse von Kund:innen-Feedbacks mit individualisierten Antworten erfolgt mittels Sentiment Analysis, was eine effiziente automatisierte Bewertung und die Generierung maßgeschneiderter Antworten ermöglicht.

Evaluierung von Kund:innensupport-Gesprächen
Die Evaluierung von Kund:innensupport-Gesprächen ermöglicht es einem Chatbot, laufende Gespräche dynamisch zu bewerten und bei sinkender Zufriedenheit von Kund:innen automatisch an eine:n Verantwortliche:n weiterzuleiten.

Bürger:innensupport
Im Bereich des Bürger:innensupports in Verwaltungen agiert ChatGPT als erster Layer, der Bürger:innen in beliebiger Sprache unterstützt, Anfragen zusammenfasst, übersetzt, kategorisiert und eine vorläufige Antwort gibt.

Testdaten-Generierung
Die Generierung von Testdaten ermöglicht es Entwickler:innen, personalisierte Datensets für ihre Testumgebungen zu generieren, ohne sich um datenschutzrechtliche Einschränkungen sorgen zu müssen.

Generierung von Fragen für Vorstellungsgespräche
Die Generierung von Vorstellungsgesprächs-Fragen erleichtert die Erstellung individueller Fragen für jede ausgeschriebene Stelle, reduziert die Vorbereitungszeit für das HR-Team und liefert den dazugehörigen Kontext.

Stichwort-Extrahierung
Die Stichwort-Extrahierung unterstützt Unternehmen dabei, wichtige Stichwörter aus Texten in Langform zu extrahieren und eine schnelle Übersicht zu gewinnen.


Als End-to-End-Business-Integrator verstehen wir die Bedeutung einer ganzheitlichen AI-Automatisierungsinitiative. Unser Ziel ist es, Sie bei jedem Schritt auf diesem Weg zu unterstützen. Von der Konzeption bis zur Implementierung bieten wir Ihnen das nötige Fachwissen und die innovativen Technologien, um Ihre AI-Automatisierungsvision zu verwirklichen.

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