WIE INTELLIGENTE DATENVERARBEITUNG DAS UNTERNEHMENSWACHSTUM VORANTREIBT 

TRANSKRIPT

Moderator Einführung: Willkommen bei The Power of Possibility. In der heutigen Folge geht es um Intelligente Datenverarbeitung (IDP) - einen transformativen Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, ihre Effizienz zu steigern, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.   

Laut IDC werden bis zum Jahr 2025 80 % der weltweit anfallenden Daten unstrukturiert sein, was Unternehmen vor große Herausforderungen stellt. Unternehmen werden ihre Strategien für das Datenmanagement überdenken müssen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. IDP hat sich bereits auf diese Herausforderungen eingestellt. Sie verringert den manuellen Arbeitsaufwand, automatisiert Prozesse und sorgt sogar für messbares Wachstum.   

Unsere Experten sprechen heute über praktische Anwendungen von IDP und ihre Rolle in verschiedenen Branchen, von Banken bis zu Versicherungen. Lassen Sie uns also eintauchen und herausfinden, wie IDP die Zukunft der Wirtschaft neu gestaltet.

Moderator: Christian, könnten Sie uns zu Beginn erklären, was Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist und wie sie in den breiteren Kontext der Datenverarbeitung passt?   

Christian Schierjott: Ja, ich meine, bei IDP oder intelligenter Dokumentenverarbeitung geht es um die Digitalisierung von Daten und Dokumenten. Vor allem, was wir heute sehen, physische Dokumente, aber auch digitale Dokumente, die bei der Eingangsverarbeitung von Unternehmen ankommen. Es geht also vor allem um die Klassifizierung, die Extraktion und die Verarbeitung insbesondere von unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Das „I“ für intelligent kommt wirklich aus der Kombination von gewöhnlichen Technologien wie OCR, was wir schon eine ganze Weile kennen, aber jetzt in der Kombination mit kognitiven Elementen, zum Beispiel mit natürlicher Sprachverarbeitung oder sogar jetzt maschinellem Lernen oder generativer KI, wird es wirklich eine neue Dimension der Dokumentenverarbeitung. Ich würde sagen, dass insbesondere die Strukturierung dieser Daten eine Schlüsselfunktion der IDP-Technologie ist. Und sie konzentriert sich wirklich auf die Analyse und Interpretation von Datenströmen und erleichtert dadurch den Entscheidungsprozess von Unternehmen, was sehr wichtig ist und in Zukunft noch wichtiger werden wird. 

 "Sie sind jetzt in der Lage, innerhalb von Minuten - manchmal 15 Minuten - einen Lebensversicherungsantrag vollständig zu bearbeiten, während sie die Person entweder online oder am Telefon haben. Wenn etwas fehlt, wird es sofort gemeldet, so dass sie die Person nicht zurückrufen und sie an diese schreckliche Situation erinnern müssen." — Adam Field 

Moderator: Adam, wie entwickelt sich aus Ihrer Sicht die Landschaft der Dokumentenverarbeitung, und welche Rolle sehen Sie für die intelligente Automatisierung in den nächsten fünf Jahren?  

Adam Field: Sicher, sicher. Ich finde es wirklich interessant, denn intelligente Dokumentenverarbeitung oder IDP gibt es schon seit sehr langer Zeit. Aber gerade in den letzten Jahren müssen wir zunächst einmal genau definieren, was das ist. Denn ich denke, die Definition der intelligenten Dokumentenverarbeitung hat sich allgemein erweitert. Vielleicht macht der Begriff sogar keinen Sinn mehr, denn es geht um mehr als nur um die Dokumente.  

In Wirklichkeit wollen Unternehmen alle Informationen in ihrem Unternehmen sinnvoll nutzen und automatisieren, was automatisiert werden kann, unabhängig davon, ob das Dokument im Mittelpunkt steht und die Automatisierung einleitet oder ob es nur ein Teil des Gesamtprozesses ist, den sie zu automatisieren versuchen. Ich glaube, bei IDP ging es früher oft nur darum, Daten aus Formularen zu übernehmen und in ein anderes System einzugeben.  

Dann wurden diese Informationen an einen anderen Ort verschoben und dort weiterverarbeitet. IDP hat sich wirklich ausgeweitet und umfasst jetzt Case Management, Workflow und RPA sowie eine Benutzererfahrung über verschiedene Kanäle hinweg und geht fast über das Dokument hinaus, d. h. es ist möglich, Informationen unabhängig davon zu verarbeiten, wo sie sich innerhalb oder außerhalb einer Organisation befinden.  

Moderator: Christian, viele Unternehmen sehen IDP als Teil eines größeren Trends in der modernen Datenverarbeitung. Wie hat sich die Datenverarbeitung im Laufe der Jahre entwickelt, um die wachsenden Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen? 

Christian Schierjott: Ich denke, das ist eine gute und berechtigte Frage, oder? Ich meine, das geht ein paar Jahrzehnte zurück. Ich erinnere mich noch daran, wie ich meine Karriere in einer Bank begann und sie all diese Computer hatten, richtig? Das ist, würde ich sagen, die Frühphase der Datenverarbeitung aus technologischer Sicht. Aber mit IBM Watson vor fast 10 Jahren ging es erst richtig los, und zwar mit RPA (Robotische Prozessautomatisierung). Ich meine, wir als SPS haben einige Bots für unsere Kunden implementiert, um sie bei der Automatisierung der Datenverarbeitung zu unterstützen. Wenn man sich anschaut, wo wir heute mit dieser natürlichen Sprachverarbeitung und generativen KI-Technologie stehen, wird dieser Evolutionszyklus mit der Zeit immer kürzer und ermöglicht uns, immer mehr mit dieser Technologie zu tun.   

Wenn man also von der Automatisierung einfacher manueller Aufgaben, der Eingabe von Daten aus einem System in ein anderes, ausgeht und sieht, was man heute mit moderner Technologie tun kann, und zwar nicht nur die Automatisierung sehr einfacher manueller Aufgaben, sondern sogar hochkomplexer Aufgaben wie der Entscheidungsfindung, dann ist das ein großer Schritt in der Entwicklung. Und ich bin mir ziemlich sicher, dass in naher Zukunft immer mehr komplexe Aufgaben im Bereich der Datenverarbeitung automatisiert werden können. 

Moderator: Mit welchen Arten von Ineffizienzen oder redundanten Aufgaben sehen sich Unternehmen typischerweise konfrontiert, und wie geht die intelligente Datenverarbeitung mit ihnen um?   

Christian Schierjott: Ich denke, wenn wir in die Unternehmen hineinschauen, gibt es viele manuelle Dateneingaben, sei es, dass ich unsere Daten aus Formularen in mein System übernehmen muss, dass ich lange E-Mails oder Briefe lese und daraus Daten zusammenstelle, oder Übergaben von Prozessen in der Dokumentenbearbeitung, aber auch siloisierte Daten, die den Entscheidungsprozess wirklich verlangsamen.  

Ich sehe wirklich eine Menge Aufgaben, die redundant oder höchst ineffizient sind. Und das ist es, worauf wir uns bei SPS am meisten konzentrieren: die Automatisierung dieser sich wiederholenden Aufgaben, die Reduzierung von Bearbeitungsfehlern und damit auch der Kosten. Aber auch durch die einfache Skalierung zur Bewältigung steigender Dokumentenvolumina, was immer noch der Fall ist, wenn man sich zum Beispiel Versicherungsunternehmen im Gesundheitssektor ansieht. Es ist noch nicht wirklich zu erkennen, dass wir ein massiv abnehmendes Volumen an physischen Dokumenten oder elektronischen Dokumenten haben, die gescannt werden und zu unseren Kunden kommen.  

Moderator: Christian, Sie haben das Konzept der „unstrukturierten Daten“ erwähnt, das immer mehr Verbreitung findet und Unternehmen vor Herausforderungen stellt. Könnten Sie ein wenig erklären, was unstrukturierte Daten sind und warum die Verwaltung dieses „Datenchaos“ für Unternehmen so wichtig ist?   

Christian Schierjott: Unstrukturierte Daten sind etwas, das jeder kennt. Wenn Sie z.B. einen Brief an Ihren Telekommunikationsanbieter schreiben, wenn Sie E-Mails an ihn schreiben, hat jedes Formular ein Freitextfeld, in das Sie einen Kommentar oder eine handschriftliche Anfrage eingeben können. Das sind alles Felder, die sehr schwer zu extrahieren und auszulesen sind, weil jeder einfach verschiedene Arten von Informationen eintippen kann.   

Andererseits enthalten gerade diese Freitextfelder oder E-Mails oder Briefe eine Menge nützlicher oder benötigter Informationen, die ich aus diesen Dokumenten extrahieren muss. Und das macht es besonders schwierig und herausfordernd, mit diesen freien Texten und unstrukturierten Informationen zu arbeiten.  

Moderator: Adam, welche besonderen Herausforderungen stellen sich für Branchen wie BFSI und das Gesundheitswesen bei der Verwaltung unstrukturierter Daten, und wie geht Tungsten mit ihnen um? 

Adam Field: Sicher. Nun, unstrukturierte Daten selbst sind ein interessanter Begriff, denn wenn ich mit Geschäftsleuten spreche, verstehen die IT-Leute natürlich genau, was damit gemeint ist. Aber wenn ich mit Geschäftsleuten spreche, verbringen wir manchmal Zeit damit, zu definieren, was das ist. Wenn ich also sage, dass es sich bei unstrukturierten Daten in der Regel um Informationen oder Daten in einem Dokument handelt, das nicht auf eine bestimmte Art und Weise formatiert ist, sondern nur um Freiformtext wie einen Absatz.  

Aber auch diese Definition ist sehr weit gefasst, denn wenn man an all die Informationen denkt, die ein Unternehmen über einen Kunden hat, könnten das Abschriften von Audiodateien, Videodateien, Beiträge in sozialen Medien oder andere öffentliche Informationen wie Nachrichtenberichte sein, wenn man Hintergrundprüfungen durchführen muss. Und niemand weiß, in welchem Format diese Informationen vorliegen werden.

Und das hilft, denke ich, den Tisch zu decken für: OK, was sind unstrukturierte Daten? Und jetzt, wo wir das definiert haben, denke ich, dass das wirklich Einzigartige an der Tungsten-Plattform darin besteht, dass man auf einer gemeinsamen Plattform die intelligente Dokumentenverarbeitung durchführen kann, über die wir vorhin gesprochen haben. Sie können eine vollständige Prozess- und Workflow-Automatisierung durchführen. Darüber hinaus sind viele KI-Funktionen wie KI für Dokumente, generative KI, KI für Entscheidungen, Wissensdatenbanken und KI-Agenten direkt integriert. Wir betrachten also unstrukturierte Daten ebenso wie jede andere Art von Informationen, verwenden die richtige Technologie, um sie so aufzubereiten, dass Menschen und Maschinen daraus einen Sinn machen können, und versuchen dann, das zu automatisieren, was wir in Ihrem Unternehmen tun können, und bringen bei Bedarf Menschen in die Schleife ein.   

Moderator: Was sind aus Ihrer Sicht, Adam, die Hauptprobleme, mit denen Unternehmen zu Ihnen kommen? Mit welchen Herausforderungen haben sie zu kämpfen?   

Adam Field: Nun, das hängt ein wenig von der Branche ab, in der die Kunden tätig sind. Aber im Allgemeinen sagen sie mir, dass die Menge an Informationen, die in ihr Unternehmen einfließt, schneller wächst, als sie es bewältigen können, schneller als sie IT-Projekte implementieren können. Ihre Budgets sind bereits gekürzt worden. Sie sind auf der Suche nach strategischen Anbietern, die mehr können als das, was sie in der Vergangenheit von ihnen verlangt haben. Und im Grunde müssen sie mit weniger mehr erreichen.   

Die Kundenerwartungen sind gestiegen. Deshalb müssen sie den Kunden die richtigen Antworten geben. Sie müssen die Dinge auf sehr effiziente Weise verarbeiten. Die Herausforderung bei all dem ist jedoch, dass sie dies auf ethische Weise tun müssen. Sie müssen die Vorschriften einhalten. Es ist also ein gewisses Maß an Vertrauen in die Technologien erforderlich, die sie für all diese Aufgaben einsetzen.  

Es ist eine große Herausforderung für die Unternehmen, einen guten Kundenservice und die Automatisierung unter einen Hut zu bringen und jetzt auch noch den Einsatz von KI und generativer KI hinzuzufügen. Können sie darauf vertrauen? Wie sollten sie es einsetzen? Wo sollten sie es einsetzen? Das ist eine wirklich große Herausforderung. 

Moderator: Christian, um auf die einzelnen Branchen zu sprechen zu kommen: Branchen wie BFSI und das Gesundheitswesen sind stark datengetrieben. Wie ist der aktuelle Stand der Datenverarbeitung in diesen Branchen, und vor welchen besonderen Herausforderungen stehen sie?  

Christian Schierjott: Ja, das ist eine sehr gute Frage. Ich denke, dass der gesamte BFSI-Sektor zunächst einmal stark reguliert ist, insbesondere wenn es um Kundendaten geht. Ich meine, wir kennen das aus dem Bankensektor, mit dem Bankgeheimnis, wir kennen das aus dem Gesundheitssektor, mit Patientendaten, zum Beispiel. Das ist also immer ein kritischer Punkt, wenn man mit diesen Branchen zu tun hat.  

Eine weitere Herausforderung besteht darin - und ich würde sagen, das gilt für die gesamte Branche -, den Überblick über die riesige Menge an Daten zu behalten, die die Unternehmen im Rahmen ihrer Kundenkontakte und ihrer betrieblichen Abläufe sammeln. Sie haben also eine riesige Menge an unterschiedlichen Daten zu verarbeiten, zu interpretieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen.  

Und dann gibt es noch weitere Herausforderungen, die für bestimmte Branchen spezifisch sind, wie z. B. im Bankensektor die Betrugserkennung und die Berichterstattung über die Einhaltung von Vorschriften in diesem Bereich. Im Gesundheitswesen geht es, wie gesagt, um die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen mit Patientendaten, also sehr sensiblen Daten. Und ich denke, das ist eine ziemliche Herausforderung, vor allem, wenn man mit externen Dienstleistern zusammenarbeiten will, um solche hochsicheren und sensiblen Daten herauszugeben.  

Moderator: Christian, können Sie ein Beispiel nennen, bei dem intelligente Datenverarbeitung eine Datenherausforderung in eine Chance verwandelt hat, vielleicht zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder der betrieblichen Effizienz? Wie bietet SPS Lösungen in diesem Bereich an? 

Christian Schierjott: Wir haben ein paar solcher Beispiele bei SPS. Ich glaube, das jüngste ist unsere SPS GPT-Plattform, die wir im Dezember 2023 entwickelt haben, als dieser ganze generative KI-Hype aufkam.   

Wir haben für einen unserer Kunden einen Darlehensantragsprozess entwickelt, bei dem wir die Antragszeit für ein privates Darlehen wirklich verkürzt haben, so dass es für unsere Kunden viel einfacher ist, diese Darlehensanträge effizienter zu bearbeiten. Insgesamt hat sich also die Qualität des gesamten Prozesses verbessert. Der Prozess und die Kreditbewilligung werden für den Kunden viel schneller abgewickelt. Und das gilt auch für die Auszahlung an den Kunden am Ende.   

Das ist wirklich ein gutes Beispiel dafür, wie wir unseren Kunden - in diesem Fall der Bank - helfen, einerseits Kosten zu sparen und die Qualität des Prozesses zu verbessern, andererseits aber auch dem Endkunden zu helfen, den Kredit viel schneller zu erhalten.   

Moderator: Adam, können Sie uns ein konkretes Beispiel nennen, bei dem Tungsten Automation einem Unternehmen geholfen hat, eine große Herausforderung bei der Automatisierung digitaler Workflows zu meistern, was zu messbarem Wachstum oder Effizienzsteigerungen geführt hat? 

Adam Field: Mir fallen da ein paar Beispiele ein. Eines ist eine sehr große Bank, und wenn ich den Namen nenne, würden Sie bestimmt wissen, wer das ist. Sie wickeln ihre gesamte Hypothekenbearbeitung in Wolfram ab.   

Diese Bank ist also in einem sehr großen Land mit einer großen Bevölkerung in einem sehr wettbewerbsintensiven Hypothekenumfeld tätig. Sie hat die Bearbeitungszeiten für Hypotheken von Tagen, manchmal Wochen, oft auf Minuten reduziert.   

Interessant an diesem Anwendungsfall ist meines Erachtens, dass die Informationen, die sie zur Bearbeitung dieser Hypotheken verwenden, aus Dokumenten, aber auch aus anderen Systemen stammen können. Dennoch müssen Kunden oder potenzielle Kunden oft in eine Filiale gehen und dem Mitarbeiter in der Filiale einige Einkommensnachweise und andere Unterlagen aushändigen. 

Sie scannen sie also direkt an den Maschinen in der Filiale. Unabhängig davon, wo die Informationen eingehen, gibt es einen zentralisierten Prozess in Tungsten, der sich darum kümmert. Miguel, ich habe vorhin schon darauf hingewiesen, dass es manchmal mit einem Dokument beginnt und manchmal nicht: Man weiß nicht, wo der Kunde diese Arbeit in Auftrag gibt, vor allem heute nicht. Vielleicht kommen sie in eine Filiale, vielleicht gehen sie auf Ihre Website, vielleicht gehen sie zu einem Makler. Das spielt keine Rolle. Es spielt keine Rolle, wo er beginnt und um welche Art von Dokument es sich handelt.   

Wir verarbeiten all diese Informationen, integrieren sie in die anderen vorhandenen Systeme und automatisieren dann die Entscheidungen, denn je schneller das geht, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie den Kunden an sich binden können. Wenn jedoch ein Mensch hinzugezogen werden muss, um eine Entscheidung zu treffen, dann machen wir das ganz nahtlos. So kann der Kunde und die Bank den Vorgang jederzeit nachverfolgen.   

Also manchmal Tage oder Wochen bis hin zu Minuten. Es gibt auch einen wirklich großen Versicherer. Ich habe neulich mit der Leiterin der Digitalisierungsabteilung gesprochen. Und sie erzählte mir eine wirklich interessante Geschichte, dass wir manchmal so in unsere tägliche Arbeit und die Technologie vertieft sind, dass wir manchmal die menschliche Geschichte dahinter vergessen.   

Sie verwenden Tungsten, um die Bearbeitung ihrer Lebensversicherungsansprüche zu automatisieren. Stellen Sie sich vor, wenn ein geliebter Mensch stirbt, muss jemand den Telefonhörer in die Hand nehmen und die Versicherungsgesellschaft anrufen, um einen Anspruch auf seine Lebensversicherung geltend zu machen. Und das kann eine sehr schwierige Zeit sein.   

Die Mitarbeiter, die die Anträge bearbeiten, versuchen zwar, einfühlsam zu sein, müssen den Leuten aber auch sagen, dass es Tage dauern kann, bis die Anträge bearbeitet werden, weil sie Papierkram brauchen. Und wenn der Papierkram nicht stimmte, mussten sie zum Telefon greifen und zurückrufen.   

Jetzt können sie den Lebensversicherungsantrag innerhalb von Minuten - manchmal sogar innerhalb von 15 Minuten - vollständig bearbeiten, während sie die Person entweder online oder am Telefon haben. Wenn etwas fehlt, wird es sofort gemeldet, so dass die Person nicht zurückrufen und an die schreckliche Situation erinnert werden muss.   

Und was am wichtigsten ist, sie sind in der Lage, den Kunden ihr Geld manchmal innerhalb von Minuten zu bekommen. 

"Ich denke, was wir heute mit der Entwicklung großer Sprachmodelle sehen, ist nur ein Vorgeschmack auf das, was in Zukunft tatsächlich möglich ist." - Christian Schierjott 

Moderator: Christian, wie wirkt sich die Datenverarbeitung auf die alltäglichen Erfahrungen der Kunden aus, insbesondere in Sektoren wie Banken und Gesundheitswesen? 

Christian Schierjott: Ich denke, bei jeder Interaktion mit einem Unternehmen, sei es im Gesundheitswesen, im Bankwesen oder bei Versicherungen, ist man immer auf Daten angewiesen.   

Wenn man zum Beispiel einen Versicherungsanspruch geltend macht, sendet man Daten an die Versicherungsgesellschaft, sei es in einer E-Mail, einem Formular oder einem Anruf. Heutzutage werden auch Anrufe aufgezeichnet, und man kann die Daten herausnehmen. Speech-to-Text ist hier ein Schlüsselwort.   

Im Bankbereich, wenn Sie einen Kredit beantragen wollen, geht es immer um die Menge der Daten und wie Sie sie der Bank zur Verfügung stellen. Bei Krediten weiß jeder, was man an Unterlagen braucht, um eine Hypothek oder einen Privatkredit zu bekommen.   

Es kommt also darauf an, wie Sie diese Dokumente und Daten effizient an Ihre Bank übermitteln, damit diese die Daten effizient verarbeiten kann, um am Ende schnelle Ergebnisse zu erhalten. 

Moderator: Christian, die Einführung neuer Datenverarbeitungslösungen kann Risiken mit sich bringen. Welche sind die häufigsten, und wie können sich Unternehmen schützen?

Christian Schierjott: Ich denke, dass es zwei Seiten gibt, wenn wir über das Risiko sprechen. Erstens ist es eine kulturelle Frage in den Unternehmen. Die Mitarbeiter müssen bereit sein, Prozesse anders zu denken, vor allem, wenn es sich um eine sehr neue Technologie handelt, wie jetzt bei den großen Sprachmodellen, bei denen man ganz andere Möglichkeiten hat, einen operativen Prozess aufzubauen. Organisatorischer Widerstand ist also ein großes Risiko. 

Das andere sind natürlich die technischen Hindernisse, die das Risiko der Datenqualität, der irreführenden Interpretation von Daten, der Datensicherheit und der Verletzung des Datenschutzes mit sich bringen. Das ist eine große Frage, vor allem, wenn man bereits geschulte oder ständig trainierte Systeme hat. 

Und deshalb habe ich zumindest die Hoffnung, dass wir mit dem europäischen KI-Gesetz etwas Klarheit darüber bekommen, wenn wir solche Lösungen implementieren, dass wir hier wirklich auf der sicheren Seite sind, was die Einhaltung der Vorschriften angeht.   

Moderator: Adam, wenn Sie eine Prognose abgeben müssten, welche bahnbrechenden Fortschritte werden Ihrer Meinung nach die IDP bis zum Ende dieses Jahrzehnts neu definieren? 

Adam Field: Bis zum Ende des Jahrzehnts? Nun, wer weiß schon, was bis zum Ende des Jahres sein wird, so schnell wie sich die Dinge entwickeln. Aber wenn ich sagen müsste, in den nächsten fünf Jahren oder so, würde ich mich auf ein paar Dinge konzentrieren. Das eine ist die Demokratisierung. Und damit meine ich die Demokratisierung sowohl der Technologie als auch der Einblicke in Informationen. 

Mit generativer KI haben wir hier bei Tungsten Automation Anfang 2024 einen Tungsten Co-Piloten auf den Markt gebracht, der auf generativer KI und großen Sprachmodellen basiert. Das hat uns geholfen, einige Dinge zu demokratisieren. Eine davon ist die Entwicklungszeit. Low Code gibt es schon lange, und er wird langsam durch reine Eingabeaufforderungen ersetzt. Wir werden also Software mit natürlicher Sprache entwickeln, mit unserer Stimme. Sie können einfach eine beliebige Sprache eingeben, und die Software wird Workflows, Bildschirme und Geschäftsregeln auf der Grundlage des Kontexts erstellen. In ähnlicher Weise können Sie Ihre Modelle zur Dokumentenextraktion erstellen. Anstelle von Skripten oder Drag-and-Drop geben Sie jetzt einfach Aufforderungen ein, und die Software bestimmt, was aus einem Dokument zu extrahieren ist, unabhängig vom Format.   

Die Ausbildungszeit sinkt also. Das ist die Demokratisierung der Technologie. Und auf der anderen Seite, die eher geschäftsorientiert ist, geht es um die Demokratisierung der Informationsgewinnung. Wir haben auch einen weiteren Tungsten Co-Pilot für Einblicke eingeführt, der Informationen aus Dokumenten im Zusammenhang mit einem bearbeiteten Fall und Informationen von anderen Stellen in der Organisation sammelt, und mit einer einfachen Eingabeaufforderung kann ich innerhalb von Sekunden Einblicke in diese Daten erhalten, für die Menschen vorher Stunden gebraucht hätten.   

Wenn Sie mich also fragen, was ich in den nächsten fünf Jahren vorhabe, dann denke ich, dass die Menschen dadurch einfach produktiver werden. Aber das bringt auch ein bisschen Angst mit sich, oder? Die Menschen sind also ängstlich. Sie hören von KI, sie hören von Gen-KI, und sie haben Angst, dass sie dadurch ersetzt werden.   

Ich habe einmal ein tolles Zitat gehört: „KI wird Sie nicht ersetzen. Jemand, der die KI besser zu nutzen weiß als Sie, wird es tun.“ Und ich denke, in fünf Jahren werden wir nicht stillsitzen und nichts tun, während Computer alles tun. Die Zahl der Arbeitsplätze ist in den letzten 40 Jahren in dem Maße gestiegen, wie die technische Innovation zugenommen hat. Sie wird uns produktiver machen. Das hat mich produktiver gemacht. Ich habe nach 20 Jahren wieder angefangen zu programmieren. Sie wird uns alltägliche Arbeit abnehmen. Die Menschen werden erkennen, dass sie nicht ersetzt werden, dass diese Dinge sie dabei unterstützen, ihre Arbeit besser und produktiver zu erledigen.

Moderator: Christian, wenn Sie einen Blick in die Zukunft werfen könnten, wie wird die Datenverarbeitung Ihrer Meinung nach in fünf Jahren aussehen? Wie wird sie Unternehmen und Branchen verändern?

Christian Schierjott: Ich denke, was wir heute mit der Entwicklung großer Sprachmodelle sehen, ist nur ein Vorgeschmack auf das, was in Zukunft tatsächlich möglich ist. Ich denke, dass wir viel effizientere Datenhandhabungs- und Datenmanagementprozesse sehen werden, insbesondere für unstrukturierte Daten.  

Wenn ich mir anschaue, was wir heute schon in unseren Serviceprozessen in der Telekommunikations- und Bankenbranche leisten können, dann glaube ich, dass sich die Handhabung und das Management von Daten in unseren täglichen Prozessen grundlegend ändern wird. Auch die Fähigkeiten, die wir für das Datenmanagement benötigen, werden sich ändern.   

Wir werden mehr Fähigkeiten im Umgang mit der neuen Technologie und deren Wartung benötigen als heute, wo Agenten an Schreibtischen sitzen, um Kunden zu bedienen oder sich mit Kreditanträgen, Onboarding oder Schadensfällen zu befassen.

Moderator: Abschließend, Christian, welchen Rat würden Sie Unternehmen geben, die in ihre Datenverarbeitungsstrategien investieren oder diese optimieren möchten, um Wachstum und Effizienz zu steigern?   

Christian Schierjott: Wenn ich auf die letzten Jahre bei SPS zurückblicke, haben wir eine Menge Erfahrung in der Entwicklung neuer Wege der Datenverarbeitung, des Datenmanagements oder der Dokumentenverarbeitung gesammelt.   

Und ich denke, die wichtigsten Erkenntnisse, zumindest für mich oder für uns als Unternehmen, sind, klein anzufangen, sich auf Anwendungsfälle mit großer Wirkung zu konzentrieren, einen schnellen Nutzen zu demonstrieren und nicht zu versuchen, die Welt auf einmal zu verändern. Ein weiterer Punkt ist, die Sicherheit in den Vordergrund zu stellen. Wählen Sie Anbieter mit starken Compliance-Fähigkeiten, die sich auf dem Markt bewährt haben.   

Und nicht zuletzt sollten Sie mit Experten zusammenarbeiten, die sich wirklich auskennen, die über eine lange Erfahrung verfügen und diese auch unter Beweis stellen können. Bei SPS nutzen wir die Erfahrung, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, und das seit über zwei Jahrzehnten. Das wäre also mein Ratschlag: Halten Sie Ausschau nach Partnern, die schon seit langem Erfahrung auf dem Markt vorweisen können.