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## Wie Unternehmen von Generativer KI profitieren können

ChatGPT hat die Künstliche Intelligenz innerhalb kürzester Zeit salonfähig gemacht, indem sich jeder schnell und unkompliziert einen Zugang bei OpenAI einrichten und sich von den beeindruckenden Funktionalitäten und Fähigkeiten der Generativen Pretrained Transformer (GPT) sein eigenes Bild machen kann. Dabei beeindruckt vor allem die Präzision, mit der ein Großteil der gestellten Anfragen beantwortet wird.

Es stellt sich sehr schnell die Frage, wie Unternehmen von den neuen KI Technologien profitieren können? Denn die Einsatzgebiete von Generativen KI Modellen in Unternehmen sind vielfältig. Diese reichen von Anwendungen im Bereich des Kundenservice und des Kundendialogs, um beispielsweise für seine Kunden rund-um-die-Uhr erreichbar zu sein, indem Kundenanfragen automatisiert beantwortet werden können, über Speech2Text Anwendungen mit integriertem Übersetzungsdienst bis hin zur ChatGPT-artigen Abfrage- und Analysemöglichkeit des unternehmensinternen Datenschatzes. Im Status Quo sind öffentliche KI Services wie ChatGPT von OpenAI nur schwer vorstellbar im täglichen Unternehmenseinsatz: das liegt einerseits daran, dass den ChatGPT-Modellen die domänenspezifische Datengrundlage der Unternehmen fehlt, auf der anderen Seite Unternehmen ihren unternehmensinternen Datenschatz einem öffentlich verfügbaren KI Dienst aus verschiedenen Gründen (u.a. Datenschutz, Regulatorik, Wettbewerb) nicht zur Verfügung stellen können und wollen. Wir möchten in diesem Beitrag die Möglichkeiten aufzeigen, wie Generative KI Modelle zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten eingesetzt werden kann und welche Optionen es für die Implementierung gibt – on-premise oder in privaten Clouds.


## Generative KI für die Analyse vertraulicher Unternehmensdaten

Die Einsatzgebiete von Generativen KI Modellen sind mannigfaltig, was vor allem in den flexiblen Nutzungsmöglichkeiten der Generativen KI begründet liegt. So können Generative KI Modelle **diskriminativ** im Sinne einer **"Discriminative AI“** eingesetzt werden, indem beispielsweise Fragen wie "handelt es sich bei der Kundenanfrage um eine Beschwerde oder eine Service-Anfrage?“ beantwortet werden können. Aber auch **generative** Fragestellungen im Sinne einer klassischen **"Generative AI“** wie die dynamische Extraktion von Topics aus einer Kundenanfrage "Extrahiere die drei Top Keywords aus dem Text und gib nur eine Liste mit Keywords zurück, nutze das folgende Schema: Keyword 1, Keyword 2, Keyword 3“ können damit beantwortet werden. Unter Einbindung von unternehmensinternen und domänenspezifischen Daten wird die Präzision und Qualität der Generativen KI Modelle deutlich verbessert – ein “must-have“ für die Verlässlichkeit bei automatisch generierten Antworten. Darüber hinaus behalten Unternehmen bei einem Betrieb der KI Modelle on-premise oder in einer Private Cloud die komplette Datensouveränität, ohne der Gefahr ausgesetzt zu sein, dass sowohl Erzeuger als auch Besitzer der Daten die Kontrolle und damit den strategischen Wert ihrer Datenressourcen aus der Hand geben.


## On-Premise Betriebsmodell

Eine Möglichkeit, Generative KI zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten einzusetzen, besteht darin, die Technologie on-premise zu implementieren. Bei dieser Methode werden die KI-Modelle und die dazugehörige Infrastruktur innerhalb des Unternehmensnetzwerks betrieben. Dieses Betriebsmodell bietet Unternehmen die maximale Kontrolle über ihre Daten und gewährleistet die Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien und -standards.

Die Vorteile einer On-Premise Implementierung liegen auf der Hand:
- Hohe Datensicherheit: Vertrauliche Unternehmensdaten bleiben innerhalb der Unternehmensgrenzen und unterliegen den strengen Sicherheitsmaßnahmen des internen Netzwerks.
- Hohe Flexibilität: Die Infrastruktur kann nach Bedarf erweitert oder angepasst werden, um den spezifischen Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden (v.a. relevant von Betreibern kritischer Infrastrukturen oder Unternehmen im besonderen öffentlichen Interesse).
- Niedrigere Latenz: Da die Datenanalyse vor Ort erfolgt, werden ggfls.  Latenzzeiten minimiert, was eine schnellere Verarbeitung und Analyse ermöglicht.


## Private Cloud Betriebsmodell

Alternativ zur On-Premise Implementierung können Unternehmen Generative KI Modelle für die Analyse vertraulicher Unternehmensdaten in einer privaten Cloud betreiben. Bei diesem Betriebsmodell werden die KI-Modelle und die erforderliche Infrastruktur in einer dedizierten Cloud-Umgebung gehostet, die ausschließlich vom Unternehmen selbst genutzt wird. Private Clouds bieten ähnliche Vorteile wie On-Premise Implementierungen, jedoch mit zusätzlichen Flexibilitäts- und Kostenvorteilen, wie z.B.
- Bessere Skalierbarkeit: Private Clouds ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren und die notwendigen Rechenkapazitäten je nach Anforderung anzupassen (z.B. On-Demand Nutzung von teuren GPU-Kapazitäten zum Zeitpunkt des Modell-Trainings).
- Kosteneffizienz: Durch die Nutzung einer privaten Cloud können Unternehmen Kosten für den Kauf und die Wartung eigener Infrastruktur sparen.


## Implementierung von Generativer KI

Für die Nutzung von Generativer KI aus on-premise oder Private Cloud Umgebungen heraus empfehlen sich sogenannte **Enterprise AI Plattformen** wie [AltaSigma](https://altasigma.com/de), welche alle relevanten Funktionalitäten für die standardisierte Entwicklung und den effizienten Betrieb von Generativen KI Modellen in einer integrierten Toolbox bereitstellen, u.a.
- **Model-Repositories** mit den Generativen KI Basismodellen (zu beziehen u.a. bei [Huggingface](https://huggingface.co/models)),
- **Datenmanagement-Funktionalitäten** zur automatisierten Bereitstellung und Aufbereitung der relevanten unternehmens- und domänenspezifischer Daten,
- **Automatisiertes Transfer-Learning**, um das unternehmens- und domänenspezifischer Wissen in die KI Basismodelle zu “injizieren“,
- **MLOps-Funktionalitäten** für das Deployment und den Betrieb der Generativen KI Modelle,
- **Standardisierte Abfrage- und Rückgabe-Schnittstellen** (REST API) sowie
- **Ausgefeiltes Rollen- und Rechte-Management**

Enterprise AI Plattformen bringen viele Funktionalitäten und Standards mit, damit domänenspezifische Generative KI Modelle unternehmensintern genutzt werden können, mit einer vergleichbaren Präzision und “Look & Feel“, wie man es von den kommerziellen Anwendungen wie ChatGPT gewohnt ist.


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Zentrale Verwaltung von Generativen KI Modellen am Beispiel AltaSigma

## FAQs zu Generativer KI für die Analyse vertraulicher Unternehmensdaten

#### Wie funktioniert Generative KI bei der Analyse von Unternehmensdaten?
Generative KI verwendet sog. Deep Learning Algorithmen, um Modelle zu trainieren, die neue Daten generieren können, die den ursprünglichen Daten ähneln. Diese generierten Daten können dann für nachgelagerte Analysen verwendet werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

#### Welche Vorteile bietet eine On-Premise Implementierung gegenüber der privaten Cloud?
Die On-Premise Implementierung bietet Unternehmen eine bessere Kontrolle über ihre Daten und ermöglicht eine enge Integration mit bestehenden Systemen. Außerdem können spezifische Sicherheitsrichtlinien und -standards besser eingehalten werden.

#### Welche Vorteile bietet eine Private Cloud Implementierung?
Die Private Cloud bietet Unternehmen vor allem Flexibilität bei der Skalierung von Ressourcen sowie Kosteneinsparungen durch On-Demand-Nutzungsmöglichkeiten von teuren Rechenkapazitäten (v.a. GPU).

#### Wie kann Generative KI zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten beitragen?
Die Ausrichtung von Generativen KI Modellen auf unternehmens- und domänenspezifischen Daten ermöglicht Unternehmen, die Präzision und Qualität von Generativen KI Modellen deutlich zu steigern. Damit kann die Qualität und Verlässlichkeit von automatisierten Entscheidungen sowie die Identifizierung von Trends und Mustern deutlich verbessert werden. 

#### Welche Sicherheitsmaßnahmen sollten bei der Nutzung Generativer KI für vertrauliche Unternehmensdaten ergriffen werden?
Es ist wichtig, angemessene Sicherheitsvorkehrungen zu treffen, um den Zugriff auf vertrauliche Daten zu kontrollieren, Verschlüsselungstechniken anzuwenden und strenge Zugriffs- und Authentifizierungsrichtlinien zu implementieren. Hierfür empfehlen sich Enterprise AI Plattformen.

#### Wie entwickelt man maßgeschneiderte generative KI-Modelle für die Unternehmensdatenanalyse?
Die Entwicklung maßgeschneiderter Generativer KI Modelle erfordert ein grundlegendes Verständnis der spezifischen Anforderungen des Unternehmens und umfangreiche Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens. Enterprise AI Plattformen wie [AltaSigma](https://altasigma.com/de) liefern alle Funktionalitäten, um die Entwicklung und den Betrieb der KI Modelle maximal ressourceneffizient zu ermöglichen.


## Fazit

Die Nutzung Generativer KI zur Verarbeitung und Analyse vertraulicher Unternehmensdaten bietet Unternehmen die Möglichkeit, an den aktuellen KI Entwicklungen direkt zu partizipieren, mit dem Vorteil auf Basis des eigenen Datenschatzes wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und bessere automatisierte Geschäftsentscheidungen ableiten zu können. Sowohl die On-Premise Implementierung als auch Private Clouds bieten sichere und flexible Optionen für die Implementierung von generativer KI, bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datensouveränität. Bei der Auswahl des geeigneten Betriebsmodells sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen, Sicherheitsrichtlinien und die Integration mit bestehenden Systemwelten berücksichtigen. Durch eine richtige Nutzung Generativer KI auf eigenen Daten können Unternehmen ihren analytischen Reifegrad verbessern und die Qualität der Datenanalysen signifikant steigern, was sich positiv auf die aktuelle Wettbewerbssituation auswirken wird.


Wie Unternehmen beim Betrieb Generativer KI Modelle die komplette Datensouveränität behalten können.

Generative KI zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten

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## Process Mining – Funktionsweise, Mehrwert und Einsatzgebiete

Unter Process Mining versteht man eine Methodik, um aus digitalen Ereignisdaten automatisiert Prozessabläufe zu analysieren und zu rekonstruieren. Dabei werden durch den Einsatz von KI Algorithmen „digitale Röntgenbilder“ der Prozesse erzeugt, um beispielsweise Bottlenecks aufzudecken, Liegezeiten zu erkennen, Abweichungen von Soll-Prozessen zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu quantifizieren.

Die Einsatzgebiete von Process Mining sind mannigfaltig, so finden sich Anwendungsbereiche z.B. in der Produktion, in der Logistik, im Service oder im Gesundheitswesen, um Geschäftsprozesse zu analysieren und auf Prozesskonformität zu überwachen.

## Das Wichtigste auf einen Blick – Process Mining in a Nutshell

- Als Datenbasis für Process Mining werden digitale Ereignisdaten, sogenannte Eventlogs, herangezogen.
- Mit Process Mining kann man eine automatisierte faktenbasierte Analyse seiner tatsächlichen Prozessabläufe durchführen (Process Discovery).
- Process Mining Algorithmen können aus Eventlogs faktenbasierte Prozess-Modelle rekonstruieren, welche bisher mit vergleichsweise hohem manuellen Aufwand konstruiert worden sind.
- Die gewonnenen Prozess-Modelle können zur Überwachung und Quantifizierung von Prozess-Konformitäten eingesetzt werden (z.B. im Rahmen einer kontinuierlichen Online-Überwachung) und für Performance Analysen verwendet werden.

## Was ist Process Mining?

Beim Process Mining unterscheidet man grundsätzlich zwischen der Prozessanalyse (**Process Discovery**), dem Trainieren von Prozessmodellen (**Process Modeling**) und der Anwendung der Prozessmodelle im Rahmen der Prozessüberwachung (**Conformance Checking**) sowie der **Performance Analyse**.

- Bei der **Prozessanalyse** steht die Extraktion von Prozessinformationen aus vorhandenen Datenquellen (z.B. aus Eventlogs) oder anderen Aufzeichnungen im Vordergrund. Der Zweck besteht darin, den Ist-Prozessablauf zu erheben, unnötige Schritte oder andere Probleme im Prozessablauf zu identifizieren, um die Effizienz und Effektivität der Prozesse zu erhöhen.

- Beim **Process Modeling** wird ein Prozess-Modell trainiert (z.B. in Form eines BPMN Modells), welches die tatsächlichen Schritte, Abhängigkeiten und Ressourcenanforderungen widerspiegelt, die während der Ausführung eines Prozesses auftreten. Prozessmodelle können automatisiert aus Eventlogs reengineert werden.

- Im Rahmen der Prozessüberwachung (**Conformance Checking**) werden die Eventlogs des tatsächlichen Prozessablaufs mit dem Prozess-Modell verglichen, um Abweichungen zwischen dem Prozess-Modell und der tatsächlichen Ausführung zu identifizieren und zu lokalisieren. Diese Abweichungen können darauf hinweisen, dass der Prozess in der Praxis nicht wie geplant ausgeführt wird oder dass das Prozess-Modell veraltet oder fehlerhaft ist.

- **Performance-Analysen** dienen dazu, Muster und Trends im Prozess zu identifizieren sowie Bottlenecks, Verzögerungen oder ineffiziente Schritte zu erkennen. Auf der Grundlage dieser Analyse können dann Verbesserungen im Prozess vorgenommen werden, um die Effizienz und Effektivität fortwährend zu steigern und somit die Prozessleistung zu optimieren.


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AltaSigma Model Management - BPMN Process Model Viewer

## Was sind die wichtigsten Algorithmen beim Process Mining?

Process Mining Algorithmen kommen im Wesentlichen im Rahmen der Process Discovery Phase zum Einsatz, um aus Eventlogs möglichst effizient Prozess-Modelle zu extrahieren. Gängige Algorithmen sind hier **α-Algorithmen**, **Heuristic Mining Algorithmen** oder auch **Inductive Mining Algorithmen**. Aufgrund der Flexibilität, Skalierbarkeit und der Fähigkeit intakte Prozess-Modelle („sound process models“) aus Eventlogs abzuleiten, sind die Inductive Mining Algorithmen die beliebtesten Methoden im Rahmen der Process Discovery.



## Welchen Mehrwert bieten Process Mining Algorithmen in der Praxis?

Der Einsatz von Process Mining bringt eine Reihe an Vorteilen mit sich, wenn die den Geschäftsprozessen zugrundeliegenden Transaktionsdaten vorhanden sind und in ein Eventlog-Format überführt werden können, u.a.

- **Automatisierte Modellierung von Geschäftsprozessen:** aufwändige und langwierige Modellierungen von Geschäftsprozessen (u.a. mit BPMN) gehören der Vergangenheit an und können künftig aus Eventlogs extrahiert werden.

- **Schnelle explorative Analyse und Visualisierung von Prozessen:** Prozessabläufe können einfach gefiltert, visualisiert und multidimensional analysiert werden, wie man es von klassischen BI Anwendungen gewohnt ist.

- **Einhaltung von Prozess-Compliance:** mit Process Mining Werkzeugen kann die Einhaltung von Prozessabläufen automatisiert überwacht werden, indem Prozessabweichungen und mögliche Compliance-Risiken frühzeitig erkannt werden können.

- **Identifikation von Engpässen:** durch die Analyse von Prozessdaten können drohende Ressourcen-Engpässe automatisiert identifiziert werden, um das Auftreten von Prozess-Ineffizienzen zu vermeiden. 

- Messung von Prozess-Performance: die Analyse der Prozess-Performance kann automatisiert und kontinuierlich erfolgen, um die Effektivität und Effizienz der Prozesse sicherzustellen.


## Wo finden sich typische Einsatzgebiete für Process Mining?

Process Mining kann in nahezu jeder Branche eingesetzt werden, wo komplexe Prozesse existieren und eine effiziente und nachhaltige Prozessoptimierung zur Sicherung und Stärkung der Wettbewerbssituation verhilft. Nachfolgend sind exemplarisch einige Einsatzgebiete von Process Mining aufgeführt:

- **Financial Services:** Process Mining wird im Finanzwesen eingesetzt, um Geschäftsprozesse wie Kreditanträge oder Compliance-Prüfungen zu optimieren und zu überwachen.

- **Gesundheitswesen:** in Krankenhäusern können z.B. Prozesse wie Patientenaufnahmen, Behandlungen oder Abrechnungsprozesse analysiert und überwacht werden.

- **Logistik:** typische Einsatzgebiete finden sich in der Optimierung der Bestellabwicklung oder Lagerverwaltung.

- **Versicherungen:** Process Mining wird in der Versicherungsbranche im Kontext von Schadensmeldungen, Abrechnungsprozessen oder der Verwaltung von Policen eingesetzt.

- **Produktion:** durch den Einsatz von Process Mining können Prozesse wie Materialbeschaffung, Materialfluss oder Qualitätskontrolle optimiert sowie eine automatisierte Wertstromanalyse etabliert werden.

- **Telekommunikation:** Anwendungen von Process Mining finden sich im Kündigungsmanagement, im Beschwerdemanagement, in der Vertragsverwaltung oder in der Behebung von Störfällen.

- **Öffentliche Verwaltung:** Process Mining wird in Behörden eingesetzt, um Prozesse wie die Beantragung und Vergabe von Genehmigungen oder der Überwachung von Regelverstößen zu verbessern.

Die Einsatzgebiete von Process Mining sind mannigfaltig und vor allem dort von Vorteil, wo komplexe Prozesse existieren und eine effiziente Prozessoptimierung notwendig ist.


## Was sind die Erfolgsfaktoren für einen erfolgreichen Einsatz von Process Mining?

Bei der Auswahl einer Process Mining Lösung sollte großes Augenmerk darauf gelegt werden, damit ein unternehmensweiter Einsatz für alle relevanten Geschäftsprozesse möglich ist. Dabei spielen v.a. die folgenden Aspekte eine große und wichtige Rolle:

- Offene Schnittstellen sowie Unterstützung aller gängiger Datenformate und Datenbanken.
- Umfassende Visualisierungsmöglichkeiten von Prozessverläufen, Prozessmodellen, Schwachstellen, Prozess-Metriken sowie zeitlichen Entwicklungen.
- Unterstützung aller gängiger Process Discovery Algorithmen sowie Zusammenspiel und Kombinationsmöglichkeiten mit allen State-of-the-Art KI-Algorithmen.
- Automatisierte Entwicklungsmöglichkeiten von Prozess-Modellen (AutoML) und Unterstützung von Standards wie BPMN und Petri-Netzen.
- Flexible und automatisierte Deployment-Funktionalitäten von neuen und aktualisierten Prozess-Modellen (MLOps).
- Process Model Governance und Process Model Lifecycle Management.
- Offene Schnittstellen (z.B. REST API) zur Online-Überwachung von Live-Prozessen sowie zur einfachen Einbindung der Ergebnisse in Dritt-Systeme.

AltaSigma stellt all diese Process Mining Kernfunktionalitäten zur Analyse, Überwachung und Optimierung von Prozessen aus einer offenen Plattform heraus zur Verfügung, damit Prozessmanagement künftig einfacher, schneller, besser und effizienter umgesetzt werden kann. 

Wie man mit Process Mining aus digitalen Ereignisdaten automatisiert Prozessabläufe visualisiert, Wertströme analysiert und Prozess-Modelle rekonstruiert.

AltaSigma Blog

Generative KI zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten

Process Mining – Funktionsweise, Mehrwert und Einsatzgebiete