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Die wichtigsten KI-Trends für das Jahr 2024

Es gibt keine Möglichkeit, die Zukunft der KI vorherzusagen. Aber mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien sollten Unternehmen darauf vorbereitet sein, von dieser KI-Revolution zu profitieren.

Dieser Artikel befasst sich mit den 5 wichtigsten KI-Trends, die das kommende Jahr prägen werden.

1. Das Ende der Suchmaschinen?

Das Jahr 2024 ist da und Googles Search Generative Experience (SGE) verspricht eine erstaunliche Veränderung der Online-Erfahrung von Internetnutzern. Die SGE arbeitet daran, KI-generierte Antworten an prominenter Stelle über den Suchergebnissen zu platzieren, so dass die Nutzer von schnellen und präzisen Übersichten über ihre Suchanfragen profitieren.

Dieser Ansatz entspricht dem Trend zu mehr visuellen und personalisierten Sucherlebnissen und bietet eine dynamische Interaktion, bei der die Nutzer natürliche, konversationelle Suchanfragen stellen und visuell ansprechende Informationen erhalten können. Mit einem ausgewogenen Verhältnis zwischen flüssigen Antworten und sachlicher Genauigkeit will die SGE Vertrauen schaffen, indem sie zuverlässige Antworten liefert.

Im Gegensatz zu früheren KI-Modellen setzt das System aktiv auf Links zu Herausgebern und betont die Bedeutung der Informationsqualität. Im Wesentlichen stellt die Search Generative Experience eine Konvergenz von KI-, Such- und Benutzerinteraktionstrends dar und bietet einen Blick in die Zukunft der Informationsbeschaffung.

2. Regulierung ist Teil des Gesprächs

Mit der zunehmenden Popularität der generativen KI tauchen viele rechtliche Fragen auf. Unternehmen, die in hohem Maße auf KI angewiesen sind, müssen wachsam sein und sich mit Problemen auseinandersetzen, die von Datenproblemen über die Haftung für unerlaubte Handlungen bis hin zu Versicherungen reichen, um die Einhaltung von Gesetzen zu gewährleisten.

Die globale Diskussion wurde auf der britischen Bletchley Park-Konferenz im November 2023 eingeleitet. Die genaue Regulierungslandschaft wird jedoch von Regierung zu Regierung unterschiedlich sein.

Um sich darauf vorzubereiten, sollten KI-Führungskräfte bestehende Gesetze beachten, die sich mit rechtlichen Fragen der KI befassen, wie etwa die Datenschutzgrundverordnung (GDPR) der Europäischen Union und das kalifornische Verbraucherschutzgesetz (CCPA). Die Einhaltung dieser Vorschriften, die sich auf die Sicherung und den Schutz personenbezogener Daten konzentrieren, kann dazu beitragen, Datenschutzbedenken und andere rechtliche Risiken im Zusammenhang mit der KI-Nutzung zu mindern.

3. Die Entwicklung von KI-Anwendungen wird noch einfacher

Obwohl KI ein unglaublich komplexes Gebiet der Informatik ist, lieben die Menschen die generative KI wegen ihrer Einfachheit. Nicht jeder kann verstehen, wie sie funktioniert. Aber jeder, der Zugang zu einem Computer hat, kann sie nutzen!

Und dank effektiver APIs konnten Entwickler im Jahr 2023 ihre eigenen generativen KI-Tools entwickeln. Im Jahr 2024 werden Entwicklungen wie der GPT Store die Nutzung von ChatGPT-Ablegern noch einfacher machen.

Der GPT-Store wird ein Online-Marktplatz sein, der sich an Entwickler von KI-Anwendungen richtet. Er wird es Entwicklern ermöglichen, auf Anwendungen, Tools oder Modelle zuzugreifen, die mit der GPT-Technologie von OpenAI entwickelt wurden, und diese zu teilen. Für OpenAI ist dies eine wichtige Monetarisierungsstrategie. Und für die Endnutzer schafft es Möglichkeiten, KI-Lösungen auf verschiedene Weise zu nutzen.

4. Die Einführung von KI funktioniert jetzt reibungslos

Zu den Herausforderungen bei der Einführung von KI gehören Probleme mit Fähigkeiten, Kosten, fehlenden Tools, der Komplexität der Daten und der Komplexität der Projekte – um nur einige zu nennen. Es ist eine schwierige Mischung. Selbst wenn die technischen Probleme gelöst sind, sind die Fragen der digitalen Transformation neu und unerprobt.

Das Tempo des Fortschritts in den IT-Prozessen nimmt stetig zu. Eine neue Welle von IT-Fachleuten, die sowohl die Herausforderungen als auch die Vorteile verstehen, entsteht. Vor allem das IT-Service-Management (ITSM) passt sich an, um das transformative Potenzial der generativen KI zu nutzen.

Es ist zwar unwahrscheinlich, dass wir im Jahr 2024 endlich die „Wunderwaffe“ finden, mit der sich alle Ihre Probleme bei der Einführung von KI lösen lassen. Aber nach dem steinigen Weg des Jahres 2023 werden die Fachleute für digitale Transformation im Jahr 2024 eine viel leichtere Reise haben.

5. KI-Jobs könnten normal werden

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat Sorgen über die Zukunft der Beschäftigung geweckt, insbesondere bei den unteren Rängen der Unternehmenshierarchien. Allerdings gibt es auch ein Gegenargument: Die Zukunft der Arbeit liegt in Menschen, die in der Lage sind, KI-Technologien zu nutzen. Diese Verschiebung ist in verschiedenen Bereichen zu beobachten, in denen spezialisierte Anwendungen von Prompt Engineering an Bedeutung gewinnen. Insbesondere Freiberufler werden davon profitieren, wenn sie KI zur Verbesserung ihrer Prozesse einsetzen, um Fehler zu minimieren und die Effizienz zu steigern.

Trotz des rasanten technologischen Fortschritts ist die generative KI in bestimmten Sektoren noch nicht ausgereift, geschweige denn in verschiedenen Branchen.

Die Entwicklung im Jahr 2023 ist daher nicht nur ein Spiegelbild des aktuellen Stands der KI, sondern auch ein Vorläufer der transformativen Möglichkeiten, die uns im breiteren Kontext künftiger Trends erwarten.

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Intelligente Automatisierung bedeutet Mehrwert

Künstliche Intelligenz vs. intelligente Automatisierung

Wie die robotergestützte Prozessautomatisierung ist auch die künstliche Intelligenz eine Schlüsselkomponente der intelligenten Automatisierung – IA kann ohne KI nicht existieren.

Und in dem Maße, wie die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz immer ausgefeilter werden, wachsen auch die Fähigkeiten der intelligenten Automatisierung. KI-Systeme waren noch nie so gut in der Lage, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu generieren, und sie können problemlos Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie E-Mails oder sogar Video- und Audiodateien extrahieren – all dies kann die Fähigkeiten der intelligenten Automatisierung verbessern.

Vorteile der intelligenten Automatisierung

Unabhängig davon, wie sie eingesetzt wird, kann eine intelligente Automatisierung einem Unternehmen in vielerlei Hinsicht zugute kommen.

STEIGERT DIE PRODUKTIVITÄT

In erster Linie kann IA dazu beitragen, die Produktivität der menschlichen Arbeitskräfte zu steigern. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können sich die Mitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren, die mehr Kreativität und Problemlösungskompetenz erfordern.

Die Servicequalität wird verbessert, wenn sich die Mitarbeiter nicht mit Routineaufgaben beschäftigen, sondern sich auf die schwierigeren Dinge konzentrieren.

KOSTENSENKUNG

Intelligente Automatisierung kann auch die Betriebskosten eines Unternehmens senken – wenn nicht durch die Reduzierung des Bedarfs an bezahlten Arbeitskräften, so doch durch die Optimierung der Ressourcenzuweisung und damit die Verringerung unnötiger Ausgaben. Ein von Deloitte und Blue Prism veröffentlichter Bericht aus dem Jahr 2020 hat ergeben, dass IA die Kosten für Geschäftsprozesse im Durchschnitt um 25 bis 40 Prozent senkt.

VERBESSERTE EFFIZIENZ UND GENAUIGKEIT

Per Definition kann die Automatisierung Aufgaben schneller und effizienter erledigen als ein Mensch es je könnte. Sie ist in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, aus diesen Analysen Trends zu erkennen und in kürzester Zeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Und sie kann ohne große Investitionen in Ressourcen leicht auf- oder abwärts skaliert werden, um dem wechselnden Bedarf gerecht zu werden.

Sie wird nicht müde oder gelangweilt, sie kündigt nicht, um einen besseren Job zu bekommen, was bedeutet, dass die IA nicht die gleiche Art von Fehlern macht, die ein überlasteter menschlicher Mitarbeiter machen könnte. Und die Qualität der Ergebnisse ist konstant.

STEIGERT DAS KUNDENERLEBNIS UND DIE MITARBEITERZUFRIEDENHEIT

Wenn Aufgaben effizient, schnell und genau erledigt werden, sind letztlich alle zufrieden. Die Kunden haben ein positiveres Erlebnis, weil sie Zugang zu einem qualitativ hochwertigeren Produkt haben oder schneller (oder sogar sofort) Antworten auf ihre Fragen erhalten können. Und die Mitarbeiter haben mehr Zeit, sich auf die lohnenderen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, anstatt auf die langweilige Arbeit, die niemand machen will

Während das Wort „Automatisierung“ oft mit der Befürchtung in Verbindung gebracht wird, dass menschliche Arbeitsplätze durch Computer ersetzt werden, sagen Spezialisten, dass der Verlust von Arbeitsplätzen keine unvermeidliche Folge einer intelligenten Automatisierung ist. Vielmehr gehe es darum, die Effektivität der Teams eines Unternehmens zu steigern, indem man ihnen eine Art digitalen Kollegen zur Seite stellt, mit dem sie „zusammenarbeiten und koexistieren“ können.

Fazit

Unternehmen, die sich dafür entscheiden, ihre sich wiederholenden Aufgaben mit Hilfe von IA zu automatisieren, profitieren in jedem Fall von zahlreichen Vorteilen, wie z. B. erhöhter Effizienz, Kosteneinsparungen und einem besseren Kundenerlebnis. Und ihre Mitarbeiter haben mehr Zeit, sich auf die strategischen und kreativen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

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Aufbau einer KI-Strategie für Ihr Unternehmen

Aufbau einer KI-Strategie

Es kommen neue leistungsstarke KI-Tools auf den Markt, Big Tech räumt der KI-Entwicklung Priorität ein, zahlreiche Start-ups sind auf dem Vormarsch und die Erwartungen an KI steigen. Der Wert einer auf den Menschen ausgerichteten, einfach zu bedienenden KI wird immer deutlicher, und zwar schnell. Bill Gates reflektierte kürzlich über die von OpenAI – dem Unternehmen hinter ChatGPT und GPT-4 – entwickelte Technologie: „Ich wusste, dass ich gerade den wichtigsten Fortschritt in der Technologie seit der grafischen Benutzeroberfläche gesehen hatte.“

In Anbetracht all dessen ist es sinnvoll, die KI-Strategie Ihres Unternehmens zu überdenken oder eine solche zu entwickeln, wenn Sie noch keine haben. Im Folgenden finden Sie einige Ideen, die in eine KI-Strategie einfließen könnten, sei es für generative KI, menschenzentrierte KI oder für KI im Allgemeinen.

Organisieren Sie eine KI-Projektgruppe: Das Aufblühen der menschenzentrierten, zugänglichen KI verdient die Einrichtung einer multidisziplinären KI-Taskforce, die sich aus Strategieexperten, Softwareingenieuren, Datenwissenschaftlern, Service-Designern, Domänenexperten und Juristen zusammensetzt und der Geschäftsleitung unterstellt ist. Selbst in Unternehmen, die bereits über ein KI-Team oder abteilungsübergreifend tätige Experten verfügen, kann dies ein notwendiger Schritt sein. Stellen Sie sicher, dass KI als oberste Priorität behandelt wird und nicht als Teil Ihrer Datenstrategie versteckt wird.

Entwickeln Sie Ihr strategisches Denken: Welche Anwendungsfälle und damit verbundenen KI-Funktionen stehen Ihnen zur Verfügung und wie wollen Sie sie nutzen? Wie könnte menschenzentrierte KI den Zugang zum kollektiven Wissen und zur Erfahrung Ihres Unternehmens verbessern? Welche Teams könnten durch KI unterstützt und entlastet werden? Identifizieren Sie die strategischen Säulen, bei denen KI helfen könnte, z. B. bei der Entscheidungsfindung von Senior-Teams, der Kundenerfahrung, dem Betrieb oder der Förderung von Innovationen. Beurteilen Sie, welche menschlichen Fähigkeiten durch KI ergänzt werden könnten. Nehmen Sie sich Zeit, um nach den Nachteilen zu suchen – wird ein übermäßiger Einsatz von generativer KI wichtige Fähigkeiten aushöhlen oder zu Fehlern führen? Könnte KI im weiteren Sinne dazu führen, dass sich Ihr Markt vergrößert, oder Risiken für Ihr Geschäftsmodell mit sich bringen?

Verfolgen Sie einen ganzheitlichen, auf den Menschen ausgerichteten Ansatz: Bei der gewinnbringenden Nutzung von KI geht es um viel mehr als nur um den Aufbau technischer Fähigkeiten – die Zusammenarbeit von Menschen mit KI kann die Fähigkeiten der Menschen verbessern. Wie könnte dies die Organisation und die Arbeitsweise des Unternehmens verändern? Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmensleiter, Fachexperten und technische Teams sich abstimmen und eine Sprache sprechen, die sie alle verstehen.

Identifizieren und nutzen Sie die relevanten Daten: Die KI-Projektgruppe sollte Daten beschaffen, die zum Trainieren von KI verwendet werden können. Für generative KI können dies Verträge, Besprechungsnotizen, interne Berichte und Unternehmensstrategien, extern zur Verfügung gestellte Datensätze, Kundeninteraktionen, Bilder, Videos, Audiodaten, Nachrichten oder soziale Medien sein. Überlegen Sie, ob diese Daten für die Entwicklung von branchenspezifischen Anwendungen für den Außenbereich genutzt werden können. KI hängt vom Zugriff auf Daten ab und ist daher effektiver, wenn die zugrunde liegenden Daten in einer effizienten und zugänglichen Plattform organisiert sind.

Entwicklung eines ethischen Ansatzes, auch in Bezug auf Emissionen: Die Forschung zeigt, dass ethische und rechtliche Überlegungen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen oft außer Acht gelassen werden. Verstehen Sie alle Risiken der Voreingenommenheit in der von Ihnen verwendeten KI sowie die möglicherweise unethischen Verwendungen. Das Training von KI-Systemen kann eine beträchtliche Rechenleistung erfordern, was zu höheren Emissionen führt. Ziehen Sie Tools zur Messung und Überwachung der Cloud-Nutzung in Betracht.

Managen Sie die Erwartungen Ihrer Teams: Viele Wissensarbeiter fragen sich, was KI – und insbesondere generative KI – für ihren Arbeitsalltag und die Gestaltung ihrer Karriere bedeuten könnte. Der CEO und die KI-Projektgruppe sollten mit dem Kommunikationsteam zusammenarbeiten, um die Möglichkeiten der KI zu erklären und Hype und Science-Fiction-artige Befürchtungen zu zerstreuen. Das Feedback der Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen sollte gefördert werden.

Fazit

Der Start von ChatGPT – und einige andere intelligente Produktentwicklungen und Marketingmaßnahmen von Big Tech – haben dazu beigetragen, dass sich das Jahr 2023 als Wendepunkt für den Einsatz von KI in Unternehmen erweisen könnte. Menschenzentrierte KI dürfte eine immer größere Rolle spielen, sei es in Form von KI-Assistenten, generativer KI oder benutzerfreundlichen, maßgeschneiderten Anwendungen. Branchenspezifische und proprietäre generative KI-Apps werden sich wahrscheinlich durchsetzen.

KI für Unternehmen entwickelt sich jetzt mit großer Geschwindigkeit, und die Formulierung einer KI-Strategie wird Unternehmen dabei helfen, durch das Rauschen hindurch zu den tatsächlichen Geschäftsvorteilen zu gelangen.

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Die Entwicklung der Rechnungsleser-Software

Die Entwicklung der Rechnungsleser

Die Zeiten, in denen Rechnungen in Papierform archiviert und bearbeitet wurden, in denen alle physischen Rechnungen manuell analysiert, die Daten von Hand in große Bücher geschrieben und abgeglichen wurden, sind längst vorbei. Heute verfügen selbst kleine Unternehmen über eine Art digitales Rechnungsverarbeitungssystem. Obwohl viele Unternehmen immer noch mit Papierrechnungen arbeiten, nimmt die Verwendung digitaler Rechnungen in den Unternehmen langsam zu. Einige der Formate für digitale Rechnungen sind:

  • Visuelle Rechnungen im digitalen Format: JPG, PNG, GIF (Bildformate), TIF (aus Scansoftware) und PDF: Dabei handelt es sich einfach um digitale Abbilder der Papierrechnung.
  • Daten Rechnungen im digitalen Format:
    -Unstrukturiert – Die Daten können nicht automatisch aus dem Dokument in Buchhaltungssysteme eingelesen werden. Es handelt sich um Freiformtexte wie Verträge, Briefe, Artikel und Memos, die in einigen unstrukturierten Kleinunternehmen auch als Rechnungen verwendet werden können.
    -Strukturiert – Die Daten liegen in strukturierter Form vor und können in Form von Tabellenkalkulationen (z. B. Excel), Tabellen in Textverarbeitungsprogrammen wie Word (.doc), HTML XML Data PDF EDI (EDIFACT) und CSV vorliegen.

Die Entwicklung des Rechnungslesens hat sich in den letzten Jahren rasant vollzogen:

Die erste Generation des Rechnungslesens – manuell: Jede Rechnung, egal in welcher digitalen Form sie vorliegt, wird manuell gelesen, die relevanten Daten werden extrahiert und in einem einheitlichen System gespeichert, das die Formatvariationen der verschiedenen eingegangenen Rechnungen umgeht. Das ist altmodisch, erfordert intensive menschliche Arbeit, ist zeitaufwändig, fehleranfällig und ungeeignet für große Unternehmen, die täglich mit vielen Rechnungen zu tun haben.

Die zweite Generation – Rechnungsleser-Software: Auch bekannt als Rechnungserkennungssoftware, werden die Daten von digitalen Rechnungen, unabhängig von ihrem ursprünglichen Format, von einer Software erfasst, die auf der Erkennung von Schlüsseldatenfeldern basiert. Die so gelesenen Daten werden in leicht zugänglichen Anwendungen wie einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank gespeichert. Zu diesem Zweck wird OCR-Software (Optical Character Recognition) eingesetzt. OCR ist zwar besser als die manuelle Dateneingabe, kann aber insofern einschränkend sein, als die Entwickler Regeln und Vorlagen für die Datenerfassung einrichten müssen und ein gewisses Maß an manuellen Eingriffen erforderlich ist, um die Genauigkeit zu überprüfen.

Die dritte Generation – KI-basierte Rechnungsleser: Auf künstlicher Intelligenz basierende Rechnungsleser können aufgrund der kontinuierlichen Lernprozesse des KI-Tools relevante Daten intelligent und mit minimalen Fehlern erfassen. Die Funktion des kontinuierlichen Lernens in KI-Systemen ermöglicht es der Lesesoftware, sich an alle Rechnungsformate anzupassen und verleiht ihr eine Universalität über die Plattformen des Unternehmens hinweg.

Was ist bei der Einführung einer Rechnungslesesoftware zu beachten?

Unternehmen, die ein automatisiertes Rechnungslesesystem einführen wollen, müssen vor der Einführung folgende Faktoren berücksichtigen:

  • Die Infrastruktur und die IT-Ressourcen, die zur Unterstützung des Rechnungslesers erforderlich sind
  • Der finanzielle Aufwand für die Einrichtung und den Betrieb des Systems
  • Integration mit anderen Systemen im Unternehmen
  • Der im Unternehmen erforderliche/mögliche Grad an Automatisierung und menschlicher Intervention
  • Verfügbarkeit von Know-how innerhalb des Unternehmens und Kundenunterstützung durch den Hersteller der Software
  • Das erforderliche Maß an Datensicherheit
  • Der Grad des Zugriffs – dies würde darüber entscheiden, wo die Daten gespeichert werden – auf einem lokalen Rechner, einem zentralen Server oder in der Cloud.

Fazit

Die zunehmende Digitalisierung der Finanzwelt erfordert Veränderungen in den Workflow-Strukturen und den Einsatz von Tools, die Unternehmen wettbewerbsfähig halten. Eine Rechnungslesesoftware kann Unternehmen dabei helfen, weniger Zeit mit banalen Tätigkeiten wie der manuellen Rechnungsverwaltung zu verbringen und sich stattdessen auf ihre Kernkompetenzen wie Kundenbetreuung, Innovation, Expansion und Produktivität zu konzentrieren.

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Was ist ein OCR-Programm und welchen Nutzen hat es für Unternehmen?

Was ist ein OCR-Programm?

OCR steht für optische Zeichenerkennung.

Dabei handelt es sich um eine KI-Technik, die sich auf die Extraktion von Schriftzeichen aus Bildern bezieht.

OCR-Programme scannen ein Bild, z. B. ein Foto, finden Zeichen aus einer Schriftsprache und übersetzen diese dann in Text, der dann von einer Software weiterverarbeitet werden kann.

Heutzutage sind Programme der künstlichen Intelligenz wie OCR-Programme ziemlich weit verbreitet, und das aus gutem Grund:

  • OCR-Programme können Text viel schneller verarbeiten als Menschen. Dateneingabe, Transkription, Diktat und andere Aufgaben, die mit Sprache zu tun haben, können sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.
  • Der Einsatz von OCR-Tools zur Automatisierung bestimmter Geschäftsaufgaben kann die Effizienz und Produktivität steigern und gleichzeitig die Kosten senken. Die Automatisierung dieser Aufgaben durch OCR-Technologie kann die Produktivität der Mitarbeiter erhöhen, ihnen Zeit für wertvollere Tätigkeiten verschaffen und den Gewinn eines Unternehmens steigern.
  • Die Entwicklung von Programmen, die OCR- und NLP-Technologien nutzen, kann neue und innovative Produkte hervorbringen. OCR allein kann für Aufgaben wie die Dateneingabe nützlich sein. Wenn sie jedoch mit anspruchsvolleren Text- und Sprachverarbeitungsfunktionen kombiniert wird, wie sie in NLP zu finden sind, kann der Nutzen viel größer sein. So kann ein OCR-Programm beispielsweise dazu verwendet werden, Text aus einem Dokument zu extrahieren, und NLP kann eingesetzt werden, um die Bedeutung dieses Textes zu verstehen.
  • Bevor wir uns näher mit diesen Arten von Softwareprogrammen befassen, wollen wir uns die Vorteile der OCR selbst ansehen.

Wofür wird OCR verwendet?

Einige der häufigsten Anwendungsfälle für OCR sind:

  • Digitalisierung von Geschäftsdokumenten. Papierdokumente sind verschwenderisch und kostspielig. Viele Unternehmen haben den Wert der Digitalisierung des Arbeitsplatzes und der Umstellung auf elektronische Unterlagen erkannt. Die OCR-Technologie ist dafür notwendig, da die riesigen Mengen an Papierkram einfach zu viel für Menschen wären, die sie abschreiben und in Systeme eingeben müssten.
  • Scannen und Extrahieren von Daten aus Ausweisen und Regierungsdokumenten. Behörden, wie Verkehrsbetriebe und Einwanderungsbehörden, geben regelmäßig Ausweise und persönliche Daten in ihre Systeme ein. OCR-Technologie kann Ausweise automatisch transkribieren, was die Effizienz erhöht, die Kosten senkt und die Kundenzufriedenheit verbessert.
  • Umwandlung von PDFs in Word-Dokumente. Ein weiterer häufiger Anwendungsfall von OCR ist die Extraktion von Text aus einer PDF-Datei und die Umwandlung dieser PDF-Datei in ein Word-Dokument. Adobe, Microsoft und andere Softwareprogramme bieten diese Art von Funktion.

Letztlich ist OCR eine Form der Automatisierung. Oberflächlich betrachtet mag sie nicht sehr wertvoll erscheinen. Aber die Zeit- und Kostenersparnis durch OCR-Programme kann enorm sein. Insbesondere, wie bereits erwähnt, in Kombination mit fortschrittlicheren KI-Funktionen.

OCR, NLP und fortschrittliche KI

Obwohl OCR eine relativ einfache Funktion ist, haben wir gesehen, dass sie einen erheblichen Wert schaffen kann.

Dieser Wert wird jedoch noch gesteigert, wenn er mit NLP-Funktionen kombiniert wird, zu denen Fähigkeiten wie die folgenden gehören:

  • Analyse der Grammatik eines Textes
  • Zusammenfassen von Text
  • Ermitteln der Bedeutung eines Textes
  • Generierung neuer Texte von Grund auf
  • Kategorisierung der Emotionen eines Textes

Diese Arten von Fähigkeiten können für Anwendungen wie folgende genutzt werden:

  • Chatbots
  • Sprachsuche
  • Textdiktier-Software
  • Virtuelle Assistenten

Innovative Anwendungen, die sich aus einer Kombination dieser beiden Technologietypen ergeben, können die oben genannten Vorteile noch verstärken. So kann beispielsweise eine Software für den Kundendienst automatisch Kundendokumente analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Aufgaben ausführen, wie z. B. die Weiterleitung von Neukunden an die zuständige Abteilung, die Empfehlung hilfreicher Ressourcen auf der Grundlage dieser Dokumente usw.

Software für die Personalabteilung, wie z. B. Software für die Personalbeschaffung, verwendet bereits eine Kombination aus OCR und NLP, um Aufgaben wie die Vorqualifizierung von Bewerbern, das Auffinden geeigneter Stellen und die Auswertung von Daten aus Stellenbörsen durchzuführen.

Erste Schritte mit OCR- und NLP-Programmen

Es gibt eine Vielzahl von OCR- und NLP-Programmen für den privaten und geschäftlichen Gebrauch. Wenn Sie diese ausprobieren, können Sie sich ein Bild von den Möglichkeiten und Vorteilen des Einsatzes von KI für die Textverarbeitung machen.

Hier sind einige Beispiele:

MICROSOFT OCR

Microsoft bietet über Azure OCR in Unternehmensqualität, auf die über eine API zugegriffen werden kann.

Microsoft OneNote unterstützt ebenfalls OCR, so dass Sie Text aus ausgedruckten Dateien kopieren können.

GOOGLE OCR

Google Keep bietet ebenfalls eine OCR-Funktion.

Sie können ein Foto von einer handschriftlichen Notiz machen und diese handschriftliche Notiz dann innerhalb der Google Keep-App in eine Textnotiz umwandeln. Auf diese kann zugegriffen werden und sie kann für eine Vielzahl von Zwecken innerhalb der von Ihnen erstellten Apps verwendet werden.

WEBBASIERTE OCR-ANWENDUNGEN

Es gibt eine ganze Reihe von kostenlosen webbasierten OCR-Programmen.

Die meisten dieser Programme sind darauf ausgelegt, Text aus JPGs zu extrahieren, PDFs in Word-Dokumente umzuwandeln und ähnliche Aufgaben im Zusammenhang mit diesen Dateitypen auszuführen.

Diese Programme eignen sich hervorragend für den gelegentlichen Gebrauch, sind aber nicht unbedingt ideal für geschäftliche Zwecke. Zum einen haben viele von ihnen Nutzungsbeschränkungen, und zum anderen bieten sie keine Sicherheit auf Unternehmensniveau.

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