Von Übersetzungen bis zur Software-Entwicklung – KI übernimmt im Büro immer mehr Standardtasks. Sobald eine Aufgabe komplexer wird, stossen die herkömmlichen Tools aber an ihre Grenzen. Anders KI-Assistenten: Sie sind gezielt darauf programmiert, interne Datenbanken zu nutzen, um Tasks zu automatisieren und Mitarbeitenden personalisierte Unterstützung zu bieten. Von Datenanalysen bis hin zur Wissensvermittlung und individuellem Coaching.
Wie funktioniert ein KI-Assistent?
KI-Assistenten unterstützen die Mitarbeitenden bei klar definierten Tasks gezielt. Sie nutzen dazu Large Language Models (LLM) wie ChatGPT und Natural Language Processing. So sind sie zum einen in der Lage, alle Befehle der Anwender*innen zu verstehen und passende, einfach verständliche Antworten zu formulieren. Zum anderen können sie problemlos grosse Datenmengen verarbeiten, Zusammenhänge verstehen und Muster erkennen.
Das ist zentral, denn um seine Funktion optimal zu erfüllen, ist ein KI-Assistent auf umfangreiche interne Datenbanken angewiesen. Es gilt: je mehr Inhalte zur Verfügung stehen und je sorgfältiger diese Inhalte kategorisiert sind, desto besser.
Dank Machine Learning und selbstlernender Algorithmen kann sich das System zudem stetig weiterentwickeln und verbessern. Das heisst: Ein KI-Assistent passt seine Antworten mit jeder Interaktion präziser an die individuellen Bedürfnisse, Arbeitsweisen und Präferenzen der einzelnen Anwender*innen an und erfüllt damit seine Aufgabe immer besser.
Schnelle Entwicklung durch Panter RAG-Framework
Grosse LLMs können gezielt für das eigene Unternehmen genutzt werden, ohne dass dafür ein eigenes Modell trainiert werden muss. Der Schlüssel liegt in der Verknüpfung von vortrainierten Sprachmodellen mit einer unternehmenseigenen Wissensbasis.
Hier kommt das Retrieval Augmented Generation Framework (RAG) ins Spiel. Mit dem von Panter entwickelten Framework bezieht das LLM seine Informationen nicht mehr nur aus den bestehenden Trainingsdaten, sondern es ergänzt diese mit vorab definierten Wissensquellen, beispielsweise einer internen Datenbank oder einer API. So kann es, ähnlich einer Suchmaschine wie Perplexity, die für eine Anfrage relevanten Informationen gezielt finden und wiedergeben.
Der Aufbau und die konstante Aktualisierung der Datenbanken verursachen zwar in der Regel viel Aufwand. Aber die Vorteile sind enorm: Denn das Unternehmen kann so genau definieren und kontrollieren, welche Daten der KI-Assistent als seine Wissensbasis verwendet.
Zusammenfassend entsteht der Wettbewerbsvorteil durch den Zugriff auf einzigartige, unternehmenseigene Daten, die sonst an keiner anderen Stelle vorhanden sind, und deren gezielte Bereitstellung für KI-Abfragen.
Schaffen Sie Mehrwert für Ihr Unternehmen – mit unseren KI-Assistenten
Panter entwickelt KI-Assistenten für Unternehmen von A bis Z. Wir haben ein flexibles und kosteneffizientes Chatbot-Framework entwickelt, mit dem gezielte Daten mit den aktuellen KI-Modellen abgefragt werden können. Unabhängig davon, ob mit Google Gemini oder OpenAI GPT als Service, GPT in der Azure Cloud oder Llama von Meta AI an einem Schweizer Hostingstandort – unser Framework lässt sich auf fast alle Anforderungen unserer Kund*innen anpassen.
Unser Full-Stack-Entwicklungsteam mit UX-Designer*innen unterstützt Sie gerne von der Entwicklung eines Proof of Concept (POC) bis zur finalen Integration der Lösung in Ihr Unternehmen. Zudem stellt ein dediziertes DevOps-Team sicher, dass Weiterentwicklung und Betrieb der Software optimal ineinandergreifen.
Einsatzmöglichkeiten von KI-Assistenten in Unternehmen
Einfache und mit zunehmender Entwicklung auch immer komplexere Aufgaben können von der künstlichen Intelligenz vollautomatisch erledigt werden. Dadurch lassen sich Geschäftsprozesse optimieren und wertvolle Ressourcen freisetzen.
Die Use Cases für KI-Assistenten umfassen unter anderem:
- Datenanalyse: KI kann grosse Daten- und Textmengen innert kürzester Zeit verarbeiten, zusammenfassen und die Kerninhalte übersichtlich darstellen. Das erlaubt es Unternehmen, fundierte und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
- Chatbot für Unternehmensdaten: Bereitstellung von Produktinformationen aus Wissensdatenbanken, FAQs für interne Zwecke und Kund*innen
- Personalisierte Trainings: Durch den Zugriff auf interne Wissensdatenbanken erstellen KI-Assistenten massgeschneiderte Lernprogramme für Mitarbeitende und fördern so die individuelle Weiterentwicklung gezielt.
- Chatbots im Kundenservice: Rund um die Uhr verfügbare, KI-gestützte Chatbots ermöglichen eine schnelle und personalisierte Beantwortung von Kundenanfragen und tragen zu einer besseren Customer Experience bei.
Personalisiertes Führungscoaching mit künstlicher Intelligenz – WolfPak
Wie bewähren sich KI-Assistenten in der Geschäftswelt konkret? Panter hat für WolfPak einen MVP in Form einer Web & Mobile App entwickelt, die die Führungskompetenzen von Mitarbeitenden in Unternehmen über ein datengetriebenes, personalisiertes Coaching gezielt stärkt.
Das Kernstück ist ein individueller Lernpfad in der App, auf dem Führungskräfte von einem persönlichen KI-Coach und Chatbot begleitet werden. So trainieren sie genau die Skills, die für sie derzeit wichtig sind, und erhalten direkt in der App fundierte Ratschläge für ihre weitere Entwicklung.
Der KI-Assistent kann auf kuratierte Lerninhalte und interne, unternehmensspezifische Wissensdatenbanken zurückgreifen, um den persönlichen Lernpfad zusammenzustellen und spezifische Fragen zu beantworten.
Herausforderungen & Lösungen: So haben wir den KI-Assistenten optimiert
Hieraus entstand eine der grossen Herausforderungen, die die Entwickler*innen von Panter bewältigen mussten: die Beschaffung, Bereinigung und Strukturierung der benötigten Daten für den Chatbot. Für diese Schritte wurde ebenfalls eine KI-Pipeline konfiguriert, die die Daten in das für die Applikation benötigte Format aufbereitet. Zudem musste die Konfiguration und das Fine-Tuning des KI-Modells durch intensives Testing mit User*innen soweit verbessert werden, dass die Qualität der Antworten das gewünschte Niveau erreichte.
Und last but not least war die nahtlose Integration und Verknüpfung der User-Experience des Chatbots in die App zentral, um den User*innen die Nutzung der Anwendung so einfach wie möglich zu machen. Möchtest du mehr über WolfPak und die Entwicklung des KI-Assistenten durch Panter erfahren? Hier geht es zu unserer Success Story.
KI-Assistenten schaffen Mehrwert – für Unternehmen und Mitarbeitende
Anwendungen wie WolfPak zeigen: Es gibt bereits Use Cases, bei denen der Einsatz von KI-Assistenten Unternehmen echten Mehrwert bringt. Und das ist erst der Anfang. Mit der Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Technologien wie LLMs oder Machine-Learning-Algorithmen dürften sie in Zukunft für viel mehr und deutlich komplexere Anwendungen infrage kommen. Dies ist jedoch nur unter der Voraussetzung einer Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -qualität durch intensive Testzyklen möglich.
Panter unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Assistenten mit grossem Fachwissen und einem Full-Stack-Entwicklungsteam. Von ersten Workshops, in denen der Projektscope und die genauen Anforderungen an das Tool definiert werden, über die Erstellung eines POC bis zum UX-Design und zur Integration der Lösung in die bestehenden Prozesse.
