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Keine KI ohne Ordnung: Warum Daten- und Prozessklarheit entscheidend sind · Der AFSMI Insights Podcast

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  Speaker 1: Ich habe bei mir den Frank Walde von Phoenix Contact und er wird wir uns auf dem Chapter Meeting bei Rital in Herbon einen Vortrag halten.
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  Speaker 1: Frank, magst du dich selber kurz vorstellen?
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  Speaker 1: Wer bist Du und was machst Du bei Phoenix Contact?
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  Speaker 0: Ja sehr gerne Kai ich bin Frank Walder.
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  Speaker 0: und ja was mache ich?
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  Speaker 0: Ich laufe unter dem kritischen Titel Business Development und Lean Process Manager.
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  Speaker 0: das ist so eine Klammer ein Stück weit.
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  Speaker 0: alles und nichts Bedeutet aber, dass sich bei uns bei FöhnungsKontakt den Dienstleistungsbereich in das für Services mitentwickeln.
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  Speaker 0: Vom Portfolio, vom Umfang her und von der Darstellung Aber vor allen Dingen auch wie Dienstleistungen effizient dargebracht werden können Prozesse alleffizient da gebracht werden können Und vor allem auch schnell dargebracht werden können.
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  Speaker 0: Weil wir hatten uns vorgesprächers schon unterhalten Wie blöde es ist wenn man lange auf eine Dienstleistung wartet Vor allen Dingen Wenn man lange Wartung schlechte Qualität hat.
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  Speaker 0: und genau das lässt sich mit Mitteln der Prozessautomatisierung und der KI heute doch deutlich beschleunigen wird.
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  Speaker 0: Ja, wenn ich sage, der heutige Technik – ich bin mittlerweile auch nicht mehr der jüngste, ich bin forty Jahre alt und mittlerweile schon knapp zwanzig Jahre im Unternehmen fast nur im Dienstleistungsbereich an verschiedenen Stellen der Organisation und mittlerweile gehe ich in vielen Runden auch schon als alter Mann der Dienstleistung durch.
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  Speaker 1: Das ist meine Vorstellung gewesen.
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  Speaker 1: Frank, dein Vortrag trägt den Titel Keine KI ohne Ordnung.
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  Speaker 1: Wo lebst du aktuell gerade die größte Lücke zwischen KI Vision und operativer Realität?
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  Speaker 0: Ja ich hatte es ja gerade schon gesagt Ich beschäftige mich schon ziemlich lange mit Dienstleistung Und auch mit Wissensmanagement und wie man wissenstrukturiert ablegen kann dort an der Stelle also klassische Wissentatenbanken.
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  Speaker 0: Aber die initiale Zündung zu diesem Projekt und zu dieser Aktivität viel eigentlich an der Kaffeemaschine.
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  Speaker 0: Irgendwann gehe ich mal runter in eine Kaffeemaschine, da traf' ich eine unserer höheren Führungskräfte und wir kamen ins Gespräch.
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  Speaker 0: und dann kam die Frage, die wahrscheinlich schon viele in irgendeiner Art und Weise so oder so ähnlich gehörter macht ihr eigentlich auch irgendwas mit KI dort an der Stelle?
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  Speaker 0: Und wie gesagt bei vielen wird's jetzt klingeln.
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  Speaker 0: aber da fing es an weil irgendwas mir KI ist alles und nichts.
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  Speaker 1: Und
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  Speaker 0: viele denken jetzt wahrscheinlich, ja irgendwas mit Chatshipity und Co-Pilot
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  Speaker 0: etc.,
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  Speaker 0: aber das ist erst der Anfang.
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  Speaker 0: Das kann auch nur der Anfang sein weil all diese Möglichkeiten bieten keine Differenzierung sondern da sind alle Technologien und Möglichkeiten die jeder nutzen können.
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  Speaker 0: Jetzt kommt der springende Punkt!
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  Speaker 0: Die eigentliche Wertschöpfung für so ein Unternehmen wie Phoenix Contact oder auch andere kann nur aus den eigenen Daten basieren.
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  Speaker 0: So und wenn ich jetzt ein allgemeines LNM nutze, so einen Wald- und Wiesentool dann habe ich diese Möglichkeit nicht.
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  Speaker 0: Und jetzt muss ich mir Gedanken machen oder bin eingeladen mir Gedanken zu machen wie ich das jetzt kombiniere meine eigenen Daten und frei verfügbare Tools.
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  Speaker 0: Wie kombiniere ich das?
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  Speaker 1: Du sprichst in deinem Vortragstitel auch von einer wissensbasierten Dienstleistungsabteilung mit historisch gewachsenen Strukturen.
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  Speaker 1: Da klingen jetzt wahrscheinlich auch dem eine oder anderen die Ohren Was genau macht diese Ausgangslage so herausfordernd für Digitalisierung und KI?
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  Speaker 0: Ja, also bei dieser Formulierung habe ich sie lange daran gefaltet.
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  Speaker 0: Ich muss es selber auch schon zählen.
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  Speaker 0: Also was machen wir?
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  Speaker 0: Wir machen Dienstleistungen in der Regel aus dem Bereich Compliance dort an der Stelle, also MVO und CHA, aber darum soll's gar nicht großartig gehen.
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  Speaker 0: Auf jeden Fall sehr viel Wissen das irgendwo aufgeschrieben dokumentiert ist.
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  Speaker 0: Und als ich vor einigen gerne in die Abteilung gekommen bin tatsächlich vor knapp zwei Jahren, wo ich dann irgendwann konfrontiert mit dem Thema Netzlochwerke.
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  Speaker 0: So und auch das wenn viele kennen Netzloche mit wirklich Gigabyte an Daten mit zehntausenden Ordnern und irgendwie hunderttausend einzelnder Teilen mit unterschiedlicher Güte.
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  Speaker 0: Wenn man sich das anschaut wird man feststellen.
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  Speaker 0: Ich glaube da finden sich auch ganz viele wieder.
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  Speaker 0: nur ein Bruchteil der Daten haben aktuell irgendein Nutzen.
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  Speaker 0: Und haben aktuell irgendein Nutzen heißt nicht, dass die Daten schlecht sind oder so.
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  Speaker 0: Sondern nur ein ganzer Bruchteil wird von den Leuten genutzt und auch gefunden.
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  Speaker 0: Das ist das Problem!
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  Speaker 0: Und das wollen wir angehen.
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  Speaker 0: Absolut.
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  Speaker 0: Und keiner achtet darauf, sind die Daten noch gut oder sind sie schon längst abgelaufen?
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  Speaker 0: Oder outdated und so weiter und sofort.
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  Speaker 0: Das ist natürlich die Basis dort an der Stelle.
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  Speaker 0: also kurz und gut ja Die Frage ist letzten Endes wie kann ich diesen Datenbestand nehmen und sinnvoll in ein System migrieren dass sich tatsächlich mit KI-Möglichkeiten damit etwas machen können?
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  Speaker 0: Ja und das ist nur der erste Punkt weil KI Möglichkeit Das ist nur eine Möglichkeit.
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  Speaker 0: Aber aus meiner Überzeugung, aus der Erfahrung des Projektes muss der erste Ansatz eigentlich sein tatsächlich auch zu gucken.
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  Speaker 0: sind die Daten eigentlich an dieser Stelle richtig aufgehoben?
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  Speaker 0: gehören sie zu irgendwelchen Prozessen?
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  Speaker 0: sprich gehören die ganzen Daten und Aktivitäten woanders sind?
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  Speaker 0: Und wenn ich über Prozesse spreche schmeiße ich salopp gesagt einfach in einer KI drauf um irgendwas zu tun oder beschäftige mich damit prozesse zu automatisieren.
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  Speaker 0: Ja, da spreche ich jetzt nicht von den Flaggschiffen wie in Salesforce SAP oder sonstigen Tools.
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  Speaker 0: Sondern wie kriege ich das in meinen kleinen Abteilungsprojekten umgesetzt?
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  Speaker 1: Mit Prozess hast du mir gerade das nächste Stichwort geliefert!
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  Speaker 1: Warum müssen Prozesse vor dem KI-Einsatz geklärt werden und nicht hinterher?
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  Speaker 0: ist ein Stück weit von bis.
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  Speaker 0: Ich kann dieses große generative large-language-Model nehmen und einfach draufschmeißen und irgendwie prompten, habe ich immer letzten Endes in irgendeiner Art und Weise abweichende Ergebnisse.
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  Speaker 0: oder ich nutze KI eingebettet in einem Prozess sehr zielgerichtet und nutze es damit wissen einfach zu strukturieren aber in einem fest eingebetteten Ablauf.
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  Speaker 0: so habe ich sehr viel vorhersehbarere Ergebnisse als wenn ich einfach sage jetzt mal Plump im Co-Pilot irgendwas prompte.
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  Speaker 0: Das muss ja das Ziel sein, vorhersehbarheit zielgerichtet.
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  Speaker 0: Und damit habe ich nachher auch deutlich mehr Nutzen in der Anwendung.
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  Speaker 0: und deswegen ist es so wichtig eigentlich noch viel wichtiger tatsächlich ist vorher tatsächlich mich dazu berufen zu fühlen die Prozesse sauber zu dokumentieren und zwar nicht dass sie in irgendeiner auditfähigen Ablage verstorben sondern dass sich wirklich abbilden kann stichwort ist da bpnm zwei dass ich das gut skizziere, gut modelliere und zwar mit den Leuten die die Prozesse auch anwenden.
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  Speaker 0: Und nicht, die es irgendwann mal erdacht haben.
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  Speaker 0: Das ist der Start!
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  Speaker 0: Die Geschichte möchte ich gerne auf dem Schöpfer erzählen wie wir quasi uns durch den Dschungel der Daten geschlagen haben, geguckt haben welche Daten gehören zu welchen Prozessen?
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  Speaker 0: Wie können wir mit den Prozessen umgehen?
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  Speaker 0: Und wie können wir dann den Restbestand der Daten Ja?
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  Speaker 0: Wie können wir damit jetzt umgehen, dass wir das in einem generativen Umfeld dann nutzen
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  Speaker 1: können.
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  Speaker 1: Du sagst in der Ankündigung zum Vortrag her.
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  Speaker 1: auch Prozessautomatisierung wäre der entscheidende Hebel!
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  Speaker 1: Was lässt sich denn realistisch automatisieren?
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  Speaker 1: und gibt es doch etwas was man nicht automatisierend kann?
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  Speaker 0: Ja guter Punkt.
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  Speaker 0: also Prozess ist ja im Prinzip immer wiederholender Aktivitäten.
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  Speaker 0: alles was in irgendeiner Art und Weise wiederholbar Ja, wo ich ein Datum oder eine Information reingehen und dann passiert er mit irgendwas.
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  Speaker 0: Und dann purzelt was verändertes raus ist ja eigentlich im Prozess.
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  Speaker 0: das könnte ich automatisiert muss sich jetzt natürlich schauen wie häufig passiert es?
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  Speaker 0: Das haben wir bei uns mehr als weniger mit Paint Points bewertet.
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  Speaker 0: Wie gesagt auch da die User die das dann letzten Endes dort nutzen Dinge dich auf keinen Fall Automatisieren kann.
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  Speaker 0: Oder Daten die ich da nicht in Prozesse packen kann das sind typischerweise irgendwelche Projektdaten Blubrins, irgendwelche Ausarbeitung.
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  Speaker 0: Also das Wissen am Ende einer gewissen Kette und alles was dazwischen ist da darf ich mich damit beschäftigen zu automatisieren.
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  Speaker 0: Mal so ein einfaches Beispiel könnte auch eine Fahrzeugreservierung einfach sein.
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  Speaker 1: Wir wollen nicht zu viel von deinem Vortrag vorwegnehmen.
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  Speaker 1: deswegen nur eine Frage noch nach einem Tipp.
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  Speaker 1: Du hast ja vorhin vom Gespräch an der Kaffeemaschine gesprochen.
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  Speaker 1: Was sollten Unternehmen zuerst tun bevor sie über KI sprechen?
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  Speaker 0: Auf jeden Fall sehe ich noch nicht mit Tools beschäftigt sondern wirklich von unten anfangen mit den Leuten sprechen und tatsächlich sich dann einmal durch ja, mit den Daten beschäftigen die so eine Abteilung ausmacht.
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  Speaker 0: Das ist aus meiner Sicht der Anfang- und zum Schluss am Ende quasi.
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  Speaker 0: Dann darf ich mir überlegen wie setze ich das ganze systemisch dort um?
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  Speaker 1: Frank!
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  Speaker 1: Ich glaube dass wird ein ganz spannender Vortrag bei Rital in Herborn werden.
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  Speaker 1: Ich freue mich drauf.
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  Speaker 1: Vielen Dank für deinen kurzen Einblick.
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  Speaker 0: Ja, ich freue mich.
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  Speaker 0: Vielen Dank für die Gelegenheit der Vorstellung!