Künstliche Intelligenz und datenbasierte Automatisierung

Das Fraunhofer IAO untersucht im Auftrag des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg Chancen und Herausforderungen von generativer KI und Sprachmodellen. Im Rahmen einer Studie werden wichtige Anwendungsfelder evaluiert und Auswirkungen auf die Arbeitswelt aufgezeigt.

Mit dem Innovationsnetzwerk Future Insurance Solutions bietet das Fraunhofer IAO Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, Expertenwissen aufzubauen und eigene Fragestellungen rund um Trends, Technologien und Start-ups sowie Datenstrategien und die Kundenberatung der Zukunft zu adressieren.

Eine schnelle und korrekte Bearbeitung von Kundenanfragen ist wichtiger Bestandteil eines effizienten Vertriebs und Kundensupports. Mit dem AI Innovation Seed »KI-gestützte Bearbeitung von Kundenanfragen in der Medizintechnik« haben Medizintechnik-Firmen die Möglichkeit, Potenziale künstlicher Intelligenz konkret zu evaluieren.

An der Schnittstelle zwischen Wirtschaft und exzellenter Forschung des Cyber Valley Konsortiums arbeitet das KI-Fortschrittszentrum daran, innovative KI-Anwendungen für die betriebliche Praxis zu entwickeln und damit die Potenziale von KI wirtschaftlich nutzbar zu machen.

Im Projekt ERIZT untersucht das Fraunhofer IAO mit Forschungspartnern Einsatzpotenziale moderner KI-Methoden in der Veterinärmedizin, um OP-Zwischenfälle rechtzeitig zu erkennen.

Das Ziel von KI-Studios ist es, Unternehmen, Betriebsräte und alle weiteren beteiligten Personen mit Hilfe von interaktiven und niedrigschwelligen Angeboten über KI-Anwendungen zu sensibilisieren. Offene Fragen werden in Demos, Veranstaltungen sowie Workshops diskutiert und Lösungswege aufgezeigt.

Wie können mithilfe von KI die geeigneten IT-Spezialisten für ein Projekt gewonnen werden? In dem Quick Check wurden Ansätze untersucht, die anhand einer Projektausschreibung durch einen Abgleich mit möglichen Kandidatinnen und Kandidaten eine Vorhersage für die Qualifikation der Person zu einem Projekt zu treffen.

Unter dem Dach des ARPOS-Service-Portals entwickelt das Fraunhofer IAO technologische Lösungen für Prozessmanagement, wissensbasierte Bearbeitung und elektronische Workflows rund um das Thema Kfz-Schadenregulierung.

Ziel von SmartAIwork ist es, Chancen und Risiken aufzuzeigen, die sich durch Künstliche Intelligenz für die Sachbearbeitung in Deutschland ergeben. Im Rahmen des Projekts wird ein digitaler Werkzeugkasten mit praxisnahen Inhalten wie Fallstudien und Checklisten erarbeitet.

Mit dem Innovationsnetzwerk unterstützt das Fraunhofer IAO Versicherungen dabei, Potenziale der Digitalisierung zu erkennen, zu bewerten und bestmöglich zu nutzen. Schwerpunktthemen sind Prozesse, Künstliche Intelligenz und die erfolgreiche Umsetzung und Einführung von Innovationen. 

Dass KI vor allem für komplexe Arbeitsanforderungen und den effizienten Umgang mit Informationen geeignet ist, zeigen die Expert*innen am KI-Fortschrittszentrum: »DafNe« reagiert mit einem Integrationskonzept auf den komplexen Arbeitsalltag von Außendienstmitarbeitenden.

Rechtsberater müssen regelmäßig große Mengen von juristischen Texten detailliert prüfen. »LEGANAS« erkennt relevante Passagen in juristischen Texten automatisch per KI, verknüpft sie und sorgt für erhebliche Zeitersparnis.

Eine zweite Meinung im Krankheitsfall für tierische Patienten einzuholen, kann aus Zeit- und Kostengründen oft schwierig werden. Eine webbasierte Praxissoftware für die Veterinärmedizin soll Abhilfe schaffen und bei der Datenverwaltung und ein darauf basierendes KI-Modell bei der Diagnoseerstellung unterstützen.

Im Facility Management fallen große Mengen Prozessdaten an. Mit den Methoden des Process Mining lassen sich neue Einblicke in die bestehenden Abläufe gewinnen. Bei konsequenter Anwendung können die dabei gewonnenen Erkenntnisse für die kontinuierliche Prozessoptimierung genutzt werden.

Die Marktstudie zeigt Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von daten- und KI-basierten Tools im Recruiting von sozialen Einrichtungen auf.

Die Studie fasst Erfahrungen und Best Practices beim Einsatz von RPA zusammen.