Low-Code-Plattformen sollen die Lücke zwischen der Notwendigkeit der Digitalisierung und Prozessautomatisierung, insbesondere in kleineren Unternehmen, und dem Mangel an Fachkräften in der IT-Branche schließen. Anstatt komplexe Programmiersprachen zu verwenden, ermöglichen sie die Erstellung von Anwendungen mithilfe intuitiver visueller Werkzeuge und grafischer Modelle. Im Forschungsprojekt TIVITY AI ging es darum, die bestehende Low-Code-Plattform des Unternehmens TIVITY um KI-Funktionen zu erweitern. Mit den vorliegenden Ergebnissen konnte fortiss dazu beitragen, die Integration von KI in verschiedenen Branchen zu beschleunigen und Unternehmen dabei zu unterstützen, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen.
Meilenstein in der Prozessoptimierung
In den vergangenen drei Jahren entwickelten die Wissenschaftler*innen des Kompetenzfelds Human-centered Engineering innovative Lösungen, die die Herausforderungen der KI-Integration in verschiedenen Branchen adressieren. Zu Beginn des Projekts führten die Kompetenzfeldleiterin Dr. Yuanting Liu und ihre Kolleg*innen zunächst Analysen und Literaturrecherchen durch, um die spezifischen Herausforderungen und Anforderungen von Branchenexperten zu verstehen, die KI in ihren Arbeitsabläufen nutzen möchten.
Als einer der Bereiche mit dem größten Potenzial für die Automatisierung von Arbeitsabläufen und Prozessen wurde der Bereich der Kfz- und Haftpflichtversicherung als Fallstudie ausgewählt. Durch strukturierte Interviews und kontextbezogene Befragungen von Mitarbeiter*innen von Versicherungsunternehmen gewann fortiss wertvolle Einblicke in die mentalen Modelle und Arbeitsabläufe der Branchenexpert*innen. Die Untersuchung beleuchtete die komplizierten Entscheidungsprozesse, die sich stark auf Instinkt und vorherige Erfahrung stützen, sowie die zahlreichen Informationsquellen, die für eine effektive Problemlösung unerlässlich sind.
Basierend auf diesen Erkenntnissen initiierte die fortiss-Wissenschaftlerin Dr. Mariam Hassib einen nutzerzentrierten Designprozess, bei dem Personas und Benutzerabläufe entwickelt wurden, die die Bedürfnisse und Prozesse der Versicherungsfachleute widerspiegeln. Komplexe Arbeitsabläufe wurden sorgfältig in überschaubare Teilaufgaben zerlegt, die sich für die Automatisierung eignen. Um die machbarsten und gleichzeitig wünschenswertesten Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, holte die Forscherin in Umfragen wertvollen Input sowohl bei den Fachleuten als auch bei KI-Spezialisten ein.
Produktivitätstransformation durch KI-gestützte Lösungen
Im Anschluss wurden umfassende Flussdiagramme entwickelt, die branchenspezifische Arbeitsabläufe modellieren. Diese ermöglichen es den Benutzer*innen, ihre individuellen Probleme zu definieren, Regeln für den Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Dateneingaben aufzustellen und geeignete KI-Modelle auszuwählen, die auf ihre Anwendungen zugeschnitten sind.
KMU können die Projektergebnisse nutzen, um den Prototyp zur Problemzerlegung anzuwenden, ihre Prozesse in grundlegende Aufgaben zu unterteilen, geeignete (KI-)Methoden zur Automatisierung dieser Aufgaben zu identifizieren und den Prozess der Entdeckung potenzieller Teilaufgaben in ihren Abläufen zu verstehen, die mit KI automatisiert werden können.
Darüber hinaus hat fortiss einen benutzerfreundlichen Assistenten-Prototyp entwickelt, der eine schrittweise Anleitung für die Problemlösung und die Implementierung der Automatisierung bietet. Für die Zukunft plant fortiss, den Prototyp des Assistenten zu verfeinern, um maßgeschneiderte Befehle für Large Language Models (LLMs) zu generieren - ein bedeutender Fortschritt, der die Automatisierungsergebnisse für jeden Benutzer personalisieren wird. Diese Entwicklung verspricht eine Aufgabenautomatisierung, die es auch Nicht-Profis ermöglicht, die Leistung der KI für ihre täglichen Aufgaben zu nutzen.
