Opacc bietet zusätzliche KI-Funktionalitäten

Auch die Schweizer Software-Hersteller implementieren zunehmend KI-Funktionalitäten in ihre Produkte. Dies insbesondere, um den Anwenderinnen und Anwendern neue Möglichkeiten zur Verfügung zu stellen, beispielsweise in Bezug auf die Automatisierung, Optimierung und Personalisierung von Geschäftsprozessen.

So setzt beispielsweise der Rothenburger Software-Entwickler Opacc auf KI, um den Nutzen seiner Software für die Kundschaft zu steigern. «Wir arbeiten daran, KI für unsere Kunden einfach zugänglich zu machen, indem wir zentralisierte und konfigurierbare KI-Routinen entwickeln und auf unserer DataScience-Plattform zur Verfügung stellen», erklärt Christian Reiter, CTO von Opacc auf Anfrage. «Unsere OXAS-Plattform ermöglicht es uns, KI-Dienste in der Cloud zu nutzen und eigene Implemen­tierungen umzusetzen.» Der erfolgreiche Einsatz von KI erfordere neben IT-Spezialisten wie Data Scientists auch fundierte Kenntnisse des Anwendungsbereichs. «Um Prozesse effektiv durch KI zu unterstützen, sind zudem zuverlässige Daten in grossen Mengen und hoher Qualität unerlässlich», sagt er. Dank der zentralen Plattform von Opacc, die alle relevanten Daten umfasse, sei es vergleichsweise einfach, diese durch den Einsatz von KI gewinnbringend zu nutzen. «Dies stellt eine natürliche Fortsetzung unserer Vision dar, die wir bereits für unsere Anwendungen verfolgen», so Reiter.

Bereits heute setze Opacc dies mit seinem «Recommender Service» für Online-Shops um. Dabei werden aktuelle Warenkörbe mit vergangenen Kundenbestellungen verglichen und ein Algorithmus schlägt passende Produkte vor, die ergänzend oder als Ersatz infrage kommen. Weitere praktische Anwendungsbeispiele seien Kundenanalysen mit dem Alive Value, Prognosen zukünftiger Verkäufe sowie ein Tool, das der Kundendienstabteilung auf Basis früherer Fälle passende Lösungsvorschläge für Support-Tickets liefert. «Bei Opacc bieten wir unseren Kunden nicht nur einfach die Algorithmen an, sondern sorgen auch für eine einfache, zuverlässige und transparente Nutzung», erklärt Reiter. «Dadurch vereinfachen wir die Anwendung auf sinnvolle Weise. Der Kunde erkennt direkt den Nutzen und muss nicht erst die Funktionsweise verstehen oder sich mit einer komplexen Konfiguration auseinandersetzen.» Sein Unternehmen arbeite eng mit seinen Kunden zusammen, um die passenden Daten auszuwählen und die Ergebnisse der KI richtig zu interpretieren. «Dabei spielt die Feinabstimmung des Systems eine entscheidende Rolle, und dies ist unsere Hauptaufgabe bei der Implementierung», so der Opacc-CTO.

Die Noser Engineering AG mit Sitz in Winterthur, die im Bereich Software- und Hardware-Engineering tätig ist, unterstützt als Teil der weltweit tätigen Noser Group lokale sowie multinationale Unternehmen mit individuellen digitalen Lösungen. Dabei entwickeln die über 200 Consultants und Ingenieure mithilfe neuster Technologien erfolgreich Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen. «Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Thema, das schon lange vor ChatGPT die Technologie­experten der Noser Engineering AG beschäftigt hat», sagt Hans Peter Bornhauser, CTO der Noser Engineering AG. «Mit ihrer langjährigen Erfahrung in der Hardware- und Software-Entwicklung unterstützen sie Kunden wie die Migros-Tochter Midor dabei, auf Basis eigener Daten Vorhersagen für die Produktionslinie zu treffen und so plötzliche kurze Unterbrüche in der Produktion zu minimieren und die Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.»

Ein weiteres beeindruckendes Beispiel sei der Einsatz von KI in Blaulichtorganisationen, wo eine Anwendung zur Erkennung von Objekten auf Bildern und in Videos die Trefferquote von 40 auf erstaunliche 95 Prozent gesteigert habe, was einen wichtigen Beitrag zur Aufklärung von Straftaten leiste. Auch der Kunde Clevergie nutze das enorme Potenzial von Deep Neural Networking, um aus den gesammelten Daten von Photovoltaikanlagen die Vorhersagewahrscheinlichkeit der Stromproduktion auf erstaunliche 92 Prozent zu steigern. «Dies ermöglicht den Betreibern genaue Prognosen für die kommenden Tage und optimiert ihre Produktionsplanung», so der CTO. Weiter würden die Experten von Noser Engineering KI auch erfolgreich einsetzen, um Codezeilen automatisiert zu generieren oder von Menschen erstellten Code zu prüfen, was zu schnelleren und qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führe und den Kunden enorm zugutekomme.

Bornhauser betont: «KI-Technologien werden in vielen Branchen immer wichtiger, um intelligente Lösungen und Automatisierung zu ermöglichen. Diese Trends und Technologien bieten unseren Kunden schon heute enorme Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen, sei es in Bezug auf Predictive Maintenance, Lastoptimierung, Lagermanagement oder Qualitätskontrolle, um nur einige Beispiele zu nennen.» KI trage dazu bei, dass Unternehmen in der sich ständig weiterentwickelnden technologischen Landschaft wettbewerbsfähig bleiben.

Wie Michael Maurer und Cedric Klinkert, KI-Experten beim Zürcher Software- und Beratungsunternehmen bbv, sagen, biete die KI ein beeindruckend vielfältiges Spektrum an Möglichkeiten. Sie helfe bei der Automatisierung von Aufgaben, die repetitiv sind oder ein hohes Mass an Präzision erfordern, oder bei der Datenanalyse. Zudem unterstütze sie Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, Ressourcen zu optimieren und Kosten zu senken. «KI ermöglicht Anwendungen, die zuvor mit herkömmlichen Methoden kaum realisierbar waren», erklärt Maurer. «Dies liegt unter anderem auch an der neusten Generation von KI-Tools, mit der sich Sprachen erkennen, Bilder analysieren und Inhalte wie Texte, Fotos und Videos von Grund auf neu generieren lassen.» KI werde deshalb in Zukunft in allen Branchen, egal ob Transport, Gesundheitswesen, Bildung, Industrie oder Landwirtschaft, eine zentrale Rolle spielen.

Diese Vielfalt spiegle sich auch in den Einsatzgebieten der beiden bbv-Experten wider: «Für unsere Kunden optimieren wir bestehende Prozesse, zum Beispiel durch die vorausschauende Wartung von Maschinen, auch Predictive Maintenance genannt», so Klinkert. «Oder aber wir entwickeln gemeinsam neue Anwendungsmöglichkeiten, so zum Beispiel für die Prognose von Bestellmengen auf Basis historischer Daten.» Die beiden KI-Experten fügen an: «Obschon grosse Datenmengen ein Pluspunkt sind, ist es heute möglich, KI im eigenen Unternehmen ohne eigene Daten einzusetzen. KI-Dienste und Modelle, die bestehende Prozesse verbessern und intelligenter machen, sind beispielsweise kommerziell oder als Open Source verfügbar.» Diese erlaube Unternehmen, ihren Kunden einen eigenen Chatbot anzubieten, der Fragen zu einer Maschine beantworte. Die dafür notwendigen Informationen würden dabei aus einer Bedienungsanleitung ausgelesen und aufbereitet.

Oft bestehe der Eindruck, dass KI vor allen in neuen Use Cases zum Einsatz komme. «Bei bbv sind wir aber überzeugt, dass auch sehr grosses Potenzial von KI darin besteht, bestehende Lösungen intelligenter und effizienter zu machen. KI befähigt Mitarbeitende und Maschinen, wertvollere Arbeit zu leisten und gleichzeitig die Produktivität zu steigern», sagen Maurer und Klinkert.

Laut Wilhelm Kleiminger, Head of Data Science der Zürcher Software-Firma Ergon Informatik, verstehe diese unter KI verschiedene Methoden, um Maschinen intelligent zu nutzen: «Das geht über die aus den Medien bekannten Ansätze wie ChatGPT, Midjourney und Co. hinaus», erklärt er. «So haben wir kürzlich einen klassischen KI-Ansatz, nämlich Mixed Integer Linear Programming, genutzt, um die Luft in den Kartons von Digitec Galaxus um 28 Prozent zu reduzieren.» In einem ähnlichen Projekt habe Ergon ein «SmartOrdering»-System entwickelt, das dafür sorge, dass Verbindungsteile wie Schrauben oder Muttern zuverlässig dann an Lager sind, wenn sie benötigt werden: «Das System reduziert kostspielige Express-Lieferungen um 70 Prozent, ohne den Lagerbestand zu erhöhen.» Obwohl diese KI-Ansätze im Grunde genommen bereits über 50 Jahre alt seien, böten sie doch vielen Firmen eine echte Chance, ihr Geschäft nachhaltig zu optimieren.

Wenn sich die Funktionalität der Software nicht mehr programmatisch beschreiben lasse, setze Ergon auf ML, so zum Beispiel mit der Komponente «Anomaly Shield» im Sicherheitsprodukt Airlock Gateway. «Das System lernt selbstständig, auffälliges Verhalten zu erkennen und zu blockieren», erklärt Kleiminger. «Ähnlich wie bei unserer Fraud-Detection-Lösung: Hier setzen wir ML ein, um betrügerische Zahlungen schnell und zuverlässig zu erkennen.» Bei beiden Systemen erfolge das Training der Modelle direkt auf den produktiven Systemen, ohne dass dabei Personendaten an andere Systeme übermittelt werden. 

Besonderes Potenzial sieht Ergon im Bereich von Voice User Interfaces (VUIs). «Hier entwickeln wir eine ML-basierte domänenspezifische Spracherkennung, welche die Nachteile von «Commercial off-the-shelf (COTS)»-Hardware, wie zum Beispiel ein Smartphone mit Touchscreen ohne haptisches Feedback, unter erschwerten Bedingungen, etwa im Aussenbereich, wettmacht», so Kleiminger. Dafür seien qualitative Daten aus dem Feld notwendig. «Im Moment sehen wir daher viele Möglichkeiten im Bereich Data-centric AI», sagt er. «Der Fokus wandert von komplexen Modellen und der Big-Data-Schatzsuche hin zu einer Sammlung von weniger, aber dafür hochqualitativen Trainingsdaten.» Dieser Paradigmenwechsel bedinge auch zunehmend eine Professionalisierung der Datensammlung und Modellentwicklung mithilfe von ­DataOps- und MLOps-Konzepten. «Firmen, die bereits DataOps und MLOps nutzen, konnten dadurch erhebliche Verbesserungen erzielen, wie zum Beispiel eine höhere Produktivität durch eine verbesserte Zusammenarbeit und eine geringere Time-to-Market», erklärt Kleiminger.

Auch die Chatbot-Lösungen, die das Zürcher IT-Unternehmen Elca für seine Kunden entwickelt, basieren teilweise auf KI. «Ein gutes Beispiel dazu ist der Chatbot GG, der von Neosis – einem Tochterunternehmen von Elca – zusammen mit der Caisse Cantonale Vaudoise de Compensation (CCVD) entwickelt wurde, um Fragen der Nutzer im spezifischen Bereich der Sozialversicherungen zu beantworten», teilt die ebenfalls in Zürich domizilierte Firma auf Anfrage mit. «Wir beobachten mit Interesse die neusten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die vor allem durch Big Data angetrieben werden.» Es gebe viele verschiedene potenzielle Anwendungen, aber die mit der Spracherkennung verbundenen Anwendungen erachte Elca mittelfristig als die vielversprechendsten.