Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren, grundlegend zu verändern. Davon ist selbstverständlich auch das Facility Management betroffen.
KI-gestützte Sprachmodelle (Large Language Models – LLMs) können als Unternehmensintelligenz dienen und so unstrukturierte Daten wie unternehmensinterne Verträge, Dokumente und Berichte effizient analysieren und ansprechend darstellen. In Form von Chatbots (denken Sie an ChatGPT oder Bard) können sie im Facility Management eine natürlichere Kommunikation mit den Anwendern ermöglichen und somit viele Prozesse beschleunigen. Darüber hinaus ermöglicht die Anwendung auf tabellarische Daten präzise Vorhersagen und Analysen, die für eine optimale Ressourcenallokation und betriebliche Effizienz im Facility Management unerlässlich sind.
Trotz der vielversprechenden Anwendungsfelder von KI-gestützten Chatbots wie ChatGPT oder Bard ist es wichtig, die Sicherheit sensibler Unternehmensdaten zu gewährleisten. Zahlreiche Fälle zeigen, wie wichtig es ist, unternehmensinterne Informationen nicht in die Cloud hochzuladen und geeignete Sicherheitsvorkehrungen zu treffen.
Deshalb haben wir gemeinsam mit unserem Partnerunternehmen Innomatik das Projekt „Chat4BI – Chatbot für die Unternehmensintelligenz“ auf die Beine gestellt. Das von der Hessischen Staatskanzlei geförderte Projekt dient der Identifikation von Lösungsmöglichkeiten, um künstliche Intelligenz in Form eines Chatbots sicher und zuverlässig für sensible Daten in Unternehmen branchenübergreifend einsetzen zu können. Das erreichen wir, indem wir kleinere LLMs entwickeln, die auf unternehmensinternen Servern lauffähig sind.
Im Laufe des Jahres werden wir in Zusammenarbeit mit dem Team der Innomatik gemeinsame Prototypen entwickeln, um bestehende Datenbanksysteme mittels natürlicher Sprache auszuwerten.
Dabei werden wir uns vor allem damit beschäftigen
- lokale LLMs an Datenbanken anzubinden,
- diese LLMs auszuwerten, und
- die bestehenden Berechtigungskonzepte zu berücksichtigen.
Wie sähe das konkret aus?
Ein erster Prototyp könnte zum Beispiel eine Suche per natürlicher Spracheingabe sein, wie Sie dies von auf dem Markt verfügbaren Chatbots kennen:
„Wie viele freie Arbeitsplätze habe ich im 2. OG?“
So müsste der Anwender nicht mehr unsere Auswertemaschine in speedikon C nutzen, sondern könnte mit natürlicher Sprache die benötigten Informationen abrufen.
Weitere Projektinformationen können Sie unter der allgemeinen Projektwebseite zu geförderten Projekten in Hessen finden: https://www.lidia-hessen.de/
Und natürlich werden wir auch hier und auf unserem LinkedIn-Profil immer wieder Updates für Sie veröffentlichen.
