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„Das Denken in der KI hat sich von ‚Was ist möglich? 'geändert zu ‚Wie mache ich das? '“ erklärt Rafiq Ajani auf dem McKinsey Educational AI Forum. Natural Language Processing (NLP), ein wichtiges Teilgebiet der KI, das sich mit der Programmierung von Computern für die Verarbeitung und Analyse großer Mengen natürlicher Sprachdaten befasst, ist ebenfalls keine „nette Sache“ mehr, sondern eine „unverzichtbare“ Technologie.
Unternehmen, die Natural Language Processing einsetzen, sehen bereits die geschäftlichen Auswirkungen eines verbesserten Kundenerlebnisses auf das Geschäftswachstum. Ein Unternehmen, das sich für NLP einsetzt, kann von den Vorteilen eines gemeinsamen Verständnisses von Daten und Zielen, einer verbesserten Entscheidungsfindung und faktenbasierten Analysen profitieren, die Rätselraten vermeiden und eine verfeinerte Planung und Prognose auf allen Ebenen des Unternehmens ermöglichen.
Aber so wichtig es ist, NLP für einen automatischen Geschäftsprozess zu verwenden, ist auch die Entscheidung, den richtigen NLP-Anbieter auszuwählen, wenn Sie sich entschieden haben, die NLP-Entwicklung auszulagern. Im Allgemeinen ist es günstiger, die Entwicklung von KI auszulagern, als sie intern zu entwickeln. Es gibt jedoch einige Dinge, die Sie bei der Auswahl eines NLP-Partners beachten müssen, um sicherzustellen, dass Ihre Geschäftsinteressen nicht beeinträchtigt werden.
In diesem Blog befassen wir uns mit einigen der wichtigsten Fragen, die Sie sich stellen müssen, bevor Sie einen NLP-Anbieter für Ihr Unternehmen auswählen.
1. Was ist mein geschäftlicher Anwendungsfall?
Möchte Ihr Unternehmen NLP nutzen, um Kosten zu senken, indem es einen Prozess automatisiert oder Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnt? Ein gutes Geschäftsziel motiviert jede neue Investition. Wenn Sie Ihren Anwendungsfall genau kennen, vermeiden Sie auf lange Sicht Frustration und legen Sie die KPIs für das Projekt von Anfang an fest.
Beispielsweise können Sie entscheiden, dass Sie eine NLP-Lösung benötigen, um Ihre Kundendienstanfragen automatisch zu sortieren, sodass Ihr Agent mehr Zeit hat, sich mit anderen komplexen Aufgaben zu befassen. Für solche Projekte ist es wichtig, mit einem NLP-Partner zusammenzuarbeiten, der Ihnen helfen kann, die KPIs für dieses Projekt auf der Grundlage der Menge und Art der verfügbaren Daten festzulegen und auch Ihre individuellen Geschäftsanforderungen zu berücksichtigen. Der Partner sollte dann eine Lösung entwickeln, mit der diese KPIs erreicht werden können.
2. Wie genau ist die NLP-Lösung?
Eine genaue Datenanalyse ist der Schlüssel zu fundierten Geschäftsentscheidungen, insbesondere bei unstrukturierten oder offenen Texten. Bevor Sie sich für einen NLP-Anbieter entscheiden, ist es daher wichtig zu wissen, wie genau die aktuelle Lösung für Ihre Daten ist. Viele handelsübliche NLP-Lösungen funktionieren möglicherweise nicht mit sehr hoher Genauigkeit an Ihren Daten. Eine geringere Genauigkeit kann sich direkt auf Ihr Geschäftsziel auswirken. Sie wirkt sich nicht nur unmittelbar auf das Geschäftsziel aus, sondern kann auch zu einer Diskrepanz zwischen dem, was angenommen wird, und der Realität führen.
3. Kann die Lösung an meine Bedürfnisse angepasst werden?
In NLP gibt es fast keine Plug-and-Play-Lösungen — NLP-Architekturen müssen sich an Ihre individuellen Daten anpassen und Ihre Geschäftsvorschriften einhalten. Um den vorherigen Punkt zu erweitern: Wenn die Standard-NLP-Lösung bei Ihren Daten mit hoher Genauigkeit nicht gut funktioniert, ist es wichtig, den Anbieter zu fragen, ob er sein Modell so anpassen kann, dass es mit Ihren Daten eine gute Leistung erbringt.
Ein guter Anbieter sollte in der Lage sein, sein Modell anhand Ihrer Daten zu optimieren, ohne es von Grund auf neu erstellen zu müssen. Sie sollten in der Lage sein, Ihre Bedürfnisse und Anforderungen richtig zu verstehen und sich an die Herausforderungen anzupassen. Dies würde sicherstellen, dass Sie in jeder Umgebung über die am besten geeigneten Lösungen verfügen. Sie sollten auch eine umfassende Anpassung an Ihre KPI-Anforderungen ermöglichen, unabhängig davon, wie komplex sie sein mögen.
4. Welche Menge an Trainingsdaten wäre erforderlich?
Es ist wichtig, die Anforderungen an Trainingsdaten zu kennen, wenn Ihr Anbieter vorschlägt, seinen Algorithmus an Ihre Daten anzupassen. Je mehr Daten, desto besser ist die Genauigkeit des KI-Algorithmus, aber die Erstellung eines großen Korpus annotierter Daten ist eine Aufgabe für sich. Es kann schnell sehr teuer werden und Ihr Projekt zum Erliegen bringen. Ihr Anbieter sollte in der Lage sein, ein gutes Modell mit einer geringeren Datenmenge zu erstellen. Außerdem sollte die Art und Weise, wie KI in Ihrem Unternehmen eingesetzt wird, eine selbstlernende Schleife enthalten, sodass sie durch menschliche Eingaben verbessert wird.
5. Verbessert sich das Modell bei kontinuierlicher Nutzung?
Keine NLP-Lösung wird von Anfang an mit einer Genauigkeit von 99% arbeiten. Daher ist es wichtig, Ihren Anbieter zu fragen, ob sich das Modell bei kontinuierlicher Nutzung verbessert. Ein idealer Anbieter sollte in der Lage sein, seine Lösung so bereitzustellen, dass er aus menschlichem Feedback lernt, sofern verfügbar (Human-in-the-Loop).
InData Lab erklärt dieses Setup in ihren Blogs sehr gut -“Menschen greifen ein, wenn Algorithmen der Aufgabe nicht gewachsen sind. Wenn sich die Maschine nicht sicher ist, wie die Antwort lautet, verlässt sie sich auf einen Menschen und fügt dann das Urteilsvermögen des Menschen dem Modell hinzu. Auf diese Weise lernt der Algorithmus schneller und der Bedarf an zukünftigen menschlichen Eingriffen wird reduziert.“
Für eine verbesserte Genauigkeit und optimale Ergebnisse muss die NLP-Lösung verbessert werden, da immer mehr Daten aus menschlichen Eingaben eingespeist werden.
6. Ist die NLP-Lösung in großem Maßstab erschwinglich?
Jede NLP-Lösung mit nutzungsabhängiger Preisgestaltung sollte in großem Maßstab erschwinglich sein. Die Lösung selbst sollte skalierbar sein, damit sie in Ihrem gesamten Unternehmen eingesetzt werden kann. Ihr Anbieter sollte in der Lage sein, eine Lösung bereitzustellen, die je nach Anforderung an jede Umgebung angepasst und dort angewendet werden kann. Es sollte in der Lage sein, durchgehend Einheitlichkeit und Konsistenz aufrechtzuerhalten und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, ohne das Budget zu sprengen.
7. Bieten sie eine Lösung vor Ort an?
NLP-Lösungen benötigen Daten zur Verarbeitung, die manchmal sensible Informationen enthalten können, insbesondere in der Finanzdienstleistungs- und Gesundheitsbranche. Ihr Anbieter sollte in der Lage sein, eine Lösung für die Bereitstellung seiner NLP-Lösung in Ihrer privaten Cloud oder vor Ort vorzuschlagen. In solchen Fällen sollte die Lösung kompatibel sein, um in Ihrer Infrastruktur optimal zu funktionieren, ohne Ihrem IT-Team viele Kopfschmerzen zu bereiten.
NLP verstehen APIs wurden speziell entwickelt, um in Ihre bestehende Sicherheitsarchitektur zu passen. Es stellt sicher, dass all Ihre Daten sicher hinter Ihrer Firewall und innerhalb Ihrer Sicherheitskontrollen bleiben.
8. Was sind ihre Integrationsmöglichkeiten?
Sie sollten einen Anbieter wählen, der umfassende Integrationsfunktionen bietet, einschließlich einer umfassenden Integration mit Ihren CRM-, Kundensupport- und Business Intelligence-Anwendungen. Eine gut integrierte Anwendung verbessert den Arbeitsablauf der Endbenutzer und steigert ihre Produktivität weiter.
Komprehend verfolgt mit seinen Kunden den beratenden Verkaufsansatz. Wir konzentrieren uns darauf, Werte zu schaffen, Vertrauen zu wahren und ihre Bedürfnisse zu untersuchen, bevor wir eine Lösung anbieten. Unsere oberste Priorität ist es, die Problemstellung richtig zu verstehen und das richtige Produkt entsprechend anzubieten.
Sie können unsere Textanalyse-API-Demo hier ausprobieren. Sie können auch eine Liste mit kostenlosen Ressourcen zum Erlernen von NLP finden hier
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