Low Code und KI: Der nächste große Schritt in der KI-Adoptionsstrategie – Teil 1

Wenn Investor Mark Cuban meint “If you are an entrepreneur and in the business world and if you don’t know Artificial Intelligence, then you’re the equivalent of somebody in 1999 saying, ‘Yeah! I’m sure this internet thing will be okay, but I don’t give a shit’”, dann spricht er aus, was heutzutage “Common Sense” ist:

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile kein Buzzword mehr, sondern entwickelt sich kontinuierlich zu einem wertvollen Teil der Geschäftswelt. Ihr Einsatz bei der Automatisierung betrieblicher Prozesse, der Unterstützung von Entscheidungsprozessen oder der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle hat sich weltweit zu einer großen kommerziellen Chance entwickelt, bei der Algorithmen zur Sprach- und Bildverarbeitung, Vorhersagen oder Anomalie-Erkennung gewinnbringenden Mehrwert liefern.

Das Marktforschungsinstitut Tractica prognostiziert nicht umsonst, dass KI bis 2025 einen Umsatz von rund 90 Milliarden Dollar erreichen wird.

Low Code – das unbekannte Wesen

Auf der anderen Seite des Bekanntheitsspektrums stehen aktuell Low-Code-Plattformen, deren Adoption noch in den Kinderschuhen steckt. Anbieter wie Microsofts Power Platform, OutSystems oder Mendix bieten dabei mit ihren flexiblen Baukastenanwendungen eine große Chance, den akuten Herausforderungen – etwa IT-Kapazitätsengpässen – durch lange kostenintensive Entwicklungsprozesse zuvorzukommen. Zu den Chancen und Potenzialen hat unser Kollege Christian Straube bereits einen tollen ausführlichen Blogbeitrag geschrieben, weswegen wir uns in den folgenden Abschnitten primär die Möglichkeiten der Kombination beider Technologien ansehen. Wie wir zeigen werden, ermöglicht die Verbindung beider Welten die Überwindung dreier wesentlicher Hürden, die aktuell eine umfassende Adoption von KI in Unternehmen verhindern.

Hindernisse bei der KI-Umsetzung in Unternehmen

Komplexität bei Implementierung

Die Integration von KI-Modellen in den Business-Alltag ist vom Aufsetzen über Datenaufbereitung bis zu Algorithmus-Wahl und Modell-Training komplex und aufwendig.

KI-Einsatz und Branchenkompetenz

Expertise zur Umsetzung von Ideen und Projekten ist noch im Aufbau. Das Verständnis zur Realisierung von Business-Cases muss erst geschaffen werden. Das sehen auch 75 Prozent der knapp 2.000 Befragten des adesso KI-Reports 2021 so.

Fachkräftemangel

In einer Studie des Marktforschers IDC geben 80 Prozent der Unternehmen an, dass ihnen die Fachleute zur Umsetzung von KI-Projekten derzeit fehlen. Für 37 Prozent der Befragten des KI-Reports ist die Gewinnung qualifizierter Mitarbeitender die zentrale Herausforderung der nächsten drei Jahre.

Die Rolle von Low Code bei der Adoption von KI

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass der Schritt zur vollständigen Annahme von KI nur über einen niederschwelligen Zugang führen kann. Hier ist die Low-Code-Technologie das Mittel zum Zweck. Mit Low-Code-Plattformen wird KI für alle einfach nutzbar und zugänglich, was zur Demokratisierung von KI führt.

Sie leisten hier einen wesentlichen Beitrag, da die Mehrzahl bereits vorgefertigte KI-Komponenten für verschiedene Geschäftsszenarien beinhaltet und damit quasi „KI aus der Steckdose“ liefert. Das eröffnet allen Interessierten die Möglichkeit, Texterkennung, Vorhersagen oder Klassifizierungen mit nur wenigen Klicks – ohne aufwändiges Erlernen, Designen und Trainieren – zu nutzen.

Kurz zusammengefasst vereinfacht und beschleunigt Low-Code die KI-Integration durch:

1. Einfache Implementierung in eigene Low Code-Apps

• Out-of-the-box-Nutzung maschineller Lernmodelle mit nur wenigen Trainingsdaten
• Nutzung benutzerdefinierter KI-Modelle möglich
• Einbindung verschiedener KI-Systeme von Drittanbietern (*plattformabhängig)
• Senkung der Eintrittsbarrieren durch Wegfall des gesamten KI-Entwicklungsprozesses
• Entfernung der Komplexität durch fertig definierte KI-Funktionen (zum Beispiel Dokumentenverarbeitung, Objekterkennung)
• Flexibilität durch austauschbare Komponenten

2. Einfaches Deployment & schnelle Entwicklungszyklen

• Low-Code-Plattform stellt KI-Modelle über mehrere Plattformen hinweg bereit, egal ob im Web oder mobil
• Ergebnisse sind nur wenige Klicks entfernt. Fertige Anwendungen entstehen in nur wenigen Wochen. Verkürzung der Entwicklungszeit „um bis zu 80%“ (Colin Earl, CEO Agiloft)

Sehen wir uns zwei Use Cases an, die bei adesso intern mit der Microsoft Power Platform umgesetzt wurden, wird deutlich, warum wir glauben, dass in Zukunft die Softwareentwicklung mit dieser Symbiose aus Low Code und KI verstärkt ergänzt wird. Die beiden Anwendungsfälle wurden innerhalb nur einer Woche entwickelt, um ein besseres Verständnis für die Vorteile von KI-Entwicklung mit Low Code zu schaffen.

Die Power Platform und der AI Builder im Zusammenspiel

Der AI Builder ist eine Microsoft-Power-Platform-Funktion, die die KI-Leistungskraft in die Microsoft-Welt bringt. Es ist ein Instrument um Menschen ohne Entwicklerhintergrund die Nutzung von KI im Business-Alltag zu ermöglichen.

Daraus ergeben sich verschiedene Vorteile:

• Direkte Integration in Microsoft Power Platform und Dynamics 365
• Out-of-the-box KI-Komponenten
• Einsatz in der Cloud – Keine Notwendigkeit eine komplexe KI-Infrastruktur zu verwalten
• Einbettung in Microsoft-Welt erlaubt Anbindung an Standard-Microsoft Services (zum Beispiel Azure Active Directory-Zugriff)

Use Case I – Spesenabrechnung basierend auf KI-Formularverarbeitung

Unser erster Use Case ist eine smarte Anwendung zur Aufzeichnung und Genehmigung von Spesen, welche für die automatisierte Daten-Extrahierung ein fix fertiges KI-Formularverarbeitungsmodell des AI Builders nutzt.

Die Demo besteht aus einer Canvas App, in der die User eine neue Spesenabrechnung erstellen können und dem KI-Modell, das die für den Abrechnungsprozess notwendigen Daten aus einer Rechnung extrahiert. Ein Power Automate Flow verarbeitet den Prozess der Spesengenehmigung automatisiert im Hintergrund und meldet zurück, ob die Abrechnung genehmigt wurde.

Für die Anwendung wurde das KI-Modell mit Rechnungen aus dem Supermarkt trainiert. Dafür wurden nur wenige Rechnungen bis zur fehlerfreien Erkennung benötigt. Das hat uns sehr überrascht und verdeutlicht den bereits angesprochenen Vorteil. Das fertige Modell extrahiert verschiedene Daten wie beispielsweise die Summe, den Firmennamen und das Rechnungsdatum.

Use Case II - Klassifizierung von KundInnenanfragen

Dieser Use Case zeigt die Klassifikation von Kundenanfragen wie sie zum Beispiel auf der Website von Dienstleistungsanbietern vorkommen. Auf diesen Webseiten findet sich häufig ein Formular mit Freitextfeldern, in denen Kundinnen und Kunden ihr Anliegen beschreiben. Eine smarte Low-Code-Anwendung hilft bei der Vorklassifizierung, um die Anfragen anhand der Wörter bereits an die richtigen Abteilungen zu übermitteln.

Die Herausforderung bei solchen Anfragen liegt vielfach daran, dass sie in großer Zahl eingehen und mehrere Mitarbeitende in der Bearbeitung binden, die sonst anderweitig operativ einsetzbar wären. Das KI-Modul „Textklassifizierung“ erleichtert das. Für den konkreten Fall haben wir beispielhaft Anfragen an ein Krankenhaus genommen.

Unsere Anwendung durchläuft dabei folgende Schritte:

• Zuerst haben wir das Modell mit bereits gesammelten Daten trainiert
• Dann haben wir den ganzen Prozess mit Hilfe von MS Power Automate automatisiert.
• Jedes Mal, wenn eine neue Kundenanfrage eintrifft, ruft Power Automate das KI-Modell zur Klassifizierung der Anfrage auf und abhängig von den Ergebnissen wird eine Mail an die verantwortliche Abteilung gesendet.

Key-Facts zur Applikation:

• Entwicklung von Konzept bis Umsetzung < 1 Woche
• Integration KI-Modell < 1 Tag
• Verarbeitung tausender Anfragen in wenigen Minuten möglich

Fazit

Low-Code-Plattformen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Das Zusammenspiel dieser Technologien in der Softwareentwicklung und Prozessautomatisierung verspricht mehr Flexibilität und Agilität.

Wir gehen davon aus, dass zukünftig ein hohes Wachstum bei eingebetteten KI-Tools zur Produktivitätssteigerung und bei Analysen oder Vorhersagen zu beobachten sein wird. Gerade durch die Zeitersparnis und die Möglichkeit, Fachleute aus sämtlichen Fachabteilungen in die Anwendungsentwicklung miteinzubeziehen, wird Low Code zu einem Katalysator für den Ausbau von KI in Unternehmen jeglicher Größe.

Die Low-Code-Software ermöglicht uns schnell Anwendungen zu erstellen, die an unsere Bedürfnisse angepasst sind. Darüber hinaus können wir mit diesen Anwendungen die Leistung der KI nutzen, um vorhandene Probleme zu lösen.

Die Power Platform ist hier nur eine Plattform, eine andere und weitere Anwendungsfälle stellen wir euch in unserem nächsten Beitrag vor.

Ihr möchtet gern mehr zu spannenden Themen aus der adesso-Welt erfahren? Dann werft auch eine Blick in unsere bisher erschienenen Blog-Beiträge.

Weitere Teile dieser Reihe

• Low Code und KI: Der nächste große Schritt in der KI-Adoptionsstrategie – Teil 2