Schlagwort-Archiv: Künstliche Intelligenz

Strategische Analysen der Geschäftsbeziehungen mit LEGANTA® TWIN

Die Beschreibung des Zustandes der Geschäftsbeziehungen kann durch LEGANTA® TWIN als digitaler Zwilling erfolgen. Welche Möglichkeiten dabei bestehen, kann man am Beispiel des Business Model Canvas und den dort üblichen Strukturierungen darstellen.

Was ist das Business Model Canvas?

Das Business Model Canvas ist ein strategisches Managementtool, mit dem Sie Ihre Geschäftsidee oder Ihr Geschäftskonzept visualisieren und bewerten können. Es handelt sich um ein einseitiges Dokument mit neun Feldern, welche verschiedene grundlegende Elemente eines Unternehmens darstellen. 

Das Business Model Canvas übertrifft den traditionellen Businessplan, der sich über mehrere Seiten erstreckt, indem er eine viel einfachere Möglichkeit bietet, die verschiedenen Kernelemente eines Unternehmens zu verstehen.

Die Punkte 1.-3. konzentriert sich auf den Kunden oder den Markt (externe Faktoren, die nicht unter Ihrer Kontrolle stehen), während sich die Punkte 5.-7.  auf das Geschäft konzentrieren (interne Faktoren, die größtenteils unter Ihrer Kontrolle stehen). Unter Punkt 4 erhalten Sie die Wertversprechen, die den Wertaustausch zwischen Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden darstellen.

Die 9 Komponenten eines BMC

  1. Key Partners
    1. Wer sind unsere strategischen Geschäftspartner?
    2. Wer sind unsere Hauptkunden?
    3. Wer sind unsere Hauptlieferanten?
    4. Welche Schlüsselressourcen beziehen wir von ihnen?
    5. Welche Typen von Geschäftspartnern haben wir?
      1. Strategische Allianzen
      2. Kooperationen
      3. Joint Ventures
      4. Käufer-Lieferanten-Beziehungen
  2. Key Activities
    1. Wie sind unsere Vertriebskanäle?
      • Wie sind unsere Kundenbeziehungen?
      • Wie sind unsere Ertragsflüsse?
      • Welchen Kategorien sind die Schlüsselaktivitäten zuzuordnen?
        • Produktion
        • Problemlösung
        • Portale
        • Netzwerke
  3. Key Resources
    • Welche Schlüsselressourcen verlangen unsere Wertversprechen?
    • Kategorien von Ressourcen
      • Human Capital
      • Anlagen
      • Konzepte
      • Finanzen
  4. Wertversprechen
    • Welche Werte liefern wir unseren Kunden?
    • Welche unserer Kundenprobleme versuchen wir zu lösen?
    • Welche Produkte und Dienstleistungen bieten wir unseren verschiedenen Kundensegmenten an?
    • Welche Kundenbedürfnisse können wir erfüllen?
  5. Customer Relationships
    • Welche Arten von Beziehungen erwarten unsere Kunden von uns?
    • Wie können wir diese aufbauen und pflegen?
    • Welche Beziehungen haben wir aufgebaut?
    • Wie kostenintensiv sind diese?
    • Welche Kategorien von Beziehungen wollen wir unterscheiden?
      • Persönliche Betreuung
      • Engagierte persönliche Betreuung
      • Automatisierte Dienstleistungen
      • Aufbau von Communities
      • Co-Creation (d.h. Unternehmen und Kunden entwickeln gemeinsam Produkte, Dienstleistungen oder Lösungen)
  6. Distribution Channels
    • Durch welche Kanäle wollen unsere Kunden am liebsten angesprochen werden?
    • Wie erreichen wir unsere Kunden heute?
    • Welche Kanäle arbeiten am besten?
    • Welche Kanäle sind kosteneffektiv?
    • Welche Kanaltypen verwenden wir?
      • Eigene Kanäle
      • Partner-Kanäle
  7. Customer Segments
    • Für wen schaffen wir Werte?
    • Wer sind unsere wichtigsten Kunden?
    • Welche Kundentypen betrachten wir?
      • Massenmärkte
      • Nischenmärkte
      • Segmentierte Märkte
      • Diversifizierte Märkte
      • Marktplätze, Plattformen, Soziale Netzwerke
  8. Cost Structure
    • Was sind die wichtigsten Kostentreiber in unseren Geschäftsmodellen?
    • Welche Schlüsselressourcen sind am teuersten?
    • Ist unser Geschäftsmodell kostengetrieben oder wertgetrieben?
      • Kostengetrieben
        • Fokus auf Kosteneffizienz: Diese Modelle zielen darauf ab, die Kosten so niedrig wie möglich zu halten, um wettbewerbsfähige Preise anbieten zu können.
        • Automatisierung und Outsourcing: Unternehmen setzen häufig auf Automatisierung und Outsourcing, um die Betriebskosten zu senken.
      • Wertgetrieben
        • Fokus auf Wertschöpfung: Diese Modelle konzentrieren sich darauf, einen hohen Wert für den Kunden zu schaffen, oft durch hochwertige Produkte oder Dienstleistungen.
        • Premium-Strategien: Unternehmen bieten einzigartige oder besonders hochwertige Produkte an, die höhere Preise rechtfertigen.
  9. Revenue Streams (Einnahmequellen)
    • Für welche Werte sind unsere Kunden bereit zu zahlen?
    • Für welche Werte zahlen sie aktuell?
    • Wie erfolgen die aktuellen Zahlungen?
    • Welchen Anteil haben die einzelnen Einnahmequellen an unseren Gesamteinnahmen?
    • Welche Einnahmequellen betrachten wir?
      • Produktverkauf
      • Nutzungsgebühren
      • Abonnements
      • Kredit, Leasing, Vermietung
      • Lizenzgebühren
      • Vermittlungsgebühren
      • Werbung, Anzeigen

Welche Vorteile bietet LEGANTA® TWIN als digitaler Zwilling bei der Beantwortung dieser Fragen?

Der digitale Zwilling bietet mehrere Vorteile für Unternehmen und Unternehmer. Es ist ein wertvolles Werkzeug und bietet einen visuellen und strukturierten Ansatz für die Gestaltung, Analyse, Optimierung und Kommunikation Ihres Geschäftsmodells.

  1. Der digitale Zwilling bietet einen umfassenden Überblick über die wesentlichen Aspekte eines Geschäftsmodells.
  2. Der digitale Zwilling bietet einen schnellen Überblick über das Geschäftsmodell und kann im Vergleich zum herkömmlichen Geschäftsplan unnötige Details herausfiltern und nach allen Dimensionen auswerten.
  3. Der digitale Zwilling ermöglicht dem Team ein ganzheitliches und gemeinsames Verständnis des Geschäftsmodells und ermöglicht ihm gleichzeitig eine effektive Abstimmung und Zusammenarbeit.
  4. Die Visualisierungen des digitalen Zwillings erleichtern den Zugriff und das Verständnis für jedermann. Sie vereinen alle wichtigen Geschäftsmodellelemente in einer einzigen, leicht verständlichen Darstellung.
  5. Der digitale Zwilling kann als strategisches Analysetool betrachtet werden, da es ermöglicht, die Stärken, Schwächen, Chancen und Herausforderungen eines Geschäftsmodells zu untersuchen.
  6. Der digitale Zwilling vereint Transaktionen und Analysen. Er ist ein flexibles und anpassungsfähiges Tool, das im Zuge der Geschäftsentwicklung laufend aktualisiert wird.
  7. Der digitale Zwilling erleichtert effektiv Diskussionen zwischen Teammitgliedern, Investoren, Partnern, Kunden und anderen Stakeholdern. Er verdeutlicht die Zusammenhänge verschiedener Aspekte des Geschäfts und sorgt für ein gemeinsames Verständnis des Geschäftsmodells.
  8. Der digitale Zwilling bietet Unternehmen einen strukturierten Ansatz, um Möglichkeiten zu erkunden und mit neuen Ideen zu experimentieren.

Der Zusammenhang zwischen BMC und Digitalem Zwilling

Ein Digitaler Zwilling und das Business Model Canvas (BMC) können zusammen verwendet werden, um Geschäftsmodelle zu analysieren und zu optimieren. Hier sind einige wichtige Zusammenhänge:

  1. Visualisierung und Analyse:
  2. Ein Digitaler Zwilling ist ein digitales Abbild eines physischen Produkts oder Prozesses. Er ermöglicht eine detaillierte Visualisierung und Analyse von Daten in Echtzeit. Das Business Model Canvas hilft dabei, die verschiedenen Komponenten eines Geschäftsmodells zu strukturieren und zu visualisieren.
  3. Komponenten des Geschäftsmodells: Der Digitale Zwilling kann alle neun Bausteine des Business Model Canvas beeinflussen, darunter Wertangebote, Kundenbeziehungen, Kanäle und Schlüsselressourcen. Beispielsweise kann ein Digitaler Zwilling helfen, neue Wertangebote zu entwickeln oder bestehende Prozesse zu optimieren.
  4. Datengetriebene Entscheidungen: Durch die Integration eines Digitalen Zwillings in das Geschäftsmodell können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen. Echtzeitdaten und Simulationen ermöglichen es, Geschäftsprozesse zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
  5. Innovationspotenzial: Der Einsatz von Digitalen Zwillingen kann zur Geschäftsmodellinnovation beitragen. Unternehmen können neue Geschäftsmodelle entwickeln, die auf den Erkenntnissen aus den Digitalen Zwillingen basieren, und so Wettbewerbsvorteile erzielen.

Ein Beispiel für die Anwendung eines Digitalen Zwillings im Business Model Canvas ist die Optimierung der Lieferkette. Durch die Echtzeitüberwachung und -analyse können Unternehmen Engpässe identifizieren und ihre Lieferketten effizienter gestalten.

Was ist das Beste im Leistungs- und Vertragsmanagement? Künstliche Intelligenz oder Klassische Algorithmen?

Management Summary

Die Softwarelösung LEGANTA® CD transformiert Vertragsdokumente (PDF) in eine maschinenlesbare semantische Struktur (JSON).
Mit LEGANTA® CD können Sie Vertragsinhalte zu

  • 100% lesen, 
  • 100% digitalisieren und 
  • 100% verstehen  

und mit LEGANTA® 360 zu

  • 100% automatisieren. 

Das ist vollständiger, zuverlässiger, schneller, sicherer und billiger als eine manuelle Bearbeitung.

Das LEGANTA®-Verfahren macht Verträge zum Goldstandard.
Alle LEGANTA®-Produkte können von IT-Systemen über Services oder von Menschen über UI genutzt werden.

Vertrag und KI

Zuerst eines vorausgeschickt: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist nicht immer der Königsweg. Denn KI schließt nur die Lücken bei Themen, die man nicht genau kennt. Ein Vertrag ist aber zuerst ein bekannter Text, bei dem wir der Einfachheit davon ausgehen, dass er vollständig und widerspruchsfrei das zu regelnde Gebiet behandelt.

Der Vertrag einschließlich aller Dokumente wie AGBs und Compliance relevanter Angaben beinhaltet umfassende Regelungen, wir das zwischen den Vertragspartnern eingegangene schuldrechtliche Verhältnis ausgestaltet ist. Insbesondere regelt er Leistungen und Gegenleistungen der Vertragsparteien, also alle beidseitigen Ansprüche und Verpflichtungen samt auslösender Ereignisse und Bedingungen der Durchführung, der Änderung oder Beendigung dieser Regeln.

Das heißt, der Vertrag beinhaltet die vollständigen Geschäftsprozesse und die dafür relevanten Geschäftsdaten, die zur beiderseitig gewünschten Abwicklung dieser Geschäftsbeziehung erforderlich sind.

Das Ziel ist 100% Automatisierung

Unser Ziel ist es, das tote Vertragsdokument „zum Leben zu erwecken“ und den Vertrag zu einem möglichst nützlichen „Mitarbeiter“ bei der Umsetzung aller Ansprüche und Verpflichtungen zu machen. Das heißt, dass alle im Vertrag beinhalteten festen oder optionalen Geschäftsprozesse mit einem möglichst hohen Automatisierungsgrad ablaufen, rechtzeitig angekündigt werden und jederzeit transparent nachvollziehbar sind.

Das erfordert zum einen ein IT-System, was diese Aufgaben zu 100% erfüllen kann und ein Verfahren, was die textlichen Informationen im Vertrag zu 100% versteht und diese in die Steuerung des IT-Systems übertragen kann.

Was sind die Schritte hierzu?

Also benötigen wir folgende IT-unterstützte Schritte:

  1. 100% Lesen: Das Vertragsdokument muss im Verfahren vollständig bis zur letzten Fußnote und bis zum letzten Anhang automatisch gelesen werden. Dies übernimmt LEGANTA® CD
  2. 100% Digitalisieren: Die gelesenen Informationen müssen mit einer klaren Syntax digitalisiert werden, so dass jederzeit die Verbindung zwischen den digitalisierten Daten und dem Vertragstext gewährleistet ist. Dies übernimmt ebenfalls LEGANTA® CD
  3. 100% Verstehen: Die digitalisierten Informationen müssen in eine semantische Struktur übertragen werden, die in der Lage ist, Vertragsdaten aller Art und Vertragsprozesse aller Art in ihrer Bedeutung bezüglich der Aufgabenstellung abzubilden. Dies übernimmt ebenfalls LEGANTA® CD
  4. 100% Automatisieren: Die verstandenen Inhalte müssen nun in die Steuerung eines Automaten übertragen werden, der in der Lage ist mit diesen Informationen die Vertragsdaten vollständig zu speichern und die Vertragsprozesse vollständig zu automatisieren. Dies übernimmt LEGANTA® 360
Die 4 Schritte vom toten Dokument zum lebenden Vertrag

Wo kann KI nützlich sein?

Hierzu zuerst einige Überlegungen zu Algorithmen:

Künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen sind eng miteinander verbunden. Algorithmen sind im Wesentlichen die Bausteine, aus denen KI-Systeme bestehen. Hier ist eine kurze Erklärung ihres Verhältnisses:

  1. Algorithmen als Grundlage: Algorithmen sind präzise Anweisungen oder Regeln, die ein Computer befolgt, um eine Aufgabe zu erledigen. Sie sind die Grundlage für alle KI-Systeme.
  2. Maschinelles Lernen: Ein Teilgebiet der KI, das stark auf Algorithmen basiert. Hierbei werden Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
  3. Optimierung und Anpassung: KI-Systeme nutzen Algorithmen, um sich kontinuierlich zu verbessern und anzupassen. Dies geschieht durch Prozesse wie Training und Optimierung.
  4. Vielfalt der Algorithmen: Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen, die in der KI verwendet werden, wie z.B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze und genetische Algorithmen.

Zusammengefasst: Ohne Algorithmen gäbe es keine KI. Sie sind das Herzstück, das es KI-Systemen ermöglicht, zu funktionieren und zu lernen. 

Allerdings gibt es viele Beispiele für Algorithmen, die keine künstliche Intelligenz (KI) beinhalten. Hier sind einige gängige Beispiele:

  1. Sortieralgorithmen: Diese Algorithmen ordnen Daten in einer bestimmten Reihenfolge. Beispiele sind der Bubble Sort, Quick Sort und Merge Sort.
  2. Suchalgorithmen: Diese Algorithmen durchsuchen Datenstrukturen nach bestimmten Elementen. Beispiele sind der Binäre Suchalgorithmus und der Lineare Suchalgorithmus.
  3. Gleichungssysteme: Berechnung von abhängigen (endogenen) Variablen auf der Basis von unabhängigen (exogenen) Variablen. Mit der Einführung von Zielfunktionen können auch optimierte Steuerungsvariablen aus den exogenen Variablen ausgewählt und ihre Werte berechnet werden. D.h. Gleichungssysteme dienen auch der Vorausberechnung und Prognose. Gleichungssysteme können außerordentlich komplex sein.
  4. Kryptographie-Algorithmen: Diese Algorithmen werden verwendet, um Daten zu verschlüsseln und zu entschlüsseln. Beispiele sind der AES (Advanced Encryption Standard) und RSA (Rivest-Shamir-Adleman).
  5. Graphenalgorithmen: Diese Algorithmen arbeiten mit Graphenstrukturen, um Probleme wie kürzeste Wege oder maximale Flüsse zu lösen. Beispiele sind der Dijkstra-Algorithmus und der A*-Algorithmus.
  6. Kompilierungsalgorithmen: Diese Algorithmen werden verwendet, um Quellcode in Maschinencode zu übersetzen. Beispiele sind Lexikalische Analyse und Syntaxanalyse.

Wo ist KI sinnvoll?

Die von uns verwendete Lösungssuite LEGANTA® nutzt alle genannten Algorithmen 1. – 6. und damit bei 100% Lesen, 100% Digitalisieren und 100% Automatisieren.

Als sinnvollen Einsatzbereich sehen wir für die aktuellen KI-Optionen den Bereich „100% Verstehen“., in dem Textfragmente semantischen Strukturen zugeordnet werden.

Dabei verlassen aus Sicherheitsgründen und wegen des Urheberschutzes niemals Vertragsdaten zum Testen und Kalibrieren unsere Anwendungen.

Dem ging eine umfassende Abwägung voraus, deren einzelne Punkte sämtlich in unserer Entscheidung berücksichtigt wurden:

Vor- und Nachteile von Künstlicher Intelligenz (KI)

Vorteile:

  • Automatisierung komplexer Aufgaben: KI kann komplexe Muster erkennen und Aufgaben automatisieren, die für klassische Algorithmen zu schwierig wären.
  • Lernen und Anpassung: KI-Systeme können aus Daten lernen und sich an neue Informationen anpassen, was sie besonders nützlich in dynamischen Umgebungen macht.
  • Vorhersage und Analyse: KI kann Vorhersagen treffen und tiefere Einblicke in Leistungsdaten und Vertragsinhalte bieten.

Nachteile:

  • Kosten und Ressourcen: Die Implementierung von KI kann teuer und ressourcenintensiv sein.
  • Transparenz: KI-Modelle können als „Black Boxes“ betrachtet werden, was die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen erschwert.

Vor- und Nachteile von klassischen Algorithmen

Vorteile:

  • Einfachheit und Effizienz: Klassische Algorithmen sind oft einfacher zu implementieren und effizienter für klar definierte Aufgaben.
  • Transparenz und Kontrolle: Sie bieten mehr Transparenz und Kontrolle, da ihre Funktionsweise leicht nachvollziehbar ist.
  • Geringere Kosten: Sie sind in der Regel kostengünstiger und benötigen weniger Ressourcen.

Nachteile:

  • Begrenzte Anpassungsfähigkeit: Klassische Algorithmen sind weniger flexibel und können sich nicht an neue Daten oder veränderte Bedingungen anpassen.
  • Eingeschränkte Fähigkeiten: Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, komplexe Muster zu erkennen oder fortgeschrittene Analysen durchzuführen.

Sicherheitsbedenken beim KI-Einsatz

Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) gibt es mehrere Sicherheitsbedenken, die berücksichtigt wurden:

  1. Datenschutz und Privatsphäre: KI-Systeme benötigen oft große Mengen an Daten, um effektiv zu funktionieren. Dies kann zu Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Privatsphäre führen, insbesondere wenn sensible oder persönliche Daten verarbeitet werden.
  2. Bias und Diskriminierung: KI-Modelle können unbeabsichtigte Vorurteile (Bias) enthalten, die zu diskriminierenden Entscheidungen führen können. Dies kann passieren, wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ sind oder bestehende Vorurteile widerspiegeln.
  3. Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Viele KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, sind schwer zu verstehen und nachzuvollziehen. Dies kann problematisch sein, wenn es darum geht, Entscheidungen zu erklären oder Verantwortlichkeiten zu klären.
  4. Sicherheitslücken und Cyberangriffe: KI-Systeme können anfällig für Cyberangriffe sein. Angreifer könnten versuchen, KI-Modelle zu manipulieren oder zu täuschen, um falsche Ergebnisse zu erzielen.
  5. Missbrauch von KI: KI kann auch für schädliche Zwecke missbraucht werden, wie z.B. für automatisierte Cyberangriffe, Deepfakes oder gezielte Desinformationskampagnen.
  6. Robustheit und Zuverlässigkeit: Es ist wichtig sicherzustellen, dass KI-Systeme robust und zuverlässig sind, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen. Fehler oder Ausfälle können schwerwiegende Folgen haben.

Zusammenfassung

Die LEGANTA® Business Suite ermöglicht die vollständige digitale Transformation von Vertragsdokumenten in automatisierte Vertragsprozesse.

Insbesondere müssen aufgrund der leistungsstarken und erprobten semantischen Zielstruktur keine Verfahren zur langwierigen freien Textanalyse eingesetzt werden wie z.B. NLP, Machine Learning, Text Mining oder Deep Learning.

Der Einsatz von regelbasierten Systemen ist ausreichend und garantiert den eingehaltenen höchsten Standard an Sicherheit sowie eine Minimierung von „Halluzinationen“ der KI.

Die hierzu von uns erstellten Prompt-Bibliotheken erlauben auch den flexiblen Wechsel der eingesetzten LLM-Verfahren.