Umfangreiche Internetrecherchen sind in vielen Innovationsabteilungen fester Bestandteil der täglichen Arbeit. Denn nur, wer gut über aktuelle Trends und Themen informiert ist, kann das eigene Unternehmen mit innovativen Ideen voranbringen. Drei Anwendungsbeispiele zeigen, wie Generative KI Zeit und Nerven sparen kann und einen effizienten informationellen Rundumblick über die gesuchten Informationen gibt.

1) Der Blick zurück: Aus Fehlern und Erfolgen anderer lernen

Ein gutes Innovationsmanagement lernt aus den eigenen Misserfolgen und Erfolgen und analysiert die verschiedenen Faktoren, die dazu geführt haben. Nur selten gelingt diese Analyse auch für die Innovationsbemühungen anderer Unternehmen. Meist sind die dafür notwendigen Informationen schlicht nicht vorhanden oder deren Beschaffung zu aufwändig. Generative KI eröffnet hier neue Möglichkeiten. Sie kann eingesetzt werden, um die Nachrichten, anderer Unternehmen aus der Vergangenheit nach Innovationsmeldungen zu durchsuchen und diese mit aktuellen Informationen im Unternehmen in Beziehung zu setzen. Daraus ergeben sich Hinweise darauf, ob und warum Innovationen in Unternehmen erfolgreich waren oder gescheitert sind.

2) Der Blick zur Seite: Wettbewerber und potenzielle Kunden stetig im Blick behalten

Fast noch wichtiger als der Blick zurück ist der Blick zur Seite und damit verbunden die Fragen: Welche Bedürfnisse haben die potenziellen Kundinnen und Kunden meines Unternehmens gerade? Welche Entwicklungen bei meinen Wettbewerbern gilt es im Auge zu behalten? Auch auf diese Fragen kann die Generative KI Antworten geben. Sie kann die Websites anderer Unternehmen, seien es potenzielle Kunden oder Wettbewerber, systematisch nach relevanten Informationen durchsuchen und die Inhalte analysieren. So lässt sich zum Beispiel herausfinden, welche aktuellen Produkte andere Unternehmen vertreiben oder welche Themenschwerpunkte gesetzt werden.

3) Der Blick nach vorne: Den nächsten Trend vor allen anderen entdecken

Eine weitere zentrale Frage im Innovationsmanagement ist, inwieweit Erkenntnisse aus der Wissenschaft genutzt werden können, um eigene Innovationen im Unternehmen voranzutreiben. Das Problem hierbei ist, dass wissenschaftliche Literatur in der Regel komplex ist. Bei der Vielzahl der Veröffentlichungen ist es kaum möglich, vorherzusagen, welche Trends zukünftig relevant für die praktische Umsetzung sein könnten. Wenn diese Trendthemen dann auf Veranstaltungen oder Messen verständlich aufbereitet und erläutert werden, ist es oft zu spät, um daraus einen Innovationsvorsprung für das eigene Unternehmen zu erzielen.

Mit Generativer KI können wissenschaftliche Publikationen nach den Bedürfnissen von Unternehmen sortiert und relevante Informationen aus Artikeln extrahiert werden. Diese Informationen können dann so aufbereitet werden, dass leicht zu erkennen ist, welche Themen für das eigene Unternehmen relevant sind und ob der Reifegrad der in den Artikeln diskutierten Lösungen für eine Erprobung im Unternehmen ausreicht.

Generative KI – der Werkzeugkasten unter den Webanalyse-Werkzeugen

In allen drei hier skizzierten Anwendungsfällen erfüllt die Generative KI ähnliche Aufgaben. Zunächst werden mit ihrer Hilfe Informationen gesammelt und anschließend so aufbereitet, dass daraus leicht Erkenntnisse für das Unternehmen gewonnen werden können. Was Lösungen mit Generativer KI dabei von anderen KI oder regelbasierten Ansätzen zur automatisierten Internetrecherche unterscheidet, ist die unglaubliche Flexibilität, mit der sie an unterschiedliche Anwendungsgebiete und Fragestellungen angepasst werden können. Während heute oft noch für jede Fragestellung ein eigenes Webanalysetool entwickelt werden muss, kann Generative KI durch einfache Anpassungen der Eingabeaufforderung (Prompt) an verschiedene Fragestellungen adaptiert werden.

Oft suchen Unternehmen nach ähnlichen Produkten auf den Webseiten von Wettbewerbern, um die eigene Innovation zu bewerten. Mit bisherigen Technologien müsste für jede neue Innovation ein eigenes Webanalysetool erstellt werden, da sich je nach Innovation natürlich auch die Vorgaben ändern, welche Produkte der Wettbewerber relevant sind. Mit Generativer KI müsste nur die neue Innovation über den Prompt beschrieben werden und die KI leitet daraus die neuen Suchkriterien ab.

Falls Sie jetzt neugierig geworden sind, wie genau Generative KI eingesetzt werden kann, um die Internetrecherche zu automatisieren, können Sie einen Blick in das Whitepaper werfen, das wir in Zusammenarbeit mit dem KI-Campus erarbeitet haben. Darin beschreiben wir nicht nur einen technischen Ansatz zur Analyse von Webseiten, sondern zeigen auch die praktische Anwendung der Technologie: Mithilfe der KI-Methoden haben wir die Fragestellung beantwortet, welche KI-Kompetenzen die Unternehmen in Zukunft brauchen werden.

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Jan Mackensen

Jan Mackensen ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungs- und Innovationszentrum Kognitive Dienstleistungssysteme, einem Standort des Fraunhofer IAO in Heilbronn. Er beschäftigt sich mit Generativer KI und der Frage, wie diese Technologie gewinnbringend in Unternehmen eingesetzt werden kann.

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Kategorien: Digitalisierung, Innovation, Künstliche Intelligenz
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