Versuch mit KI-Startup
Foto: Workist
Die erste Trainingsphase dauerte dann etwa zwei Monate. In einem ersten Schritt wurde die Workist-KI "WorKI" anhand von rund 100 Zentis-Auftragsdokumenten trainiert. Dabei ging es darum, das System für die Besonderheiten der Zentis-Aufträge fit zu machen, also dass es in der Lage ist, Bestellnummern etc. zu erkennen. "Bei unserer KI handelt es sich um eine generalistische KI, die grundsätzlich in der Lage ist, alle Arten von Bestellungen automatisiert zu verarbeiten", erklärt Workist-Gründer Wegner, "doch wir haben mit Baustoffherstellern angefangen, so dass das Know-how der KI in diesem Bereich natürlich größer war".
Gemeinsam im Team "lehrten" Zentis- und Workist-Mitarbeiter der KI dann während der zweimonatigen Trainingsphase die Besonderheiten und den Fachjargon der Lebensmittelbranche. Dies sollte sie in Lage versetzen, Aufträge möglichst schnell in standardisierte EDI-Formate umzusetzen. Um ein möglichst stringentes Feedback geben zu können, benannte Zentis zudem zwei Key User, die die Erfahrungen aus dem Team sammelten und gebündelt an Workist weitergaben.
Die Trainingsphase
Nach Abschluss der Trainingsphase konnte die KI rund 60 Prozent der Dokumente automatisch verarbeiten. Ein Wert, der sich im laufenden Betrieb dann noch weiter steigern ließ. Zuletzt, so heißt es bei Zentis, konnten etwa 80 Prozent der Dokumente automatisiert bearbeitet werden. Betrachtet man die Erkennungsrate der einzelnen Felder, die die KI zu erfassen hat, so liegt die Rate hier bei über 90 Prozent, erklärt Wegner.
Zudem heißt eine Erkennungsrate von 80 Prozent nicht automatisch, dass die anderen 20 Prozent von der KI falsch erfasst werden, ergänzt IT-Manager König. Zumal unter den 20 Prozent auch die Dokumente subsummiert sind, bei denen sich die KI schlicht unsicher ist.
Arbeitsteilung
Foto: Zentis
Solche Dokumente werden dann einem Zentis-Mitarbeiter vorgelegt, der schnell erkennt, um was für einen Artikel es sich handelt und ob eventuell die Artikelnummer falsch geschrieben ist. Auch wenn Workist ein eigenes Team an Data Cognition Specialists hat, findet der Prozess bei Zentis statt.
"Diese haben schlicht das spezifische Domänen-Fachwissen im Gegensatz zu uns", begründet Workist-Gründer Wegner die Arbeitsteilung. Die sich daraus ergebenden Änderungen an der KI erfolgen dann wiederum bei Workist direkt.
Agilität ist Trumpf
Gerade diese Agilität in der Zusammenarbeit mit dem jungen Startup schätzt auch König, "denn so können wir schneller agieren und sind schlagkräftiger". Diese Flexibilität ist denn auch der Hauptgrund, warum man bei Zentis geneigt ist, künftig immer mehr Richtung Cloud zu gehen. "Das häufig vorgebrachte Pro-Cloud-Argument der Skalierung ist bei uns nicht so entscheidend, denn schließlich sind wir kein Großkonzern", unterstreicht der IT-Manager.
Grundsätzlich ist König mit den gemachten Erfahrungen zufrieden und lobt rückblickend noch einmal den Onboarding-Prozess, "denn die Implementierung und Anbindung an EDI war eine Arbeit von ein paar Tagen". Zufrieden mit den bisherigen Ergebnissen ist bereits ein Rollout in den USA geplant, um dort englischsprachige Aufträge automatisiert zu verarbeiten. Als nächste Herausforderung steht dann die KI-Einführung in Polen auf dem Plan.