Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning sind keine neuen Themen, sondern werden seit vielen Jahren erforscht und weiterentwickelt. Bisher waren sie jedoch eher Nischenbereiche, mit nur wenigen Durchbrüchen und Erkenntnissen.

Das hat sich mit dem Erscheinen von ChatGPT schlagartig geändert. KI ist jetzt in aller Munde, insbesondere der Bereich „GenAI“ – Generative Künstliche Intelligenz. Diese ermöglicht es, Medien wie Texte, Bilder oder Videos durch natürlichsprachliche Eingabe zu erstellen.

Dieser Durchbruch hat die Phantasie vieler Menschen angeregt. Auch wir bei SOPTIM sind der Meinung, dass KI ein erhebliches Potenzial für unsere SOPTIM Elements Plattform birgt.

Und so kam es zu den AI Discovery Days:

Im Rahmen der AI Discovery Days bei SOPTIM wurden Entwickler:innen und Product Owner in einem Projekt zusammengebracht, um sich praktisch mit dem Thema KI zu befassen und Wissen aufzubauen. Dazu führte ein externes Beratungsunternehmen zunächst in das Thema „KI in der AWS“ ein. Die AWS bietet auch heute schon einige Services, um mit KI arbeiten zu können.

Für den konkreten Projektinhalt wurden zwei Use-Cases definiert, die dann innerhalb einer Woche von jeweils einem Projektteam bearbeitet wurden. Ein Use Case konzentrierte sich auf klassisches Machine Learning, der andere auf GenAI, um ein breites Spektrum abzudecken.

Für den Machine Learning Ansatz bot sich das Themenfeld der Zeitreihenanalyse und insbesondere das Thema Zeitreihenprognose an. Amazon Forecast bietet hierfür einen entsprechenden AWS-Service, und die SOPTIM darüber hinaus mit der bewährten SOPTIM Plusprognose über einen optimalen Benchmark zur Bewertung der Ergebnisqualität verfügt.

Obwohl der Service schnell und unkompliziert aufgesetzt werden konnte, lag die Qualität der Prognose deutlich hinter der SOPTIM Plusprognose. Dies war nicht überraschend, da die SOPTIM Plusprognose als leistungsstarke und über viele Jahre optimierte Lösung hohe Standards setzt. Überraschend waren jedoch die Einschränkungen des Services, wie die langen Trainingszeiten und die Begrenzung auf 500 Datenpunkte in die Zukunft.

Dieser Use Case zielte darauf ab, einen Chat-Bot zu implementieren, der Fragen zu SOPTIM-Produkten beantworten und mit dem Ticketsystem interagieren kann. Zunächst wurde eine eigene Dokumentation für die KI erstellt, basierend auf einer Knowledge Base. Das Team entwickelte innerhalb eines Tages einen Chat-Bot, der Antworten aus der internen Dokumentation generieren konnte.

Als nächstes wurde der KI ermöglicht, Tickets auf einem Jira-Board anzulegen und zu kommentieren. Dabei wurde auf sogenannte Agents zurückgegriffen, die eine Schnittstellen-Spezifikation erfordern. Die KI entscheidet dann selbstständig, wann sie für eine Anfrage den entsprechenden Endpunkt aus der Spezifikation aufrufen muss.

Die restliche Projektdauer wurde genutzt, um der KI mehr Dateien zugänglich zu machen. An dieser Stelle kommen die ersten Fallstricke, da die Qualität der Daten dabei essentiell ist. Wenn aktuelle von historischen Informationen abweichen, dann hat die KI Probleme, die richtige Antwort zu generieren. Auch die Struktur der Daten spielt eine essentielle Rolle. Je feingranularer die Daten abgelegt werden, desto präziser kann die KI auf das entsprechende Dokument verweisen und so kenntlich machen, wo eine Information ihren Ursprung hat.

Das beeindruckende Ergebnis war, dass der Chat-Bot schnell aufgesetzt und in Betrieb genommen werden konnte. Um jedoch ein zuverlässiges Werkzeug mit echtem Mehrwert zu schaffen, sind weitere Investitionen in die Bereinigung und Strukturierung der Daten erforderlich.

KI, insbesondere GenAI, bleibt ein spannendes Thema. In Zusammenarbeit mit AWS und den von Amazon bereitgestellten Services wird der Einstieg in die KI erleichtert. Dennoch sind Investitionen in Datenqualität und Fehleranalyse notwendig, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen.

Für die Zukunft werden wir das Thema weiterverfolgen und nach geeigneten Anwendungsfällen suchen, um die KI in unsere SOPTIM Elements Plattform zu integrieren, wobei das Einverständnis und die Bedürfnisse unserer Kunden an erster Stelle stehen.