Wie chatgpt Unternehmenssoftwareprojekte transformiert
Elena Kundiy, Leiterin der Abteilung für kundenspezifische Entwicklung bei BIA-Technologies, sprach darüber, wie auf künstlicher Intelligenz basierende Hype-Technologie Integratorunternehmen das Leben erleichtern, die Implementierung von Unternehmenssoftware einfacher und effizienter machen und die digitale Transformation des russischen Geschäfts beschleunigen kann .
In der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft von heute durchlaufen Unternehmen erhebliche Veränderungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Zuge dieser Transformation ist die Integration verschiedener Unternehmens-IT-Systeme für viele Unternehmen zu einer großen Herausforderung geworden. Mit der Entwicklung großer Sprachmodelle wie ChatGPT und YandexGPT sowie darauf basierender Anwendungen ist jedoch das Potenzial zur Optimierung und Verbesserung von Geschäftsprozessen im Zusammenhang mit der Softwareentwicklung und -integration dramatisch gestiegen. In diesem Artikel betrachten wir fünf der vielversprechendsten Anwendungen solcher Technologien auf Basis neuronaler Netze, die den Anforderungen mittlerer und großer Unternehmen bei der Implementierung von Unternehmenssoftware gerecht werden.
Anforderungen sammeln
Traditionell erfordert die Erfassung von Geschäftsanforderungen für Software-Integrationsprojekte lange Besprechungen zwischen Kunden und Auftragnehmern und eine noch längere Vorbereitung der technischen Dokumentation (TOR), die sich manchmal über Monate hinziehen kann. Ein neuronales Netzwerk kann diesen Prozess exponentiell beschleunigen, indem es seine Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um Anforderungen direkt vom Kunden zu verstehen und zu extrahieren. Durch die Interaktion mit Stakeholdern über eine Konversationsschnittstelle kann der Chatbot alle Wünsche technisch nicht versierter Benutzer strukturieren und in vorgefertigte technische Dokumentationen für das Projekt umwandeln, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Genauigkeit der Anforderungen erhöht wird.
„Bereinigung“ der Daten
Die Datenqualität ist für den ordnungsgemäßen Betrieb von Unternehmenssystemen von entscheidender Bedeutung. Organisationen stehen oft vor der Herausforderung, ihre Daten zu bereinigen und in die erforderlichen Formate und Standards zu konvertieren. Auch hier kann ein neuronales Netzwerk Abhilfe schaffen. Durch das perfekte Verständnis natürlichsprachlicher Anweisungen und die Nutzung seiner Kenntnisse über Datenverwaltungstechniken kann ChatGPT bei Datenvorverarbeitungsaufgaben wie dem Abgleich von Referenz- und Abrechnungsdaten zwischen verschiedenen Systemen, der Identifizierung und Beseitigung von Datenqualitätsproblemen, der Beseitigung doppelter Zeilen und der allgemeinen Datenstandardisierung helfen. All dies wird die Phase der Datenaufbereitung beschleunigen und sicherstellen, dass das zukünftige System auf qualitativ hochwertigen Ausgangsinformationen basiert.
Testautomatisierung
Softwaretests sind eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe. Mit seiner Fähigkeit, natürlichen Text zu verstehen und zu generieren, kann ChatGPT Testskripte basierend auf vorgegebenen Spezifikationen erstellen, automatisierte Tests selbst ausführen und sogar Fehlerberichte erstellen. Dadurch wird der manuelle Arbeitsaufwand reduziert, die Testabdeckung erhöht (das heißt, Sie können mehr Benutzerszenarien für die Verwendung des Systems testen) und die Gesamtqualität der Software verbessern, während gleichzeitig der Zeitplan für das Implementierungsprojekt verkürzt wird.
Benutzerschulung
Damit das erstellte System nicht im Regal landet, sollte die Einführung neuer Software immer mit einer umfassenden Schulung der Mitarbeiter des Kundenunternehmens, also der zukünftigen Nutzer des Unternehmenssystems, einhergehen. Das neuronale Netzwerk kann als virtueller Assistent fungieren und Benutzern interaktives und personalisiertes Lernen bieten. Es kann Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen modellieren, Fragen von Benutzern beantworten und ihnen die gesamte Funktionalität des Systems vorstellen.
Aufbau einer Wissensdatenbank
Schließlich kann das neuronale Netzwerk als Wissensspeicher fungieren und relevante Informationen im Zusammenhang mit dem Implementierungsprojekt speichern und abrufen. Es kann Informationen aus Gesprächen, Korrespondenz und technischer Dokumentation sammeln und eine einzige zentrale Wissensdatenbank für das Projekt bilden. Darüber hinaus kann das neuronale Netzwerk eine interne Wissensbasis für das Integratorunternehmen auf Basis aller erfolgreich umgesetzten Implementierungsprojekte sowie einer Analyse der besten Digitalisierungspraktiken aus externen Quellen erstellen und so die Schulung der Mitarbeiter und die Arbeit an jedem Folgeprojekt vereinfachen.
Kurz gesagt, künstliche Intelligenz kann in fast allen Phasen eines typischen Projekts zur Integration von Unternehmensinformationssystemen hilfreich sein. Mit einem integrierten Transformatormodell kann ChatGPT die Anforderungserfassung revolutionieren, die Datenbereinigung automatisieren, die Testautomatisierung beschleunigen, die Benutzerschulung vereinfachen, das Wissensmanagement optimieren und Code für einfache bis mittelschwere Algorithmen in allen gängigen Programmiersprachen generieren. Mittlere und große Unternehmen, die sich auf die digitale Geschäftstransformation einlassen, können die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzen, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen, die Effizienz zu verbessern und Software erfolgreich zu integrieren, wodurch sie die Digitalisierung deutlich beschleunigen und ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus sind.
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