Kim: Ja. Das ist das wirklich Erstaunliche an der Cloud, denn sobald die Daten alle da sind, können erstaunliche Dinge damit gemacht werden und Innovationen passieren wie verrückt. Und wir sehen das jetzt bei allem, was mit OpenAI und ChatGPT und all dem passiert. Und in Power BI haben wir eine Reihe von KI-Funktionen in die Plattform integriert. Und ein wichtiger Aspekt der KI-Funktionen, die wirklich, wirklich nützlich waren, sind diejenigen, die Geschäftsanwender nutzen können. Also Dinge wie Abfragen in natürlicher Sprache, bei denen Sie eine Frage stellen und eine Antwort als Diagramm erhalten, oder eine Schlüsseleinflussanalyse, bei der Sie das System fragen können: „Hey, was beeinflusst meine Stornierungen? Welche Maßnahmen beeinflussen das?“ Und selbst mit unserer neuesten KI-Funktion verwenden wir tatsächlich GPT-3, um Code für Geschäftsanwender zu generieren, um Kennzahlen in ihren Datensatz zu schreiben. So können sie einfach Code generieren, um Jahr-über-Jahr-Berechnungen oder sogar komplexere Berechnungen nur durch natürliche Sprache zu berechnen.
Dies ermöglicht Geschäftsanwendern wirklich, in die Daten einzutauchen, wie sie es noch nie zuvor getan haben, und einfach mit Daten zu arbeiten und diese Kompetenz aufzubauen, die sie noch nie zuvor hatten. Und einige unserer größten Kunden, es gibt ein Einzelhandelsunternehmen, mit dem wir zusammenarbeiten, wo 40 % seiner Benutzer diese Funktionen regelmäßig nutzen. Sie haben also Leute, die früher einfach einen Bericht geöffnet haben, eine Nummer erhalten und weitergemacht haben. Jetzt können sie einfach so viel mehr damit machen und sie können diese Fragen selbst stellen. Beides macht das Unternehmen natürlich effizienter, da für diese Arbeit keine Datenwissenschaftler benötigt werden. Ein Geschäftsanwender kann es selbst tun, aber Mann, es macht die Geschäftsanwender und die gesamte Branche, es eröffnet eine ganze Reihe von Möglichkeiten, die sie vorher nie hatten.
Lorbeer: Und das ist ein wirklich toller Punkt. Anil, Sie müssen nicht unbedingt Datenwissenschaftler haben, die Ihnen bei diesen Erkenntnissen helfen, die Sie aus den Daten gewonnen haben. Sie haben also eine Reihe von Backoffice-Operationen wie Steuern und ERP oder Warenwirtschaft erwähnt. Wie sonst sehen Sie also, dass Menschen befähigt werden, Entscheidungen zu treffen und nicht nur weniger Zeit in den Tiefen von Tabellenkalkulationen zu verbringen, sondern auch innovativ zu sein und die Art und Weise, wie sie Waren und Dienstleistungen anbieten, zu ändern?
Anil: Absolut. Das ist eine großartige Frage. Und Kims Kommentar über OpenAI und ChatGPT bringen viel differenziertes Denken und Fähigkeiten ein und verändern die Rollen selbst von Geschäftsanwendern gegenüber Datenwissenschaftlern als Teil davon. Wie wir einige der funktionalen Teams betrachten, die diese Technologien übernehmen, ist ein vielfältiger Ansatz, richtig? Erstens sehen wir eine enge Zusammenarbeit mit Cloud-Service-Anbietern wie Microsoft, wo es um Innovationen und Fähigkeiten von KI, maschinelles Lernen, beispielsweise Text Mining, geht. Und einfache Dinge wie Text Mining waren früher ein Data-Science-Experiment, wir kamen mit Hypothesen heraus, besonders im Gesundheitswesen. Wenn jemand einen Textstrom nehmen und herausfinden möchte: “Hey, was ist eine Krankheit? Was ist ein Rezept und was ist eine Diagnose?” All das war früher ein maschinelles Lernmodell, das dies tat.
Aber Microsoft hat offene oder angewandte KI-Fähigkeiten, Sie können einfach diesen Textstrom senden und Sie erhalten automatisch eine Ausgabe in Form von „Hey, was ist eine Krankheit?“. die Kategorisierung von Krankheit vs. Symptom vs. Medikament vs. Arzt, die Out-of-the-Box-Klasse klassifiziert es für Sie. Das ist eine einfache Innovation, ich spreche nicht einmal von OpenAI oder ähnlichem. Wenn Sie einige dieser Funktionen nutzen möchten, müssen Sie engen Kontakt zu Hyperscaler-Anbietern wie Microsoft Azure halten, die viel in Innovationen investieren und diese Funktionen bereitstellen. Und es gibt viele dieser Tech-Foren. Es kann ein CDO sein [chief data officer] Forum, es ist ein Tech-Innovationsforum, es sind Fokusgruppendiskussionen, die innovative Fähigkeiten hervorbringen, die auf jedem Hyperscaler laufen können. Das ist ein weiterer Ort, mit dem wir Kontakt halten müssen. Und noch etwas würde ich taktisch sagen: Wenn wir eine Architektur empfehlen, die für Kunden entwickelt wurde, empfehlen wir eine sehr modulare Architektur, damit der Funktionswechsel einfacher wird. Zum Beispiel der Wechsel von OCR-Engines oder Sprachübersetzungs-Engines oder einige Beispiele, bei denen die Dinge kontinuierlich reifen.
Wenn Sie Ihre Architektur so aufbauen, dass sie sehr modular ist, dann wäre dieser Wechsel auch sehr einfach. Und letztendlich läuft alles auf ein sehr vielfältiges Team hinaus, das diese Fähigkeiten bereitstellt. Die Förderung von Schulungen, Fortbildungen und diese vielfältige Kombination von Fähigkeiten aus Technologiegeschäften, wie Sie sie erwähnt haben, und das Mischen davon bringen natürlich neue Denkweisen in das Team selbst und dadurch werden wir in der Lage sein, einige dieser Innovationen und Fähigkeiten zu übernehmen, die kommen aus dem Markt selbst heraus. So sehe ich die Auswirkungen auf einige der großen ERP- oder Back-Office-Transformationen wie Betriebsabläufe oder sogar Steuern. Einige dieser Fähigkeiten können wir dort definitiv gebrauchen. Zum Beispiel Steuern. Für Steuern gibt es einen ganzen großen Datenstrom, der aus unstrukturierten Daten stammt, es sind PDF-Dokumente, unformatierte Teile von Dokumenten, die wir erhalten, wie können Sie daraus einen Sinn ziehen? Es gibt eine ganze Reihe von KI-Funktionen, die Sie anschließen können, um die Daten in ein strukturiertes Format zu bringen, das auch die Aufsichtsbehörden glauben werden. Also ziemlich viel Einfluss davon.
Lorbeer: Dies ist ein gutes Beispiel dafür, was im Backoffice mit so vielen Operationen jetzt möglich ist, dass die Hyperscaler von Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure eine Reihe dieser Funktionen bieten. Wie schaffen Unternehmen dann Interoperabilitätsmöglichkeiten zwischen der Cloud-Plattform und den neuesten aufkommenden Technologien und konzentrieren sich dabei wirklich auf Data Governance, insbesondere für stark regulierte Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen?
Anil: Sehen Sie, die meisten Unternehmen haben eine gute Data Governance eingerichtet, bei der Definitionen vereinbart werden, und es ist im Bereich der Vorschriften, die diese Branche bereits unterstützt. Wenn Sie sich zum Beispiel die Hypothekenbranche ansehen, jemand kommt und bittet Sie um einen Kredit, es gibt bestimmte Elemente dieses Kunden, die Sie anderen Teilen der Organisation offenlegen können, es gibt bestimmte Elemente, die Sie nicht offenlegen können. Damit die Governance aus Datensicht gut aufgestellt ist. Wenn es um angewandte KI-Dienste geht, berücksichtigen Microsoft Azure und andere Plattformen bereits einige der ethischen Aspekte von KI. Was können wir mit Analysen aus einer Vorhersageperspektive tun? Was können wir nicht? Von diesem Standpunkt aus sind wir also abgedeckt.