Maximieren Sie das GenAI-Potenzial mit einem Low-Code-Framework

Erste Schritte mit GenAI und Low Code

Wir alle wissen, wie wichtig GenAI ist, und wir wollen nicht abgehängt werden. Doch nicht jeder engagiert sich explizit für die Anpassung von Technologien. Zudem ist es schwierig, Ressourcen für neue Technologien bereitzustellen, wenn die meisten Menschen KI im Alltag erst noch in der Entwicklungsphase sehen.

Das ist nur ein Grund, warum Ihr Anwendungsfälle sind so kritisch.

KI unterscheidet sich von früheren deterministischen Systemen und Technologien. Diskriminierende KI kann lernen, vorhersagen und handeln. Die Kreativität generativer KI verbindet grenzenlose Möglichkeiten mit unvorhersehbaren Ergebnissen. Agentische KI trifft Entscheidungen und führt Aufgaben autonom aus, erfordert aber sorgfältige Überwachung und Kontrolle. Denken Sie jedoch daran, Ihre Ambitionen zu überdenken. Wenn Sie Ihren ersten KI-Anwendungsfall erstellen, lernen Sie möglicherweise mehr, indem Sie weniger bauen.

Agentische KI trifft Entscheidungen und führt Aufgaben autonom aus, erfordert jedoch eine sorgfältige Überwachung und Kontrolle.

Erstellen Sie zunächst ein machbares, messbares Projekt. Lassen Sie nicht zu, dass die große Auswahl Ihre KI-getriebenen Geschäftsziele beeinträchtigt. Ein geeigneter Anwendungsfall erdet ein Unternehmen und unterteilt Ihre KI-Ambitionen in die Must-Haves und den nett zu haben.

Berücksichtigen Sie beim Erstellen Ihres ersten KI-gesteuerten Anwendungsfalls Folgendes:

• Welches Problem lösen Sie mit KI? Vergessen Sie nicht, eine erfolgreiche Lösung mit messbaren Erfolgskennzahlen zu definieren.
• Welche KI-Funktionen, -Dienste und -Produkte können Ihnen bei der Lösung Ihres Problems helfen? Was leisten Ihre aktuellen Systeme? Was muss KI leisten?
• Welche Auswirkungen wird die KI-Integration haben? Welche Herausforderungen müssen Sie auf dem Weg dorthin meistern? Wie wird der Erfolg Ihr Unternehmen positiv verändern?

Möchten Sie Ihren ROI vorab prüfen? Testen Sie Ihren KI-Anwendungsfall mit einem schnellen MVP-Prototyp, bevor Sie einen Proof of Concept erstellen. Nutzen Sie Low-Code und vorgefertigte KI-Modelle, um Ihre Ressourcen so wenig wie möglich zu belasten. Halten Sie den Umfang so gering wie möglich. Beispiele für den Einstieg:

• Verbesserte Datenqualität: Validierungsregeln, Workflows zur Gewährleistung der Datenkonsistenz und Mendix's GenAI Produktinformations- und Asset-Management (PIAM) Lösung sind nur der Anfang.
• Bessere Risikokontrolle: Von Audit Trails bis Integriertes Compliance-Management, Mendix Low-Code führt ein Governance der nächsten Ebene Möglichkeiten im gesamten SDLC.
• Bessere Effizienz: Mendix bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Kostenreduzierung und zur Zeitreduzierung bis zur Umsatzgenerierung, von der Skalierung bis zur Open-Source-Entwicklung.
• Ermittlung des Geschäftswerts: Ein schnellerer und einfacherer Zugriff auf die grundlegenden Modelle von GenAI über Konnektoren und APIs ermöglicht die sichere Einführung proprietärer Daten mit weniger Ressourcen.

Low-Code-Chatbots, die das Kundenerlebnis exponentiell verbessern

Mendix Low-Code-Partnerunternehmen Vivix Vidros Planos ist ein in Brasilien ansässiger Glashersteller für Gewerbe- und Wohngebäude. Vivix schließt derzeit die Arbeiten an einem zweiten Werk in Brasilien ab. Dadurch verdoppelt sich die Produktionskapazität von 900 Tonnen Flachglas auf über 1,900 Tonnen und wird damit zum zweitgrößten Hersteller des Landes.

Im Jahr 2021 werden wir im Rahmen einer dreijährigen Roadmap zur operativen Digitalisierung Vivix implementierte 17 Low-Code-Anwendungen mit dem Mendix  von QuibimDie Low-Code-Apps sparten allein im Jahr 6,000 über 2023 Stunden manuelle Arbeit ein. Aufbauend auf dem Erfolg früherer Projekte veröffentlicht Vivix ein GenAI-gestütztes Chatbot-Erlebnis für Kundenbeschwerden und interne Produktionsprobleme.

Das Vivix-Chatbot-Erlebnis

Der Vivix Virtual Engineer verwendet die Mendix AWS Bedrock-Konnektor das aufrufen Claude 3-Grundmodell von AnthropicVirtual Engineer integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um hilfreiche, präzise Anleitungen und Einblicke zu liefern, wenn diese am dringendsten benötigt werden. Erste Schätzungen von Vivix zeigen, wie wertvoll die KI-gestützte Chatbot-Erfahrung mit datenbasierten Erkenntnissen, prädiktivem Verhalten und optimierten Arbeitsabläufen sein kann. Die Lösungszeit für Kundenprobleme mit dem Virtual Engineer-Chatbot wird auf weniger als einen Tag geschätzt – zuvor dauerte sie mehr als fünf Tage. Interne Produktionsprobleme werden innerhalb einer Stunde gelöst – eine Verfünffachung der Lösungszeit.

Aristóteles Terceiro Neto, Industrial Transformation Manager bei Vivix, erklärt: „Wir möchten, dass unser Team generative KI nutzt, um unsere Berichte zu verbessern und eine neue Perspektive auf unsere Daten zu gewinnen. Wir sind außerdem fest entschlossen, den Einsatz von Mendix Edge-Anwendungen durch Siemens Industrieller Vorsprung.“

Unternehmen können eines von mehreren Basismodellen nutzen, mit dem Amazonas Grundgestein Anschluss und der Mendix Plattform, einschließlich:

• Amazonas-Titan
• Anthropischer Claude
• Cohere-Befehle und -Einbettung
• AI21 Labs Jurassic
• Meta Lama 2
• Mistral-KI
• Stabilität AI Stabile Diffusion XL

Unternehmen, die die Mendix Low-Code-Plattform können ihre internen Daten auch mit Basismodellen aus anderen Quellen als Amazon Bedrock integrieren, mit Konnektoren, die in der Mendix Marktplatz. ChatGPT von OpenAIist beispielsweise erhältlich über ChatCPT-Anschluss von CapGemini.

Reduzieren Sie die Komplexität durch personalisiertere Benutzererlebnisse

Moderne Nachhaltigkeitsinitiativen basieren auf modernster Technologie. Für den durchschnittlichen Hausbesitzer ist es ein Vollzeitjob, die notwendigen Recherchen durchzuführen, einen fairen Preis zu ermitteln und seriöse Anbieter und Nachhaltigkeitsdienstleister zu finden. Angesichts ehrgeiziger internationaler Umweltziele sowohl im gewerblichen als auch im privaten Bereich wird die Umsetzung und Fertigstellung von Modernisierungen im Wohnbereich aufgrund der vollen Terminkalender noch schwieriger.

Das Marktplatzmodell von HomeServe HomeZero verbindet Hausbesitzer mit Handwerkern, um Arbeiten abzuschließen. Darüber hinaus bietet HomeZero eine Plattform, die es Installateuren erleichtert, Profile zu erstellen und mit potenziellen Kunden in Kontakt zu treten, um so Beziehungen auf beiden Seiten aufzubauen. Auf diese Weise wird ein Großteil der technologischen Komplexität von Innovationen reduziert und durch die Möglichkeit der Vernetzung mit Dritten ersetzt.

GenAI erleichtert das Treffen guter Entscheidungen

HomeZero vermittelt nicht nur Kunden an potenzielle Bauunternehmer, sondern hilft Hausbesitzern auch dabei, die für ihre Bedürfnisse optimale Lösung zu finden. Mithilfe von GenAI erhalten Bewohner Echtzeit-Beratung und Bauunternehmervorschläge von einem virtuellen Nachhaltigkeitsbeauftragten, basierend auf ihren unmittelbaren Eingaben und den von ihnen bereitgestellten Informationen zum Projekt.

Laut HomeZero-Gründer Mike Out: „Das Schöne ist, dass wir eine verwaltete Lösung haben über MendixWir kennen zwar nicht alle Komplexitäten von AWS, profitieren aber von allen Vorteilen. Wir haben all diese Nischenideen, Produkte und Prototypen, die wir jetzt für unsere Nutzer entwickeln. Es gibt so viele Möglichkeiten, diese Branche noch weiter zu verändern.“

Zukunftssichere Sicherheitsprotokolle

ABN AMRO ist die drittgrößte Bank der Niederlande. Als Finanzinstitut im digitalen Zeitalter versteht ABN AMRO die Herausforderungen der Innovation in einem Bereich, der stabile, sichere und zuverlässige Software erfordert.

Geleitet von einer Drei-Säulen-Strategie aus Kundenerfahrung, Nachhaltigkeit und zukunftssicherem Banking nutzte ABN AMRO Mendix Low-Code für den Wiederaufbau von Legacy-Systemen. ABN AMRO hat bereits über 150 Low-Code-Apps im Einsatz und plant, bis Jahresende Hunderte von Prozessen und Diensten auf die Low-Code-Plattform zu migrieren. Die Strategie wird mithilfe eines Rahmens aus kontrollierter schneller Anwendungsentwicklung und Low-Code umgesetzt.

Sichereres Banking durch GenAI

Als Teil der ABN AMRO-Tools zur Erkennung von Finanzkriminalität wird GenAI zur Umsetzung von Compliance-Maßnahmen eingesetzt, beispielsweise zur Einhaltung bewährter Know-Your-Customer-Standards (KYC). Der Prozess beginnt mit dem Zugriff auf relevante Datenquellen, aus denen GenAI nützliche Kundenprofilzusammenfassungen erstellt. Diese Profile beschleunigen die Kundenbewertung und die Sicherheitsprotokollprozesse.

Laut Benjamin Blaauw, Leiter der Entwicklungsautomatisierung bei ABN AMRO, „Mendix ist eine Zieltechnologie, um unsere Landschaft zu vereinfachen und die Entwicklung zu beschleunigen. … Wenn wir sehen, dass der Zeitrahmen knapp ist und wir schnell etwas liefern müssen, dann Mendix ist der Weg nach vorn.“