In der Welt des digitalen Kundenservice sind Tools im Einsatz, die Tickets erstellen, E-Mails zuordnen und Arbeitsabläufe abbilden. Doch ThinkOwl geht weit darüber hinaus. Als KI-gestützte Plattform für Omnichannel-Kommunikation ist ThinkOwl nicht einfach nur ein Helpdesk-System, sondern die orchestrierende Zentrale für intelligente Automatisierung, Human-in-the-Loop-Prozesse und lernende KI-Workflows. Zusammenspiel von Automatisierung,…
Künstliche Intelligenz kann mehr als nur Antworten generieren oder Formulare erkennen. Wirklich produktiv wird KI erst dann, wenn sie kontinuierlich lernt, sich verbessert und in Echtzeit angepasst wird. Genau hier setzt der Ansatz der AI-Ops (Artificial Intelligence Operations) an. ITyX nutzt AI-Ops nicht als Zusatzleistung, sondern als integralen Bestandteil seines AI-first BPO-Modells…
Die Dokumentenverarbeitung in Unternehmen hat sich über Jahrzehnte kaum grundlegend verändert. Zwar wurde viel digitalisiert, doch der zugrunde liegende Ansatz blieb oft der gleiche: Regelwerke, Vorlagen und starre OCR-Systeme, die nur funktionieren, wenn das Dokument genau der erwarteten Struktur entspricht. Was auf den ersten Blick wie ein Fortschritt erschien, erwies…
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-4, Claude, Gemini oder Mistral haben in den letzten Jahren beachtliche Fortschritte gemacht. Ihre Fähigkeit, Texte zu verstehen, zu generieren und sogar komplexe Aufgaben zu bearbeiten, macht sie zu einem zentralen Bestandteil moderner Prozessautomatisierung. Doch was viele Unternehmen unterschätzen: Nicht das „größte“ oder…
Künstliche Intelligenz kann viel – aber nicht alles von allein. Wer glaubt, dass ein KI-Modell nach dem initialen Training dauerhaft optimale Ergebnisse liefert, irrt. In der realen Welt ist kontinuierliche Verbesserung der entscheidende Erfolgsfaktor. Genau hier kommt AI-Ops ins Spiel: als methodischer Rahmen und operatives Team zur ständigen Steuerung, Optimierung und Weiterentwicklung…
Die Welt der Sprach-KI entwickelt sich rasant. Unternehmen stehen heute vor der Wahl: Sollen sie auf etablierte, kommerzielle Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Claude setzen, oder lieber auf Open-Source-Modelle wie Mistral oder LLaMA? Noch entscheidender ist jedoch eine strategische Frage: Wie lassen sich eigene LLMs in bestehende KI-Prozesse…
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