Our AI-Chatbot is Like a Team Member
Unter der Leitung von Friedrich, Senior Enterprise Data Specialist bei SKIDATA, kommen kreative Köpfe aus verschiedenen Abteilungen zusammen, um das Potenzial von Generative AI sichtbar zu machen.
Als vor etwa eineinhalb Jahren der Hype um künstliche Intelligenz aufkam, begann Friedrich die unterschiedlichen Sprachmodelle zu testen. Als Senior Enterprise Data Specialist interessierten ihn die Potenziale und Risiken, die solche Tools für SKIDATA bieten könnten. Heute leitet der gebürtige Niederösterreicher die AI-Community mit dem Ziel, neue Chancen mit echtem Mehrwert für das Unternehmen zu erschließen.
Friedrich, wie ist die AI-Community bei SKIDATA entstanden?
Nachdem ich die Ergebnisse meiner Tests dem Unternehmen vorgestellt hatte, war die Resonanz groß und wir starteten ein Pilotprojekt als Proof of Concept. Durch den Erfolg dieses Tests kamen immer mehr Kolleginnen und Kollegen mit Ideen zu mir. Das Interesse war riesig, und so gründeten wir unter dem Motto „learn fast, fail fast“ die AI-Community. Nach wie vor ist die Lernkurve sehr steil, obwohl es diese Gruppe jetzt schon seit einem Jahr gibt.
Für dich sicher auch eine neue Erfahrung.
Ja, die Entwicklung, die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren genommen hat, ist enorm. Mein beruflicher Weg begann im Bereich Kfz- und Maschinenbau an der HTL in Steyr, gefolgt von einem Statistikstudium in Linz und einem MBA-Fernstudium in International Business in Australien. Als ich 2015 zu SKIDATA kam, steckte AI noch in den Kinderschuhen. Die verschiedenen Stationen von Business Intelligence über Reporting bis hin zu Digital, Data & Architecture haben mich zunehmend für das Thema sensibilisiert. Dass wir jetzt eine eigene AI-Community haben, ist folgerichtig und wichtig.
Woran arbeitet die AI-Community konkret?
Unser Team entwickelt Generative AI-Implementierungen und Chatbots, die auf die spezifischen Anforderungen von SKIDATA Lösungen zugeschnitten sind. Zum Beispiel unterstützt ein AI-Chatbot den technischen Support im Segment Stadien und Arenen. Das Ziel ist es, Daten und Informationen, die bisher in unterschiedlichen Systemen im Unternehmen zu finden sind, zentral und einfach nutzbar zu machen. Unser Chatbot agiert quasi als ein Teammitglied, mit dem man sprechen kann und das die gesamte Dokumentation des Unternehmens kennt und weiß, wo welche Daten zu finden sind.
Was möchte das Team mit seinen Projekten erreichen?
Wir entwickeln konkrete Anwendungen, um zu zeigen, wie AI einen sinnvollen Mehrwert stiften kann. Durch unsere Leuchtturmprojekte machen wir das Potenzial der AI für alle im Unternehmen sichtbar.
Wer ist Teil der AI-Community?
Das Team besteht aus zehn engagierten AI-Begeisterten aus verschiedenen Abteilungen. Von Anwendungsfällen in der IT über technische Abteilungen bis hin zu Marketing – alle, die Interesse haben, sind willkommen. Das Team ist eine internationale Mischung aus erfahrenen und jungen Talenten. Die einzige Voraussetzung ist die Neugier und der Wille, etwas Neues zu schaffen.
Wie oft tauscht ihr euch aus?
Wir haben alle zwei Wochen ein Teammeeting in Grödig, bei dem auch Kolleginnen und Kollegen aus anderen Standorten online teilnehmen können. Die Sitzungen sind kompakt, etwa 30 Minuten, in denen wir über aktuelle Projekte und Entwicklungen sprechen. Der Austausch ist enorm wichtig, da wir so ständig voneinander lernen und immer wieder neue Synergien finden.
Was ist deine Aufgabe als Teamleiter?
Meine Aufgabe besteht darin, die Richtung vorzugeben und die Projekte zu koordinieren. Da ich im Bereich Daten und Digitalisierung tätig bin, sitze ich an der Schnittstelle zwischen der technischen und der geschäftlichen Seite, was perfekt zur Arbeit mit AI passt. Alles, was wir hier tun, basiert auf Daten – aus den verschiedensten Quellen im Unternehmen. Mein Ziel ist es, diese Daten sinnvoll für SKIDATA zu nutzen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Welche langfristigen Ziele verfolgt die AI-Community?
Unsere Vision ist, eine umfassende AI-Lösung für das gesamte Unternehmen zu entwickeln, die die einzelnen Anwendungsfälle sinnvoll integriert. Kommunikation ist hier ein entscheidender Faktor, da wir die unterschiedlichen Bedürfnisse im Unternehmen berücksichtigen und jedem die Vorteile von AI näherbringen möchten. Ein langfristiges Ziel wäre, dass unsere AI in der Lage ist, sich dynamisch an unterschiedliche Anforderungen anzupassen – und so den Weg für zukünftige Innovationen zu ebnen.