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Natural Language Generation Roadmap: NLG-Projekte erfolgreich auf den Weg bringen

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Natural Language Generation gilt in unterschiedlichsten Branchen als Schlüssel zu mehr Effizienz: Die Fähigkeit, datenbasierte Analysen in Form von leicht verständlichem Text auszudrücken, macht NLG zur optimalen Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine – und somit zum Schlüsselelement in jedem Data-to-Insights-Prozess. NLG unterstützt Unternehmen dabei, optimalen Nutzen aus der gesamten Daten-Wertschöpfungskette zu ziehen.

Während die Mehrwerte von NLG von Entscheiderinnen und Entschieden in Unternehmen häufig intuitiv erkannt werden, liegen die größeren Herausforderung oft in der strategischen Umsetzung: Wo kann NLG im Unternehmen strategisch effektiv eingesetzt werden und wie lassen sich NLG-Projekte zum nachhaltigen Erfolg führen? Antworten und Impulse liefert die folgende „NLG Success Roadmap“.

Facettenreiche Mehrwerte: Natural Language Generation als Schlüsseltechnologie

Natural Language Generation schafft überall dort Mehrwerte, wo große Mengen an Daten bereitstehen – etwa in Finanzunternehmen, im E-Commerce, an der Börse oder in der Berichterstattung für Sport-, Wetter- oder Wahlereignisse. Immer mehr Websites nutzen automatische Textgenerierung, um schnell, effizient und skalierbar personalisierte und einzigarte Inhalte bereitzustellen. Bereits jetzt setzen einige Nachrichtenportale auf den sogenannten automatisierten Journalismus. Auch hier wird nichts anderes verwendet als NLG-Software, die beispielsweise Sportnachrichten, Wetterberichte oder Börsenupdates produziert.

Ein spannendes und zunehmend relevantes Anwendungsfeld für NLG ist die automatische Erstellung von Reportings. Insbesondere im Bereich Accounting, im Finanz- oder Versicherungswesen können mithilfe von NLG Prozesse rund um die aufwendige Erstellung von Reportings (z.B. von Tätigkeits- oder Fondsberichten) skalierbar gestaltet werden.
Es wird deutlich: Obwohl deutsche Unternehmen zunehmend erkennen, dass der Einsatz von KI-Technologien wie Natural Language Generation die Prozesse und Effizienz in nahezu sämtlichen Unternehmensbereichen nachhaltig verbessern, fehlt Unternehmen größtenteils noch eine eine praktische Umsetzungsstrategie.

NLG-Projekte zum nachhaltigen Erfolg führen

Die Grundfrage bleibt daher: Wie soll eine erfolgreiche Strategie für den Einsatz von Natural Language Generation angegangen werden? Die folgende „NLG Success Roadmap“ soll einen kurzen Überblick über verschiedene Prozessschritte bei der Konzeption und Implementierung von NLG-Projekten vermitteln. Dabei sind konzeptuelle Aspekte ebenso relevant wie wirtschaftliche und technische Kriterien: Neben der Zielbestimmung und der Definition von konkreten KPIs, sollte beispielsweise auch geklärt werden, in welcher Form Daten vorliegen und in welcher Form die automatisch generierten Texte letztlich ausgespielt werden sollen. Wie gehen Entscheiderinnen & Entscheider also bei der strategischen Planung von NLG-Projekten am besten vor? Ideen und Impulse liefert die „NLG Success Roadmap“.

Schritt 1 – Analysieren: Ermittlung & Dokumentation des Ist-Zustands​

Welche Prozesse, in denen die Erstellung von Text eine Rolle spielt – z.B. die Erstellung von Reportings, regulatorischen Berichten oder Formate für die Kundenkommunikation –, funktionieren aktuell gut, welche nicht? Wo gibt es Verbesserungspotenziale?​

Schritt 2 – Identifizieren: Identifikation von potenziellen Anwendungsbereichen für NLG

Wo kann die automatische Erstellung von Text Prozesse effizienter gestalten? Existieren dort genügend Daten? Tipp: Am besten mit einfachen und übersichtlichen Szenarien starten, die ein klares Ziel und Resultat haben. ​

Schritt 3 – Realisieren: Konzeption & Umsetzung eines NLG Business Case​

Welche finanziellen und strategischen Ziele des NLG-Projekts lassen sich setzen? Wie bzw. an welchen KPIs lassen sich diese messen? Welche Nutzen, Aufwendungen und Risiken sind mit dem NLG-Projekt verbunden? Ist das NLG-Projekt überhaupt technisch umsetzbar (POC)? ​

Schritt 4 – Evaluieren: Messung von KPIs

Wie lassen sich die in Schritt 3 definierten KPIs messen? Wer ist für das Monitoring verantwortlich? Werden die im Vorfeld definierten KPIs erreicht? ​

Schritt 5 – Horizontalisieren: Horizontalisierung des NLG-Projekts​

Welche weiteren – und womöglich – komplexeren Geschäftsprozesse kann NLG effizienter gestalten?​

Die oben genannten Aspekte verdeutlichen, dass der Einsatz von neuesten Technologien wie Natural Language Generation nicht nur technische, sondern auch betriebswirtschaftliche Prozesse beeinflusst. Gerade in diesem Wechselspiel können disruptive Technologien wie Natural Language Generation ihr größtes Potenzial entfalten.

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