Die interessantesten Erfolgsgeschichten generativer KI in Brasilien stammen nicht aus Forschungslaboren. Sie kommen aus dem Alltag: Produktregistrierung, Anzeigenschaltung, IT-Supportanfragen und Bürgerservices. Es handelt sich um Prozesse mit hohem Volumen und vielen Wiederholungen, bei denen generative KI nicht länger ein Experiment ist, sondern sich in den Kennzahlen niederschlägt.
In diesem Artikel stellen wir vier Projekte vor, die Flexa Cloud mit OLX, Gimba, Britânia und FEBRABAN auf AWS realisiert hat . Wir beschreiben für jedes Projekt die Herausforderung, die Vorgehensweise und die erzielten Ergebnisse. Abschließend erläutern wir die Gemeinsamkeiten dieser Projekte und zeigen, wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse auf Ihr Unternehmen übertragen können.
Zusammenfassung: Ergebnisse generativer KI in 4 Unternehmen
| Unternehmen | Herausfordern | Ergebnisse mit generativer KI |
|---|---|---|
| OLX | Langsame und unvollständige Anzeigenschaltung. | Veröffentlichung bis 3x schnellermehr als 5,5 Millionen Anzeigen |
| Gimba | Manuelle Produktregistrierung im Katalog | Zeit pro Artikel 84% niedriger, von 13 bis 2 Minuten |
| Britannia | Überlasteter interner Service-Desk | 30 40% bis% zu den sogenannten täglichen Aufgaben, die von der Assistentin Tânia erledigt werden. |
| Februar | Um Millionen von Menschen Anleitungen zum Umgang mit Schulden zu geben. | Chatbot trainiert mit 15 Jahre Daten Mein Taschen-Update |
OLX: Anzeigen werden bis zu 3-mal schneller veröffentlicht
Bei OLX lag der Engpass ganz oben im Verkaufstrichter. Wer etwas verkaufen wollte, musste mehrere Felder in der Anzeige ausfüllen, und viele gaben auf oder inserierten unvollständig. Das verschlechterte die Käufererfahrung und minderte die Qualität der Plattform.
Die Lösung war ein KI- Tool , das die Anzeige automatisch anhand der vom Verkäufer bereitgestellten Informationen ausfüllt. Das Ergebnis: bis zu dreimal schnellere Veröffentlichungszeiten , täglich rund 250.000 Nutzer , über 5,5 Millionen damit erstellte Anzeigen und bis zu 10 % mehr ausgefüllte Felder in einigen Kategorien.
Die Lösung wird bereits täglich von rund 250 Menschen genutzt und hat mehr als 5,5 Millionen Werbeanzeigen ermöglicht.
Marcelo Wendling, CTO der OLX-Gruppe
Der vollständige Artikel über das OLX-Projekt wurde auf TI Inside veröffentlicht.
Gimba: Produktregistrierung 84 % schneller mit Amazon Bedrock
Bei Gimba, einem Großhändler für Bürobedarf und B2B-E-Commerce, lag das Problem in der Produktregistrierung. Jeder neue Artikel erforderte manuelle Beschreibungen, Attribute und Standardisierungen, was die Aufnahme in den Katalog verzögerte und zu inkonsistenten Informationen führte.
Dank generativer KI auf Amazon Bedrock wird der Katalog nun automatisch erstellt und vom Team geprüft. Die Bearbeitungszeit pro Artikel sank um 84 % – von 13 auf 2 Minuten . Die Katalogdaten wurden konsistenter, was sich auch auf das organische Suchmaschinenranking auswirkte und zu einem prognostizierten Anstieg des Suchvolumens um 10 % führte.
Gimba hat seinen Produktregistrierungsprozess komplett umgestaltet und die Bearbeitungszeit pro Artikel um 84 % reduziert, von 13 Minuten auf nur noch 2 Minuten.
Daniel Arruda, CTO von Gimba
Die Details finden sich in der Gimba-Fallstudie und der von AWS veröffentlichten Fallstudie.
Britannia: Virtueller Assistent löst bis zu 40 % der IT-Anrufe.
Bei Britânia gingen beim internen Service Desk zahlreiche einfache Anrufe ein, beispielsweise zu Fragen bezüglich Zugriffsrechten, Abläufen und Anleitungen. Das IT-Team verbrachte einen Großteil des Tages mit Routineaufgaben und hatte wenig Zeit für Probleme, die tatsächlich einen Spezialisten erforderten.
Die Lösung war Tânia , eine virtuelle Assistentin mit generativer KI, entwickelt auf AWS und direkt in das Ticketsystem integriert. Heute beantwortet sie 30 bis 40 % der täglichen Tickets , unterstützt die Mitarbeitenden und leitet nur die Fälle, die einer Analyse bedürfen, an das menschliche Team weiter. Das Projekt entstand im Zuge der Migration in die Cloud, die Skalierbarkeit, Kostensenkung und Governance ermöglichte.
Die Lösung deckt bereits etwa 30 bis 40 % der täglichen Anrufe ab, indem sie einfache Supportaufgaben automatisiert, Mitarbeiter korrekt anleitet und sich direkt in unser Anrufmanagementsystem integriert.
Paulo Beber, Senior Software Architect und AI-Spezialist bei Britânia
FEBRABAN: Meu Bolso em Dia (Meine Tasche in Ordnung) bietet verschuldeten Privatpersonen in großem Umfang Orientierung.
Das Finanzbildungsprogramm „ Meu Bolso em Dia “ von FEBRABAN stand vor einer großen Herausforderung: Millionen von Brasilianern in Bezug auf Schulden und Zahlungsausfall zu beraten, ohne dabei die Genauigkeit der Informationen zu beeinträchtigen.
Das Programm nutzt nun einen Chatbot mit generativer KI von AWS, der auf 15 Jahren gesammelten Daten basiert. Der Nutzer kann sich in einfacher Sprache unterhalten und erhält Hilfestellung zur Lösung seines Problems. Die Antworten basieren auf den offiziellen Inhalten des Programms.
Der Chatbot, der auf 15 Jahren Programmdaten basiert, hilft Menschen über eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche bei der Lösung von Schulden- und Zahlungsrückstandsproblemen.
Raul Moreira, Vorsitzender der Banco Original und Vorstandsmitglied von FEBRABAN.
Was haben diese Erfolgsgeschichten generativer KI gemeinsam?
Die vier Projekte stammen aus verschiedenen Branchen, folgen aber demselben Muster. Daraus lassen sich fünf wertvolle Erkenntnisse für jedes Unternehmen gewinnen:
- Sie begannen mit einem Prozess, der auf Volumen und Wiederholung basierte. Registrierung, Werbung, Anrufe und Kundenservice. Genau hier erzielt generative KI schnelle und leicht messbare Erfolge.
- Sie haben die Kennzahl vor Beginn definiert. Minuten pro Fall, Prozentsatz der gelösten Anrufe, Veröffentlichungsgeschwindigkeit. Ohne diese Kennzahlen lässt sich der Return on Investment nicht nachweisen.
- Sie kümmerten sich um die Daten. Die Qualität der Resonanz hängt von der Qualität der Grundlage ab. Bei Meu Bolso em Dia verfügen wir über 15 Jahre strukturierte Inhalte.
- Sie integrierten sie in die bereits bestehenden Systeme. Tânia interagiert mit dem Anrufsystem, und Gimbas Registrierung speist den Katalog. KI ist Teil des Prozesses geworden, kein separates Werkzeug mehr.
- Sie hatten von Anfang an eine Regierungsführung. Sicherheit, Datenzugriffskontrolle und gegebenenfalls menschliche Überprüfung – das ist es, was ein Pilotprojekt von einem erfolgreichen Ergebnis unterscheidet. Verstehen Sie die Risiken von … KI ohne Governance.
Wie Sie generative KI in Ihrem Unternehmen produktiv einsetzen können.
Um diese Ergebnisse zu erzielen, stehen die meisten Unternehmen vor demselben Problem: Ihnen fehlt ein Team, das das Geschäft versteht, die KI-Architektur auf AWS beherrscht und die richtigen Initiativen priorisieren kann. Aus diesem Grund gibt es das Center of Excellence (CoE) für Hyperautomatisierung und Governed AI von Flexa Cloud.
Das Kompetenzzentrum (Center of Excellence, CoE) bündelt alle KI-Ideen des Unternehmens in einer zentralen Warteschlange, priorisiert sie nach erwartetem Nutzen, entwickelt die Lösungen auf AWS und misst die Auswirkungen jeder einzelnen Implementierung. In der Praxis entspricht dies der oben beschriebenen Methode, wobei ein erfahrenes Team als Erweiterung Ihres operativen Geschäfts agiert.
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Häufig gestellte Fragen zu generativer KI in Unternehmen
Welche Beispiele gibt es für erfolgreiche Fallstudien im Bereich generativer KI in Brasilien?
OLX, das Anzeigen mit Autovervollständigung bis zu dreimal schneller veröffentlicht; Gimba, das die Produktregistrierungszeit mit Amazon Bedrock um 84 % reduziert hat; Britânia, dessen virtueller Assistent 30 bis 40 % der IT-Supportanfragen löst; und FEBRABAN mit dem Chatbot für das Programm „Meu Bolso em Dia“.
In welchen Prozessen liefert generative KI schneller Ergebnisse?
Bei Prozessen mit hohem Volumen und Wiederholungen, wie z. B. Produktregistrierung, Content-Erstellung, interner Kundenservice und Kundensupport, sind die Zeiteinsparungen unmittelbar und leicht messbar.
Wie misst man den Return on Investment eines generativen KI-Projekts?
Die Indikatoren werden vor Projektbeginn definiert, z. B. Zeitaufwand pro Aufgabe, Bearbeitungsvolumen, Prozentsatz der gelösten Serviceanfragen oder Kosten pro Vorgang, und nach der Implementierung mit der vorherigen Situation verglichen.
Wie starte ich ein generatives KI-Projekt auf AWS?
Wählen Sie einen wirkungsvollen Prozess, definieren Sie die Erfolgskennzahl, bereiten Sie die Daten auf und integrieren Sie Governance von Anfang an. Ein KI-Kompetenzzentrum wie das CoE von Flexa Cloud hilft dabei, Initiativen zu priorisieren und in die Produktion zu überführen.
Wollen Sie Ergebnisse wie die von OLX und Gimba?
Vereinbaren Sie eine kostenlose Diagnose mit dem Flexa Cloud CoE-Team. Wir zeigen Ihnen, wo generative KI in Ihrem Betrieb echte Vorteile bringen kann und wie Sie sie mit Governance auf AWS produktiv einsetzen.
