Der größte Treiber dieser Entwicklung ist heute der Privatsektor, der in der KI eine Chance zur Verbesserung seiner Wettbewerbsfähigkeit sieht. Unternehmen auf der ganzen Welt investieren in KI, um interne Prozesse zu rationalisieren, ihre Daten besser zu verstehen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Einige rüsten ihre bestehenden IT-Systeme auf und ersetzen sie durch neue, die bereits über KI-Technologie verfügen. Andere setzen auf ihre eigenen innovativen Fähigkeiten und entwickeln solche Systeme selbst.

In diesem Artikel erfahren Sie, dass die MND-Gruppe hier keine Ausnahme bildet. Im Rahmen unserer Geschäftstätigkeit arbeiten wir mit großen Mengen an Daten und Informationen. Dabei handelt es sich um Informationen aus den Märkten, über unsere Kunden, Informationen über eingesetzte Technologien, geologische, wirtschaftliche, buchhalterische und geschäftliche Daten oder sogar Wettervorhersagen. Wir verarbeiten all diese Informationen täglich, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Und da sich KI-Technologien hervorragend für die Verarbeitung und Analyse von Big Data eignen, sehen wir in diesem Bereich eine der größten Chancen für technologische Innovationen. Typischerweise handelt es sich dabei um Aufgaben, bei denen wir aus den verfügbaren Daten künftige Entwicklungen vorhersagen oder nach bisher verborgenen Zusammenhängen suchen müssen, z. B. bei Marktpreisprognosen oder der Wartungsplanung. Erstaunliche Ergebnisse werden auch mit Technologien erzielt, die in der Lage sind, menschliche Sprache und Bilder zu verstehen. Dazu gehören Aufgaben wie die automatisierte Verarbeitung von Dokumenten oder sogar die Einschätzung des künftigen Verhaltens von Kunden anhand ihrer verbalen Äußerungen. Der Einsatz solcher Technologien im Routinebetrieb ist jedoch nicht einfach. Es handelt sich um sehr komplexe Systeme, die Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen und viel Zeit für Entwicklung und Tests erfordern. Die daraus resultierenden Lösungen haben eher den Charakter von Prototypen, die auf die jeweilige Anwendung zugeschnitten sind.

Der zweite große Anwendungsbereich der künstlichen Intelligenz liegt in der so genannten generativen KI. Wie der Name schon sagt, handelt es sich dabei um eine Technologie, die in der Lage ist, auf der Grundlage eines gegebenen, meist verbalen Inputs einen Inhalt zu generieren. Dieser Inhalt kann ein Text, ein Dokument, ein Bild, ein Ton, ein Video oder sogar der Softwarecode eines Computerprogramms sein. Diese Technologien können heute überall dort, wo solche Inhalte erstellt werden, eine große Hilfe sein. Dank ihnen können Programmierer eine Menge unproduktiver Zeit sparen und sich nur auf wirklich spezifische Aufgaben konzentrieren. Allen anderen helfen sie bei der Erstellung von Texten, Präsentationen, Sitzungsprotokollen und Videokonferenzen oder beim Parsen langer und komplexer Dokumente und Verträge. Diese Tools sind bereits für den geschäftlichen und privaten Gebrauch weit verbreitet. Die in diesem Zusammenhang am häufigsten genannten Dienste sind ChatGPT und Copilot. Aufgrund der besseren Integration in die Microsoft-Software, die wir auf unseren Firmencomputern verwenden, und aufgrund des noch besser konzipierten Schutzes von Unternehmensinformationen konzentrieren wir uns bei MND auf Copilot. Obwohl die erweiterte Nutzung eine kostenpflichtige Lizenz erfordert, stehen einige der Funktionen allen MND-Mitarbeitern zur Verfügung. Am Ende dieses Artikels finden Sie eine Anleitung, wie Sie generative KI noch heute selbst ausprobieren und nutzen können.

Außerdem erfahren Sie, welche konkreten KI-Innovationen von Teams in unserer Gruppe entwickelt werden und wie neue Technologien uns bereits bei unserer täglichen Arbeit helfen. Das Ziel der Gruppe IT ist es, diese Teams miteinander zu verbinden, damit wir die Synergien der Gruppe voll ausschöpfen, Erfahrungen austauschen und uns nicht mit Problemen herumschlagen müssen, die bereits von anderen gelöst wurden. Wir bemühen uns auch darum, das Bewusstsein für neue Tools und die damit verbundenen Möglichkeiten zu schärfen. Wir ermutigen unsere Mitarbeiter, sie zu nutzen, weil wir glauben, dass sie ihnen die Arbeit erleichtern werden.

KI für MND - wir helfen bei der Einführung von KI

"Im April dieses Jahres haben wir ein konzernweites Programm namens 'AI for MND' gestartet. Sein Ziel ist es, die Einführung und Integration neuer IT-Technologien, insbesondere künstlicher Intelligenz, in unsere tägliche Arbeit zu beschleunigen. Wir haben ein Team von Mitarbeitern aus dem gesamten Konzern zusammengestellt, mit dem wir Neuigkeiten, Informationen, interessante Webinare und Workshops austauschen. Vor allem aber suchen wir nach praktischen Möglichkeiten für den Einsatz von KI innerhalb der Gruppe. Unser Ziel ist es, eine Gemeinschaft von Innovationsbegeisterten zu schaffen und zu fördern, die miteinander interagieren, ihre Erfahrungen teilen und anderen Mitarbeitern helfen, neue IT-Tools zu erlernen.

Derzeit konzentrieren wir uns auf den Einsatz von zwei generativen KI-Tools - Microsoft Copilot und ChatGPT von OpenAI. Wir treffen uns mit Führungskräften, Arbeitsteams, aber eigentlich mit jedem, der Interesse an KI bekundet, und suchen gemeinsam nach Bereichen, in denen KI ihnen bei der Arbeit helfen kann. Im Moment sind dies die Bereiche, auf die wir uns konzentrieren wollen:

• Übersetzung von Texten aus dem Tschechischen in Fremdsprachen und umgekehrt;
• Erstellung und Verwaltung von Dokumenten - Automatisierung der Erstellung von Dokumenten, Präsentationen, Berichten und anderen Unternehmensunterlagen nach vordefinierten Vorlagen;
• interne Wissensdatenbank - MND Assistant - Abrufen von Antworten aus Unternehmensdokumenten und -daten (Bergbaudatenbank, Richtlinien, Leitlinien usw.)
• Vorhersage von Brunnenreparaturen (POS/GOS) auf der Grundlage von Betriebsdaten
• Vergleich und Auswahl von Stellenbewerbernvon der Kandidatensuche und -auswahl bis zur Vertragserstellung;

• Analyse von umfangreichen und komplexen Dokumenten (Gesetze, Verträge usw.), automatische Erstellung von Zusammenfassungen, Suchvorgängen usw.;

Tomáš Kočárek

Spezialist für Digitalisierung und Prozessautomatisierung, MND, a. s., Abteilung Energie

MND Energie - KI vereinfacht die Kommunikation mit Kunden

Ein hochwertiger Kundenservice stellt unter anderem hohe Anforderungen an die Qualität der Kommunikation mit den Kunden. Täglich muss eine große Menge an Informationen und Nachrichten von Kunden verarbeitet und beantwortet werden. Eine Optimierung dieser Prozesse kann dann zu Schnelligkeit, Effizienzsteigerung und höherer Kundenzufriedenheit führen. Deshalb widmen sich die Kollegen von MND Energie diesem Bereich.

"Die zeitnahe Bearbeitung von Kunden-E-Mails hängt von der effizienten Zuordnung der Anfrage zur richtigen Kategorie und damit zum zuständigen Spezialisten ab. Aufgrund der hohen Anzahl von Kategorien und der Menge der eingehenden E-Mails besteht die Gefahr von Fehlern und uneinheitlicher Vorgehensweise. Darüber hinaus ist dieser Prozess sehr kapazitätsintensiv und Verzögerungen wirken sich negativ auf die Kundenzufriedenheit aus. Aus diesen Gründen haben wir beschlossen, den Prozess zu automatisieren.

Wir setzten Robotertechnologie ein, um uns durch die App zu klicken, und die Entscheidung, die richtige Kategorie zu wählen, wurde der künstlichen Intelligenz anvertraut. Diese beiden Technologien arbeiten seit sechs Monaten zusammen, um die eingehende Post zweimal am Tag zu kategorisieren. Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit einem externen Partner durchgeführt, aber wir planen nun, die verwendeten Technologien intern weiterzuentwickeln, um die notwendige Flexibilität zu gewährleisten. Derzeit führen wir die erste interne Umschulung des KI-Modells durch, bei der wir die bisherigen Ergebnisse auswerten und Möglichkeiten für eine Erweiterung ermitteln.

Das Modell, bei dem Roboterarme die menschliche Arbeitskraft ersetzen und die KI die einfache Entscheidungsfindung übernimmt, hat sich für uns bewährt. Wir sind zuversichtlich, dass dieser Ansatz uns in die Lage versetzen wird, weitere Prozesse zu automatisieren."

Martin Houška

Lösungsarchitekt; MND Energie, a. s.

Bei MND Energie hilft KI auch bei der Nutzung von Unternehmensdaten. Damit entfällt bis zu einem gewissen Grad die Notwendigkeit, für jede Aufgabe aufwändig neue Berichte zu erstellen. Aufgaben können nun in natürlicher Sprache gestellt werden, und das System wählt die erforderlichen Daten aus und verarbeitet sie so, dass der Benutzer die erwartete Antwort erhält.

"Bei MND Energy haben wir künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um die Bearbeitung von Geschäftsdatenabfragen in unserem Data Warehouse zu optimieren. Die KI ist mit dem Service Desk verbunden, den unsere Geschäftsanwender nutzen. Dadurch ist es nicht mehr notwendig, für jede Anfrage einen detaillierten Bericht zu erstellen - oft reicht eine einfache Abfrage der Datenbank aus. KI kann eine in einer gängigen Sprache formulierte Abfrage in Computercode umwandeln, sie in der Datenbank ausführen und dann eine natürlichsprachliche Antwort an den Benutzer zurückgeben, zusammen mit einer Ausgabe in einem Tabellenformat, das weiter bearbeitet werden kann.

Um Fehler, die bei der Generierung von KI-Antworten auftreten können, zu minimieren, haben wir einen Prüfmechanismus eingeführt. Jede Abfrage wird zunächst von unserem Team geprüft, um die Richtigkeit der Daten sicherzustellen. Falls erforderlich, korrigieren wir das Ergebnis, bevor wir es an den Nutzer senden. Dieser Schritt stellt nicht nur die Qualität der Antworten sicher, sondern hilft auch der KI, zu lernen und ihre Fähigkeiten für zukünftige Anfragen zu verbessern.

Unser Hauptziel ist die Beschleunigung und Vereinfachung des Prozesses, um Antworten aus dem Data Warehouse zu erhalten. Durch den Einsatz von KI sind wir in der Lage, die Zeit zwischen einer Anfrage und dem Erhalt einer Antwort zu verkürzen, was die Effizienz erhöht und unseren Geschäftsanwendern einen größeren Nutzen bringt."

Michal Vejborný

Leiter des Datenmanagements; MND Energie, a. s.

Trading Division - mit KI schätzen wir die Entwicklung der Marktpreise ein

Die Dynamik der Finanzmärkte erfordert schnelle und präzise Entscheidungen. Wettbewerbsvorteile hat derjenige, der zukünftige Kursbewegungen besser vorhersagen kann. Die Trading Division setzt daher auf modernste Technologie und innovative Ansätze. Eine der wichtigsten Säulen ihrer Strategie ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Analyse von Marktdaten und zur Erstellung anspruchsvoller Handelsmodelle.

"Innerhalb unserer Abteilung Forschung und Entwicklung - Algorithmischer Handel sind wir auf die Erstellung und Umsetzung automatisierter Handelsstrategien für die Rohstoffmärkte spezialisiert. Bei der Erstellung dieser Modelle stützen wir uns auf die Analyse von Marktdaten (Zeitreihen), um die Richtung künftiger Preisbewegungen genau einschätzen zu können, und verwenden auf dieser Grundlage Computeralgorithmen, um auf der Grundlage vordefinierter Parameter wie Preis, Volumen und Timing Handelsgeschäfte am Markt durchzuführen.

Bei der Analyse großer Datenmengen und der Ermittlung von Abhängigkeiten zwischen Variablen setzen wir künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lernmodelle ein, um unsere Prozesse deutlich zu optimieren. KI-Modelle spielen in der Zeitreihenanalyse eine Schlüsselrolle bei Klassifizierungsaufgaben, bei denen die Eingabedaten in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden, um die Richtung der Kursbewegungen genau einschätzen zu können. Darüber hinaus verwenden wir die fortschrittlichsten auf neuronalen Netzen basierenden Modelle zur Vorhersage des Marktverhaltens, was uns hilft, komplexe Muster und nichtlineare Abhängigkeiten in den Daten besser zu erkennen. Mit diesem Ansatz erreichen wir nicht nur eine höhere Genauigkeit unserer Vorhersagen, sondern können auch schneller auf die Marktdynamik reagieren.

Auch bei der eigentlichen Programmierung unserer Handelsmodelle in Python setzen wir KI-Tools ein. Die neuesten generativen Modelle helfen uns, Handelsalgorithmen und Softwarecode effizient zu erstellen und zu überarbeiten, was zu einer höheren Qualität, Effizienz und Nachhaltigkeit unserer Softwarelösungen führt. Nicht zuletzt hilft uns die KI bei der Bereitstellung einzelner Modelle für die Produktion in Form von containerisierten Anwendungen in Kubernetes (einer Cloud-Plattform), bei denen es sich, einfach ausgedrückt, um "Code-Pakete" handelt, die alles enthalten, was für die Ausführung der Modelle erforderlich ist - Einrichtung von Servern, Bibliotheken, Pipelines, Datenspeicherung usw. Dieser Ansatz gibt uns die Flexibilität und Skalierbarkeit, die wir für den Betrieb der Modelle benötigen.

Derzeit haben wir vollautomatische Handelsmodelle implementiert:

• Carbon/Petro-Modell - für den Handel mit Emissionszertifikaten und Öl-Finanzderivaten auf der Grundlage technischer Analysen. KI wird in erster Linie für die Rastersuche nach Hyperparametern für technische Strategien verwendet - systematisches Durchsuchen einer bestimmten Reihe von Parametern und Testen ihrer Auswirkungen auf das Ergebnis
• DAID-Modelle in Frankreich, der Tschechischen Republik und Deutschland - ein Modell, das eine Position auf dem Tagesmarkt eröffnet und sie einige Minuten vor Beginn der Vertragslieferung schließt. Kombination von Klassifizierungs- und NN-Modellen (neuronales Netz) zur Vorhersage der Preisentwicklung auf dem Intraday-Markt
• Merit-Modell - Preisvorhersage bei der täglichen Auktion in Deutschland. KI auch für die Rastersuche von Modellhyperparametern verwendet
• Modelle für das Varianzmanagement des Endkundenportfolios und die Optimierung von PV (Photovoltaik) und G2P (Gas-to-Power Unit - Technologie, die Strom aus Gas erzeugt) - NN-Modelle für die Vorhersage von Regelenergie"

Jan Starý

Leiter der Handelsforschung und -entwicklung, MND, a. s., Handelsabteilung

Risikomanagement - KI als Assistent für das Risikomanagement

Die Abteilung Risikomanagement innerhalb der MND a.s. Gruppe widmet sich der Identifizierung, Berechnung, Modellierung und Minderung von Risiken, insbesondere für den Trading- (Handel) und Retail-Teil (Verkauf an Endkunden) des Unternehmens. Ihre Aktivitäten konzentrieren sich vor allem auf Markt-, Kredit- und operationelle Risiken, die Abschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeiten und -szenarien sowie das Vorschlagen von Maßnahmen und Instrumenten zu deren Minderung und weiteren Kontrolle.

"Risiken sind allgegenwärtig. Nicht umsonst heißt es überspitzt, dass Risikoträger keine guten Glücksspieler sind, da sie die Wahrscheinlichkeiten eines Verlustes berechnen, anstatt die Würfel endgültig zu werfen. Die Nutzung von KI-Methoden und -Tools in unserer Abteilung ist relativ intensiv, wenn man ihren Nutzen und ihre potenziellen (wie sonst) Risiken berücksichtigt. Wir verwenden auch Klassifizierungs- und ML-Methoden (Methoden des maschinellen Lernens), insbesondere solche, die in den Programmiersprachenpaketen R und Python verfügbar sind, um die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Szenarien und Kombinationen von Szenarien zu modellieren. Wir verwenden ähnliche Methoden auch als Alternativen zur Berechnung von Kreditrisiken, zur Kontrolle von Marktrisikoberechnungen und in einigen Simulationen, die zur Bewertung verschiedener Terminprodukte oder Derivate eingesetzt werden.

Wir verwenden generative KI-Tools hauptsächlich für die Überprüfung des Codes (Überprüfung der Qualität des Codes), die Fehlersuche (Beseitigung von Mängeln), die Bereinigung und Vereinfachung des Codes sowie für einige routinemäßige Programmier- und Skripting-Aufgaben, aber auch im Rahmen der Ergänzung bestehender Modelle oder Benchmarks, anhand derer wir auch deren Leistung bewerten. Bei neuen Methoden oder Verfahren zur Risikomessung oder -bewertung ist es inzwischen üblich, zumindest eine kurze Diskussion mit ChatGPT zu führen. In einigen anderen Fällen nutzen wir es, um verschiedene Arten von Verträgen zu überprüfen, z. B. mit unseren Geschäftspartnern oder Dienstleistern, die wir für relevant halten, insbesondere wenn der Text unklar (und Anwälte teuer) sind. In geringerem Umfang verwenden wir MS Copilot für die Suche nach herunterladbaren Jahresabschlüssen und anderen Informationen über Vertragspartner. Gelegentlich überprüfen wir die Ergebnisse auch mit Google Gemini und Claude.ai im Rahmen unserer Prüfung.

Es besteht kein Zweifel an der allgemeinen Nützlichkeit aller Tools, aber "trust but verify" ist nicht nur eine allgemeine und riskante Regel, sondern passt wie ein "Bier mit Weinstein" zu ihrer häufigen Verwendung, selbst wenn man bedenkt, dass jedes passive Wissen immer einen Schritt hinter dem aktiven Wissen zurückbleibt."
Martin Janicko

Leiter Risikomanagement, MND a.s., Handelsabteilung

Copilot ausprobieren

Lassen Sie uns gemeinsam das KI-Tool Microsoft Copilot ausprobieren, das wir auf allen Firmenrechnern zur Verfügung haben. Die Arbeit mit generativer KI hat ihre eigenen Besonderheiten, die Sie verstehen und nutzen lernen müssen. Bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz werden die Suchanfragen in Form von Text eingegeben, den so genannten Prompts. Während wir bei der Google-Suche Schlüsselwörter für die Suche eingeben, geben wir bei Copilot (und anderen ähnlichen Diensten) Fließtext ein. Wir können zum Beispiel eine Frage formulieren: "Was ist der Unterschied zwischen einem Skoda Kodiaq und einem BMW X3?" Copilot findet die notwendigen Informationen zu einer solchen Frage und formuliert sie zu einer zusammenhängenden Antwort. Sie können dann auf die generierte Antwort antworten, z. B. "Wie unterscheidet sich der Skoda Octavia von den beiden?" Sie können die Aufgabe auch weiter verfeinern, z. B. "Ich interessiere mich für einen 2015er BMW X3. Worauf sollte ich achten?" Das Prompting in der KI ist einem normalen Gespräch sehr ähnlich. Je mehr Details Sie in Ihrer Anfrage angeben, desto präziser ist die Antwort, die Sie erhalten.

Aber Vorsicht: KI-Tools basieren auf ständigem Training auf riesigen Datenmengen mit Hilfe von maschinellem Lernen, aber auch auf Chats von den Nutzern selbst. Microsoft garantiert mit seinem Copilot-Tool die Sicherheit der Daten und den Ausschluss des Trainings von Sprachmodellen, sobald Sie sich mit Ihrem Unternehmenskonto angemeldet haben, aber seien Sie vorsichtig.

Los geht's! Öffnen Sie Ihren Browser und geben Sie copilot.microsoft.com ein. Melden Sie sich mit Ihrem Arbeitskonto an, indem Sie auf die Schaltfläche oben rechts klicken. Geben Sie die gleichen Informationen ein wie für Ihren Computer (standardmäßig "Benutzername" und Kennwort). Vergewissern Sie sich, dass Sie das grüne Schildsymbol oben rechts sehen, nachdem Sie sich angemeldet haben. Wenn dies der Fall ist, ist der Chat geschützt und Sie können der KI eine Frage stellen, z. B.:

• "Erkläre mir [bestimmtes Thema oder Konzept] auf einfache, aber detaillierte Weise und betone dabei wichtige Details und logische Zusammenhänge."
• "Bitte erstellen Sie eine knappe und klare Zusammenfassung des folgenden Artikels mit allen wichtigen Details [Artikel im Anhang]."
• "Sie sind ein erfahrener akademischer Mentor und Berater, der sich auf die Forschung in [Studienfach] spezialisiert hat. Ihre Aufgabe ist es, mich bei einem Projekt/Auftrag zu [Thema des Projekts/Auftrags] zu beraten."
• "Übersetzen Sie diesen Artikel/dieses Dokument für mich ins Englische. Behalten Sie dabei den Kontext und die Bedeutung des Textes bei."

Sie sehen, es ist nicht schwer. Haben Sie Spaß mit Copilot und scheuen Sie sich nicht, neue Aufforderungen auszuprobieren. Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich mit Ihren Ideen und Bedürfnissen an unseren Service Desk oder schreiben Sie mir eine E-Mail, damit wir gemeinsam eine Lösung finden können.

Ein Wort zum Schluss

Künstliche Intelligenz ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Geschäftswelt geworden, und ihre Bedeutung nimmt ständig zu. Wir bei MND sind uns des Potenzials der künstlichen Intelligenz voll bewusst und arbeiten aktiv an ihrem Einsatz in verschiedenen Bereichen unseres Unternehmens. Von der Analyse großer Datenmengen über die Vorhersage künftiger Entwicklungen bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben - KI hilft uns, effizienter und wettbewerbsfähiger zu werden. Unsere Teams lernen ständig dazu und tauschen ihr Fachwissen aus, um die Synergien innerhalb der Gruppe optimal zu nutzen. Wir sind überzeugt, dass wir mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien noch innovativere Lösungen anbieten und bessere Ergebnisse erzielen können. Wir freuen uns auf die Zukunft, die KI bringen wird.

(Diese Schlussfolgerung wurde automatisch von Microsoft Copilot unter Verwendung der Aufforderung "Schlagen Sie mir eine Schlussfolgerung für diesen Artikel vor" erstellt. Und wir stimmen ihr zu 😊 )