Generative KI treibt das Wachstum eines globalen Cloud-Anbieters voran

Dieses globale Unternehmen stellt die notwendige Infrastruktur bereit, um Kundendaten effektiv zu zentralisieren und zu sichern. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Rechenzentren hat das Unternehmen ehrgeizige Pläne zur Geschäftserweiterung entwickelt.

Eine der größten Herausforderungen, die dieses Wachstum bremste, war die fehlende Verfügbarkeit von Materialdaten in einer zentralen ERP-/MDM-Lösung. Im bestehenden Format waren die Materialdaten über verschiedene Dokumente und Vorlagen verteilt, was das Extrahieren und Konsolidieren erschwerte. Daher mussten die Teams die Daten manuell aufbereiten und in die Stückliste einpflegen.

Dieser manuelle Prozess war zwar für einzelne Rechenzentren umsetzbar, jedoch nicht skalierbar genug, um die ehrgeizigen Wachstumspläne des Unternehmens zu unterstützen. Zudem konnten selbst kleine Fehler in einem umfangreichen Teilekatalog – etwa falsche Größen- oder Spezifikationsangaben – kostspielige Folgen haben, darunter fehlerhafte Bestellungen, die den Projektzeitplan verzögerten. Das Unternehmen erkannte den Bedarf an einer effizienteren und fehlerfreien Lösung und wandte sich an Genpact, um Unterstützung beim Aufbau eines skalierbaren und flexiblen Systems zu erhalten.

Wir erkannten sofort, dass generative KI die für diese Herkulesaufgabe erforderliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bieten konnte.

Unsere beiden Hauptziele lauteten:

1. Daten konsolidieren: Ziel war es, alle Daten aus unterschiedlichen Dokumenttypen in einem zugänglichen und verständlichen Format zusammenzuführen.

2. Daten bereinigen und anreichern mithilfe von KI: Um die Informationsgenauigkeit zu erhöhen, mussten wir die KI-Algorithmen steuern und fehlerhafte Daten reduzieren bzw. korrigieren.

Im ersten Schritt setzten wir fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache ein, um Daten aus unterschiedlichen Quelldokumenten zu extrahieren. Anschließend verwendeten wir optische Zeichenerkennung (OCR) und maschinelle Lernmodelle, um Informationen aus bildbasierten Dokumenten zu gewinnen. Zur Anreicherung der Daten trainierten wir schließlich ein großes Sprachmodell (LLM) mit PaLM 2, einem LLM der nächsten Generation von Google.

Das implementierte generative KI-Tool begann, Daten schneller zu erfassen und abzugleichen als je zuvor. Um die Informationsintegrität zu gewährleisten, führten wir zudem gründliche manuelle Prüfungen im Human-in-the-Loop-Ansatz (HIL) durch. Diese bestätigten, dass die LLM-Modelle wie vorgesehen funktionierten und zu zuverlässigeren Ergebnissen führten.

Durch den Einsatz generativer KI konnten wir den Teilebestellprozess erheblich verbessern. Die Kombination aus fortschrittlichen Algorithmen, OCR, maschinellem Lernen und manuellen Prüfungen ermöglichte es, die erforderliche Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Datenverarbeitung zu erreichen – was letztlich zu einem erfolgreichen Ergebnis für unseren Kunden führte.

Unser KI-System verkürzte die Erfassung von Teilenummerndaten von Monaten auf Wochen.

In Zusammenarbeit mit den Teams unserer Kunden haben wir eine zukunftsfähige Lösung bereitgestellt, die Folgendes ermöglicht:

• Schnellere Markteinführung: Da generative KI die aufwendigen Aufgaben übernimmt, kann unser Kunde die Aufbauzeiten für Rechenzentren deutlich verkürzen.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch bereinigte und angereicherte Daten kann unser Kunde die Zeitplanung für die Einrichtung von Rechenzentren präziser gestalten.

• Optimierte Ausgaben und Bestände: Dank zuverlässiger und schnell generierter Materialdaten sowie einer präzisen Stückliste können die Teams die richtigen Materialien zum richtigen Zeitpunkt bestellen, wodurch die Betriebseffizienz steigt, die Gesamtbetriebskosten sinken und das Betriebskapital optimiert wird.
• Skalierbarkeit für zukünftige Anforderungen: Durch die Leistungsfähigkeit der KI kann die Lösung flexibel auf Änderungen bei Teilen reagieren, die durch Lieferketten, Standortanforderungen oder Kundenbedürfnisse entstehen.

Für dieses und andere Unternehmen der Branche wird deutlich, dass die Zukunft der Rechenzentrumserweiterung in verlässlichen Daten liegt, die durch KI der neuen Generation bereitgestellt werden.