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Das Verstehen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten stellt eine Herausforderung dar, welche den Einsatz weiterer Technologien bedarf. Vorliegende
Masterarbeit untersucht die Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Wissensextraktion auf Basis von Angebotsdokumenten. Hierbei gilt die Frage zu klären, inwiefern sich diese Dokumente eignen, um Strukturen
für die Modellierung mit einem Produktkonfigurator zu lernen. Kern der Arbeit stellen die Datenaufbereitung von PDF-Dokumenten sowie das Modeling multimodal
lernender Algorithmen dar. Abgesehen von Texten werden zusätzlich Layoutinformationen für das Lernen der Strukturen genutzt. Zudem werden die Ergebnisse der
erstellten Modelle evaluiert und die Güte in Anbetracht des vorliegenden Problems
bewertet.
Mit der prototypischen Implementierung einer automatisierten Dokumentengenerierung wird demonstriert, wie das extrahierte Wissen in der Software CAS Configurator Merlin genutzt werden kann.
Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick.
Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern.
Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen.
Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt.
Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten.
Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung.
Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen.
Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen.
Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.