Strategie

Künstliche Intelligenz

KWS will Begeisterung für künstliche Intelligenz wecken wie hier beim Digital Transformation Day in Berlin.

Technologie

KI für KWS

An künstlicher Intelligenz (KI) führt derzeit kein Weg vorbei. Wo wir sie jetzt schon nutzen und welche Verbesserungen die KI möglich macht – hier einige Beispiele aus der KWS Welt.

Hypatos

Rechnungen übertragen leicht gemacht

Daten aus Rechnungen lesen und einpflegen ist erst mal keine Neuheit – doch das neue, in SAP integrierte System Hypatos geht einen Schritt weiter. Die Software nutzt eine Mischung aus Machine Learning und KI, um unsere Berliner Kolleginnen und Kollegen zu entlasten und Rechnungsprozesse zu beschleunigen. „Für uns ist das ein Leuchtturmprojekt“, beschreibt es Kariem ­Almazahy, Automation Lead Finance. Seit November 2024 ist Hypatos bei KWS im Einsatz und kann selbst datenbasierte Entscheidungen treffen: Vorher mussten täglich Hunderte Mails im Bereich Accounts Payable oder Accounts Receivable händisch bearbeitet und die Daten eingepflegt werden. „Die Herausforderung war, dass wir natürlich schnell sein müssen – damit Rechnungen pünktlich bezahlt werden –, aber gleichzeitig absolut akkurat arbeiten“, so Kariem. „Keine Stelle einer IBAN darf beispielsweise falsch angegeben werden.“ Jetzt übernimmt ­Hypatos einen großen Teil dieser Arbeit: Die Software wurde mit Tausenden Dokumenten und Rechnungen trainiert und dann auf KWS angepasst und mit Prompts (Eingabebefehlen) weiter trainiert. OCR (Optical Image Recognition), also das Erkennen und Auslesen von Daten, wird schon lange genutzt. Hypatos kann aber auch den Kontext verstehen und trifft eine Entscheidung. Wenn beispielsweise wichtige Informationen fehlen, benachrichtigt Hypatos die Mitarbeitenden. „Bisher haben wir das Projekt in Deutschland und Kroatien ausgerollt“, so Kariem. „Wir sind sehr stolz darauf, dass es so gut funktioniert – weitere Länder und Projekte sind bereits in Planung.“ |

Salesforce Einstein

Schlau gedacht: Neue Möglichkeiten für das E-Mail-Marketing

Wir alle kennen es – über den Tag verteilt kommen viele Werbemails zu unseren privaten Mailadressen, oft zur selben Uhrzeit und hintereinander. Die Folge: Infos werden schnell gelöscht, Mails nicht gelesen. Dabei gehört das E-Mail-Marketing zu den effektivsten Marketingkanälen – mit mehreren Milliarden Nutzerinnen und Nutzern – und ist ein direkter Weg, um über unsere Produkte zu informieren, KWS noch bekannter zu machen und mit Kundinnen und Kunden in Kontakt zu treten. Hier kommt die künstliche Intelligenz namens Einstein ins Spiel: Eingebettet in Salesforce ist es die erste KI-Plattform für das Customer Relationship Management (CRM). „Einstein ist eine super Lösung für uns als Unternehmen und bietet gleichzeitig den Nutzerinnen und Nutzern ein besseres Erlebnis, das wir direkt auf sie zuschneiden können“, erklärt Bettina Sannemann, Lead CRM. Wie das geht? Einstein nutzt Machine Learning, um beispielsweise die optimale Zeit für den Versand einer Mail festzulegen – individuell für jede Nutzerin und jeden Nutzer. Die Software erstellt außerdem Vorhersagen über das Interaktionsverhalten: Schaut jemand immer alle Mails von KWS an oder nur bestimmte – und zu welchen Uhrzeiten? Basierend darauf kann Einstein dann entscheiden, ob jemand zu wenige oder zu viele Mails erhält, um möglichst viele Interaktionen mit unseren Landwirtinnen und Landwirten zu generieren. |

KWS MAIA

KWS Wissen in der Hosentasche

MAIA informiert Landwirtinnen und Landwirte binnen Sekunden über unsere Kulturarten und digitalen Services.

Auf dem Feld schnell das richtige Wissen bereithaben über unsere Kulturarten oder digitalen Services? Kein Problem für KWS MAIA, die digitale Assistentin. Gestartet ist die KI-gestützte Expertin im Mai 2024 in Bulgarien und Kroatien, mittlerweile ist sie auch in Serbien, Rumänien und Ungarn aktiv. MAIA hilft Landwirtinnen und Landwirten dabei, mehr über unsere Produkte und Services zu erfahren – und das in Sekunden. „In Südosteuropa haben wir viele größere Betriebe, die wir direkt mit unseren Sales- und Produktmanagementteams beraten“, erklärt Petko Vasilev, Head of Bulgaria. „Aber wie erreichen wir die Tausenden kleineren Höfe? Mit MAIA können sie jederzeit kommunizieren.“ Die digitale Assistentin lässt sich aktuell über die Messenger-Dienste Viber und Whatsapp nutzen. Der Service verwendet eine umfangreiche generelle landwirtschaftliche Datenbank plus die eingespeisten Infos von KWS. „Durch die Auswertung der Fragen und Suchbegriffe sehen wir außerdem, was die Landwirtinnen und Landwirte interes­siert oder wo wir noch an Produkten arbeiten können, um einen Vorsprung im Sales-Bereich zu generieren.“ Mit MAIA können Landwirtinnen und Landwirte außerdem aktiv kontaktiert werden: Die KI informiert zwei- bis dreimal im Jahr über interessante Kampagnen, wenn aufgrund der Daten ersichtlich wurde, dass dies für einzelne der mehr als 2.000 registrierten Kundinnen und Kunden interessant sein könnte. So können Marketingkampagnen speziell angepasst oder das Sales-Team noch besser vorbereitet werden – mit direkten Informationen aus dem jeweiligen Markt. Und wer doch den persönlichen Kontakt möchte, wird über MAIA direkt mit einem lokalen Sales-Mitarbeitenden verbunden. „Aber MAIA macht den Kontakt bereits sehr persönlich“, so Petko. „Sie spricht in jedem Land die eigene Sprache – man merkt fast nicht mehr, dass man mit einem Chatbot redet. Für KWS MAIA haben wir dank Ivana Gligorijevic und ihrem Team ein sehr gutes Kommunikationspaket entwickelt – Filme, Bildmaterial sowie Teaser für verschiedene Kanäle stehen für aussagekräftige Marketingkampagnen zur Verfügung.“ |

Named Entity Recognition

Mit verknüpften Informationen auf der Spur der Gene

Künstliche Intelligenz liest wissenschaftliche Texte und stellt Zusammenhänge her. Wer nun etwas sucht, bekommt schnell Ergebnisse.

Informationen über die Zusammenhänge zwischen Genen und Merkmalen zu finden, ist mühselig: Die meisten Informationen sind nur in wissenschaftlichen Publikationen zu finden, jedes Jahr werden mehr als eine Million Artikel veröffentlicht. In der Medizin gibt es strukturierte Datenbanken mit Informationen aus solchen Publikationen, in der Landwirtschaft und der Pflanzenwissenschaft nicht. Daher war es bisher üblich, manuell anhand von Stichwörtern in verschiedenen Fachzeitschriften zu suchen.

„Diese Verbindungen mit KI herauszufinden, ist gar nicht so leicht“, so Bjoern Oest Hansen, Research Lead Knowledge Discovery. „Denn via Machine Learning kann ich beispielsweise einen Text lesen und Traits finden lassen, das System muss jedoch auch den Zusammenhang dahinter erkennen – wenn ich von sting (englisch für Stich) rede, meine ich dann das Gen, den Bienenstich oder den Sänger?“

Um das zu optimieren, trainierte das Knowledge Discovery Team eine KI, die eine Named Entity Recognition (NER) nutzt – das System durchsucht Texte und ordnet Eigennamen oder Begriffe nach vorher festgelegten Kategorien, zum Beispiel Abscisinsäure unter chemische Produkte oder Trockenheit unter Trait. Damit das funktioniert, muss das System gut trainiert werden. Keine leichte Aufgabe, da derselbe Begriff oft unterschiedlich geschrieben oder abgekürzt wird – und die KI muss dies korrekt erkennen. Anschließend muss der Begriff so kategorisiert werden, dass derselbe Genname, wenn er in mehreren Organismen vorkommt, auch dem richtigen Organismus zugeordnet wird. Dafür wird das Modell mit bis zu einer Million Abstracts im Jahr gefüttert und ordnet die Ergebnisse in einer Datenbank ein. Wer dort beispielsweise nach „Schaden durch Insekten im Mais“ sucht, erhält alle Informationen, die dazu vorhanden sind, und kann so weiter zu wichtigen Kandidatengenen recherchieren. Praktisch: Die KI fasst außerdem die Beziehungen zwischen den spezifischen Genen und den Traits zusammen und weist auf weitere Eigenschaften hin. Unsere Forschung kann mit diesem aktuellen Wissen datenbasierte Entscheidungen für künftige Projekte treffen – jetzt entdecken unter discovery.kws.com. |

Agentforce

Testphase: Spezialisierter Support rund um die Uhr

Agentforce könnte zukünftig auf unserer Website spezialisierten Support bieten – rund um die Uhr.

Agentforce ist eine autonome KI-Anwendung, die Mitarbeitenden sowie Kundinnen und Kunden spezialisierten Support rund um die Uhr bieten könnte. Ganz aktuell testen wir den KI-Assistenten für unsere Website. In einem ersten Probedurchlauf wurde analysiert, ob sich der Helfer in unsere Systemlandschaft integrieren lässt. Funktioniert das weiterhin gut, bietet der serviceorientierte Agent Kundinnen und Kunden gleich mehrere Vorteile: Er kann einfach und schnell Bestellungen aufnehmen, Liefer­adressen ändern und Anfragen beziehungsweise Cases eröffnen. Ein echter Gewinn für unsere Kolleginnen und Kollegen im Backoffice, denen der Agent Routine­arbeiten abnehmen kann. Nächste mögliche Schritte: den Agenten um weitere Testszenarios erweitern, um ihn dann nach und nach vollständig in unsere Systemlandschaft zu integrieren. |

INFO

Community für KI-Interessierte

2024 haben wir eine Gruppe mit Kolleginnen und ­Kollegen gegründet, die sich für KI begeistern, um Ideen auszutauschen und über den aktuellen Stand ihrer Projekte zu berichten. Jetzt öffnen wir diese Gruppe als Community im Intranet. Neugierig? |

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