Siemens Energy nutzt Cortex AI zur Entwicklung eines Dokumenten-Chatbots

Siemens Energy ist ein Global Player im Energiesektor. Wir sind ein integriertes Unternehmen – von der Energieerzeugung über die Übertragung bis hin zu uns, zu den Haushalten und den Unternehmen. Wir, als Unternehmen, haben ein Problem, das wir dringend angehen müssen. Manche unserer Daten liegen tatsächlich noch in Papierform vor, dabei auch wertvolle Daten.

Das war der Fall bei gewissen Technologieinformationen, die notwendig sind, um bestimmte Technologien weiterzuentwickeln. Wir hatten also die Wahl, entweder alle diese Informationen selbst zu lesen oder etwas zu erschaffen, das uns dabei hilft. Dank generativer KI können wir Daten untersuchen, die in Papierform vorliegen. Dafür müssen wir sie nur digitalisieren und dann wenden wir KI-Chatbots, und zwar mit Cortex, auf diese Datasets an.

Mit der Snowflake AI Data Cloud sind wir in der Lage, Daten zu demokratisieren und Apps einfach zu erstellen. Der erste Anwendungsfall umfasst diese etwa 800.000 Seiten, die automatisch gelesen oder per Chatbot abgerufen werden können. Wir wollten unseren Spezialist:innen dabei helfen, relevante Informationen für Design- und Kostenänderungen zu extrahieren. Dieser Chatbot vermittelt nicht mehr nur ganz bestimmtes Detailwissen, sondern wird jetzt auch global eingesetzt, zur Befähigung und Schulung aller Mitarbeitenden

Der Vorteil von Snowflake besteht natürlich darin, dass wir all unsere Daten verwalten und KI mit Cortex anwenden können.

Dann ist da noch die Benutzeroberfläche, die von Streamlit unterstützt wird. In Bezug auf Sicherheit ist das natürlich ein großer Gewinn. So bleiben alle Daten sicher innerhalb von Snowflake.

Das ist sehr vorteilhaft. Und das Beste für mich ist, wie schnell alles vonstattengeht und sich weiterentwickelt. Der Nutzen von Cortex ist unglaublich. Ich war wirklich überrascht, wie leicht es ging. Für unseren ersten Chatbot haben wir nur ein paar Wochen gebraucht.

Das hat uns beeindruckt und motiviert, immer mehr Anwendungsfälle auf diese Weise mit Cortex in Angriff zu nehmen. Das Wissen in unserem Unternehmen sitzt buchstäblich in den Köpfen unserer Mitarbeitenden. Es ist uns also äußerst wichtig, die Demokratisierung von Daten voranzutreiben. Wir haben auch schon Anwendungsfälle geplant.

Der nächste Chatbot soll sich mit Vertriebsdokumenten befassen. Dann haben wir auch Ideen zu Betriebsabläufen – mit einem Chatbot, um Mitarbeitende zu schulen.

Es gibt eine ganze Reihe von Anwendungsfällen, die wir Schritt für Schritt angehen wollen. Unsere derzeitige Strategie beruht auf dem Einsatz von Snowflake und KI, generativer KI, um diese Arten von Daten zu untersuchen.