Luckie startet ein KI-Pilotprojekt mit Amazon Q zur Optimierung des Wissensmanagements
Diese Agentur für Marketinglösungen testete das Potenzial der generativen KI, um ihre umfangreiche, verstreute Wissensbasis den Mitarbeitern schnell und sicher zugänglich zu machen.
Branche
Media & Entertainment
Herausforderung
Luckie produziert große Datenmengen, die sich auf drei verschiedene Systeme verteilen. Das Unternehmen wollte Amazon Q Business testen, um herauszufinden, ob ein Chatbot den Zugang zu Informationen für die Mitarbeiter einfacher und effizienter gestalten könnte.
Outcome Das KI-Pilotprojekt von Luckie war von Anfang bis Ende ein Erfolg. Rackspace lieferte genau das, was das Unternehmen brauchte, um zu untersuchen, ob generative KI den Zugang der Mitarbeiter zu seinen Informationszentren verbessern könnte. Lösungen Amazon Q Business, Rackspace Elastic Engineering, Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) Plattformen Amazon Web Services (AWS)Kunde
Luckie ist eine Agentur für erkenntnisorientierte Marketinglösungen, die herausfordernden Marken hilft, die Komplexität des Marktes in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Seit mehr als 70 Jahren entwickelt die Agentur Marken und Markenerlebnisse, die echte Geschäftsprobleme lösen und Ergebnisse erzielen, die sich nicht mit Glück erklären lassen.
Mit Niederlassungen in Atlanta und Birmingham ist Luckie eine der größten unabhängigen Marketingagenturen im Südosten. Das Unternehmen ist auf die Zusammenarbeit mit Unternehmen in den Bereichen Gesundheitswesen, Reisen und Tourismus, Konsumgüter und Finanzdienstleistungen spezialisiert. Zu den Kunden zählen unter anderem GlaxoSmithKline, Rivian, das Alabama Tourism Department, RaceTrac und die Regions Bank.
"Wir haben eine langjährige Partnerschaft mit Rackspace, so dass bereits ein gewisses Maß an Vertrauen bestand, als wir mit der Erforschung der generativen KI von Amazon Q Business begannen."
Situation
Luckie nutzt maschinelles Lernen seit 2015, vor allem für die Modellierung und Analyse von Business Intelligence. Doch als Chatbots 2022 an Bedeutung gewannen und generative KI 2023 ihren Siegeszug antrat, sah das Unternehmen die Chance, zu erkunden, wie diese Technologien seine internen Abläufe verbessern könnten. Der Start von Amazon Q Business by AWS bot einen einzigartigen Moment, um einen generativen KI-Anwendungsfall zu testen.
"Wir wollten verstehen, was diese Technologien für Luckie - und für unsere Marketinglösungen insgesamt - bedeuten könnten", sagt Mark Unrein, Chief AI Officer bei Luckie. "Wir erkannten schnell die Notwendigkeit, KI zu priorisieren, und begannen, nach wirkungsvollen Anwendungsfällen zu suchen
Unrein identifizierte einen idealen Anwendungsfall für Effizienz im Zusammenhang mit der Art und Weise, wie die internen Daten von Luckie über mehrere Systeme verteilt waren. Das Unternehmen erstellt täglich große Mengen an Unterlagen - von strategischen Briefings und kreativen Assets bis hin zu Leistungsberichten - und das in einer Vielzahl von Formaten, wie Photoshop-Dateien, PDFs und PowerPoint-Decks. Die Mitarbeiter brauchen oft schnellen Zugriff auf die Informationen, aber das kann eine Herausforderung sein, weil sie auf drei Plattformen verteilt sind: Slack, AWS-Server und Microsoft® SharePoint. Dies kann den Zugriff auf die aktuellsten Inhalte etwas zeitaufwändig machen.
"In meiner Rolle konzentriere ich mich darauf, die Organisation dabei zu unterstützen, effizienter zu arbeiten, damit unsere Mitarbeiter ihre Aufgaben schneller, einfacher und besser erledigen können", so Unrein. "Ich denke auch an die Erfahrungen, die unsere Kunden mit uns machen und wie effizient wir für sie sind. Deshalb wollten wir die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie KI unsere Abläufe verbessern kann - angefangen beim Zugang zu unserer umfangreichen Wissensbasis."
Luckie hatte weder die Mittel noch die Zeit, um das Projekt allein in Angriff zu nehmen. Als das Team feststellte, dass sein derzeitiger Technologiepartner Rackspace, der bereits seine AWS-Infrastruktur unterstützte, ebenfalls über fundierte Kenntnisse im Bereich der generativen KI verfügte, entschied es sich für eine Zusammenarbeit, um sein erstes KI-Pilotprojekt mit Amazon Q Business zu starten.
"Insgesamt wollten wir unsere Neugierde nutzen und mit der Erprobung dieser Tools beginnen", so Unrein weiter. "Wir waren begeistert, einen bestehenden Partner zu finden, der uns helfen konnte. Das hat uns viel Vertrauen gegeben, gemeinsam mit Rackspace voranzukommen."
"Ein Unterscheidungsmerkmal für Rackspace sind seine langjährigen strategischen Partnerschaften mit Unternehmen wie AWS. Das hat uns gezeigt, wie zukunftsorientiert sie sind und ihre Expertise im Bereich der KI unter Beweis gestellt."
Lösungen
Das Rackspace-Team hatte für das erste generative KI-Projekt von Luckie vier Hauptaufgaben zu bewältigen. Zunächst musste ein Gateway eingerichtet werden, um die Slack-Anwendung des Unternehmens mit einem Amazon Q Chatbot zu verbinden. Um den Datenschutz zu wahren, verwendete das Team eigens für dieses Projekt erstellte Testdaten - es wurden keine Produktions- oder Kundendaten verwendet. Der Chatbot wurde dann so konfiguriert, dass er mit den drei Datensätzen kommuniziert, um die für die Beantwortung von Fragen und Informationsanfragen der Mitarbeiter erforderlichen Informationen zu erhalten.
Als Nächstes musste das Team eine Teilmenge der Daten in der Slack-App des Unternehmens indexieren. Dann musste es den Chatbot in das Slack-Verzeichnis des Unternehmens integrieren, um die Benutzerauthentifizierung zu installieren und die Sicherheit zu erhöhen. Der letzte Schritt bestand darin, die Daten in den Chatbot einzubauen.
Der schwierigste Teil des Prozesses war die Integration des Chatbots in Slack. Anstelle der üblichen Benutzeroberfläche für die Chatbot-Integration wollte Luckie seinen Chatbot in seine Slack-App integrieren. Das Unternehmen brauchte die App, um mit Amazon Q Business zu kommunizieren und Daten und Dokumente aus der Slack-Datenbank zu ziehen. Die Slack-App des Unternehmens enthält riesige Datenmengen, auf die die Mitarbeiter regelmäßig und oft aus der Ferne zugreifen müssen. Sie kommunizieren auch hin und her und tauschen regelmäßig Dokumente über Slack miteinander aus. Um die benutzerdefinierte Verbindung herzustellen, hat das Rackspace-Team ein benutzerdefiniertes Widget erstellt.
Im Rahmen des Pilotprojekts wollte Luckie einen funktionsübergreifenden Test durchführen. "Wir wollten den Chatbot in verschiedenen Rollen und Funktionen testen und sowohl unsere jüngeren Teammitglieder als auch unsere Führungskräfte einbeziehen", so Unrein. "Die Diversifizierung der Rollen und Abteilungen im Pilotprojekt wird uns dabei helfen, sicherzustellen, dass jeder von dem neuen KI-Tool profitiert. Außerdem wollten wir strenge Sicherheits- und Berechtigungsregelungen einführen, um sicherzustellen, dass wir die volle Kontrolle darüber haben, wer auf unsere Daten zugreifen kann.
"Alle Mitarbeiter von Rackspace und Amazon waren während des gesamten Projekts unglaublich hilfreich", so Unrein. "Wir haben zwar einen AWS-Experten in unseren Reihen, aber die Prozesse, die mit dieser Art der Implementierung verbunden sind, waren ihm neu. Er blieb in engem Kontakt mit dem Rackspace-Team - und war von dessen Arbeitsmoral und Fachwissen begeistert.
"Nach meiner Erfahrung während des Onboarding-Prozesses bei Rackspace war das Team fantastisch - sehr zugeknöpft", so Unrein weiter. "Ihr Fachwissen gab uns echtes Vertrauen. Wir wussten, dass wir auf dem richtigen Weg sind und dass unsere Daten und Datenschutzanforderungen gut behandelt werden
Ergebnis
"Rackspace gab uns die Möglichkeit, Amazon Q Business in einem sehr wichtigen Anwendungsfall zu testen, und die gesamte Projektabwicklung war außergewöhnlich", so Unrein. "Von den ersten Meetings bis zur Endphase unseres Anwendungsfalls war das Rackspace-Team sachkundig, professionell und effizient bei Aufgaben, die wir intern nicht erledigen konnten.
"Wir haben von Anfang an die gleiche Sprache gesprochen", fügte er hinzu. "Unser Rackspace-Team hat uns mit wichtigen Fragen konfrontiert wie: Was sind Ihre Anwendungsfälle? Für wen werden Sie Ihren Chatbot einsetzen? Was wollen Sie mit dem Werkzeug erreichen?"
Unrein fügte hinzu: "Um KI wirklich nutzen zu können, muss man zunächst herausfinden, welchen Nutzen sie hat. Rackspace hat uns wirklich dazu gedrängt, die bestmögliche Lösung für unsere Bedürfnisse zu finden. Besonders gefreut hat mich, dass wir KI auf unsere bestehenden Plattformen und Wissensdatenbanken anwenden können."
Jetzt, da Luckie diesen internen KI-Anwendungsfalltest hinter sich hat, möchte das Unternehmen weitere Anwendungsfälle erschließen. Wir denken zum Beispiel darüber nach, unsere Wissensmanagementlösung mit einem generativen KI-Tool zu kombinieren. Wenn wir das könnten, würden wir Geld sparen, weil wir nicht mehr für zwei Dienste zahlen müssten
Für die Zukunft denkt Unrein auch an die Möglichkeit, den Chatbot Zusammenfassungen von Dokumenten erstellen zu lassen. Dies würde es den Mitarbeitern erleichtern, auf die Informationen zuzugreifen, die sie für ihre Arbeit benötigen.
Unrein sagt, dass er den Erfolg der KI-Anwendungsfälle des Unternehmens an mehreren Faktoren messen wird, darunter die Fähigkeit der Mitarbeiter, die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern und die Kosten des Unternehmens durch größere Effizienz zu senken.
"In der Geschäftswelt sind wir an einem Punkt angelangt, an dem diese Werkzeuge für unsere Arbeitsweise von grundlegender Bedeutung sein werden. Wenn Sie keine KI-Tools einsetzen, wird sich jeder fragen: 'Warum nicht?'"
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