Glossar

C

Copilot
ist ein digitaler, KI-basierter Assistent, der Anwender aktiv bei der Bedienung von Software unterstützt. Durch Maschinelles Lernen und Large Language Models versteht ein Copilot natürliche Sprache, erkennt Nutzerabsichten und liefert direkt passende Empfehlungen oder Automatisierungen für nächste Schritte. Copiloten lernen fortlaufend aus Interaktionen mit dem Nutzer dazu und werden dadurch immer besser darin, komplexe Aufgaben einfach und verständlich zu gestalten. INFORM integriert Copiloten gezielt in Softwarelösungen, um Nutzern eine intuitive Bedienung per Sprache zu ermöglichen und komplexe Anwendungen für alle Erfahrungsstufen leichter zugänglich zu machen.
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D

Data Mining
bezeichnet einen computergestützten Prozess zur Identifikation verborgener Muster, Korrelationen und Trends in großen Datenmengen. Es kombiniert statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datenbanksysteme, um aus heterogenen Datenquellen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist nicht nur die Analyse, sondern die nutzbringende Verdichtung von Informationen für fundierte Entscheidungen, strategische Planung und prädiktive Analysen. Data Mining ist eines der wichtigen Elemente, die INFORM unter dem Begriff Process AI zusammenfasst. INFORM nutzt Data Mining, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen, die in die Berechnung von Softwarelösungen zur Optimierunge  von z. B. Lager-, Logistik- oder Ressourcenszenarien einfließen.
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Decision Intelligence (DI)
unterstützt Unternehmen dabei, betriebliche Entscheidungen schneller, konsistenter und kosteneffizienter zu treffen. Sie verknüpft digitale Analysefähigkeit mit Entscheidungslogik und ermöglicht so Handlungsoptionen, die sofort umsetzbar sind und echten Mehrwert schaffen. In komplexen und dynamischen Umfeldern – etwa bei Zeitdruck, begrenzten Ressourcen oder wechselnden Prioritäten – setzen unsere Softwaresysteme auf Basis von DI vielfältige Faktoren intelligent in Beziehung. Daraus entsteht eine ganzheitliche Entscheidungsgrundlage, die das betriebliche Gesamtoptimum im Blick behält. INFORM nutzt Decision Intelligence seit über 50 Jahren als Kernfunktion seiner Softwarelösungen – ein entscheidender Unterschied zu Systemen, die ausschließlich Daten erfassen oder auswerten.
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F

Foundation Models
sind umfassende KI-Modelle, die auf großen, vielseitigen Datensätzen vortrainiert wurden und durch Anpassungen (Fine-Tuning) gezielt für spezielle Anwendungen nutzbar sind. Foundation Models bauen auf vorhandenem Wissen au, sodass nicht jedes Mal ein neues KI-Modell entwickelt werden muss. Beispiele hierfür sind etwa große Sprachmodelle, die Sprache verstehen und erzeugen können. INFORM setzt Foundation Models als flexible Basis ein, um spezifische KI-Anwendungen innerhalb seiner Softwarelösungen effizient und schnell bereitzustellen und so maßgeschneiderte Optimierungen für die Anforderungen von Kunden zu ermöglichen. Hierzu zählen etwa Zeitreihenanalysen. Im Bereich des SupplyChain Managements kommen sie u.a.bei der Absatzplanung zum Einsatz. Hierbei werden aus Vergangenheitswerten zukunftsrelevante Muster errechnet, die  Aufschluss über den zukünftigen Absatz eines Produkts geben.
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G

Generative KI
(kein neuer Text?) bezieht sich auf eine Untergruppe von Technologien und Modellen der künstlichen Intelligenz, die in der Lage sind, auf der Grundlage von Mustern und Informationen, die sie aus bestehenden Datensätzen gelernt haben, neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik und sogar Code zu erzeugen.
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L

Large Language Models (LLM) 
sind hochentwickelte KI-Modelle, die große Mengen natürlicher Sprache analysieren, verstehen und generieren können. Grundlage dafür sind sogenannte Transformatoren, eine Unterklasse  neuronaler Netzwerke. Sie werden mit riesigen Textdatenmengen trainiert  wodurch LLMs semantische Zusammenhänge erfassen und komplexe Fragestellungen beantworten können. Typische Anwendungen umfassen Chatbots, automatische Texterstellung oder die Unterstützung von Nutzern bei der Bedienung komplexer Systeme durch natürliche Sprache. Zudem können sie im Rahmen eines “Enterprise Knowledge Managements” vorhandenes Fachwissen über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg zur Verfügung stellen. Dazu extrahieren und analysieren sie Informationenaus unstrukturierten Daten wie E-Mails, PDF- und Word-Dateien, Verträgen oder Rechnungen und stellen sie  auf Anforderung den Usern passgenau zur Verfügung.  INFORM integriert LLMs in seine Softwarelösungen, um Anwendern eine einfache, natürliche Interaktion zu ermöglichen – beispielsweise durch sprachgesteuerte digitale Assistenten und Copiloten.
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M

Maschinelles Lernen 
ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich auf Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und daraus eigenständig Vorhersagen oder Entscheidungen ableiten. Ziel ist es, Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und aus bekannten Daten auf zukünftige Situationen zu schließen. Man unterscheidet überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Diese Methoden nutzen unter anderem neuronale Netze und Entscheidungsbäume. Maschinelles Lernen ermöglicht Fortschritte in Bereichen wie Spracherkennung, Bildanalyse oder prädiktive Modellierung. INFORM nutzt es zur Verbesserung der Optimierungsalgorithmen in seinen Softwarelösungen – etwa zur dynamischen Anpassung an veränderte Bedingungen.
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N

Neuronale Netze
bilden einen zentralen Bestandteil der KI. Inspiriert vom menschlichen Gehirn, bestehen sie aus vernetzten, lernfähigen, künstlichen Neuronen. Sie können komplexe Muster erkennen, Informationen interpretieren und eigenständig Entscheidungen treffen. Aufgrund ihrer hohen Lernfähigkeit sind neuronale Netze besonders für komplexe Aufgaben geeignet, wie etwa Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Vorhersagen auf Basis großer Datenmengen. INFORM nutzt neuronale Netzwerke in seinen Softwarelösungen, um anspruchsvolle Optimierungsprobleme zu lösen und dabei auch Informationen einzubeziehen, die durch klassische Algorithmen nicht effizient ausgewertet werden können.
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O

Operations Research (OR) 
ist eine wissenschaftliche Methode zur systematischen, mathematischen Analyse und Optimierung komplexer Entscheidungsprozesse. Mittels mathematischer Modelle und Algorithmen werden optimale Lösungen für Planungs- und Steuerungsprobleme berechnet. Die Einsatzbereiche reichen von der Routenplanung über die Festlegung eines optimalen Ressourceneinsatzes bis hin zur Echtzeit-Steuerung zeitkritischer Abläufe. INFORM setzt Operations Research als zentrale Technologie aller Softwarelösungen ein. OR-Verfahren bilden dabei das Fundament für die optimale Berechnung und Steuerung komplexer Geschäftsprozesse, beispielsweise in der Logistik, Produktion und Personaleinsatzplanung.
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P

Process AI
bezeichnet die Anwendung Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Bei INFORM bedeutet das meist die Erweiterung bewährter entscheidungsintelligenter Lösungen um lernende, kontextualisierende und generative KI-Funktionalitäten. Process AI nutzt diese Technologien zur intelligenten Steuerung operativer und taktischer Prozesse – etwa in der Produktionsplanung, Transportlogistik oder Personaleinsatzplanung. Dazu sollen sogenannte "Large Process Models" die Bedingungen und Beziehungen von Prozesslandschaften erlernen, digital repräsentieren, untersuchen und verbessern. Die Vision: eine KI, die mit den Menschen mitdenkt, die ganze Prozesswelten vollumfänglich versteht und die sich eng mit der echten Arbeitswelt von Unternehmen verzahnt. Daran forschen wir bei INFORM. 
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Process Mining 
ist eine Methode, um Geschäftsprozesse während ihrer täglichen Ausführung in Echtzeit sichtbar und nachvollziehbar zu machen. Dazu werden Objekte beim Durchlauf durch einen Prozess verfolgt – etwa ein Koffer während der Gepäckabfertigung am Flughafen oder ein Bauteil im Rahmen eines Produktionsprozesses.Anhand digitaler Ereignisdaten rekonstruiert Process Mining die tatsächlichen Abläufe in Unternehmen und deckt Abweichungen zwischen geplanten und realen Prozessverläufen auf. So lassen sich Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungspotenziale gezielt identifizieren. INFORM nutzt Process Mining, um Prozessabläufe detailliert zu analysieren und dadurch wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. 
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