5.2.3 Übertragung der Lösungen auf alle Branchen und Geschäftsbereiche

Durch die Automatisierung werden vor allem kleine Shops in den Innenstädten rentabler. Inzwischen experimentieren auch in Deutschland die Einzelhandelsketten Rewe und tegut mit solchen Systemen und haben erste Testshops eröffnet[1].

Während Spracherkennung bereits in vielen Bereichen wie z.B. zur Heimautomation, Abspielen von Musik oder Suchen nach Begriffen in einer Suchmaschine über die integrierten Assistenten wie Siri in den Apple Geräten oder die Google Home oder Amazon Alexa Lautsprecher zum Einsatz kommt, bieten sich auch in der Analyse und Übersetzung von Texten neue Einsatzgebiete. So führte ein Mobilitätsanbieter für Schienenverkehr in Deutschland mit Anbietern wie IBM bereits ein Pilotprojekt durch, das die Lokführer bei der fremdsprachlichen Kommunikation unterstützen soll. Hierbei wurde das System auf spezielle die spezielle Fachsprache des Bahnwesens trainiert, um Lokführern nach dem Grenzübertritt nach Frankreich, die Möglichkeit zu geben Anweisungen in französischer Sprache zu verstehen und auch über die Software automatisch zu formulieren.

Die Analyse und automatisierte Verarbeitung von Texten ist bisher noch nicht so weit verbreitet, bietet aber ein hohes Potential. Während viele Unternehmen in der Kundenkommunikation bereits Textanalyse zur Klassifizierung und automatisierten Weiterleitung an E-Mail Adressen von zuständigen Fachabtleilungen verwenden, sind komplexere Anwendungen noch eher selten. Hier lassen sich sehr gute Erfolge in Bereichen erzielen, in denen komplexe Regelwerke oder Vorschriften zum Einsatz kommen, deren Verständnis dem Menschen eine hohe Fachkenntnis abverlangt. Die Herausforderung hierbei ist nicht nur die Komplexität des Wissens, sondern auch die zeitliche Verfügbarkeit.

[1]

Solveig Gode, 2020