Die Verwaltung von Verträgen ist für ein Unternehmen eine heikle und komplexe Aufgabe. Künstliche Intelligenz hat hier logischerweise ihren Platz, sogar die generative KI.
- Die Verwaltung und Überwachung von Verträgen kann für ein Unternehmen schnell zu einer echten Herausforderung werden, da sie rechtliche und finanzielle Kompetenzen erfordert. Dieser zeitraubende Prozess umfasst den gesamten Lebenszyklus von Verträgen.
Zu den wichtigsten Schritten des Vertragsmanagements gehören die Verhandlung und der Entwurf selbst, der unbedingt klar und präzise sein muss, sowie die Unterzeichnung und Erfüllung des Vertrags. Mehr noch, es gilt, sich auf Änderungen und Verbesserungen einzustellen, die jederzeit auftreten können, je nach Bedarf.
Daraus ergibt sich eine ganze Reihe von Überwachungsaufgaben und die Analyse von Daten mit der Erstellung von Berichten. Wenn ein Vertrag ausläuft, kann sich die Frage nach einer Verlängerung stellen, wenn nicht zuvor eine Kündigung erfolgt ist. All dies muss ordnungsgemäß und unter Einhaltung der geltenden Vorschriften archiviert werden.
KI setzt sich durch - und bald auch generative KI?
Die Aufgabe ist komplex und eine "manuelle" Verwaltung erscheint abenteuerlich, angesichts der Risiken für ein Unternehmen und in einer leistungsorientierten Optik, um das Beste aus den Verträgen herauszuholen. Es ist daher kaum verwunderlich, dass es Automatisierungs- und Optimierungslösungen gibt, um die kritischen Phasen des Vertragsmanagements zu bewältigen.
Mit dem Boom, den diegenerative künstliche Intelligenz in letzter Zeit erlebt hat, scheint es fast selbstverständlich, dass die Verwaltung und Überwachung von Verträgen in ihren Anwendungsbereich fällt. Zum jetzigen Zeitpunkt sind die Auswirkungen jedoch noch schwer abzuschätzen, während die nicht-generative KI bereits die Automatisierung vorantreibt.
Es ist unmöglich, nicht an den Beitrag eines ChatGPT-ähnlichen Tools zu denken, mit dem Verträge schneller als je zuvor erstellt und verwaltet werden können. Was die erhöhte Effizienz angeht ... das wird zum Beispiel von der intrinsischen Qualität der personalisierten GPTs abhängen, die perfekt auf die Bedürfnisse eines Unternehmens und seine wertvollen Daten abgestimmt sind.
