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Künstliche Intelligenz

Wettbewerbsstark, kundenorientiert und agil mit KI im Datenmanagement

Exzellentes Datenmanagement in Kombination mit Künstlicher Intelligenz ist ein unschlagbares Team. KI hilft, große Datenmengen aufzubereiten und zu analysieren. Um entscheiden zu können, wo in einer Wertschöpfungskette die größten Potentiale für erfolgsversprechende Künstliche Intelligenz Anwendungen stecken, müssen Sie diese verstehen und bewerten können.

Wie, wann und warum Data Analytics mit künstlicher Intelligenz aufgewertet werden sollte, erfahren Sie hier.

Daten besser und intensiver zu nutzen sowie datengetriebene Entscheidungsprozesse einzuführen, ist ein Ziel vieler Unternehmen. Mit der Hilfe von KI-Anwendungen entstehen bereits heute neue Produkte und Dienstleistungen sowie datenbasierte Geschäftsmodelle. Experten von McKinsey prognostizieren, dass die EU ihre Wirtschaftsleistung durch eine konsequente Fokussierung auf künstliche Intelligenz bis 2030 um 19 Prozentpunkte steigern könne – ohne negative Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.

Intelligente Systeme unterstützen dabei Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, Energieverbräuche in Anlagen zu reduzieren, Störungen vorherzusagen oder das Tagesgeschäft ressourcenschonender zu arrangieren. Im Digitalisierungsindex Mittelstand 2020/21 geben 31 Prozent der befragten Unternehmen an, mit (durch KI ausgelösten) disruptiven Veränderungen in ihrer Branche zu rechnen. 77 Prozent möchten mit dem Einsatz entsprechender Algorithmen ihre Service- und Produktqualität verbessern und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (eng. Artificial Intelligence, kurz: AI) ist eine Schlüsseltechnologie und entscheidend für den Erfolg von Unternehmen – unabhängig von der Branche. Menschliches Lernen und Denken wird adaptiert, um diese Kompetenzen und Verhaltensweisen auf effiziente und skalierbare Weise zu imitieren.

So lassen sich beispielsweise aus Daten, die für einen Menschen aufgrund der Komplexität oder Menge nicht mehr nachvollziehbar sind, schnell Erkenntnisse ableiten. Entscheidungen, die bisher unter Zeitdruck aus dem „Bauchgefühl” heraus gefällt wurden, können auf diese Weise mit Daten und Fakten unterfüttert werden oder gar vollständig autonom gefällt werden.

Gut zu wissen: Bis 2025 erwartet die deutsche Bundesregierung, dass mehr als ein Drittel der Wertschöpfung eines Unternehmens durch Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, erfolgen wird.

Künstliche Intelligenz wird grundsätzlich in zwei Stufen unterteilt

Schwache künstliche Intelligenz

Als schwache künstliche Intelligenz werden Systeme bezeichnet, die in einem begrenzten Bereich außerordentliche Fähigkeiten entwickelt haben, darüber hinaus jedoch nicht in der Lage sind sich weiterzuentwickeln (z.B. Digitale Assistenten, Automatisierte Datenanalyse für Prozessoptimierung, Alexa und Siri, etc.).

Starke künstliche Intelligenz

Als starke künstliche Intelligenz werden Systeme bezeichnet, die in vielerlei Hinsicht menschliche Züge besitzen. Insbesondere in Bezug darauf selbständig Probleme zu erkennen, neue Fähigkeiten zu erlernen oder bereits gelerntes auf neue Sachverhalte zu übertragen.

Während die schwache künstliche Intelligenz in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat (komplexe Sachverhalte wie Kundenaufkommen in Läden können von Google präzise vorhergesagt werden) liegt die starke künstliche Intelligenz noch in weiter Ferne. Obwohl unter den meisten Experten Einigkeit darüber besteht, dass starke KI möglich ist, wird sie eher in den nächsten Jahrzehnten als in den nächsten Jahren realisiert werden.

Warum wird Künstliche Intelligenz benötigt?

Künstliche Intelligenz und Machine Learning spielen in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Dabei sind die Einsatzmöglichkeiten vielfältig. Sie bieten eine erhöhte Produktivität und Effizienz sowie neue Geschäftswerte. Das bekannteste Beispiel sind Chatbots im Kundenservice, die als virtuelle Mitarbeiter agieren und die 24/7-Bearbeitung von Kundenanfragen ermöglichen.

In Unternehmen wird künstliche Intelligenz heute vor allem dann eingesetzt, wenn es darum geht repetitive Aufgaben (d.h. wiederkehrende, regelbasierte Tätigkeiten) zu automatisieren. Datenanalysen mit komplexen Entscheidungsprozessen zu beschleunigen, gehört ebenfalls dazu.

KI kann in Unternehmen bei verschiedensten strategischen Zielvorgaben unterstützen und zur Erreichung dieser Ziele maßgeblich beitragen:

  • Steigerung von Umsatz und Unternehmenswachstum
  • Anstieg der Kosteneffizienz
  • Verbesserung der Positionierung am Markt
  • Entwicklung und Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle
  • Verbesserung von Entscheidungen (bzgl. Qualität, Wirkungsgrad und Innovationskraft)
  • Zunahme von Kundenzufriedenheit
  • Verbesserung der Arbeitsbedingungen und Arbeitsleistung
  • Steigerung der Produktivität der Arbeitnehmer
  • Senkung von Leerzeiten, Ausschuss und Ausfallzeiten

Laut IDC sind 94 Prozent der befragten Unternehmen davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz einen deutlichen Wettbewerbsvorteil bietet. Ausschlaggebend dafür ist die Ableitung der richtigen Anwendungsfälle.

Bevor Sie KI einführen, müssen Sie sich zunächst klar werden, für welchen konkreten Business Case Sie diese einsetzen möchten und was sie sich davon erhoffen. Identifizieren Sie als erstes einen zentralen Bereich, den künstliche Intelligenz nachhaltig optimieren und somit zum Unternehmenserfolg beitragen kann.

Der Einsatz von KI-Lösungen bietet sich in allen Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Logistik, Kundenservice usw. an. Erfahren Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von KI – mit spannenden Anwendungsbeispielen zeigen wir Ihnen was Künstliche Intelligenz im Business-Alltag jetzt schon kann.

Wie künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändert

Mittlerweile hat sich der breite Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen als globaler Trend etabliert. Denn auf der einen Seite sind Unternehmen ständig hohem Kosten- und Wettbewerbsdruck ausgesetzt. Auf der anderen Seite ist die Rechenleistung von Computern schneller als je zuvor sowie mittlerweile Unmengen an Daten verfügbar.

Sind die Voraussetzungen für künstliche Intelligenz im Unternehmen geschaffen, ergeben sich wesentliche Potentiale für die Umsetzung von strategischen Zielen:

Faktenbasierte Entscheidungen

Intelligente Analysen großer Datenmengen ermöglichen die Erstellung von trefflichen Prognosen und die Ableitung von wertvollen Entscheidungen

  • Qualität, Wirkungsgrad und Innovationskraft von Entscheidungen steigt
Effiziente End-to-End-Prozesse

Intelligente Analysen verbessern die Ressourcennutzung und Anlageneffektivität und treffen nützliche Vorhersagen zu Wartungsanforderungen

  • Kosteneffizienz steigt
  •  Leerzeiten, Ausschuss und Ausfallzeiten sinken
Exzellente Customer Experience

Intelligente Analysen ermöglichen eine umfassende 360-Grad-Kundenansicht, eine herausragende 24/7 Interaktion und Hyperpersonalisierung.

  • Kundenzufriedenheit und Umsatz steigt, Unternehmenswachstum profitiert
Gewinnbringende Geschäftsidee

Intelligente Analysen decken schnell und effizient Marktlücken auf und erkennen herausragende Services oder Produkte.

  • Entwicklung und Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle wird beschleunigt, Positionierung auf neuen Märkten vorangetrieben
Produktives Arbeiten

Intelligente Analysen und smarte Prozessautomatisierung übernehmen routinierte, wiederkehrende Arbeitstätigkeiten.

  • Arbeitsbedingungen und Arbeitsleistung von Mitarbeitern werden verbessert;
  • Produktivität der Arbeitnehmer steigt

Setzten sich Unternehmen aktiv mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz auseinander, stellt sich schnell heraus wie vielschichtig die Einflussfaktoren sind und signifikant verschiedenste Geschäftsprozesse fachbereichsübergreifend tangiert werden.

Es ist wichtig, zunächst die übergeordneten Geschäftsziele zu identifizieren und zu priorisieren, um den maximalen Nutzen aus dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen zu erzielen. Erst danach können Maßnahmen zielführend abgeleitet werden und der Einsatz von KI mit geeigneten Tools, optimierten Prozessen und fachkundiger Beratung vorangetrieben werden.

Wo wird künstliche Intelligenz eingesetzt?

KI-Anwendungen können viel mehr als große Datenmengen effizient auszuwerten. Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse zu automatisieren und somit Kosten zu sparen und effizienter zu arbeiten.

Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz
Anwendungsfelder von künstlicher Intelligenz (Quelle: Arthur D. Little, eco e. V.)

Es gibt (vorsichtig formuliert) noch Aufhol- bzw. Steigerungspotenzial was das Gestalten und Umsetzen von KI-Szenarien in Unternehmen angeht. Dieser Bereich hat sich in den vergangenen Jahren stark gewandelt und wurde rasant weiterentwickelt.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, unsere Arbeitswelt grundlegend zu verändern. Diese drei Anwendungsfelder haben bereits einen breiten Einsatz gefunden:

Digitale Sprach- und Textverarbeitung (Natural Language Processing)

Natural Language Processing wird dazu eingesetzt, den Inhalt und Kontext von Texten und Sprache automatisiert zu verstehen bzw. diese zu generieren.

z.B. Chatbots, Textverarbeitung, Text Mining und Sprachassistenten

Robotik und autonome Systeme

Künstliche Intelligenz liefert die Schlüsseltechnologie, damit autonome Maschinen selbstständig handeln, komplexe Aufgaben lösen und auf unvorhersehbare Ereignisse reagieren können

z.B. Fahrzeuge, Maschinen, Geräte oder Softwaresysteme

Mustererkennung in großen Datensätzen

KI-Analysen werden dazu eingesetzt Muster in Ereignissen zu erkennen, die signifikant oft bzw. selten gemeinsam bzw. nacheinander in den Daten vorkommen

z.B. Predictive Maintenance, Warenkorbanalysen, Betrugs- oder Manipulationsverhalten, Diagnosesysteme im Gesundheitswesen

KI Use Cases in Unternehmen

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen die Chance, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, große Datenmengen umfassend zu analysieren, Prognosen und Vorhersagen zu treffen, Muster in Daten und Informationen zu erkennen und Handlungsempfehlung abzuleiten. Dazu muss nicht die gesamte Unternehmensstruktur umgekrempelt werden. Kleine Anpassungen reichen oft aus. Und eine geringfügige Zunahme der Produktivität kann bereits einen riesigen Gewinn bedeuten.

Die konkreten Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz in Unternehmen sind vielfältig 

Künstliche Intelligenz Beispiele aus der Praxis

KI verändert Prozesse quer durch alle Branchen und Aufgabenbereiche. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette sind KI Use Cases in Unternehmen möglich:

Logistik
  • Automatisierung der Qualitätskontrolle
  • KI-basierte Routenplanung
  • Optimierte Lagerausnutzung
Produktion
  • Defekt- oder Anomalieerkennung
  • Automatisierung der Qualitätskontrolle
  • KI-gestützte Assistenten (z.B. Datenbrille) für Beschäftigte
  • Weiterentwicklung smarter Produkte für neue Geschäftsmodelle
Lieferkette
  • Optimierung der Lieferkette
  • Intelligente Absatzprognosen
Einkauf und Beschaffung
  • Automatisierte Lagerhaltung durch autonome Fahrzeuge
  • KI-basierte Abwicklung von Bestellvorgang bis Lieferung
Service und Kundenmanagement
  • Automatisierte Kunden-Review-Analysen
  • Intelligente Kundeninteraktion (Automatisiertes CRM)
Forschung und Entwicklung
  • KI-gestützte Simulation von Produktverhalten
  • Analysen für Produktentwicklung
Marketing
  • Automatisierung von Marktanalysen
  • Personalisierte Kundeninteraktion
  • Dynamische Optimierung des Produktportfolios
Vertrieb
  • Digitale Assistenten im Verkaufsprozess
  • Durchführung von Echtzeit-Marktanalysen
  • Unterstützung von Präsentation und Vertriebsprozess

Künstliche Intelligenz und Datenmanagement – die Bedeutung der zugrundeliegenden Daten für Umsetzung und Betrieb von KI

Früher wurden ausschließlich transaktionale Daten, wie Umsatzwert eines Kaufs, Beschwerde eines Kunden, Verkaufszahlen einer Warengruppe, erfasst. Heutzutage werden auch Bewegungs- und Verhaltensdaten gesammelt: das Klickverhalten von Benutzern auf Webseiten, die geographische Position von Nutzern beim Bestellvorgang, die Tageszeit zu der ein User die Interaktion sucht oder die Stimmlage mit der ein Sprachassistent angesprochen wird.

Täglich werden riesige Mengen an neuen Daten generiert und von Unternehmen gespeichert. Sie sind in unserer zunehmend digitalisierten Welt zu einem beträchtlichen Erfolgsfaktor für Unternehmen geworden. Die Voraussetzung: exzellentes Data Analytics – wer Daten gezielt analysiert, wichtige Erkenntnisse ableitet und Potenziale ausschöpft, gewinnt.

Künstliche Intelligenz benötigt Daten

Laut der IDC-Studie „Data Age 2025“ wird die globale Datenmenge weiterhin beträchtlich wachsen. Bis zum Jahr 2025 erwarten die Analysten einen exponentiellen Zuwachs auf ein Datenvolumen von 175 Zettabyte.

Prognostiziert wird außerdem, dass 2/3 dieser Datenmenge im Jahr 2025 von Unternehmen stammen werden. Eine Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen wäre somit geschaffen, denn diese basieren auf maschinellen Lernverfahren, die große Datenmengen benötigen. Die Herausforderung besteht darin, die Daten in der notwendigen Qualität zu halten.

Wirtschaftlicher Erfolg von KI-Projekten ist untrennbar mit einer hohen Datenqualität verbunden. Ein umfassendes Datenmanagement mit strategischer Ausrichtung gehört aus diesem Grund auf die Businessagenda jenen Unternehmens.

Daten müssen einwandfrei erfasst und ideal aufbereitet werden, um korrekte und aussagekräftige Analysen generieren und nutzenstiftende Prognosen ableiten zu können. Nur so schöpfen Unternehmen das verborgene Potenzial, das im Rohstoff Daten steckt, aus.

Moderne Master Data Management (MDM) Lösungen, Customer Data Plattformen (CDP) und Product Information Management Systeme (PIM), sind hier eine große Hilfe. Diese modernen Systeme für das Datenmanagement schaffen die Basis, um ein großes Volumen von Stamm- und Bewegungsdaten sowie Big Data für die KI-Analyse zugänglich zu machen.

Maschinelle Lernverfahren unterstützen das Datenmanagement. Das Datenmanagement ist jedoch auch die Voraussetzung für Maschinelle Lernverfahren. Ein KI-System kann nur so intelligent sein, wie die Daten dem es zugrunde liegt, es hergeben. Schlechte Daten = Schlechte Ergebnisse. Eine Herausforderung dem sich viele Unternehmen noch stellen müssen.

Link Tipp:

In Projekten mit künstlicher Intelligenz werden im Mittel 80% der Bearbeitungszeit in das Sammeln und Aggregieren von Daten investiert. Dieser Anteil lässt sich durch eine geeignete Datenhaltung deutlich reduzieren. Jetzt die Datenstrategie in Angriff nehmen. Unser Whitepaper zeigt Ihnen die ideale Roadmap für Planung, Umsetzung und das laufende Management.

Master Data Management

Unsichtbare Herausforderungen, sichtbare Lösungen. In 7 Schritten besser aufgestellt

Künstliche Intelligenz braucht Regeln

Wer eine Technologie wie Künstliche Intelligenz im Unternehmen einsetzt, trägt Verantwortung. Im Zusammenspiel von strategischem Datenmanagement und KI-gestützter Datenanalyse können große Datenmengen schnell und effektiv verarbeitet und Data Science voll zur Geltung kommen.

Gesammelte Daten unterliegen jedoch strengen gesetzlichen Regularien, um bspw. die Interessen einer natürlichen Person zu schützen. Daten dürfen nicht willkürlich verarbeitet werden. Eine unternehmensweit eingeführte Data Governance sichert vor juristischen Risiken ab. Die Data Governance Strategie definiert Richtlinien, Verantwortlichkeiten sowie Standards für datenbezogene Prozesse – auch für den KI-Einsatz.

Für vertrauenswürdige Künstliche-Intelligenz-Lösungen ist es wichtig, die einhergehenden Prozesse durchgängig zu regulieren. So schaffen Unternehmen die bestmögliche Qualität, Leistungsfähigkeit, Datensicherheit und Nutzerakzeptanz.

Ein mächtiges Team: Big Data, Datenmanagement, Data Governance, Künstliche Intelligenz

Formen künstlicher Intelligenz – drei Begriffe geklärt

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Häufige Fragen rund um künstliche Intelligenz

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