AI - Bringen Sie Intelligenz in Ihre Geschäftsabläufe - nichts Künstliches!

Eine IBM-Studie zum globalen AI Adoption Index 2021 besagt, dass 34% der befragten globalen IT-Fachleute angaben, dass das Unternehmen, für das sie arbeiten, noch keine KI einsetzt. ¹ . Warum aber das Zögern?

Bevor wir uns damit befassen, warum die Akzeptanzraten nicht gestiegen sind, sollten wir uns ansehen, was den Einsatz von KI vorantreibt.

• Verbesserte Zugänglichkeit von Daten und Erkenntnissen: Mit der Digitalisierung der Märkte, der Unternehmen und der Verbraucher kommt es zu einer Explosion von Daten, die wiederum einen wahren Schatz an Erkenntnissen für alle Beteiligten in der Lieferkette von der Nachfrage bis zur Erfüllung darstellen. Datenerfassung, -bereinigung, -modellierung und -analyse sind mit dem technologischen Fortschritt zugänglich und kostengünstig geworden. Die Kosten für die Datenspeicherung sind allein in den letzten fünf Jahren um 76% gesunken. 2 . Das macht Data Warehousing für KMUs und große Unternehmen gleichermaßen zugänglich und verfügbar.
• Veränderte Geschäftsanforderungen: Laut einer Marketingkampagne von Lenovo ist das Konzept "Data Centered" ³ sowohl in Bezug auf die Geschwindigkeit der Einführung als auch auf die Zahlen immer mehr an Bedeutung gewonnen. Aber warum? Von Versicherungen über Reisen und Lebensmittel bis hin zur Gesundheitsfürsorge hat sich das Verhalten der Verbraucher auf das Internet verlagert. Außerdem haben die sinkenden Kosten für mobile Datentarife den Menschen den Zugang zu Daten ermöglicht, wo immer sie sind und wann immer sie sie brauchen. Von Restaurantbewertungen, Vorschlägen, Produkt- und Service-Rankings bis hin zu den Einkäufen selbst - alles verlagert sich vom stationären Handel zum Klick und zur Digitalisierung.
• Automatisierung zur Unterstützung der Arbeit: Unternehmen, Kunden, Anbieter, Lieferanten, Verkäufer, einfach jeder bemüht sich, digital zu werden. Sie werden auch global. Dieser Trend hat die traditionellen Eintrittsbarrieren für Produkte und Dienstleistungen verändert und disruptive Geschäftsmodelle ermöglicht, die in der Praxis global und in der Leistung regional sind. Infolgedessen ist jedes Unternehmen bestrebt, den größten Nutzen aus den Kosten zu ziehen, um die sinkenden Gewinnspannen in einem nahezu perfekten globalen Wettbewerb zu überwinden. Die Automatisierung wird als die Antwort und das Licht am Ende des Tunnels gepriesen.
• Verbesserte Sichtbarkeit und Transparenz von Geschäftsergebnissen: Da Unternehmen immer datenzentrierter werden, werden die erfassten Daten integriert, was eine Sichtbarkeit der gesamten Unternehmenstätigkeit ermöglicht. Auf dieser Sichtbarkeit bauen intelligente Lösungen auf, die darauf abzielen, den Stakeholdern Einblick in die Geschäftsergebnisse zu geben. Dies führt zu einer verbesserten Strategie, geringeren Misserfolgsquoten und einer deutlich höheren Vorhersagbarkeit des Erfolgs oder Misserfolgs aktueller und zukünftiger Geschäftsinitiativen. Die Fähigkeit, Misserfolge vorherzusehen, ist heute so groß. Zu den Unternehmenszielen gehört jetzt auch der Begriff "Fail Fast" (schnell scheitern), bei dem man versucht, so ziemlich alles auszuprobieren, weil man es jetzt schnell tun und die erzielbaren Geschäftsergebnisse vorhersagen kann.
• Möglichkeit der Bereitstellung an jedem Ort - vor Ort, in der öffentlichen oder privaten Cloud: Die Kombination aus den geringeren Kosten für die Datenspeicherung und der rasanten Zunahme der Möglichkeiten für Unternehmen, öffentliche, private und hybride Cloud-Infrastrukturen einzusetzen, ist die treibende Kraft hinter der wachsenden Bedeutung und Beliebtheit von KI. Das bringt uns zu dem, was herkömmliche Technologien nicht können, KI aber schon.

Was kann KI anders oder besser machen?

Per Definition umreißt KI (Künstliche und Intelligenz), was sie anders und besser machen kann. Die wichtigste Funktion, die KI erfüllt, ist die Entscheidungsfindung auf niedriger Ebene. Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen es der KI, den Kontext einer Entscheidung zu verstehen, um sie zu automatisieren. Von einfachen KI-Geschäftsfällen wie der kontextbezogenen Automatisierung im IT-Infrastrukturmanagement bis hin zur Ermöglichung autonomer Fahrzeuge, computergestützter Qualitätskontrollen und Anwendungsfällen in nahezu jeder einzelnen Branche erfüllt KI im Wesentlichen drei wichtige Geschäftsanforderungen:

• Qualitätskonsistenz: Durch die durchgängige und kontextbezogene Automatisierung hat die Qualitätskontrolle erheblich an Zugkraft gewonnen
• Kosten und Geschwindigkeit: Wenn der Business Case finanziell tragfähig ist, kann KI die Leistung exponentiell steigern. Ein einfaches Beispiel ist der Weltrekord von Lemonade Insurance für die Bearbeitung von Schadensfällen in drei Sekunden
• Geschäftlicher Schwerpunkt: Eine der größten Herausforderungen in jeder Branche ist die Abhängigkeit von menschlichen Eingaben. Mit KI werden die menschlichen Berührungspunkte reduziert, so dass die beteiligten Menschen nun frei sind, das zu tun, was nicht automatisiert werden kann - die geschäftliche Vision, die Strategie, die Kernfunktion von Unternehmen.

KI kann die Sicherheit und Produktivität durch intelligente Automatisierung verbessern und verborgene Erkenntnisse aufdecken, um Unternehmen mehr Antworten auf Kundenfragen zu geben und so das Kundenerlebnis zu verbessern. ⁴ .

KI kann dabei helfen, die größten Herausforderungen von heute zu meistern, wie z.B. den Außendienst. Die Reduzierung menschlicher Berührungspunkte kann auch menschliche Fehler reduzieren und so die Fertigungsqualität verbessern. Das bringt uns zu dem, wie Sie beginnen können.

KI-Anwendungsfälle, die Sie begeistern sollten

• Visualisierung von Daten
  Von Echtzeit-Dashboards für den Zustand der Infrastruktur bis hin zum Projektmanagement, der Verwaltung von Unternehmensprogrammen und einer Vielzahl anderer Datenpunkte kann die Visualisierung, insbesondere wenn sie mit der Leistung von KI ausgestattet ist, strategische Entscheidungen und die Entscheidungsfindung im Allgemeinen vorhersehbarer und zuverlässiger machen. Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Kanäle für Vertrieb, Betrieb, Kommunikation und Unternehmensbeziehungen sind Datenanalyse und Visualisierung für Unternehmen ein deutliches Unterscheidungsmerkmal.
• Prädiktive Modellierung
  Wir leben in einer Zeit, in der Kunden auf ein bestimmtes Segment zugeschnitten sein wollen - so hyper-personalisiert sind Produkte und Dienstleistungen. KI ermöglicht eine prädiktive Modellierung auf der Grundlage verfügbarer Daten. So können Waren und Dienstleistungen individuell angepasst, gebündelt und mit einer Vielzahl von Angeboten beworben werden, um die Verkaufszahlen zu verbessern.
• Hilfen für den Vertrieb
  Wie bei der prädiktiven Modellierung ist KI als Hilfsmittel für das Verkaufspersonal ein entscheidender Geschäftsfaktor für Unternehmen, unabhängig von der Branche oder der geografischen Lage. Da digitalisierte Vertriebskanäle auf dem Vormarsch sind, können Unternehmen jetzt KI nutzen, um den richtigen Produktmix für Schaufenster zu prognostizieren, potenzielle Kandidaten für Werbeaktionen, Produktbündel, Cross- und Upsell-Optionen zu identifizieren und vieles mehr!
• KI für den Außendienst
  Für Kommunikationsnetzwerke, den Außendienst und die Lieferkette sowie eine Vielzahl anderer geografisch orientierter Abläufe kann KI helfen, Risiken zu verringern und die Leistung zu verbessern wie nie zuvor. Von der Bereitstellung kontextbezogener Informationen auf der Grundlage von geografischen Daten bis hin zu Echtzeit-Analysen zu Verkehr, Wetter, Netzwerküberwachung und nahezu allen Parametern können Außendienstteams besser, schneller und mit weniger Ressourcen arbeiten.

Wie fängt man mit KI an?

Der Einstieg in die KI ist trotz vieler gegenteiliger Behauptungen relativ einfach. Im Folgenden werden wir die Grundlagen erläutern, was wiederum erklärt, warum 34 % der Umfrageteilnehmer dem Einsatz von KI skeptisch gegenüberstehen.

Wie viele Daten benötigen Sie?

Dies ist die erste Frage, die Sie sich stellen müssen. Die Antwort? So viel, wie Ihr Modell braucht, um in Gang zu kommen. Einer der häufigsten Fehler, den Unternehmen traditionell begehen, ob bei Big Data, Data Warehousing oder KI, besteht darin, den Business Case auszuweiten, um "das Beste aus der Lösung herauszuholen". Was Sie in Wirklichkeit brauchen, ist ein erstes Erfolgserlebnis - und zwar schnell! Sobald Ihr Proof of Concept (POC) fertig und erfolgreich ist, können Sie die generierten Daten als Grundlage für die Feinabstimmung Ihres KI-Modells nutzen und die Bereitstellung durch einen agilen Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD) Ansatz erweitern.

Worauf müssen Sie achten?

Kosten-Nutzen-Korrelation. Es mag eine gute Idee sein, ganz klein anzufangen - aber es kann sein, dass Sie scheitern, weil Ihr Modell zu klein ist oder weil Ihre Perspektive zu eng ist. Nehmen Sie zum Beispiel Computer Vision. Sie können ein und dasselbe Modell für eine Vielzahl von Anwendungen verwenden - wenn Sie Komponenten zusammenbauen, können Sie mit Hilfe von Computer Vision überprüfen, ob alle Schrauben und Bolzen richtig angezogen sind. Sie können auch die Abstände zwischen den Platten überprüfen; Sie können auf Kratzer, Dellen, Risse oder andere Aspekte der Fertigung achten, die Sie bei der Entwicklung Ihres KI-POCs vielleicht nicht bedacht haben.
Wenn Sie nur den festen Sitz der Schrauben überprüfen, könnte Ihr Modell hypothetisch zu teuer sein, um den menschlichen Touchpoint zu ersetzen. Wenn Sie jedoch den Geschäftsumfang auf andere Anwendungsfälle ausdehnen, könnten Sie die Kosten der KI kumulativ senken und damit ihre Einführung rechtfertigen.

Die größte Herausforderung

Es ist die Perspektive! Die meisten Unternehmen, die KI einführen oder versuchen, sie einzuführen, leiden entweder an Kurzsichtigkeit oder an der Not des Übermaßes. Zweitens geht es um das Verständnis dessen, was KI leisten kann. Da Data Science und KI zwei der teuersten Talentpools in der heutigen Welt sind, kann der Aufbau Ihres KI Center of Excellence eine große Herausforderung sein. Heute gibt es einen Mangel an Talenten - diese Lücke wird nur noch größer werden und bis 2030 bis zu 85 Millionen betragen. 5 . Der Mangel an Ressourcen, die verstehen, was KI leisten kann und, was noch wichtiger ist, wie sie es besser machen kann, hindert Unternehmen weltweit daran, KI alltäglicher zu machen - so sehr, dass 19 % der mehr als 3500 Befragten einer O'Reilly-Umfrage dies als eine große Herausforderung bezeichneten ⁶ !

Die Lösung?

Der Aufbau eines eigenen KI-CoE kann zwar eine Herausforderung sein, da Talente sowohl teuer als auch rar sind, aber es ist nicht unmöglich. Heutzutage engagieren Unternehmen zunehmend Partner, die sie auf diesem Weg unterstützen. Auf drei Arten, um genau zu sein:

• Beratungsdienste:
  Wenn die KI-Praxis noch in den Kinderschuhen steckt, kann die Zustimmung der Stakeholder zu Investitionen in die Fähigkeiten sehr schwierig sein. Beratungspartner können diese Lücke schließen, da sie das KI-CoE als Dienstleistung anbieten oder als Projekt durchführen können. So können Sie sowohl die Akzeptanz und das Interesse der Stakeholder gewinnen als auch die notwendigen Fähigkeiten, Best Practices und den erforderlichen kulturellen Wandel aufbauen.
• Talent Services:
  Da die Talentakquise zunimmt und gleichzeitig eine erhebliche Lücke zwischen qualifizierten Ressourcen und der Anzahl der Stellen klafft, sinkt auch die durchschnittliche Betriebszugehörigkeit. In Kombination mit der Zeit, die für die Einstellung einer Ressource benötigt wird, kann dies den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bedeuten. Mit Beratungspartnern wird dieses Risiko erheblich reduziert, da sie über einen Pool von Ressourcen verfügen, die je nach Bedarf eingesetzt werden können.
• Technologie-Dienstleistungen:
  Die Auswahl des richtigen Technologiepakets, die Implementierung des richtigen Technologiemixes und die Suche nach dem richtigen Gleichgewicht zwischen dem, was Sie heute brauchen, und dem, was Sie vielleicht morgen brauchen, ist eine komplexe Aufgabe, vor allem in einer Branche, in der es derzeit 250.000 Stellen mehr gibt, als es Bewerber gibt. ⁷ . Beratungspartner können diese Kluft überbrücken und Ihnen dabei helfen, die richtigen Entscheidungen für aktuelle Fähigkeiten und künftige Belastbarkeit zu treffen.

Die Quintessenz

KI ist hier, um zu stören. Unabhängig von der Branche, der Region oder der Art des Unternehmens wird der Einsatz von KI den Umsatz steigern, die Kosten senken und vor allem das Ergebnis verbessern. Die Wahl des richtigen Partners, unabhängig davon, ob Sie ein internes KI-CoE einrichten wollen oder nicht, kann dazu beitragen, das Risiko zu verringern und die Markteinführungszeit für KI-Lösungen erheblich zu verkürzen.