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KI in Unternehmen: Die wichtigsten fünf Anwendungsgebiete.

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In der Reihe „Inside Steinbeis SMI“ stellen wir unsere Dozenten vor und geben exemplarisch Einblick in ihr Fachgebiet. Erfahre in diesem Beitrag die fünf wichtigsten Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen.

Dieser Blogbeitrag entstand im Gespräch mit Dr. Korbinian Spann. Er ist Dozent an der Steinbeis-SMI, Business School der Steinbeis-Hochschule, Mitglied im Bundesverband KI, Mentor und Alumni der Studienstiftung des deutschen Volkes sowie Gründer und Geschäftsführer mehrerer Start-Ups.

KI in Unternehmen: Die wichtigsten fünf Anwendungsgebiete

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht intelligent im Sinn von kreativ. KI ist vielmehr in der Lage, in großen Datenmengen Muster zu erkennen. KI arbeitet dabei regelbasiert, das heißt, der Mensch muss entsprechende Regeln definieren. Einen guten Überblick über aktuelle Entwicklungen mit KI findest du hier sowie hier.

Eins: KI automatisiert individuelle Kundenkommunikation

Zuhören und antworten geben, das war bisher eine Sache des Menschen. Unternehmen haben hierfür Hotlines eingerichtet oder Callcenter beauftragt. Künftig wird Künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle in der Kundenkommunikation einnehmen. Chatbots sind nicht nur in der Lage zu hören und sinnvoll zu antworten, sondern auch Informationen mit Datenbanken abzugleichen und aktiv Prozesse auszulösen.

Standardisierbare Vorgänge wie zum Beispiel Monatsmeldungen, Abrechnungen oder Kundenanfragen werden heute schon vielfach durch virtuelle Assistenten erfasst und automatisch beantwortet. Wo immer große Mengen an Daten anfallen, lassen sie sich mithilfe der KI auswerten, um Produkte zu verbessern oder Nachfragepotentiale zu erkennen. (Verlinkung auf Blog Chatbots).

Eine Übersicht über alle Anbieter und Plattformen zum Thema Ki gibt diese Quelle.

Zwei: KI optimiert Ressourceneinsatz

Es ist davon auszugehen, dass KI schon in Kürze in den meisten Unternehmen eingesetzt wird, um den Ressourceneinsatz zu optimieren und Routineaufgaben effizienter zu erledigen. Die derzeit am häufigsten genannten Einsatzgebiete sind Programme, die zum Beispiel Maschinenauslastung und Materialanlieferung mit Transport- und Lagerlogistik verbinden und Systeme, die beispielsweise die Routenplanung in Abhängigkeit von Verkehrsaufkommen vornehmen können. Weitere Informationen findest du zum Beispiel hier.

Drei: KI erleichtert Forecasting

Ein anderes Gebiet, in dem sich KI schnell durchsetzen wird, ist das „Forecasting“, also das qualitative und quantitative Prognostizieren von Unternehmensentwicklungen. KI kann Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, um zum Beispiel bessere Absatzprognosen zu erstellen oder Marktpotenziale zu erfassen. Weitere Details hierzu.

Im Finanzwesen spielt Künstliche Intelligenz darüber hinaus beispielsweise in der Betrugsfrüherkennung und Betrugsprävention (Fraud Detection) eine immer wichtigere Rolle. Erfolgreich wird es bereits heute eingesetzt, um den Kreditkartenbetrug einzudämmen. Mit KI lassen sich verdächtige Transaktionsdaten (Zeitpunkt der Transaktion, transferierte Geldmenge, Ort der Ausführung, Kartennummern und persönliche Daten des Karteninhabers) herausfiltern und mit anderen Datenquellen abgleichen, beispielsweise mit Daten aus Social Media Kanälen oder Lokalisierungsdaten von Smartphones.

Vier: KI steuert Marketing

Viele Marketingabteilungen in Unternehmen nutzen heute schon Software, um die „Customer Journey“, also das Klick- und (oftmals) Kaufverhalten ihrer Kunden auf einer Website und im Webshop zu analysieren. Diese Software wird ständig weiterentwickelt und eröffnet – nur als kleines Beispiel – eine immer individuellere Kundenansprache mit personalisierten Angeboten und Rabatten in Echtzeit (Real Time Advertising). E-Mail-Kampagnen werden dann nicht mehr für größere oder kleinere Kundensegmente verfasst, sondern durch KI individuell konzipiert und generiert. Sogar der optimale Versandzeitpunkt des Werbemails kann für jeden Empfänger individuell ermittelt werden. Mit Künstlicher Intelligenz lassen sich Markt und die Mitbewerber beobachten, Produkt- und Preispolitik gestalten und Kundennachfrage individuell befriedigen.

Hier ein Praxisbeispiel eines Unternehmens, das Software anbietet, mit der Daten aus den unterschiedlichen Quellen (online und offline) zusammengeführt und Budgets optimiert werden.

Weiteres Beispiel: Die Software WEATHERfx von IBM Watson ist in der Lage, verschiedene Daten (wie Wetter, Aufenthaltsort sowie persönliche Befindlichkeiten) KI-gesteuert zusammenzuführen, um damit Vorhersagen für das individuelle Konsumverhalten zu entwickeln. Die Software verspricht, Produkte und Kaufempfehlungen potenziellen Kunden zu einem Zeitpunkt anzuzeigen, an dem die Wahrscheinlichkeit für einen Kaufabschluss am höchsten ist.

Fünf: KI unterstützt HR

In einigen großen Unternehmen wird bereits intensiv an KI-basierten „Karriereassistenten“ gearbeitet. Aufgabe dieser „Karrierecoaches“ ist es dabei nicht nur, passende Kurse zur Weiterbildung vorzuschlagen oder auf offene Stellen im eigenen Unternehmen aufmerksam zu machen. Diese Systeme sollen die persönliche mehrjährige Karriereplanung möglich machen. Ausgehend von der individuellen Qualifikation und erworbenen Fähigkeiten sowie den Karrierezielen werden passende Schulungen entwickelt und ein „Fahrplan“ terminiert. „Karriereassistenten“ machen es damit auch für die Personalabteilungen leichter, vorausschauend Personalbedarfe zu planen und Mitarbeiter zu schulen.

Beim Recruiting wird KI mit Sicherheit ebenfalls eine größere Rolle einnehmen. Die Skills von Bewerbern lassen sich aus Jobportalen erfassen und mit dem Anforderungsprofil einer vakanten Stelle abgleichen. Bots können auch die Erstkontakte herstellen. Ob man allerdings Stellenbesetzungen künftig komplett einem Bot überlassen wird, scheint fraglich. Faktoren wie persönliches Auftreten, Begeisterungsfähigkeit und schnelle Auffassungsgabe lassen sich sicherlich noch eine lange Zeit im persönlichen Bewerbungsgespräch besser beurteilen.

Fazit:

Künstliche Intelligenz wird in Deutschland bislang (wenn überhaupt) auf der Abteilungsebene genutzt. Eine gesamtheitliche KI-Unternehmensstrategie ist noch eine Ausnahme. Den größten Mehrwert sehen Unternehmen in der Optimierung von Produkten und internen Abläufen. Häufig bestehen jedoch (noch?) Bedenken gegenüber dem Einsatz von KI, weil ihre Einbindung in bestehende Abläufe als aufwändig erachtet wird. Die größten Vorbehalte liegen jedoch in der Furcht vor Datendiebstählen und Datenmanipulationen. Trotz dieser Risiken gilt als gesichert, dass Künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Unternehmensbereichen Einzug halten wird.

Weitere Informationen über den Einsatz von KI in Unternehmen.

Praxisbeispiele für KI:
http://inspirobot.me/
https://experiments.withgoogle.com/collection/ai
https://quickdraw.withgoogle.com/
https://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/

KI findet sich u.a. in den Lehrplänen der Masterstudiengänge wieder.

Dieser Blogbeitrag gibt exemplarisch wieder, welche Inhalte Dr. Korbinian Spann an der Steinbeis-SMI vermittelt.

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