So geht‘s: 5 Tipps zur künstlichen Intelligenz für Entscheider und Macher

Next Big Think Mai 04, 2020

Warum handelt es sich bei künstlicher Intelligenz (KI) um eine Revolution? Wenn Sie lernende Software einsetzen, können Sie lernen, was Ihr Kunde wirklich möchte. Dadurch können Sie Ihrem Kunden automatisiert Empfehlungen aussprechen. Ein Drittel der Güter, die Kunden auf Amazon kaufen, basiert auf einem solchen Vorschlag. Wir zeigen Ihnen, welche Schritte erforderlich sind, damit auch Sie und Ihr Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren können.

Herausforderungen und Potentiale von KI

KI braucht (Trainings-) Daten genauso dringend wie der Mensch die Luft zum Atmen. Das heißt die zwingende Voraussetzung zur Anwendung von KI ist eine entsprechende Verfügbarkeit von Daten, mit denen die künstliche Intelligenz trainiert werden kann. Systeme und Maschinen müssen permanent mit neuen und aktualisierten Daten versorgt werden, damit sie zuverlässig und präzise arbeiten.

Dabei kann KI nicht nur bei Absatz- und Marketingstrategien zum Einsatz kommen, sondern zum Beispiel auch im Backoffice.

Auf der einen Seite hilft KI dabei, Prozesse zu automatisieren und sorgt dadurch für mehr Effizienz. Ein Beispiel ist die Übertragung von Daten aus einem PDF-Dokument in eine Excel-Tabelle. Solche Tätigkeiten werden in vielen deutschen Unternehmen jeden Tag unzählige Male von Hand ausgeführt, können aber sehr einfach automatisiert werden. Wenn solche Routine-Aufgaben von der KI erledigt werden, lassen sich dadurch die Prozesskosten um bis zu 75 Prozent reduzieren.

Auf der anderen Seite können Produkte und Services mithilfe von KI optimiert und weiterentwickelt werden. Beispielsweise lassen sich die Daten, die beim Auslesen der PDF-Dokumente gewonnen werden, automatisch strukturieren, korrigieren oder erweitern. Dabei lassen sich nicht nur Wettbewerbsvorteile durch eine verbesserte Produkt- und Servicequalität realisieren, sondern darüber hinaus auch weitere datenbasierte Geschäftsmodelle ableiten. Denkbar ist hier zum Beispiel eine einheitliche Organisation aller Verarbeitungsprozesse von Dokumenten. Dabei werden die unstrukturierten Daten (zum Beispiel aus PDF-Dokumenten, E-Mails und Bild-Dateien) automatisch ausgelesen, die Inhalte interpretiert, deren Muster verglichen und die enthaltenen Daten erkannt und zur weiteren Verarbeitung nutzbar gemacht.

Vielen Unternehmen und Institutionen mangelt es allerdings an einer konsistenten Daten-Strategie, durch die eine sinnvolle Implementierung von Anwendungen im Bereich künstlicher Intelligenz überhaupt erst möglich wird.

Zunächst müssen Sie also die Verfügbarkeit hochwertiger Daten mit einheitlichen Standards sicherstellen und eine nachhaltige Daten-Strategie definieren. Auf dieser Basis können Sie anschließend eine KI-Strategie entwickeln und damit aus den bestehenden Daten einen signifikanten Mehrwert für ihr Unternehmen generieren, indem sie neue Erkenntnisse gewinnen und innovative Anwendungen entwerfen.

Unsere Tipps für Entscheider

  • Zunächst müssen Unternehmen die Verfügbarkeit hochwertiger Daten sicherstellen und eine nachhaltige Daten-Strategie definieren.
  • Um in Zukunft weiter wettbewerbsfähig zu bleiben, muss aus den zur Verfügung stehenden Daten ein Mehrwert für das Unternehmen generiert werden.
  • Hierbei bieten Methoden der künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens hervorragende Möglichkeiten, neue Erkenntnisse zu gewinnen und innovative Anwendungen zu entwickeln.
  • Im ersten Schritt sollten Unternehmen dabei KI-Lösungen mit prototypischem Charakter entwickeln, um Erfahrungen zu sammeln und die notwendige Lernkurve zu durchlaufen.
  • Nach erfolgreichen Tests sollte - als langfristiges Ziel - eine vollständige Integration in die Prozess-Wertschöpfungskette des Unternehmens erfolgen, damit die KI und der daraus resultierende hohe Automatisierungsgrad seinen tatsächlichen Mehrwert entfalten kann.

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Gregor Puchalla

Gregor Puchalla ist Gründer und Geschäftsführer von fintechcube. Zukunftstrends sind seine Leidenschaft. Gregor hat 15 Jahre Erfahrung auf operativer und strategischer Ebene im Bereich Digitalisierung