Wie verbessert KI die Effizienz?

Ein effizienter Geschäftsbetrieb ist nicht nur ein langfristiges Ziel oder eine einmalige Errungenschaft. Vielmehr ist Effizienz eine kontinuierliche Anstrengung für alle Bereiche eines Unternehmens. Wenn Sie mithilfe von KI-Systemen effizienter werden, verbessern Sie den Kundenservice, können Kosten einsparen, den Umsatz steigern und die Kundentreue fördern.  

Um dieses Maß an Effizienz und ROI zu erreichen, müssen sich Unternehmen auf andere Mitarbeiter stützen, um Ideen zu entwickeln, Strategien zu formulieren und zu lernen, wie man mit KI arbeitet. Technologie war schon immer eine treibende Kraft bei der Effizienzsteigerung. Doch KI verändert unsere Arbeitsweise auf fundamentale Art und Weise.

Der Einsatz von KI läutet eine neue Ära der Effizienz ein, indem wiederkehrende Aufgaben automatisiert, große Datenmengen zur Erkennung von Mustern und zur Vorhersage von Trends analysiert, komplexe Prozesse optimiert und Erkenntnisse gewonnen werden, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Letztlich ergänzt KI (dialogorientierte KI, generative KI, agentische KI) die Arbeit der menschlichen Arbeitskräfte, wodurch diese sich auf strategische und kreative Aufgaben konzentrieren können und potenzielle Engpässe beseitigt werden.

KI im Lieferkettenmanagement kann die betriebliche Effizienz verbessern, Kosten senken und die Reaktionsfähigkeit insgesamt erhöhen. Durch vorausschauende Analysen helfen KI-Modelle Unternehmen bei der Datenanalyse und der genaueren Vorhersage der Nachfrage und tragen so zur Bestandsoptimierung bei. Durch die Analyse historischer Daten und die Vorhersage von Markttrends und externen Faktoren wie Wetter oder Wirtschaftslage kann KI Nachfrageschwankungen vorhersagen und Unternehmen bei der Vermeidung von Lieferengpässen oder Überbeständen unterstützen.  

KI kann außerdem Arbeitsabläufe durch Automatisierung rationalisieren und Unterbrechungen in der Lieferkette reduzieren. Durch den Einsatz von KI kann die Transparenz der Lieferkette verbessert werden, indem eine vorausschauende Wartung ermöglicht wird. Modelle des maschinellen Lernens können die Leistung von Anlagen analysieren und frühe Anzeichen von Ausfällen aufdecken, um kostspielige Ausfälle und ungeplante Stillstandszeiten zu verhindern. So können Unternehmen die Wartung proaktiv planen und einen reibungslosen Betrieb aufrechterhalten.

Die Fähigkeit der KI, Prozesse zu optimieren und Ineffizienzen zu reduzieren, transformiert Lieferketten und hilft Unternehmen, in einem zunehmend komplexen globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.  

Eine defekte Maschine oder ein fehlerhaftes System kann den Betrieb zum Stillstand bringen. KI-Algorithmen ändern das und prognostizieren Anlagenausfälle, bevor sie auftreten. KI-Agenten können Sensordaten und historische Wartungsaufzeichnungen analysieren, um eine vorausschauende Wartung zu planen und durchzuführen. Außerdem kann KI Modelle für die Fehleranalyse (Failed Mode and Effect Analysis, FMEA) effizienter erstellen, was wiederum den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung der Studien reduziert.  

Der von KI-Tools gebotene proaktive Ansatz kann die Lebensdauer von Assets verlängern und die Betriebskosten unmittelbar und langfristig senken. Die bei der vorausschauenden Wartung verwendeten Algorithmen stützen sich auf Echtzeitdaten, um Muster und drohende Ausfälle zu erkennen. Unternehmen können von den Vorteilen der KI profitieren, z. B. der Maximierung der Produktivität und der betrieblichen Effizienz.

Beim Einsatz von Robotic Process Automation (RPA), auch bekannt als Software-Robotik, werden KI-gesteuerte Bots eingesetzt, um Routineaufgaben zu automatisieren und die menschliche Arbeitskraft für komplexere, strategische Aufgaben freizusetzen. RPA kombiniert APIs und Interaktionen über die Benutzeroberfläche (UI), um wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsbearbeitung und die Beantwortung von Kundendienstanfragen zu integrieren und auszuführen.  

Obwohl RPA und KI deutlich unterschiedlich sind, ergänzen sie sich gut. KI kann RPA dabei helfen, Aufgaben vollständiger zu automatisieren und komplexere Anwendungsfälle zu bewältigen. Die KI-gestützten Bots können Aufgaben ausführen, für die menschliche Mitarbeiter Tage oder Wochen gebraucht hätten, und diese auf nur wenige Stunden verkürzen. Diese Art von KI macht die menschliche Belegschaft am Arbeitsplatz effizienter und betont die Bedeutung zielgerichteter Aufgaben.  

Unvorhersehbare Marktbedingungen erschweren es Unternehmen, die Kundennachfrage vorherzusagen, und lassen sie oft ratlos zurück, wenn es darum geht, dem nächsten bedeutenden Trend einen Schritt voraus zu sein. KI und maschinelles Lernen (ML) machen die Bedarfsprognose jedoch zu einem strategischen Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Technologien können große Datenmengen schnell verarbeiten und analysieren und dabei verschiedene Faktoren wie Saisonalität und sich verändernde Marktdynamiken berücksichtigen.  

KI-Lösungen können Vertriebsmuster analysieren und künftige Umsätze vorhersagen und dadurch genauere und anpassbare Forecasts liefern. Dies kann Unternehmen bei der Preisprognose helfen und sicherstellen, dass sie ihre Ressourcen dort einsetzen, wo sie gebraucht werden. Die Fähigkeit der KI zur Verarbeitung komplexer Daten geht weit über das hinaus, wozu herkömmliche Methoden der Nachfrageprognose in der Lage sind, und bietet Einblicke in künftige Nachfragemuster der Kunden, die für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind.  

Vertriebs- und Marketingteams arbeiten oft gemeinsam an der nächsten bedeutenden Werbekampagne zur Stärkung des Kundenwachstums. Und das beginnt immer mit einem kreativen Prozess, der jetzt durch KI-gestützte Tools, die Texte schreiben und zusammenfassen, maßgeblich unterstützt wird.

Tools wie ChatGPT erfreuen sich als KI-gestützte Schreib-Tools zunehmender Beliebtheit, da sie die Zeit für die Fertigstellung eines Projekts verkürzen und Creatives mehr Flexibilität bieten, um mehr Aufträge anzunehmen. Auch wenn möglicherweise weitere Bearbeitungen und Optimierungen erforderlich sind, können diese Tools dabei helfen, Schreibblockaden zu überwinden und Inhalte schnell zu verfeinern.  

Heutzutage gibt es eine so große Menge an Inhalten, dass Unternehmen in ihren Anzeigen oder in den sozialen Medien und Online-Anzeigen die Aufmerksamkeit auf sich ziehen müssen. Diese kurzen Inhalte können von menschlichen Kreativkräften mit KI-Tools produziert werden, um schnell originelle und ansprechende Inhalte und Bilder zu erstellen. Dies ermöglicht einen effizienteren Design- und Kreativprozess, während gleichzeitig das Fachwissen der menschlichen Mitarbeiter zum Zuge kommt.  

Die Geschäftsprozesse eines Unternehmens sind ein wichtiger Teil des Erfolgs und tragen dazu bei, dass jede Abteilung reibungslos und effizient arbeitet. Bei der KI-Prozessoptimierung kommen mehrere Technologien zum Einsatz, darunter KI, ML-Modelle und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit KI und anderen Technologien kann ein Unternehmen unnötige Aufgaben eliminieren und Prozesse rationalisieren, die in der Vergangenheit die Arbeit ausgebremst haben.  

KI optimiert Prozesse, indem sie frühere Leistungsdaten betrachtet und analysiert, um festzustellen, wie gut sie funktioniert haben oder nicht. Die Daten, die effizient waren, können dann repliziert und verwendet werden, um ineffiziente Prozesse zu beseitigen. Unabhängig davon kann KI Fehler und Unstimmigkeiten im System des Unternehmens erkennen und potenzielle Probleme aufdecken, bevor sie auftreten.

Die KI-Analyse von Markttrends und Nutzerverhalten kann einem Unternehmen auch dabei helfen, das Kundenverhalten zu bestimmen und vorherzusagen, was dazu beiträgt, die Ziele und Vorgaben für Vertriebs- und Marketingteams zu optimieren.  

Die KI-Qualitätskontrolle nutzt fortschrittliche Algorithmen und ML, um Produkte zu prüfen und Fehler effizient und genau zu identifizieren. Eine KI-gesteuerte Qualitätskontrolle hilft außerdem bei der Einhaltung von Qualitätsstandards und der Reduzierung von Verschwendung. Diese KI-Fähigkeiten können Bilder von Produkten auf einem Fließband im Lager analysieren und Mängel erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten.  

Darüber hinaus ermöglicht die KI-Qualitätskontrolle, dass Test-Tools Prozesse in einer virtuellen Umgebung vor der Live-Produktion simulieren, wie z. B. synthetische Tests und digitale Zwillinge. Durch diese Vorproduktionstests kann das Unternehmen potenzielle Probleme ausschließen und sie frühzeitig im Entwicklungs- und Einführungsprozess angehen. Dies führt zu effizienteren Fertigungsergebnissen und einem zuverlässigen Qualitätskontrollprozess.  

Kunden erwarten einen außergewöhnlichen Kundenservice. Und Unternehmen müssen es zu ihrer Priorität machen, diese Erwartungen zu erfüllen. Auch wenn sie in ihren Kundendienstabteilungen schon seit langem Technologien einsetzen, so ermöglichen ihnen generative KI-Tools einen gewaltigen Schritt nach vorn. Auch wenn menschliche Mitarbeiter in den Kundendienstabteilungen nach wie vor unverzichtbar sind, können generative KI-Chatbots komplexe Kundenanfragen verstehen und den Benutzern einen Self-Service ermöglichen.  

Der Kundenservice ist zu einem wertvollen Anwendungsfall für KI-gestützte Technologien und die Entwicklung personalisierter Erlebnisse geworden. Mit KI-Tools können Unternehmen Antworten auf häufig gestellte Fragen automatisieren und den Benutzern personalisierte Empfehlungen geben. KI kann das Kundenverhalten und frühere Käufe analysieren, um personalisierte Produkte oder Inhaltsempfehlungen anzubieten. KI verändert den Ansatz von Unternehmen im Bereich Kundenservice und macht den Prozess für den Benutzer und die Mitarbeiter effizienter und kundenorientierter.  

Unternehmen müssen jeden Tag wichtige Entscheidungen treffen. Menschliche Entscheidungsträger verbessern diese Entscheidungen nun mit der Kraft von Daten, Analysen und KI. Es gibt verschiedene Punkte, an denen KI im Entscheidungsprozess eingesetzt wird, und sie unterscheiden sich je nach der verwendeten Analysetechnik. Die verschiedenen Grade der KI umfassen Entscheidungsautomatisierung, Entscheidungserweiterung und Entscheidungsunterstützung. Jedes System bringt in irgendeiner Form eine Entscheidung hervor.  

Bei der Automatisierung geht es darum, Entscheidungen mithilfe von präskriptiven und vorausschauenden Analysen zu treffen, während die Erweiterung eine Entscheidung oder mehrere Entscheidungsszenarien empfiehlt. Bei der Entscheidungsunterstützung spielt KI durch Diagnose oder vorausschauende Analysen eine unterstützende Rolle. KI in der Entscheidungsfindung hängt von der Zeit und der Komplexität der Situation ab.

Während die Anwendung von KI bei einfachen Entscheidungen beliebt ist, kann sie auch für komplizierte und sogar chaotische Entscheidungen eingesetzt werden, je nachdem, in welchem Maße KI eingesetzt wird.  

KI-Technologien werden eingesetzt, um Aufgaben im Personalwesen zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Es ermöglicht einen datenbasierten Ansatz zur Talentakquise und zur Förderung und Bindung von Mitarbeitern. Mit dem Ziel, Vorurteile zu reduzieren und die allgemeine Erfahrung bei der Jobsuche für Bewerber und Arbeitgeber zu verbessern. KI-Tools unterstützen HR-Teams bei der Verwaltung von Mitarbeiterdaten, der Lohn- und Gehaltsabrechnung, der Personalbeschaffung, der Einarbeitung und der Verwaltung von Sozialleistungen.  

KI ist ein integraler Bestandteil des Gesundheitswesens und wird es auch bleiben. Häufige Anwendungsfälle für KI in der Medizin sind klinische Entscheidungshilfen und Bildgebungsanalysen. KI-Algorithmen und andere KI-gestützte Anwendungen unterstützen das medizinische Personal in Kliniken. Inzwischen werden auch virtuelle Pflegeassistenten und KI-gestützte Roboter für weniger invasive Operationen getestet.

KI, insbesondere ML-Algorithmen, werden in der Finanzbranche zur Verbesserung von Effizienz und Genauigkeit eingesetzt . KI beschleunigt die Zeit, die für Aufgaben wie Datenanalyse, Prognosen, Investmentmanagement, Risikomanagement, Cybersicherheit, Betrugserkennung und Kundenservice benötigt wird. Finanzinstitute mit traditionell manuellen Prozessen erhalten durch KI ein bedeutendes Upgrade, z. B. beim algorithmischen Handel, bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, bei der Compliance und mehr.  

Die KI verändert die Branche und ermöglicht intelligentere und effizientere Abläufe, die sich auf die Fertigung weltweit auswirken. Ein Beispiel für KI in der Fertigung ist die Technologie des digitalen Zwillings, die ein virtuelles Abbild eines Prozesses erstellt, mit dem die Leistung in Echtzeit simuliert und analysiert werden kann, ohne dass ein Eingriff in das physische Asset erforderlich ist. 

KI-gestützte Einzelhandelstechnologien können in vielen Bereichen des Einzelhandels eingesetzt werden, sowohl in Online-Shops als auch in physischen Geschäften. KI-Technologie verbessert die Customer Experience, die Geschäftsabläufe und die Entscheidungsfindung im Einzelhandel, um personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten, bei denen KI-Algorithmen zur Analyse des Kundenverhaltens eingesetzt werden. Es kann auch die Customer Experience mit KI-gestützten virtuellen Assistenten und Chatbots verbessern, um Kunden Echtzeit-Support zu bieten.  

Die neueste Ära der KI umfasst KI-Assistenten und KI-Agenten. Ein KI-Assistent ist reaktiv und führt Aufgaben basierend auf den Eingaben des Benutzers aus. KI-Agenten sind proaktiv und arbeiten autonom, um im Auftrag eines Benutzers bestimmte Aufgaben zu erledigen. Sie können Strategien entwickeln und ein zugewiesenes Ziel bewerten.  

KI-Assistenten bauen auf einer Art Foundation Model auf. Ein LLM ist eine Teilmenge eines Foundation Models, die eine textbezogene Aufgabe darstellt. Ein Beispiel sind virtuelle Assistenten, wie Siri von Apple und Alexa von Amazon. Diese virtuellen Assistenten können eine voreingestellte Aufgabe auf häufige Anfragen wie „Hey Siri, wie ist das Wetter heute?“ ausführen oder auf der Grundlage der Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden, auf einen Prompt antworten.

KI-Agenten und Copiloten können alternativ KI-Fähigkeiten nutzen, um einen einzelnen Prompt zu nehmen, die Aufgaben aufzuschlüsseln, die für die Fertigstellung des Prompts notwendig sind, diese Aufgaben auszuführen und Ergebnisse zu erzielen. Agenten oder Copiloten können auf diese Weise z. B. Inhalte für verschiedene Plattformen (wie zum Beispiel Internet oder Telefon) produzieren.

Ein Beispiel: Nehmen wir eine neue Kosmetikmarke, die Ziele und Formulierungen auf Makroebene im Kopf hat, aber kein konkretes Marketingmaterial. KI-Agenten können bei der Erstellung von Texten helfen und einfache Texte in formatierte Dokumente umwandeln, die mit den Markenrichtlinien des Unternehmens übereinstimmen. Der Agent kann Personalisierungen vorschlagen, die auf bestimmten Kundensegmenten basieren, und sogar A/B-Tests und die Sammlung von Kundenfeedback ermöglichen.

Ein weiteres Beispiel: KI-Agenten werden auch in Navigationssystemen für selbstfahrende Autos eingesetzt. Ein Fahrzeug mit KI-Agenten kann den Zustand des Fahrzeugs in Echtzeit analysieren, den Verkehr und die Straßenbedingungen vorhersehen und dem Fahrer die beste und effizienteste Route vorschlagen.  

Produktivitätssteigerungen sollten für jedes Unternehmen oberste Priorität haben. Neben der Effizienz sollte das Ziel sein, die Produktivität aller Beschäftigten zu maximieren. Dies erfordert die richtige Weiterbildung der Mitarbeiter und die Zuweisung von Ressourcen zur Unterstützung neuer Produkte. Der effizienteste Weg dorthin führt über die Implementierung von KI-Fähigkeiten in Bereichen wie Strategieumsetzung, kreative Prozesse, Workflow-Management, Gesundheit, Personalwesen, Produktion, Vertrieb, Finanzen und Einzelhandel.

KI bringt Unternehmen in die Zukunft und spornt menschliche Mitarbeiter dazu an, so effizient wie möglich zu arbeiten. Das kann nur mit Beschäftigten funktionieren, die offen für Veränderungen sind und sich auf die Arbeit mit KI einlassen, um möglicherweise Effizienzgewinne zu erzielen, von denen sie bisher gar nichts wussten.