Die wertvollsten KI-Anwendungsfälle für Unternehmen

Generative KI-Tools wie ChatGPT, Bard und DeepAI verlassen sich auf KI-Funktionen mit begrenztem Speicher, um das nächste Wort, den nächsten Satz oder das nächste visuelle Element innerhalb des generierten Inhalts vorherzusagen. Generative KI kann die Erstellung von Inhalten verbessern, indem sie auf der Grundlage der für das Training verwendeten Daten qualitativ hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte produziert.

IBM Research arbeitet daran, seinen Kunden dabei zu helfen, generative Modelle zu nutzen, um schneller hochwertigen Software-Code zu schreiben, neue Moleküle zu entdecken und vertrauenswürdige, dialogorientierte Chatbots zu trainieren, die auf Unternehmensdaten basieren. Das IBM-Team verwendet sogar generative KI, umsynthetische Daten zu erstellen, mit denen robustere und vertrauenswürdigere KI-Modelle erstellt werden können und die als Ersatz für reale Daten dienen, die durch Datenschutz- und Urheberrechtsgesetze geschützt sind.

Expertensysteme können anhand eines Korpus – Metadaten, die zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells verwendet werden – trainiert werden, um den menschlichen Entscheidungsprozess zu emulieren und dieses Fachwissen zur Lösung komplexer Probleme anzuwenden. Diese Systeme können enorme Datenmengen auswerten, um Trends und Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Sie können Unternehmen auch dabei helfen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und zu verstehen, warum vergangene Ereignisse eingetreten sind.

KI-gestützte Computer Vision ermöglicht die Bildsegmentierung, die in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zum Einsatz kommt, darunter die Unterstützung bei der Diagnose in der medizinischen Bildgebung, die Automatisierung der Fortbewegung für Robotik und selbstfahrende Autos, die Identifizierung von Objekten von Interesse in Satellitenbildern und die Fotokennzeichnung in sozialen Medien. Computer Vision läuft auf Neural Networks und ermöglicht es Systemen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu extrahieren.

Der Einsatz  künstlicher Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) bietet viele Vorteile. Durch die Integration von KI in IT-Prozesse können Unternehmen die beträchtliche Leistungsfähigkeit von NLP-, Big-Data- und ML-Modellen nutzen, um betriebliche Workflows zu automatisieren und zu optimieren und die Korrelation von Ereignissen und die Bestimmung von Kausalitäten zu überwachen.

AIOp ist eine der schnellsten Möglichkeiten, den ROI von Investitionen in die digitale Transformation zu steigern. Die Prozessautomatisierung konzentriert sich oft auf Bemühungen, die Ausgaben zu optimieren, eine höhere betriebliche Effizienz zu erreichen und neue und innovative Technologien zu integrieren, was sich oft in einer verbesserten Customer Experience niederschlägt. Zu den weiteren Vorteilen von KI gehören der Aufbau eines nachhaltigeren IT-Systems und die Verbesserung der Pipelines für kontinuierliche Integration oder kontinuierliche Delivery Pipeline.

Führende Unternehmen nutzen heute generative KI für die Anwendungsmodernisierung und den IT-Betrieb im Unternehmen, einschließlich der Automatisierung von Codierung, Bereitstellung und Skalierung. Zum Programmieren können Entwickler einen Codierungsbefehl als einfachen englischen Satz über eine Oberfläche in natürlicher Sprache eingeben und erhalten automatisch generierten Code. Der Einsatz von generativer KI mit Codegenerierungsfähigkeiten kann es auch Hybrid Cloud-Entwicklern aller Erfahrungsstufen ermöglichen, ältere Anwendungscodes in großem Umfang auf neue Zielplattformen zu migrieren und zu modernisieren, wobei die Codekonsistenz gewahrt, Fehler reduziert und die Geschwindigkeit erhöht wird.

Sicherzustellen, dass Apps konstant funktionieren, ohne eine übermäßige Bereitstellung und zu hohe Ausgaben, ist ein wichtiger Anwendungsfall für KI-Operationen (AIOps). Automatisierung ist der Schlüssel zur Optimierung der Cloud-Kosten und der IT-Teams, unabhängig von deren Qualifikationen. Sie sind nicht immer in der Lage, kontinuierlich die genauen Rechen-, Speicher- und Datenbankkonfigurationen zu ermitteln, die erforderlich sind, um Leistung zu den niedrigsten Kosten zu liefern. KI-Software kann erkennen, wann und wie Ressourcen genutzt werden, und den tatsächlichen Bedarf in Echtzeit anpassen.

Um eine unterbrechungsfreie Serviceverfügbarkeit zu gewährleisten, nutzen führende Unternehmen Ursachenanalysefunktionen in Echtzeit auf Basis künstlicher Intelligenz und intelligenter Automatisierung. AIOps kann es ITOPS-Teams ermöglichen, die zugrunde liegenden Ursachen von Vorfällen schnell zu identifizieren und sofort Maßnahmen zu ergreifen, um sowohl die mittlere störungsfreie Zeit (MTBF) als auch die mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu reduzieren.

AIOps-Plattformlösungen konsolidieren außerdem Daten aus verschiedenen Quellen und korrelieren Ereignisse zu Vorfällen. So erhalten Sie dank dynamischer Infrastrukturvisualisierung, integrierter KI-Funktionen und vorgeschlagener Abhilfemaßnahmen einen klaren Überblick über die gesamte IT-Umgebung.

Mit vorausschauendem IT-Management können IT-Teams KI nutzen, um IT- und Netzwerkvorgänge zu automatisieren und Vorfälle schnell und effizient zu lösen. Sie können auch proaktiv Probleme verhindern, bevor sie auftreten, die Benutzererfahrung verbessern und die Kosten und die Anzahl der Verwaltungsaufgaben senken. Um die Ausbreitung von Tools zu vermeiden, kann eine AIOps-Plattform der Enterprise-Klasse einen ganzheitlichen Überblick über den IT-Betrieb auf einer zentralen Oberfläche für die Überwachung und Verwaltung bieten.

KI kann ML nutzen, um die Cybersicherheit auf vielfältige Weise zu verbessern:

• Gesichtserkennung zur Authentifizierung
• Betrugserkennung
• Antivirenprogramme zur Erkennung und Blockierung von Malware
• verstärkendes Lernen, um Modelle zu trainieren, die Cyberangriffe erkennen und darauf reagieren
• Erkennung von Angriffen und Klassifizierung von Algorithmen, die Ereignisse als Anomalien oder Phishing-Angriffe kennzeichnen.

Diese KI-gestützten Lösungen verbessern das Risikomanagement, indem sie Schwachstellen proaktiv identifizieren, Bedrohungen mindern und die potenziellen Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen reduzieren.

Bei der KI geht es nicht nur darum, nach einem von einer Katze geschriebenen Haiku zu fragen. Roboter handhaben und bewegen physische Objekte. In industriellen Umgebungen kann engmaschige KI routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben wie Materialhandhabung, Montage und Qualitätsprüfungen übernehmen. KI kann Chirurgen unterstützen, indem sie Vitalfunktionen überwacht und potenzielle Probleme während des Eingriffs erkennt.

Landwirtschaftliche Maschinen können autonom beschneiden, bewegen, ausdünnen, säen und spritzen. Intelligente Haushaltsgeräte wie der iRobot Roomba können mithilfe von Computer Vision durch den Innenraum eines Hauses navigieren und die gespeicherten Daten verwenden, um den Fortschritt nachzuvollziehen. Und wenn KI einen Roomba steuern kann, kann sie auch selbstfahrende Autos auf der Autobahn und Roboter, die Waren in einem Verteilzentrum bewegen oder auf Sicherheitspatrouille sind, steuern.

KI kann für die vorausschauende Wartung verwendet werden, indem Daten direkt von Maschinen analysiert werden, um Probleme zu identifizieren und erforderliche Wartungsarbeiten zu kennzeichnen. Die KI wird auch eingesetzt, um den mechanischen Wirkungsgrad zu verbessern und die Kohlenstoffemissionen von Motoren zu reduzieren. Wartungspläne können KI-gestützte vorausschauende Analyse nutzen, um die Effizienz zu steigern.

KI kann beim Forecasting helfen. Beispielsweise kann eine Lieferkettenfunktion Algorithmen verwenden, um den zukünftigen Bedarf und die Zeit vorhersagen, zu der Produkte versandt werden müssen, um rechtzeitig einzutreffen. Diese Fähigkeit kann dazu beitragen, neue Effizienzen zu schaffen, Überbestände zu reduzieren und Nachbestellungen auszugleichen.

Die KI ist dazu in der Lage, Aufgaben und Tools in fast jeder Branche zu unterstützen, um die Effizienz und Produktivität zu steigern. Die KI bietet eine intelligente Automatisierung, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren, die manuell erledigt oder auf älteren Systemen ausgeführt wurden, was ressourcenintensiv, kostspielig und anfällig für menschliche Fehler sein kann. Im Folgenden werden einige der Branchen vorgestellt, die von der zusätzlichen Leistung der KI profitieren.

Dank KI-Anwendungen sind Automobilhersteller in der Lage, die Produktion effektiver vorherzusagen und anzupassen, um auf Veränderungen von Angebot und Nachfrage zu reagieren. Sie können Workflows optimieren, um die Effizienz zu steigern, zeitraubende Aufgaben zu reduzieren und das Fehlerrisiko in der Produktion, im Support, in der Beschaffung und in anderen Bereichen zu verringern. Roboter tragen dazu bei, den Bedarf an manueller Arbeit zu verringern und die Fehlererkennung zu verbessern, indem sie den Kunden qualitativ hochwertigere Fahrzeuge zu geringeren Kosten für das Unternehmen zur Verfügung stellen.

In der Aus- und Weiterbildung hilft die KI dabei, Bildungsmaterialien auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers zuzuschneiden. Lehrer und Ausbilder können KI-Analysen nutzen, um zu sehen, wo Schüler möglicherweise zusätzliche Hilfe und Aufmerksamkeit benötigen. Bei Schülern, die versucht sind, ihre Arbeiten oder Hausaufgaben zu plagiieren, hilft die KI dabei, den kopierten Inhalt zu erkennen. KI-gesteuerte Sprachübersetzungstools und Echtzeit-Transkriptionsdienste können Nicht-Muttersprachlern helfen, die Lektionen zu verstehen.

Unternehmen im Energiesektor können ihre Kostenwettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie KI und Datenanalysen für Bedarfsprognosen, Energieeinsparungen, die Optimierung erneuerbarer Energien und die intelligente Netzverwaltung nutzen. Durch die Einführung von KI in Energieerzeugungs-, -übertragungs- und -verteilungsprozesse verbessert sie außerdem den Kundensupport und setzt Ressourcen für Innovationen frei. Und Kunden, die KI in Bezug auf Lieferanten nutzen, können ihren Energieverbrauch besser verstehen und Maßnahmen ergreifen, um ihren Stromverbrauch in Spitzenzeiten zu reduzieren.

KI-gestützte FinOps (Finance + DevOps) helfen Finanzinstituten dabei, datengesteuerte Entscheidungen über Cloud-Ausgaben zu operationalisieren, um Kosten und Leistung sicher auszubalancieren und so Alarmermüdung und verschwendetes Budget zu minimieren. KI-Plattformen können maschinelles Lernen und Deep Learning nutzen, um verdächtige oder ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen. Banken und andere Kreditgeber können ML-Klassifizierungsalgorithmen und Vorhersagemodelle verwenden, um Kreditentscheidungen vorzuschlagen.

Viele Börsentransaktionen nutzen ML mit jahrzehntelangen Börsendaten, um Trends vorherzusagen und letztlich Vorschläge dafür zu machen, ob und wann Sie kaufen oder verkaufen sollten. ML kann auch algorithmischen Handel ohne menschliches Eingreifen durchführen. ML-Algorithmen können Muster vorhersagen, die Genauigkeit verbessern, Kosten senken und das Risiko menschlicher Fehler verringern.

Die Gesundheitsbranche nutzt intelligente Automatisierung mit NLP, um einen konstanten Ansatz für Datenanalyse, Diagnose und Behandlung bereitzustellen. Der Einsatz von Chatbots bei Ferngesprächen im Gesundheitswesen erfordert weniger menschliches Eingreifen und führt oft zu einer schnelleren Diagnose.

Vor Ort kann ML in der radiologischen Bildgebung eingesetzt werden, mit KI-gestützter Computer Vision, die häufig zur Analyse von Mammogrammen und für das Lungenkrebs-Früherkennungsscreening eingesetzt wird. ML kann auch trainiert werden, um Behandlungspläne zu erstellen, Tumore zu klassifizieren, Knochenbrüche zu finden und neurologische Störungen zu erkennen.

In der Genforschung, der Genmodifikation und der Genomsequenzierung wird ML eingesetzt, um zu ermitteln, wie sich Gene auf die Gesundheit auswirken. ML kann genetische Marker und Gene identifizieren, die auf eine bestimmte Behandlung oder ein bestimmtes Medikament ansprechen könnten und bei bestimmten Personen erhebliche Nebenwirkungen verursachen könnten.

Mit KI können Versicherungsanbieter die Notwendigkeit manueller Tarifberechnungen oder Zahlungen praktisch eliminieren und die Bearbeitung von Schadensfällen und Bewertungen vereinfachen. Intelligente Automatisierung hilft Versicherungsunternehmen auch dabei, Compliance-Vorschriften leichter einzuhalten, indem sie sicherstellt, dass die Anforderungen erfüllt werden. So kann das Risiko einer Person oder eines Unternehmens berechnet und der entsprechende Versicherungstarif ermittelt werden.

Fortschrittliche KI mit Analyse kann Herstellern dabei helfen, Vorhersagen zu Markttrends zu treffen. Generative KI kann das Produktdesign beschleunigen und optimieren, indem sie Unternehmen bei der Erstellung mehrerer Designoptionen unterstützt. Außerdem kann die KI mit Vorschlägen zur Steigerung der Produktionseffizienz helfen. Anhand historischer Produktionsdaten sagt die generative KI Ausfälle von Geräten in Echtzeit vorher oder lokalisiert diese, um dann Geräteanpassungen, Reparaturoptionen oder benötigte Ersatzteile vorzuschlagen. Außerdem verbessert KI das Lieferkettenmanagement, indem sie die Lagerbestände optimiert, Materialengpässe vorhersagt und die Logistik verbessert, um einen nahtlosen Produktionsfluss zu schaffen.        

Für die Biowissenschaftsbranche erfordern die Wirkstoffforschung und -produktion eine immense Menge an Datenerfassung, Zusammenstellung, Verarbeitung und Analyse. Ein manueller Ansatz für die Entwicklung und das Testen könnte zu Rechenfehlern führen und einen enormen Ressourcenaufwand erfordern. Im Unterschied dazu ist die Produktion von Covid-19-Impfstoffen in Rekordzeit ein Beispiel dafür, wie intelligente Automatisierung Prozesse ermöglicht, die die Produktionsgeschwindigkeit und -qualität verbessern.

KI wird zur Geheimwaffe für Einzelhändler, um die steigenden Anforderungen der Verbraucher besser zu verstehen und darauf einzugehen. Angesichts des stark personalisierten Online-Shoppings, der Direct-to-Consumer-Modelle und der Lieferdienste, die dem Einzelhandel Konkurrenz machen, kann generative KI Einzelhändlern und E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, die Kundenbetreuung zu verbessern, Marketingkampagnen zu planen und die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter und Anwendungen zu transformieren. KI kann sogar dabei helfen, das Bestandsmanagement zu optimieren.

Generative KI ist hervorragend im Umgang mit verschiedenen Datenquellen wie E-Mails, Bildern, Videos, Audiodateien und Social-Media-Inhalten. Diese unstrukturierten Daten bilden das Rückgrat für die Erstellung von Modellen und die fortlaufende Schulung der generativen KI, damit sie auch langfristig nützlich bleibt. Die Nutzung dieser unstrukturierten Daten kann sich auf verschiedene Aspekte des Einzelhandelsbetriebs positiv auswirken, darunter die Verbesserung des Kundenservice durch Chatbots und die Ermöglichung einer effektiveren E-Mail-Weiterleitung. In der Praxis können diese Vorteile darin bestehen, Benutzer zu den entsprechenden Ressourcen zu führen, sei es, dass sie mit dem richtigen Agenten verbunden werden oder dass sie zu Benutzerhandbüchern und FAQs weitergeleitet werden.

Viele Systeme im Transportwesen werden heutzutage durch KI gesteuert. Google Maps beispielsweise verwendet ML-Algorithmen, um die aktuelle Verkehrslage zu überprüfen, die schnellste Route zu ermitteln, Orte zum „Gegen erkunden“ vorzuschlagen und die Ankunftszeit zu schätzen.

Ride-Sharing-Apps wie Uber und Lyft nutzen ML, um Fahrgäste und Fahrer zusammenzubringen, Preise festzulegen, den Verkehr zu untersuchen und wie Google Maps die Verkehrsbedingungen in Echtzeit zu analysieren, um die Fahrtroute zu optimieren und eine voraussichtliche Ankunftszeit vorherzusagen.

Computer Vision steuert selbstfahrende Autos. Ein unüberwachter ML-Algorithmus ermöglicht es selbstfahrenden Autos, Daten von Kameras und Sensoren zu erfassen, um die Umgebung zu verstehen, ebenso wie Echtzeit-Entscheidungsfindung.

Vieles von dem, was die KI vollbringt, scheint einem Wunder zu ähneln, aber was oft in den allgemeinen Medien berichtet wird, ist hingegen frivoler Spaß oder einfach nur beängstigend. Was Unternehmen jetzt zur Verfügung steht, ist ein bemerkenswert leistungsfähiges Tool, das vielen Branchen und Funktionen zu großen Fortschritten verhelfen kann. Unternehmen, die die vorteilhaftesten KI-Anwendungsfälle nicht erforschen und übernehmen, werden bald einen schweren Wettbewerbsnachteil haben. Nach den nützlichsten KI-Tools wie z.B. IBM watsonx Orchestrate Ausschau zu halten und sie jetzt zu beherrschen, wird sich effektiv auszahlen.