Wenn man über Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz (KI) nachdenkt, könnte die Frage gestellt werden: Was kann die KI nicht leisten? Die einfache Antwort lautet: Zumeist manuelle Arbeit, obwohl der Tag kommen könnte, an dem vieles von dem, was wir heute unter manueller Arbeit verstehen, von durch KI gesteuerten Robotern erledigt wird. Im Moment kann die reine KI allerdings für viele Aufgaben programmiert werden, die Denken und Intelligenz erfordern, solange diese Intelligenz digital erfasst und zum Trainieren eines KI-Systems verwendet werden kann. KI räumt die Spülmaschine nach dem Abendessen noch nicht ein – kann aber dabei helfen, einen Schriftsatz, ein neues Produktdesign oder einen Brief an die Oma zu erstellen.
Wir alle sind darüber erstaunt, was die KI leisten kann. Aber für uns Geschäftsleute stellt sich die Frage, was die besten geschäftlichen Anwendungen sind. Es macht Spaß, eine Version der Mona Lisa im Stil von Vincent van Gough zu erstellen, aber wie oft wird das den Gewinn steigern? Hier sind 27 hochproduktive Möglichkeiten, wie KI-Anwendungsfälle Unternehmen dabei helfen können, ihr Endergebnis zu verbessern.
Kundeninteraktionen können jetzt in Echtzeit mit dialogorientierter KI unterstützt werden. Sprachbasierte Abfragen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Stimmungsanalyse zur Spracherkennung, sodass die Gespräche sofort beginnen können. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen kann die KI verstehen, was Kunden sagen und wie ihr Tonfall ist – und sie bei Bedarf an Kundenservicemitarbeiter weiterleiten. Mit Text-to-Speech und NLP kann die KI sofort auf Textanfragen und Anweisungen reagieren. Sie müssen Ihre Kunden nicht mehr auf die Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQs) oder den nächsten Schritt zum Kauf warten lassen. Und digitale Kundenserivcemitarbeiter können die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie den menschlichen Kundenservicemitarbeitern Beratung und Anleitung bieten.
Der Einsatz von KI eignet sich zur Etablierung personalisierter Erfahrungen in großem Maßstab durch Chatbots, digitale Assistenten und Kundenschnittstellen, die Kunden und Endbenutzern maßgeschneiderte Erfahrungen und gezielte Werbung bieten. So erinnert Amazon seine Kunden beispielsweise daran, ihre am häufigsten gekauften Produkte nachzubestellen, und zeigt ihnen verwandte Produkte oder Vorschläge an. McDonald's entwickelt KI-Lösungen für die Kundenbetreuung mithilfe der IBM Watson-KI-Technologie und NLP, um die Entwicklung seiner Technologie zur automatisierten Bestellannahme (AOT) zu beschleunigen. Dies hilft nicht nur bei der Skalierung der AOT-Technologie auf verschiedene Märkte, sondern auch bei der Integration zusätzlicher Sprachen, Dialekte und Menüvarianten. Bei Spotify wird dem Kunden ein neuer Künstler vorgeschlagen, den er vielleicht hören möchte. YouTube liefert einen kuratierten Feed mit Inhalten, die auf die Interessen der Kunden zugeschnitten sind.
Empfehlungsmaschinen nutzen Daten zum Verbraucherverhalten und KI-Algorithmen, um Datentrends zu erkennen, die für die Entwicklung effektiverer Upselling- und Cross-Selling-Strategien verwendet werden können. So erhalten Kunden beispielsweise beim Checkout bei Online-Händlern nützlichere Zusatzempfehlungen. Andere Anwendungen sind z.B. Netflix, das Fernsehempfehlungen auf der Grundlage von Modellen anbietet, die Datensätze aus dem Fernsehverlauf verarbeiten. LinkedIn verwendet ML, um Artikel in einem Newsfeed zu filtern und Empfehlungen für eine Anstellung sowie Vorschläge für Kontakte zu machen, und Spotify nutzt ML-Modelle, um seine Songempfehlungen zu generieren.
Die Gesichtserkennung aktiviert Smartphones und Sprachassistenten, die auf maschinellem Lernen basieren, während Siri von Apple, Alexa von Amazon, Google Assistant und Copilot von Microsoft NLP verwenden, um zu erkennen, was wir sagen, und dann entsprechend zu reagieren. Auch Unternehmen profitieren von ML in Smartphone-Kameras, um Fotos mithilfe von Bildklassifikatoren zu analysieren und zu verbessern, Objekte (oder Gesichter) in den Bildern zu erkennen und sogar künstliche neuronale Netze zu verwenden, um ein Foto zu verbessern oder zu erweitern, indem es vorhersagt, was sich außerhalb seiner Grenzen befindet.
Virtuelle Assistenten oder Sprachassistenten, wie Amazons Alexa und Apples Siri, werden von KI angetrieben. Wenn jemand eine Frage per Sprache oder Text stellt, sucht ML nach der Antwort oder ruft ähnliche Fragen ab, die die Person zuvor gestellt hat. Die gleiche Technologie kann Messaging-Bots unterstützen, so wie sie zum Beispiel von Facebook Messenger und Slack verwendet werden – während Google Assistant, Cortana und IBM watsonx Assistant NLP kombinieren, um Fragen und Anfragen zu verstehen, geeignete Maßnahmen zu ergreifen und Antworten zu verfassen.
KI kann qualifizierte Arbeitskräfte gewinnen, schulen und binden. Eine Flut von Bewerbungen kann präzise geprüft, sortiert und an die Mitglieder des HR-Teams weitergeleitet werden. Manuelle Aufgaben zur Bewertung von Beförderungen können automatisiert werden, was es einfacher macht, wichtige Erkenntnisse in Bezug auf das Personalwesen zu gewinnen, z. B. die Mitarbeiter, die für eine Beförderung anstehen, und die Beurteilung, ob sie wichtige Benchmarks erfüllt haben. Routinefragen von Mitarbeitern können mithilfe von KI schnell beantwortet werden.
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 auf der Grundlage der für das Training verwendeten Daten hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen.
IBM Research arbeitet daran, seinen Kunden dabei zu helfen, generative Modelle zu nutzen, um hochwertigen Softwarecode schneller zu schreiben, neue Moleküle zu entdecken und vertrauenswürdige dialogorientierte Chatbots zu trainieren, die auf Unternehmensdaten basieren. Das IBM-Team verwendet sogar generative KI, um synthetische Daten zu erstellen, um robustere und vertrauenswürdigere KI-Modelle zu entwickeln und sich für reale Daten einzusetzen, 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 sind dazu in der Lage, riesige Datenmengen auszuwerten, um Trends und Muster aufzudecken 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 eine Bildsegmentierung mit einer Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter die Unterstützung von Diagnosen in der medizinischen Bildgebung, die Automatisierung der Fortbewegung für Roboter und selbstfahrende Autos, die Identifizierung von interessanten Objekten in Satellitenbildern und die Kennzeichnung von Fotos 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 den IT-Betrieb können Unternehmen das beachtliche Potenzial von NLP-, Big Data- und ML-Modellen nutzen, um betriebliche Workflows zu automatisieren und zu rationalisieren und die Ereigniskorrelation und Kausalitätsbestimmung 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/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 IT-Teams, egal wie qualifiziert sie sind, haben nicht immer die Kapazitäten, kontinuierlich die genauen Rechen-, Speicher- und Datenbankkonfigurationen zu bestimmen, die erforderlich sind, um Leistung zu den niedrigsten Kosten zu erzielen. 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.
Mithilfe des prädiktiven IT-Managements können IT-Teams KI nutzen, um IT- und Netzwerkoperationen zu automatisieren, um Vorfälle schnell und effizient zu beheben und Probleme vor dem Auftreten proaktiv zu verhindern, die Benutzererfahrung zu verbessern und die Kosten für administrative Aufgaben zu 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.
Es gibt viele Möglichkeiten, wie die KI zur Verbesserung der Cybersicherheit eingesetzt werden kann: Gesichtserkennung zur Authentifizierung, Betrugserkennung, Antivirenprogramme zur Erkennung und Blockierung von Malware, Reinforcement Learning zum Trainieren von Modellen, die Cyberangriffe identifizieren und darauf reagieren, sowie zur Erkennung von Eindringlingen und Klassifizierungsalgorithmen, die Ereignisse als Anomalien oder Phishing-Angriffe kennzeichnen.
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 dirigieren, die Waren in einem Distributionszentrum bewegen oder die Sicherheit überprüfen.
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 Vorhersageanalysen 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. Dies 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. Hier sind einige der Branchen, die derzeit von der zusätzlichen Leistungsfähigkeit 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 erhöhen, indem sie KI und Datenanalysen für Nachfrage-Forecasting, Energieeinsparung, Optimierung erneuerbarer Energien und Smart-Grid-Management 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 nutzen maschinelles Lernen und Deep Learning, um verdächtige oder anomale 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 sagen Muster vorher, 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 für die radiologische Bildgebung eingesetzt werden, wobei KI-fähige Computer Vision häufig zur Analyse von Mammogrammen und für die Früherkennung von Lungenkrebs 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 Medikament ansprechen oder nicht und bei bestimmten Personen erhebliche Nebenwirkungen verursachen können.
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 ist dazu in fähig, das Produktdesign zu beschleunigen und zu optimieren, indem sie Unternehmen dabei hilft, mehrere Designoptionen zu schaffen. 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.
Für die Biowissenschaftsbranche erfordern die Wirkstoffforschung und -produktion eine immense Menge an Datenerfassung, Zusammenstellung, Verarbeitung und Analyse. Ein manueller Ansatz zur Entwicklung und zum Testen könnte zu Berechnungsfehlern führen und einen enormen Ressourcenaufwand nach sich ziehen. 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 eignet sich hervorragend für den Umgang mit unterschiedlichen Datenquellen wie E-Mails, Bildern, Videos, Audiodateien und Inhalten sozialer Medien. Diese unstrukturierten Daten bilden das Rückgrat für die Erstellung von Modellen und das laufende Training der generativen KI, sodass sie langfristig nützlich bleibt. Die Nutzung dieser unstrukturierten Daten kann sich auf verschiedene Aspekte des Einzelhandelsbetriebs ausweiten, z. B. auf die Verbesserung des Kundenservice durch Chatbots und die Ermöglichung einer effektiveren Weiterleitung von E-Mails. In der Praxis könnte dies bedeuten, dass Benutzer zu den richtigen Ressourcen geleitet werden, sei es durch die Verbindung mit dem richtigen Agenten oder durch die Weiterleitung zu Benutzerhandbüchern und FAQs.
Die KI wird heutzutage in vielen Transportsystemen eingesetzt. Google Maps beispielsweise verwendet ML-Algorithmen, um die aktuelle Verkehrslage zu überprüfen, die schnellste Route zu ermitteln, Orte zum „Gegend 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. Die 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.ai Ausschau zu halten und sie jetzt zu beherrschen, wird sich effektiv auszahlen.