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Was ist Künstliche Intelligenz (KI) in der Wirtschaft?
Veröffentlicht: 20. Februar 2024
Mitwirkende: Camilo Quiroz Vazquez, Michael Goodwin
Was ist Künstliche Intelligenz (KI) in der Wirtschaft?
Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft ist der Einsatz von KI-Tools wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Erhöhung der Mitarbeiterproduktivität und zur Steigerung des Unternehmenswerts.
Künstliche Intelligenz oder die Entwicklung von Computersystemen und maschinellem Lernen zur Nachahmung der Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten der menschlichen Intelligenz wirkt sich auf eine Reihe von Geschäftsprozessen aus. Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz (KI), um die Datenanalyse und Entscheidungsfindung zu stärken, Customer Experiences zu verbessern, Inhalte zu generieren, IT-Abläufe, Vertrieb, Marketing und Cybersicherheit zu optimieren und vieles mehr. Mit der Verbesserung und Weiterentwicklung von KI-Technologien entstehen neue Geschäftsanwendungen.
Künstliche Intelligenz wird als Hilfsmittel eingesetzt, um die Belegschaft bei der Optimierung von Workflows zu unterstützen und Geschäftsabläufe effizienter zu gestalten. Dieser Nutzen wird auf verschiedene Weise erzielt, unter anderem durch den Einsatz von KI zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, zur Generierung von Informationen auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen, zur schnellen Verarbeitung großer Datenmengen und zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse sowie zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage von Datenanalysen. KI-Systeme unterstützen verschiedene Arten der Geschäftsautomatisierung, darunter Unternehmensautomatisierung und Prozessautomatisierung, und tragen dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren und Arbeitskräfte für anspruchsvollere Aufgaben freizusetzen.
Laut McKinsey & Company hat sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Geschäftsabläufen seit 2017 verdoppelt.1 Dies liegt vor allem daran, dass KI-Technologie an die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden kann. 63 % der von McKinsey Befragten erwarten, dass ihre Investitionen in KI-Technologien in den nächsten drei Jahren steigen werden.2 Um KI in einer effektiven Geschäftsstrategie einzusetzen, muss ein Unternehmen ein klares Verständnis für seine Geschäftsfunktionen haben, wissen, wie KI funktioniert und welche Aspekte des Unternehmens durch die Implementierung von KI verbessert werden können.
Während der Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und zur Steigerung der Mitarbeiterproduktivität nach wie vor beliebt ist, gehen Unternehmen auch über diese Anwendungsfälle hinaus und nutzen KI zur Unterstützung übergeordneter, strategischer Initiativen, die zur Steigerung des Unternehmenswerts beitragen.
Trainieren, Prüfen, Optimieren und Bereitstellen von KI-Modellen.
Künstliche Intelligenz, „die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme“,3 nutzt große Datenmengen und menschliches Wissen, um Computersysteme mit der Fähigkeit zur Kategorisierung von Daten, zur Erstellung von Vorhersagen, zur Fehlererkennung, zur Führung von Gesprächen und zur Analyse von Informationen auf ähnliche Weise wie Menschen auszustatten.
Eines der Ziele der künstlichen Intelligenz ist die Entwicklung von Computersystemen, welche die Fähigkeiten des kritischen Denkens von Menschen nachahmen können. Diese Systeme stützen sich auf Geschäftsdaten und nutzen Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning zur Erleichterung von Geschäftsabläufen. Die Integration von KI in Geschäftsfunktionen erfordert ein grundlegendes Verständnis der folgenden Komponenten:
Algorithmen des maschinellen Lernens
Diese Algorithmen sind eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz und werden zur Erstellung von Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Eingabedaten verwendet. Durch Trainingsdatensätze können diese Algorithmen das Erkennen von Mustern und Anomalien erlernen oder Prognosen (z. B. zukünftige Umsatzerlöse) erstellen. Algorithmen für maschinelles Lernen helfen bei der Auswertung großer Datensätze, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die in der Praxis für bessere Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Algorithmen für maschinelles Lernen profitieren von gekennzeichneten Daten, d. h. Daten, die von einem menschlichen Experten vor der Verarbeitung kategorisiert werden.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens, bei der Aufgaben ohne menschliches Eingreifen automatisiert werden können. Virtuelle Assistenten, Chatbots, Gesichtserkennung und Technologien zur Betrugsprävention basieren alle auf Deep Learning. Durch die Untersuchung von Daten, die mit dem Benutzerverhalten in Zusammenhang stehen, können Deep-Learning-Modelle Aussagen über zukünftiges Verhalten treffen. Im Vergleich zum allgemeinen maschinellen Lernen können Deep-Learning-Modelle Informationen aus unstrukturierten Daten wie Text und Bildern genauer extrahieren und erfordern weniger menschliches Eingreifen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Teilgebiet der KI, das „es Computern und digitalen Geräten ermöglicht, Text und Sprache zu erkennen, zu verstehen und zu erzeugen“.4 Chatbots für den Kundensupport, digitale Assistenten und sprachgesteuerte Technologien wie GPS-Systeme werden alle durch NLP unterstützt. In Kombination mit Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modellen können Systeme mithilfe von NLP text- oder sprachbasierte Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen.
Computervision
Computer Vision ist ein Teilbereich der KI, der es Computersystemen ermöglicht, Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu extrahieren.5 Computer Vision verwendet sowohl Deep-Learning- als auch Machine-Learning-Algorithmen, um spezifische Elemente digitaler Bilder zu lernen und zu identifizieren. Computer Vision wird derzeit auf verschiedene Weise eingesetzt, wobei die Anwendungsmöglichkeiten mit dem Fortschritt der Technologie zunehmen. Beispielsweise kann Computer Vision in Produktionslinien eingesetzt werden, um kleinere Fehler während des Herstellungsprozesses zu erkennen.
Die Integration von KI auf Unternehmensniveau kann dazu beitragen, menschliche Arbeitskräfte von sich wiederholenden manuellen Aufgaben zu befreien, die Datenanalyse, die Geschäftsstrategie und die Entscheidungsfindung zu verbessern und Prozesse unternehmensweit zu optimieren. Dazu müssen Unternehmen über eine Infrastruktur verfügen, die Daten ordnungsgemäß verwaltet und KI-Technologie unterstützt. Ein tragfähiges Framework für die Data Governance trägt dazu bei, dass Daten für alle relevanten Stakeholder verfügbar und vor Data Breaches geschützt sind.
Es trägt auch dazu bei, den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysen zu fördern. Teil dieses Frameworks ist eine digitale Transformation und die Integration von Hybrid-Cloud- und Multicloud-Umgebungen, um die Verwaltung großer Datenmengen zu erleichtern. Sobald diese Systeme eingerichtet sind, kann eine Organisation damit beginnen, Daten für Erkenntnisse zu analysieren und Trainingsmodelle zur Anleitung von KI-Technologien zu erstellen.
Mit der Markteinführung neuer Technologien und der Verbesserung bestehender Technologien wächst die Zahl der möglichen Anwendungen künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Die Vorteile der KI sind vielfältig und erfordern die Integration von Technologien und menschlichen Arbeitskräften, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und den Geschäftswert zu steigern.
Nachfolgend einige Beispiele für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft:
AIOps – künstliche Intelligenz für IT-Abläufe – bezeichnet die Nutzung von KI, maschinellem Lernen und Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zur Optimierung von IT-Abläufen und Servicemanagement. AIOps ermöglicht es IT-Teams, große Datenmengen schnell zu durchsuchen und die Zeit zu verkürzen, die für die Erkennung von Anomalien, die Fehlerbehebung und die Überwachung der Leistung von IT-Systemen benötigt wird. Künstliche Intelligenz hilft IT-Teams dabei, eine bessere Observability zu erreichen und Echtzeit-Einblicke in die Abläufe zu erhalten.
Kundendaten helfen Marketingteams bei der Entwicklung von Marketingstrategien, indem sie Trends und Ausgabemuster identifizieren. Tools für künstliche Intelligenz ermöglichen die Verarbeitung dieser großen Datenmengen, um zukünftige Ausgabentrends vorherzusagen und Wettbewerbsanalysen durchzuführen. Somit können Unternehmen ihre Position auf dem Markt besser einschätzen.
KI-Tools ermöglichen eine Marketingsegmentierung, eine Strategie, bei der Marketingkampagnen mithilfe von Daten auf bestimmte Kunden und deren Interessen zugeschnitten werden. Vertriebsteams können dieselben Daten verwenden, um auf der Grundlage von Kundenanalysen passende Produktempfehlungen zu geben.
KI ermöglicht es Unternehmen, einen rund um die Uhr verfügbaren Kundenservice und schnellere Reaktionszeiten anzubieten, was zu einer Verbesserung der Customer Experience beiträgt. KI-gestützte Chatbots können Kunden bei der Lösung einfacher Anfragen unterstützen, ohne dass dafür ein menschlicher Mitarbeiter erforderlich ist. Auf diese Weise können sich die Mitarbeiter des Kundenservice auf komplexere Probleme konzentrieren.
McKinsey berichtete von Einsparungen in Höhe von 80 Millionen US-Dollar für ein südamerikanisches Telekommunikationsunternehmen, das dialogorientierte KI einsetzte, um Kunden mit höherem Wert zu priorisieren.6 Leistungsstarke dialogorientierte KI-Tools wie IBM watsonx™ Assistant helfen Chatbots bei der Überwindung einiger der Probleme früherer Modelle, die viele Kundenfragen nicht beantworten konnten.
Generative KI (GenAI) ist ein wachsender Bereich, der Unternehmen bei der Optimierung der Content-Erstellung hilft. Tools wie ChatGPT bieten Content-Teams leistungsstarke Tools zur Erstellung von Originalinhalten. Diese Tools können Bilder oder Text auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen generieren. Designer, Autoren und Inhaltsverantwortliche können diese generativen KI-Ausgaben zur Unterstützung bei der Ideenfindung, Gliederung und anderen Projektaufgaben nutzen. Gartner schätzt, dass bis 2025 ganze 30 % der Outbound-Marketing-Inhalte mit generativer KI erstellt werden, gegenüber 2 % im Jahr 2022.7 Generative Tools wie IBM watsonx™ Code Assistant können Entwicklern bei der Generierung von Code behilflich sein.
Obwohl die Generierung von KI-Inhalten noch weitgehend unreguliert ist, sollten menschliche Mitarbeiter die Nutzung von KI bei der Generierung von Inhalten überwachen, um Urheberrechtsverletzungen, die Veröffentlichung von Fehlinformationen oder andere unethische Geschäftspraktiken zu verhindern.
Tools für künstliche Intelligenz können zur Verbesserung der Netzwerksicherheit, zur Erkennung von Anomalien und zur Betrugserkennung eingesetzt werden und zur Vermeidung von Data Breaches beitragen. Der verstärkte Einsatz von Technologie am Arbeitsplatz schafft eine größere Anfälligkeit für Sicherheitsverletzungen. Um Bedrohungen abzuwehren und Unternehmens- und Kundendaten zu schützen, müssen Unternehmen proaktiv Anomalien erkennen. So können beispielsweise Deep-Learning-Modelle eingesetzt werden, um große Mengen von Netzwerkverkehrsdaten zu untersuchen und Verhaltensweisen zu identifizieren, die auf einen versuchten Netzwerkangriff hindeuten könnten.
Data Breaches können kostspielig sein und das Vertrauen der Kunden untergraben. Der IBM-Bericht „Cost of a Data Breach Report 2023“ zeigt, dass die durchschnittlichen Einsparungen für Unternehmen, die „KI und Automatisierung im Bereich Sicherheit in großem Umfang nutzen, 1,76 Millionen US-Dollar betragen, im Vergleich zu Unternehmen, die dies nicht tun“.
Die Anwendung von KI im Lieferkettenmanagement erfolgt in Form von vorausschauenden Analysen, die bei der Prognose zukünftiger Versand- und Materialkosten unterstützen. Die vorausschauende Analyse hilft Unternehmen auch bei der Vorhaltung eines angemessenen Bestands, wodurch Engpässe oder Überbestände an Produkten reduziert werden.
KI-Technologien entwickeln sich rasant weiter. Gleichzeitig wird ihr Einsatz immer vielfältiger, um einer immer größeren Bandbreite an Geschäftsanforderungen und -strategien gerecht zu werden. Neue Technologien und die Innovationskraft von Führungskräften werden die Zukunft der KI bestimmen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Sie verstehen, wie KI in Ihr Geschäftsmodell passt.
Weiterführende Lösungen
Die KI- und Datenplattform IBM watsonx umfasst drei Kernkomponenten und eine Reihe von KI-Assistenten, die darauf ausgelegt sind, die Vorteile von KI in Ihrem gesamten Unternehmen mit vertrauenswürdigen Daten zu skalieren und zu beschleunigen. Auf nur einer Plattform können Sie KI in Ihrem Unternehmen bereitstellen und integrieren, alle Datenquellen verwalten und verantwortungsvolle KI-Workflows beschleunigen.
IBM watsonx Assistant ist eine marktführende, dialogorientierte Plattform für künstliche Intelligenz, die Ihnen hilft, die Reibungsverluste des herkömmlichen Supports zu überwinden und außergewöhnliche Erfahrungen zu bieten.
IBM watsonx Code Assistant nutzt generative KI, um die Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Kernprinzipien von Vertrauen, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
IBM® watsonx Orchestrate bietet generative KI und Automatisierungstechnologie, die darauf ausgelegt ist, die Arbeit Ihres Teams zu optimieren und Ihnen das Leben leichter zu machen.
Ressourcen
Künstliche Intelligenz (KI) kann tiefere Einblicke bieten und sich wiederholende Aufgaben eliminieren, sodass Arbeitnehmer mehr Zeit für die Erfüllung einzigartiger menschlicher Aufgaben haben, wie z. B. die Zusammenarbeit an Projekten, die Entwicklung innovativer Lösungen und die Schaffung besserer Erfahrungen.
Wenn Sie eine Führungskraft sind und noch nicht auf KI setzen, sollten Sie wissen, dass Ihre Konkurrenz es bereits tut und Sie womöglich ins Hintertreffen geraten. Es ist an der Zeit, mit den drei Mythen aufzuräumen, die kleine Unternehmen behindern.
Technologien wie KI und Automatisierung haben den Outsourcing-Markt und die BPO-Services verändert und Unternehmen die Möglichkeit gegeben, Effizienzsteigerungen zu erzielen und gleichzeitig Prozesse zu modernisieren, anstatt sich auf Offshore-Outsourcing zu verlassen.
Entdecken Sie, wie künstliche Intelligenz Computer und Maschinen nutzt, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Verstands nachzuahmen.
Erfahren Sie mehr über Unternehmensautomatisierung und den strategischen Einsatz von Technologie zur Integration, Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen in einem Unternehmen.
Robotic Process Automation (RPA), auch als Software-Robotik bekannt, nutzt intelligente Automatisierungstechnologien, um wiederholende, manuelle Büroaufgaben durchzuführen.
Fußnoten
1, 2 „The state of AI in 2022 – and a half decade in review“, (Link befindet sich außerhalb ibm.com), McKinsey & Company, 6. Dezember 2022
3 „Was ist künstliche Intelligenz (KI)?“, IBM.com
4 „Was ist NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache)?“, IBM.com
5 „Was ist Computer Vision?“, IBM.com
6 „Generative AI will first be successfully scaled in business operations“ (Link befindet sich außerhalb ibm.com), Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller, McKinsey & Company, 5. Februar 2024
7 „What Generative AI Means for Business“, (Link befindet sich außerhalb ibm.com), Gartner.com