Nahezu kein Unternehmen kann sich dem Wandel verschließen, der speziell in den vergangenen Monaten durch Neuentwicklungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz massiv beschleunigt wurde. Bei aller Euphorie gilt es trotzdem einen kühlen Kopf zu bewahren und nicht ad-hoc ein KI-Abenteuer zu starten. Es ist mindestens genauso schädlich einen aktionistischen Frühstart in Sachen KI hinzulegen wie zu spät aus dem Startblock zu kommen.
Die erste Voraussetzung für einen erfolgreichen Start mit KI ist es, sich die Begriffe und damit verbundenen Chancen und Voraussetzungen zu verdeutlichen. Puristen würden sich zunächst sogar mit der Frage befassen, was Systeme künstlicher Intelligenz von maschinellem Lernen und Expertensysteme unterscheidet. Dass diese Frage nur theoretische Relevanz für die Praxis hat, sollte man sich vor allem mit der Unterscheidung zwischen generativer und prädiktiver KI befassen.
Prädiktive KI kommt schon seit einigen Jahren bei Unternehmen zum Einsatz, die beispielsweise eine Früherkennung von Fehlern oder Wartungsbedarfen automatisieren. Sprich: Ereignisse sollen auf Grundlage vorhandener Informationen und Mustern vorhergesagt werden. Die Auswertung großer Mengen historischer Daten ermöglicht es hierbei Vorhersagen, über zukünftige Ereignisse zu treffen. Im Marketing kann diese beispielsweise genutzt werden, um das Verhalten von Kunden einzuschätzen.
Der Startschuss für generative KI ist – zumindest in der Öffentlichkeit – spätestens durch die rapide ansteigende Nutzung von Chat GPT gefallen. Generative KI lernt aus großen Datensätzen und erzeugt mit Hilfe von Algorithmen dann neue Inhalte: Texte, Bilder, Videos Anwendungen und so weiter.
Auch wenn sich die meisten Experten einig sind, dass wir heute erst am Anfang einer bahnbrechenden Entwicklung stehen, so ist dennoch bereits heute schon sehr viel möglich und es gibt eine Vielzahl an Szenarien, bei denen KI technisch unterstützen kann.
Und hier kommt nun spätestens der Faktor „Mitdenken“ ins Spiel. Gerade bei generativer KI gilt es viele Aspekte zu bedenken. Woher stammen die Daten? Welche Quellen zur Erzeugung neuer Inhalte können genutzt werden? Was sind die rechtlichen und ethischen Vorgaben (Stichwort AI Act)? Inwieweit darf eine KI Entscheidungen treffen und wer haftet für die Folgen?
Es gilt also die jeweils passenden Use Cases im Unternehmen zu identifizieren, die effizient und nachhaltig von einer KI-Anwendung profitieren können.
Zu den aktuell attraktivsten Szenarien zum Einsatz generativer bzw. prädiktiver KI zählen die folgenden Beispiele. Die jeweilige Praxisrelevanz hängt stark von den individuellen Voraussetzungen eines jeden Unternehmens ab.
- Automatisierung von Geschäftsprozessen: Um Effizienzsteigerungen zu erzielen, gilt es zunächst die Bereiche oder Use Cases im Unternehmen zu identifizieren, in denen KI zur Automatisierung von repetitiven Aufgaben und Prozessen eingesetzt werden kann.
- Optimierung des Kundenservice: Um die Kundenerfahrung zu verbessern und Supportkosten zu senken, muss man zunächst die Prozesse identifizieren, in denen beispielsweise Chatbots oder intelligente Assistenzsysteme sinnvoll genutzt werden können.
- Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung: Am besten untersucht man mit verschiedenen Stakeholdern im Unternehmen, wie KI-Algorithmen die Datenbestände analysieren können, um fundierte Entscheidungen zu erleichtern - sei es bei der Marktforschung, Produktentwicklung oder finanziellen Planung.
- Personalisierte Marketingstrategien: gerade auch im Marketing kann KI genutzt werden, um personalisierte Werbekampagnen, Produktvorschläge und zielgerichtete Inhalte für Einzelpersonen und unterschiedliche Zielgruppe zu erstellen. Es gilt mehr denn je Themen wie Privatsphäre und Datenschutz im Blick zu behalten.
- Innovative Produktentwicklung: Wer mit Algorithmen Markttrends erkennen und vorhersagen kann, der hat bei der Produktentwicklung einen unschätzbaren Vorteil – wenn die Datenquellen verfügbar und zuverlässig sind.
Es liegt auf der Hand: Künstliche Intelligenz (KI) wird jede Branche verändern und wer sich an die Spitze dieser Entwicklung setzt, hat im Wettbewerb die Nase vorn. Dies bedeutet aber nicht, dass Geschwindigkeit über alles geht, denn man darf dabei auch nicht vergessen, dass große KI-Projekte auch Ressourcen – finanziell, personell, technologisch - binden, die dann anderweitig nicht zur Verfügung stehen! Nutzen Sie die Expertise von Partner, um die richtigen Use Cases zu finden, die richtigen Ziele zu verfolgen und eine ergebnisorientierte Planung aufzusetzen.
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