KI-Analytik: Größere, bessere Einblicke mit intelligenten Algorithmen

Eine aktuelle Umfrage von McKinsey ergab, dass die Befragten, die das Beratungsunternehmen als „AI-High-Performer“ einstuft, mindestens 20 % ihres Gewinns vor Zinsen und Steuern (EBIT) auf künstliche Intelligenz zurückführen. Eine weitere Studie von Accenture ergab, dass nur 12 % der befragten Unternehmen mit dem Einsatz von KI tatsächlich Erfolge erzielen. Bei diesen Unternehmen stammen 30 % ihres Umsatzes aus künstlicher Intelligenz.

Haben Sie das Gefühl, dass dies eine verpasste Gelegenheit ist, die Sie nutzen möchten? Dann lesen Sie weiter, um mehr über KI-Analysen zu erfahren, wie sie Ihrem Unternehmen dienen können und welche Herausforderungen bei der Implementierung zu erwarten sind. Vielleicht inspiriert Sie das und gibt Ihnen das nötige Wissen, um mit KI-Entwicklungsdienstleistern in Kontakt zu treten.

Was ist AI Analytics und wie unterscheidet es sich vom traditionellen Ansatz?

Analytics funktioniert, indem sie aussagekräftige Muster in Daten extrahiert und sie interpretiert und kommuniziert. Der herkömmliche Analyseansatz ist langsam und arbeitsintensiv, aber die Verbesserung durch KI kann den Prozess erheblich beschleunigen und die Ergebnisgenauigkeit erhöhen.

In der traditionellen Analytik erstellen Benutzer Dashboards, um Muster in Visualisierungen mit Hilfe der „Wenn-Dann“-Programmierung zu finden, bei der Daten streng nach vordefinierten Regeln verarbeitet werden. Diese Dashboards adressieren spezifische Geschäftsanforderungen und sind in ihrem Umfang begrenzt. Die traditionelle Methode kann nur mit strukturierten Daten umgehen.

KI-Analyse bezieht sich auf die Automatisierung des Prozesses der Datenanalyse mithilfe von Technologien wie maschinellem Lernen und anderen KI-Untergruppen. KI-Analysen können komplexe unstrukturierte Daten wie Bilder und Sprache verarbeiten. Es ist nicht auf eine vordefinierte Hypothese beschränkt und kann Sie mit unerwarteten Ergebnissen überraschen. Im Gegensatz zum traditionellen statischen Ansatz ermöglicht die KI-basierte Methode den Benutzern, Daten dynamisch zu aggregieren, um verschiedene Anfragen zu beantworten.

Laut Gartner gibt es vier Hauptansätze für die Datenanalyse.

1. Descriptive Analytics interpretiert historische Daten. Es verwendet Business-Intelligence-Tools und Dashboards, um Trends zu analysieren und zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist. Es sagt nicht die Zukunft voraus.
2. Die diagnostische Analyse verwendet Data-Mining-Techniken , um zu verstehen, warum etwas passiert ist.
3. Vorausschauende Analysen helfen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, vorausgesetzt, die Bedingungen bleiben konstant. Hier kommt KI ins Spiel.
4. Aktionsgesteuerte präskriptive Analytik. Es hilft dabei, den besten Weg zu bestimmen, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen.

Gartner schlägt vor, prädiktive und präskriptive Analysen zu kombinieren, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie also in der Lage sein möchten:

• Sammeln Sie schnell Daten zu verschiedenen Aspekten Ihres Unternehmens, anstatt für jede Geschäftsfrage ein Dashboard zu erstellen
• Erhalten Sie aufschlussreiche Empfehlungen
• Betrachten Sie Ihr Problem aus einer anderen Perspektive
• Verstehen Sie, „warum“ bestimmte Dinge passiert sind und „wie“ Sie in Zukunft etwas ändern können

Dann ist die KI-Datenanalyse etwas, das Sie ausprobieren möchten.

Top 5 Anwendungsfälle für Analysen mit künstlicher Intelligenz

Nachdem Sie nun die Vorteile der KI-Analyse gegenüber dem herkömmlichen Ansatz kennen, sehen wir uns an, wie Sie sie anwenden können, um Ihre Geschäftsprobleme zu lösen.

1. KI-Analysen verbessern das Kundenerlebnis mit Hilfe von Stimmungsanalysen

Die Stimmungsanalyse ist ein Bereich innerhalb der Verarbeitung natürlicher Sprache, der verwendet wird, um die Gefühle der Kunden zu Ihrer Marke, Ihrem Produkt und Ihren Dienstleistungen durch die Analyse von Text zu erkennen. Unternehmen können diese Praxis anwenden, um Social-Media-Beiträge, Umfrageantworten, Kundenbewertungen usw. zu untersuchen, um den Ruf ihrer Marke einzuschätzen und die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen.

KI-gestützte Stimmungsanalyse im Bankensektor

Banken setzen Stimmungsanalysen ein, um herauszufinden, was Benutzer über ihre Produkte und Dienstleistungen und die Gesamterfahrung mit dem Unternehmen denken. Außerdem können Finanzinstitute diese Taktik anwenden, um die Reaktionen der Kunden auf die Kampagne der Konkurrenz auszuwerten und die erfolgreicheren Beispiele zu kopieren.

Ein Beispiel für das Verständnis von Kundenmeinungen mithilfe von KI-gestützter Stimmungsanalyse stammt von der in Durham ansässigen Atom Bank. Das Unternehmen analysierte Daten aus Umfragen und Online-Communities, um herauszufinden, was Kunden von ihrer Banking-App halten. Die Daten deckten auf, dass das Thema „Authentifizierung“ mit einer negativen Stimmung verbunden ist. Es erkannte auch anhaltende Probleme, die Frustration verursachten, wie „Gesichtserkennung funktioniert nicht“.

Die Atom Bank nutzte das aus der KI-basierten Datenanalyse gewonnene Wissen, um Verbesserungen vorzunehmen, und wurde laut Trustpilot, einer führenden Bewertungsplattform, zur am besten bewerteten Bank.

Kundenstimmung im Einzelhandel verstehen

Einzelhändler können soziale Medien, Kundenfeedback und Kundensupportanfragen analysieren, um herauszufinden, wie die Menschen allgemein zu ihrer Marke oder zu einer bestimmten Marketingkampagne stehen. Stimmungsanalysen können Einzelhändlern auch dabei helfen, über kommende Trends auf dem Laufenden zu bleiben.

Ein nordamerikanischer Bekleidungshändler untersuchte die sozialen Medien seiner Kunden, insbesondere TikTok, um Trends zu identifizieren und darzustellen, wie sie zu verschiedenen Benutzerpersönlichkeiten passen. Dadurch gewann der Einzelhändler tiefe Einblicke, wie verschiedene Kleidungstrends wie Stoff, Design und Preis zu verschiedenen Käuferpersönlichkeiten passen. Die Organisation nutzte diese Informationen für ihre gezielten Kampagnen und für die Gestaltung von Modelinien.

2. KI-Analysen reduzieren die Ausfallzeiten von Anlagen durch vorausschauende Wartung

KI-gesteuerte prädiktive Analysen können Daten verarbeiten, die von verschiedenen Maschinen gesammelt wurden, um deren Zustand in Echtzeit zu verstehen, anstatt sich auf geplante menschliche Inspektionen zu verlassen. Vorausschauende Wartung ist besonders wertvoll für schwer zugängliche Anlagen, wie z. B. in der Öl- und Gasindustrie, wo der Zugang zu entfernten Maschinen sehr schwierig und sogar gefährlich ist.

Aber auch andere Branchen können von Predictive-Maintenance-Anwendungen profitieren.

Vorausschauende Wartung in der Fertigung

KI-Analysen haben in der Fertigung viele Vorteile. Es kann Geräte erkennen, die überlastet sind, mit halber Kapazität arbeiten oder wahrscheinlich ausfallen, wodurch der gesamte Produktionsprozess verzögert wird.

ZF Friedrichshafen, ein führender Automobilzulieferer, hat sich mit Microsoft zusammengetan, um KI zur Prozessoptimierung einzusetzen. Im Rahmen dieses Projekts konzentrierte sich das Unternehmen auf die vorausschauende Wartung der Produktionslinie für Getriebeteile. Sie wollte einen Honring in der Honmaschine kurz vor dem Ende ihrer Lebensdauer ersetzen. Die endgültige Analyselösung mit künstlicher Intelligenz konnte 99 % der Honringbrüche erkennen, bevor sie die Produktionslinie beeinträchtigten.

Vorausschauende Wartung im Transportwesen

In der Transportbranche hilft die KI-Datenanalyse in der vorausschauenden Wartung dabei, Fahrzeugfehlfunktionen zu erkennen, um Situationen zu vermeiden, in denen ein Gleis mitten im Nirgendwo feststeckt. Zum Beispiel verwendet Infrabel, ein belgisches Eisenbahnunternehmen, verschiedene Arten von Sensoren in seinen Gleisen, einschließlich Temperatur- und Stromverbrauchsmesssensoren. Nach der Analyse der Daten können die Bediener des Unternehmens Überhitzung und ungewöhnliche Abweichungen beim Stromverbrauch erkennen und das Fahrzeug zu einem geeigneten Zeitpunkt zur Reparatur außer Betrieb nehmen.

3. KI-Analysen prognostizieren die Nachfrage nach Bestandsoptimierung

Der traditionelle Ansatz zur Bestandsverwaltung stützt sich auf Kundenauftragsdaten. Obwohl diese Methode effektiv sein kann, führt sie oft zu Über- und Unterbeständen, da sie begrenzte Datenquellen verwendet. KI-Analysen ermöglichen es Supply Chain Managern, eine breitere Palette von Daten zu berücksichtigen, z. B. aktuelle Trends, historische Verkäufe und sogar Social-Media-Inhalte.

Laut McKinsey kann die Integration künstlicher Intelligenz in Supply-Chain-Management-Operationen Fehler um bis zu 50 % und entgangene Verkaufschancen um etwa 65 % reduzieren.

Ikea verwendet ein KI-gesteuertes Bedarfsprognosetool, das Daten aus bis zu 200 Quellen analysieren kann, um die Beliebtheit jedes Produkts vorherzusagen. Dieses Tool kann Faktoren wie saisonale Veränderungen, Feste und Wettervorhersagen berücksichtigen und die Nachfrage von einem Tag auf den anderen bis zu vier Monate im Voraus vorhersagen. Dieses neue Tool erhöhte die Prognosegenauigkeit von Ikea auf 98 %.

4. KI-Analysen ermöglichen es Ihnen, personalisierte Angebote zu erstellen

Auch hier ermöglicht die KI-Analyse durch die Verarbeitung beträchtlicher Datenmengen Unternehmen, die in verschiedenen Sektoren tätig sind, personalisierte Produkte und Dienstleistungen zu erstellen und sie für die richtigen Personen zur richtigen Zeit sichtbar zu machen.

Personalisierte Angebote und gezieltes Marketing im Handel

KI-Analysen können eine bessere Zielgruppensegmentierung durchführen und maßgeschneiderte Marketingkampagnen ermöglichen. Auf diese Weise können Einzelhändler wirkungsvolle Anzeigen an Kunden senden, die mit größerer Wahrscheinlichkeit Maßnahmen ergreifen. Außerdem können Unternehmen eine KI-gestützte Empfehlungsmaschine in ihre E-Commerce-Plattform integrieren, damit sie Kunden Produkte basierend auf ihren Vorlieben, demografischen Daten und aktuellen Trends vorschlagen kann.

Ein britischer Schuhhändler experimentierte mit künstlicher Intelligenz und Datenanalyse, um Produkte auf seiner Website zu empfehlen, und verzeichnete einen Anstieg der Add-to-Cart-Raten um 8,6 %.

Personalisierte Behandlung im Gesundheitswesen

KI-Analysen im Gesundheitswesen können Erkenntnisse aus den Biomarkern, genetischen Informationen und anderen Gesundheitsdaten eines Patienten gewinnen, um die Reaktion der Person auf verschiedene Behandlungsoptionen vorherzusagen, was dazu beiträgt, die Verschreibung eines kostspieligen Medikaments zu vermeiden, wenn es unwahrscheinlich ist, dass es wirksam ist.

Die japanische Chiba-Universität verwendete KI-Analysen, um die genomischen, klinischen und metabolischen Daten von Patienten mit Eierstockkrebs vor der Behandlung zu verarbeiten, und entdeckte eine Gruppe mit einer eher schlechten Prognose, die wahrscheinlich nicht gut auf die typische Behandlung ansprechen wird. Anschließend nutzten die Forscher diese Ergebnisse, um eine personalisierte Behandlung für dieses Bevölkerungssegment zu entwickeln.

5. Künstliche Intelligenzanalysen sagen das Kundenverhalten voraus

Auch hier ermöglicht die KI-Analyse durch die Verarbeitung beträchtlicher Datenmengen Unternehmen, die in verschiedenen Sektoren tätig sind, personalisierte Produkte und Dienstleistungen zu erstellen und sie den richtigen Personen zur richtigen Zeit sichtbar zu machen.

Kundenabwanderung verhindern

Durch die Analyse von Social Media, Kundenbewertungen, Support-Tickets und anderen Informationen kann die KI-Analyse Kunden erkennen, die unzufrieden sind und erwägen, zu einem Wettbewerber zu wechseln. Auf diese Weise können Sie die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um diesen Kunden zu halten, anstatt ihn gehen zu lassen und einen höheren Preis für die Gewinnung neuer Kunden zu zahlen. Studien zeigen, dass es fünfmal teurer ist, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen bestehenden zu halten.

Vorhersage von Nichterscheinen von Terminen

Versäumte Termine kosten das US-Gesundheitssystem jedes Jahr rund 150 Milliarden Dollar. Durch künstliche Intelligenz gestützte Datenanalysen ermöglichen es Krankenhäusern und niedergelassenen Ärzten, vorherzusagen, welche Patienten wahrscheinlich Termine ohne Benachrichtigung ausfallen lassen.

Forscher des Boston Children’s Hospital haben ein KI-Modell entwickelt, das Informationen wie die Krankengeschichte eines Patienten, die Verfügbarkeit von Versicherungen, die Rasse und das Bildungsniveau der Mutter sowie die Wetterbedingungen analysieren kann, um potenzielle Nichterscheinen zu erkennen. Das Forschungsteam schlug auch vor, eine Art Erinnerung in den Algorithmus zu integrieren, damit das Modell nach der Identifizierung von Patienten, die wahrscheinlich einen Termin verpassen, feststellen kann, ob ein Patient von einer Textnachricht oder einem Anruf profitieren kann, und ihn mithilfe von anstupsen kann bevorzugte Methode.

Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung von KI in der Datenanalyse

KI-Projekte sind bekannt für ihre hohe Ausfallrate. Forbes berichtet, dass zwischen 60 % und 80 % der KI-Projekte scheitern. Gartner zeichnet ein noch düstereres Bild, da 85 % der Projekte vom richtigen Weg abgekommen sind.

Lassen Sie uns die größten Schwierigkeiten untersuchen, mit denen Sie möglicherweise konfrontiert sind, und wie Sie Ihre Erfolgschancen erhöhen können. Weitere Informationen zu Herausforderungen im Zusammenhang mit KI finden Sie in unserem Blog. Wir bieten auch einen detaillierten Leitfaden zur KI-Implementierung, der Ihnen hilft, Ihre Ziele mit KI zu erreichen.

Unzureichende Trainingsdaten

Untersuchungen zeigen, dass 96 % der Unternehmen bei der KI-Analyse mit datenbezogenen Herausforderungen konfrontiert sind. Es ist nicht immer möglich, einen vorhandenen Datensatz zu finden, der Ihre Anforderungen an ein geeignetes Training vollständig erfüllt. Die vorhandenen Sets können voreingenommen, zu allgemein für Ihre Zielgruppe, unvollständig oder einfach ungenau sein. Eine kürzlich von der University of California und Google Research durchgeführte Studie entdeckte die Praxis des „schweren Ausleihens“ von Daten unter Praktikern und Forschern, was bedeutet, dass eine Gemeinschaft, die an einer Aufgabe arbeitet, Daten übernimmt, die in einer anderen Umgebung verwendet werden sollen. Modelle, die mit „geliehenen“ Daten trainiert wurden, werden wahrscheinlich keine genauen Ergebnisse liefern, da sie mit Ihren fachspezifischen Fällen nicht vertraut sind.

Um die Qualität des Modelltrainings zu verbessern, müssen Data Scientists mit Domänenexperten und Dateneigentümern zusammenarbeiten, um Trainingsdatensätze zusammenzustellen, die für Ihr Fachgebiet repräsentativ sind. Sie müssen auch sicherstellen, dass es sauber und genau beschriftet ist, entweder manuell oder mithilfe von Anmerkungstools wie Supervise.ly.

Überspringen Sie nicht die Konsultation von Domänenexperten, insbesondere wenn Sie Daten aus anderen Ländern und Kulturen interpretieren müssen. Laut Devaki Raj, Chief Executive Officer bei CrowdAI, einem erfolgreichen KI-Startup, „muss die Automatisierung von denjenigen informiert werden, die dem Problem am nächsten stehen“, um effektiv zu sein.

Voreingenommene Ergebnisse

Die Ergebnisse der KI-Modelle hängen weitgehend von den Trainingsdaten ab. Und wenn diese Daten nicht rigoros untersucht werden, können sich leicht ethnische, altersbezogene und andere Arten von Verzerrungen einschleichen und die Algorithmen dazu bringen, korrupte Vorhersagen zu liefern. Selbst bei angemessener Erstausbildung können KI-Algorithmen im Laufe des Lernens Verzerrungen entwickeln.

Um diese Bedenken auszuräumen, stellen Sie sicher, dass Algorithmen unter Berücksichtigung von Inklusion entwickelt und anhand repräsentativer Daten trainiert werden. Investieren Sie nach der Bereitstellung in Kontrollrahmen und führen Sie regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass alle auf künstlicher Intelligenz basierenden Datenanalysetools relevante, unvoreingenommene Ergebnisse liefern.

Hohe Kosten im Zusammenhang mit der Technologie

Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen verbrauchen enorm viel Strom, um zu funktionieren. Sie erfordern eine ständig wachsende Anzahl von GPUs und Kernen für den Betrieb. Und das alles ist ziemlich kostspielig. Auch wenn man dank Cloud Computing nicht alle Ressourcen im eigenen Haus haben muss, ist es trotzdem nicht billig. Und je intelligenter und genauer Ihr Algorithmus ist, desto mehr kostet die Entwicklung.

Weitere Informationen zu den Kosten der KI-Implementierung und den Faktoren hinter den Datenanalysekosten finden Sie in unserem Blog.

Sie können Ihre Ausgaben in früheren Entwicklungsphasen minimieren, indem Sie Ihre vorrangigen Anwendungsfälle identifizieren und ein MVP erstellen, um Ihre Idee zu validieren und Verbesserungsbereiche aufzuzeigen. Streben Sie nicht von Anfang an nach extremer Genauigkeit und bleiben Sie mit unzureichenden Mitteln stecken. Wenn Sie den Nachweis haben, dass Ihr Projekt durchführbar ist, können Sie Ihr KI-Analysetool schrittweise mit relevanteren Daten füttern, um die Genauigkeit zu verbessern.

Die Black-Box-Natur von KI-Algorithmen

In einigen Branchen ist es schwierig, Empfehlungen zu künstlicher Intelligenz und Datenanalyse zu akzeptieren, wenn das System nicht näher darauf eingeht, wie es zu seinen Schlussfolgerungen gelangt ist. Der Erklärungsbedarf ergibt sich entweder aus Compliance-Grundsätzen oder aus persönlichen Gründen. Beispielsweise wird es Ärzten im Gesundheitswesen schwer fallen, eine von einem KI-Modell empfohlene Behandlung zu verschreiben, wenn sie die Gründe für die Auswahl dieser bestimmten Behandlung nicht verstehen.

Wenn Ihr Bereich Transparenz bei der Entscheidungsfindung erfordert, können Sie erklärbare KI einsetzen. Es handelt sich um eine Reihe von Prozessen, die es menschlichen Benutzern ermöglichen, die Ausgabe von KI-Algorithmen zu verstehen. Erklärbare KI-Techniken ermöglichen es Benutzern auch, voreingenommene und ungenaue Ergebnisse zu erkennen und zu korrigieren. Es ist jedoch erwähnenswert, dass White-Box-Modellen die Vorhersagekraft ihrer Black-Box-Pendants fehlt.

Lohnt sich also die KI-Analyse?

Auch wenn die Analyse künstlicher Intelligenz schwierig zu implementieren ist und nicht jedes Unternehmen bei diesem Unterfangen erfolgreich ist, sind die Vorteile eines erfolgreichen Einsatzes zahlreich. In dieser schnelllebigen Welt, in der sich der Wettbewerb beschleunigt, können es sich Unternehmen nicht leisten, Monate mit der Beantwortung strategischer Fragen mit traditionellen Analysen zu verschwenden. Sie werden ihre Marktposition an Unternehmen verlieren, die auf KI-gestützte Datenanalysen setzen und viel schneller zu denselben Ergebnissen kommen können.

Schauen Sie sich den Zeitrahmen an, den James Crawford, der Chief Executive Officer von Orbital Insight, einem innovativen KI-Startup, beschreibt: „Wir wollen das auf etwa eine Stunde reduzieren, wenn es um etwas geht, das in der physischen Welt vor sich geht.“

Und wie viel Zeit verbringen Sie derzeit mit Analytics-Aufgaben? Wenn Sie Ihre Entscheidungsfähigkeit verbessern und andere Vorteile der KI-Analyse nutzen möchten, wenden Sie sich an einen vertrauenswürdigen Big-Data-Analytics-Berater, der Ihnen hilft, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.

Sind Sie daran interessiert, Ihr Geschäft mit KI-Analysen zu verbessern? In Kontakt kommen! Wir entwickeln den besten Ansatz für Ihr Budget und Ihre Anwendungsfälle, helfen Ihnen beim Modelltraining und stellen sicher, dass die Algorithmen frei von Verzerrungen sind.

Ursprünglich am 13. Dezember 2022 unter https://itrexgroup.com veröffentlicht.