Die interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2024 | KI in der Wirtschaft #63

In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf einige interessante KI-Implementierungen in Unternehmen. Von Stripes Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung über Swiggys personalisierte Bestellerlebnisse bis hin zu GitHub Copilot, der Entwicklern Echtzeitunterstützung bietet. Diese Beispiele zeigen, wie künstliche Intelligenz die Entwicklung innovativer Dienste vorantreibt, das Kundenerlebnis verändert, die Konversionsraten erhöht und interne Prozesse für Unternehmen und Institutionen rationalisiert. Weiter lesen.

KI-Implementierungen in Stripe

Stripe (https://stripe.com/) ist eine fortschrittliche Zahlungsplattform, die es Unternehmen und Institutionen ermöglicht, Transaktionen sowohl online als auch im traditionellen Einzelhandel abzuwickeln. Es bietet integrierte Lösungen für Zahlungsmanagement, Rechnungsstellung, Automatisierung von Finanzprozessen und die Erstellung von Abonnement- und Treueprogrammen. Durch den Einsatz moderner Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, kann Stripe die Conversions optimieren und das Betrugsrisiko minimieren. Im Jahr 2023 gilt Stripe als eine der bahnbrechendsten Lösungen im Bereich Online-Zahlungssysteme.

Doch warum ist Stripe Radar eine der interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2023? Stripe Radar nutzt fortschrittliche KI-Techniken zur schnellen und präzisen Betrugserkennung und ist damit in diesem Jahr eine der innovativsten Lösungen in der Online-Zahlungsbranche. Zu seinen Hauptvorteilen gehören:

• Geschwindigkeit und Genauigkeit . Radar Stripe wertet über 1000 Transaktionsdetails in weniger als 100 Millisekunden aus und blockiert risikoreiche Transaktionen präzise. Es wird eine Genauigkeit erreicht, bei der nur 0,1 % der gültigen Zahlungen fälschlicherweise abgelehnt werden.
• Erweiterte ML-Modelle . Stripe ist vom einfachen maschinellen Lernen zu fortschrittlichen neuronalen Netzen übergegangen und hat die Leistung des Modells erheblich verbessert.
• Innovative Architektur . Die neueste Architektur ermöglicht ein schnelleres Modelltraining und eine bessere Skalierbarkeit, was eine schnellere Prototypenerstellung und Umsetzung neuer Ideen ermöglicht.

Quelle: Stripe (https://stripe.com/)

„Complete the Look“ oder die KI-Implementierung von Walmart

Walmart, der amerikanische Supermarktriese, bietet eine vielfältige Produktpalette an, darunter Lebensmittel, Kleidung, Kosmetik, Elektronik und mehr. Als einer der führenden Einzelhändler weltweit beschäftigt Walmart weltweit über 2,3 Millionen Menschen. Allerdings hat das Unternehmen in jüngster Zeit auch seine Präsenz im Bereich der künstlichen Intelligenz ausgebaut.

Das neu eingeführte Modul „Complete the Look“ (CTL) von Walmart ist ein innovatives Produktempfehlungssystem in der Kategorie Mode und Heimdekoration. Aber warum gilt CTL als eine der interessantesten KI-Implementierungen im Jahr 2023?

• Personalisierung des Stils. CTL generiert umfassende, stilisierte Outfits rund um das vom Kunden ausgewählte Produkt und erleichtert so das Entdecken und Auswählen passender Kleidungsstücke.
• Erhöhtes Selbstvertrauen und Konversion . Die Präsentation personalisierter Outfits stärkt das Vertrauen der Kunden in ihre Auswahl und regt sie zum Kauf an.
• Zeitersparnis . Mit dem System können Sie schnell ganze Outfits zusammenstellen, anstatt nach einzelnen Artikeln suchen zu müssen, was den Einkauf effizienter macht.
• Erweiterte Algorithmen. CTL verwendet verschiedene Algorithmen, einschließlich Darstellungsgenerierung und Abdeckungserweiterung, um Empfehlungen für Benutzer zu skalieren und anzupassen.

Diese Innovation löst das Problem der Informationsüberflutung und der Auswahl aus einer Vielzahl verfügbarer Optionen und bietet Kunden ein einfaches und angenehmes Einkaufserlebnis, das sowohl inspirierend als auch stilistisch stimmig ist.

Quelle: Medium (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber – ETR-Prognose

Uber ist eine mobile App zum Buchen von Autofahrten, aber seine KI-Innovationen beschränken sich nicht nur auf den Transport. Nehmen wir zum Beispiel Parkplätze am Flughafen. Mit der Einführung von ETR Forecasting (Geschätzte Zeit bis zur Anforderung) hat Uber ein hochmodernes System eingeführt, um Wartezeiten für Fahrer an Flughäfen vorherzusagen. Mithilfe ausgefeilter KI-Modelle prognostiziert es Nachfrage und Warteschlangenlängen und berücksichtigt dabei Warteschlangenschwankungen und externe Faktoren wie Flugverspätungen. Dieses System liefert Fahrern Informationen über voraussichtliche Wartezeiten und hilft ihnen so, ihre Zeit effektiver zu verwalten und ihre Standorte besser zu planen.

Warum ist diese innovative Lösung bemerkenswert? Hauptsächlich wegen:

• Problem gelöst . Die ETR-Prognose von Uber bewältigt das Problem, dass es an Flughäfen zu wenige oder zu viele Fahrer gibt, was sich sowohl auf Passagiere als auch auf Fahrer auswirkt. Engpässe bedeuten, dass Fahrgäste länger warten müssen, und Überschüsse verschwenden die Wartezeit der Fahrer.
• Innovation . Das Prognosesystem informiert Fahrer über die voraussichtliche Wartezeit auf Anfragen und ermöglicht ihnen so ein besseres Zeit- und Positionierungsmanagement.
• Anwendung von KI . Es verwendet fortschrittliche KI-Modelle, um Nachfrage und Warteschlangenlängen vorherzusagen und dabei die Warteschlangendynamik und externe Faktoren wie Flugverspätungen zu berücksichtigen.
• Auswirkungen auf die Branche . Es handelt sich um eine der interessantesten KI-Implementierungen im Jahr 2023, da sie die Ressourcenzuweisung in Echtzeit optimiert und so die Effizienz und das Benutzererlebnis der Uber-Dienste an Flughäfen verbessert.

Quelle: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

KI-Implementierungen in Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/) bedarf wahrscheinlich keiner Einführung. Auf dieser amerikanischen Social-Media-Plattform können Benutzer Fotos, GIFs und Videos zu verschiedenen Themen wie Mode, Kulinarik, Innenarchitektur und mehr durchsuchen und teilen. Benutzer können ihre eigenen Boards mit visuellen Inhalten erstellen, die sie interessant finden, und die Boards anderer Leute erkunden, um sich inspirieren zu lassen.

Die Plattform ist auf Werbung angewiesen und hat im Jahr 2023 KI eingeführt, um von traditionellen reaktiven Methoden zu proaktiveren Methoden überzugehen, um zu verhindern, dass Werbetreibende das Unternehmen verlassen. Dies ist eine der bemerkenswertesten KI-Implementierungen im Jahr 2023, weil:

• Es begegnet der Herausforderung, dass Werbetreibende die Pinterest-Plattform verlassen. Traditionell wurde dieses Problem erst gelöst, nachdem die Werbetreibenden bereits gegangen waren, was es schwierig machte, sie zurückzugewinnen. Dank maschinellem Lernen (ML) ist es nun möglich, potenzielle Abwanderungen frühzeitig zu erkennen und das Team in die Lage zu versetzen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
• Das Pinterest-Team hat ein Modell für maschinelles Lernen (ML) erstellt, das die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung von Werbetreibenden in den nächsten 14 Tagen vorhersagt. Für diese Vorhersage werden eine Reihe von Funktionen des Werbetreibenden verwendet. Das Vertriebsteam nutzt diese Informationen, um Maßnahmen zur Vermeidung von Abwanderung zu priorisieren.
• Vorläufige Experimente haben gezeigt, dass mit diesem Ansatz die Abwanderung in der Testgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe um 24 % reduziert werden kann. Dies zeigt die Wirksamkeit eines proaktiven Ansatzes zur Verhinderung von Abwanderung.

Stitch Fix oder von KI generierte Schlagzeilen und Produktbeschreibungen

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) ist eine innovative Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Kleidung über eine mobile App zu bestellen. Benutzer können eine Umfrage ausfüllen und ihre Stilpräferenzen, Größe und Budget angeben. Anschließend erhalten sie fünf individuell kuratierte Bekleidungsvorschläge aus einem Pool von über 1000 verschiedenen Marken und Stilen.

Stitch Fix nutzt fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um aufmerksamkeitsstarke Anzeigentitel und detaillierte Produktbeschreibungen zu generieren. Dadurch wird die Erstellung von Marketinginhalten und Produktbeschreibungen weniger zeit- und kostspielig und gewährleistet gleichzeitig Einzigartigkeit und Übereinstimmung mit dem Markenimage.

Das Unternehmen nutzt die „Expert-in-the-Loop“-Methode, die KI-Kreativität mit menschlicher Aufsicht kombiniert und so eine hohe Qualität und Effizienz gewährleistet. Mit KI kann Stitch Fix Produktbeschreibungen für Hunderttausende Stile generieren und so den Umfangs- und Komplexitätsherausforderungen im E-Commerce gerecht werden. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen und des Expertenwissens lässt sich die Qualität der generierten Inhalte stetig steigern.

Diese Innovation befasst sich mit dem zeitaufwändigen und kostspieligen Prozess der Erstellung von Marketinginhalten für E-Commerce und Produktbeschreibungen und gewährleistet gleichzeitig Einzigartigkeit und Übereinstimmung mit dem Stil der Marke.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) ist ein indischer Online-Lebensmittellieferdienst, der es Benutzern ermöglicht, Mahlzeiten in lokalen Restaurants zu bestellen. Die Swiggy-App bietet die Möglichkeit, Gerichte aus Lieblingsrestaurants auszuwählen, Bestellungen in Echtzeit zu verfolgen und zusätzliche Funktionen wie personalisierte Empfehlungen und einen festgelegten Mindestbestellwert zu nutzen.

Swiggy nutzte KI, um Essensbestellungen in seiner App zu personalisieren und löste so das „Paradoxon der Wahl“. Hier die wichtigsten Punkte:

• Paradoxon der Wahl. Swiggy bemerkte, dass Kunden aufgrund der zu großen Auswahl Schwierigkeiten haben, sich für eine Bestellung zu entscheiden. Dieses als „Paradoxon der Wahl“ bekannte Phänomen führt zur Unzufriedenheit der Kunden.
• Anpassen von Bestellungen. Das Unternehmen führte ein Empfehlungssystem für „Körbe“ mit einer begrenzten Anzahl an Gerichten ein, die auf die Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind, um ihnen die Auswahl zu erleichtern und das Benutzererlebnis zu verbessern.
• KI-Anwendung . Swiggy nutzt KI, um historische Bestelldaten, Ernährungspräferenzen der Kunden und Produktsaisonalität zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Diese Innovation geht das Problem der zu großen Auswahl an und steigert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Effizienz der Plattform. Aufgrund seiner Wirksamkeit und Komplexität ist es einer der interessantesten Einsatzmöglichkeiten von KI in Unternehmen im Jahr 2023.

KI-Implementierungen in FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) ist ein Online-Lebensmittellieferdienst, der es Benutzern ermöglicht, über die App Mahlzeiten in lokalen Restaurants zu bestellen. Mit der Foodpanda-App können Nutzer ihre Lieblingsgerichte bestellen, den Status ihrer Bestellungen in Echtzeit verfolgen und auf verschiedene Funktionen zugreifen, darunter personalisierte Empfehlungen und einen festgelegten Mindestbestellwert.

Foodpanda nutzt A/B-Tests, um sein Menü zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern. Die Innovation umfasst die Aktualisierung der B-Version des Menüs durch erweiterte Planung und Automatisierung. Hier die wichtigsten Punkte:

• Testautomatisierung . Verwendung von Apache Airflow zur Automatisierung des Menüaktualisierungsprozesses.
• Skalierbarkeit . Die Optimierung des Prozesses ermöglicht schnellere Tests, sogar über mehrere Länder hinweg.
• Effizienz . Reduzierung der Ausführungszeit von 9 Stunden auf etwa 3,75 Stunden und Senkung der Fehlerquote auf 2,2 %
• Weitere Verbesserungen . Weitere Verbesserungen sind geplant, beispielsweise eine dynamische Paginierungskonfiguration und separate DAGs für verschiedene Länder.

Dank dieser Innovationen geht Foodpanda das Problem langsamer und ineffektiver Menüaktualisierungen an, was für die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit und die Steigerung der Benutzerzufriedenheit von entscheidender Bedeutung ist.

Quelle: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) ist eine Online-Immobilienplattform, die ihren Nutzern die Suche, den Kauf, die Vermietung und den Verkauf von Immobilien erleichtert. Die Plattform bietet Millionen von Immobilienangeboten und ermöglicht es Benutzern, Werte zu vergleichen und mit lokalen Branchenexperten in Kontakt zu treten. Zillow nutzt fortschrittliche Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, um genaue Immobilienbewertungen zu erstellen und die Kauf-, Verkaufs- oder Mietprozesse zu rationalisieren.

Der innovative Ansatz von Zillow zur Immobilienbewertung mithilfe des Tools „Neural Zestimate“ positioniert das Unternehmen als starken Akteur unter den KI-Innovatoren. Hier sind wichtige Punkte, die veranschaulichen, warum „Neural Zestimate“ eine der interessantesten KI-Implementierungen ist:

• Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen . Dank „Neural Zestimate“ kann Zillow schnell auf Veränderungen auf dem Immobilienmarkt reagieren und aktuelle Bewertungen auf nationaler Ebene bereitstellen.
• Vereinfachte Aktualisierungen . Das neue System erleichtert die Aktualisierung und Pflege von Bewertungsmodellen erheblich und verbessert deren Genauigkeit.
• Lokale und saisonale Trends „Neural Zestimate“ bezieht lokale Informationen und saisonale Marktveränderungen effektiv in den Lernprozess ein und ermöglicht so genauere Schätzungen der Immobilienwerte.
• Bewertungsbereich . „Neural Zestimate“ nutzt Quantilregression zur Generierung von Preisspannen, was ein besseres Verständnis des potenziellen Immobilienwerts ermöglicht und die Unsicherheit bei der Schätzung verringert.

Diese Innovation befasst sich mit dem Problem des Mangels an aktuellen und genauen Immobilienbewertungen, die sowohl für Verkäufer als auch für Käufer im dynamischen Immobilienmarkt von entscheidender Bedeutung sind.

GitHub Copilot mit KI-Implementierungen

Die Liste innovativer KI-Implementierungen wäre ohne GitHub Copilot nicht vollständig – ein KI-gestütztes Codierungstool, das große Sprachmodelle (LLM) von OpenAI nutzt. GitHub Copilot ist ein Durchbruch in der Codegenerierung und ermöglicht Codevorschläge in Echtzeit innerhalb der IDE-Umgebung.

Dank der Zusammenarbeit mit OpenAI, den Entwicklern von ChatGPT, und kontinuierlichen Verbesserungen der LLM-Modelle wird Copilot immer genauer und auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten. Dieses Tool steigert die Produktivität von Programmierern, indem es Teile des Codierungsprozesses automatisiert und sofortige Vorschläge liefert.

GitHub (https://github.com/) plant, die Fähigkeiten von Copilot zu erweitern, indem es Sprachunterstützung hinzufügt und diese in andere Elemente der Plattform integriert. Doch schon jetzt begegnet es den Herausforderungen langer und komplexer Codierungsprozesse, indem es intelligente Vorschläge bietet, die die Arbeit beschleunigen und bei der Lösung von Programmierproblemen helfen. Damit ist es eine der interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2023.

KI-Implementierungen – Zusammenfassung

Die in diesem Artikel vorgestellten Beispiele sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um KI-Innovationen in modernen Unternehmen geht. Im Jahr 2023 greifen immer mehr Unternehmen auf KI-Technologien zurück, um intelligenter zu arbeiten, Kunden besser zu verstehen und über Branchentrends auf dem Laufenden zu bleiben. Der zunehmende Einsatz von KI bringt eine neue Perspektive mit sich und verändert die Erfahrungen von Mitarbeitern und Kunden. Laut Gartner werden bis 2025 80 % der Unternehmen mindestens eine KI-basierte Lösung einführen, was einen positiven Trend für die Geschäftswelt signalisiert.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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