KI-Technologie. Wie passen Sie eine KI-Lösung an ein Geschäftsproblem an? | KI in der Wirtschaft #51

KI-Technologie für Ihr Unternehmen – wie bereiten Sie sich auf die Implementierung vor?

Was gibt es zu wissen, um moderne Technologien zum Nutzen des eigenen Unternehmens sinnvoll einzusetzen? Erstens die Tatsache, dass nicht alle Unternehmen KI-Technologie in ihrem aktuellen Entwicklungsstadium benötigen. Angesichts der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz lohnt es sich jedoch, schon jetzt über die Chancen nachzudenken, die sie für Unternehmen bietet.

Die meisten kleinen Unternehmen, die auf eine digitale Präsenz setzen, können ihre Geschäftsleistung durch den Einsatz von KI bereits deutlich verbessern. Auch größere Unternehmen, die Kundendaten nutzen, Logistik planen oder moderne Produktionslinien entwickeln, werden davon profitieren. Mit anderen Worten: Fast alle Unternehmen werden bald nicht mehr auf die Hilfe der KI-Technologie verzichten, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Doch wo soll ich anfangen?

Definieren Sie das Geschäftsproblem, das Sie mit künstlicher Intelligenz lösen möchten

Der erste Schritt zur Implementierung der KI-Technologie in Ihrem Unternehmen besteht darin, das Geschäftsproblem, das Sie damit lösen möchten, detailliert zu beschreiben. Wir müssen uns über den Zusammenhang mit unseren Geschäftszielen im Klaren sein und ihn verstehen.

Schauen wir uns das Beispiel eines kleinen Produktionsunternehmens an, das Schwierigkeiten hat, die Nachfrage nach seinen Produkten vorherzusagen. KI-Technologie kann verwendet werden, um:

• Analyse aktueller Marktdaten,
• Wettbewerbsforschung und
• Analyse historischer Verkaufstrends,

Dadurch werden Prognosen für die zukünftige Nachfrage genauer.

Eine größere Institution kann das Gleiche tun. Zum Beispiel eine Bank, die ihre Kreditvergabeprozesse optimieren möchte. Derzeit werden bestimmte Filter auf Kreditanträge angewendet, die die riskantesten Kreditanträge automatisch ablehnen. Allerdings bewilligt die Bank immer noch zu viele Anträge, bei denen es später zu Rückzahlungsproblemen kommt.

In beiden Fällen besteht das Ziel darin, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Planung erleichtert – etwa die Identifizierung potenziell notleidender Kredite oder die Prognose saisonaler Nachfrageschwankungen. Unabhängig von der Größe des Unternehmens müssen wir im ersten Schritt der Planung der Implementierung der KI-Technologie überprüfen, ob die uns vorliegenden Kundendaten die Informationen enthalten, die zur Lösung dieses speziellen Geschäftsproblems erforderlich sind.

Definieren Sie Ziele und Erwartungen für die Implementierung der KI-Technologie

Als nächstes ist es eine gute Idee, Datenanalyseziele zu definieren, mit denen die gesetzten Geschäftsziele erreicht werden. Die Ziele sollten konkret sein, nutzen Sie also beispielsweise die SMART-Methode. Der Name leitet sich von den Wörtern „spezifisch“, „messbar“, „erreichbar“, „relevant“ und „zeitnah“ ab.

Ein SMART-Ziel für eine kleine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, die KI-Technologie einführt, könnte wie folgt lauten: „Automatisieren Sie die Dateneingabe und -analyse innerhalb von 12 Monaten, um die Kundendienstzeit um 50 % zu reduzieren und die Genauigkeit um 90 % zu verbessern.“

• Spezifische Ziele (SMART) sind klar und klar definiert. Anstelle der Vorgabe „Wir werden mehr Kunden bedienen“ gibt beispielsweise ein SMART-Ziel vor, was konkret zu tun ist – automatisierte Dateneingabe und -analyse – und über welchen Zeitraum, innerhalb von 12 Monaten,
• Messbare Ziele helfen uns zu beurteilen, ob ein Ziel erreicht wurde. Beispielsweise ist das Ziel „die Kundendienstzeit halbieren und die Genauigkeit um 90 % verbessern“ messbar, weil wir sehen können, wie sich die Leistung verbessert hat.
• Erreichbare Ziele sind angesichts der bisherigen Unternehmensentwicklung realistisch. Das Ziel im Beispiel ist erreichbar, wenn die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft bereits über Kenntnisse und Erfahrung in der Dateneingabe und -analyse verfügt. KI-Technologie kann dem Unternehmen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen.
• Relevante Ziele betreffen die im Beispiel skizzierte Strategie des Unternehmens und seine Geschäftsziele, beispielsweise die Verbesserung der Produktivität und des Kundenservice.
• Zeitgemäße Ziele haben ein bestimmtes Fertigstellungsdatum. Dies macht es einfach, den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele zu beurteilen und sie in überschaubare Unterziele aufzuteilen.

Hier kann KI-Technologie dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren, Anomalien zu erkennen und Genauigkeit sicherzustellen.

Mit künstlicher Intelligenz sollten wir Erfolgsmaßstäbe für die Datenanalyse (z. B. 90 % Genauigkeit eines Vorhersagemodells) und Benchmarks für die Erfolgsbewertung (z. B. Reduzierung der Fehlerquoten) definieren. Dadurch können wir beurteilen, ob die Implementierung von KI die beabsichtigten Geschäftsvorteile gebracht hat.

Erfahren Sie mehr über die Arten von KI-Technologien und ihre Anwendungen

Es gibt viele KI-Techniken und -Tools, die im Geschäftsleben hilfreich sind. Zu den beliebtesten gehören:

• Maschinelles Lernen (ML) – Algorithmen, die auf der Grundlage von Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Ein Beispiel wäre ein Algorithmus, der Kunden Produkte empfiehlt, die sie aufgrund ihrer Kaufhistorie und Präferenzen interessieren könnten.
• Deep Learning (DL) – eine fortgeschrittenere Variante des maschinellen Lernens unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze. Es dient unter anderem dazu, die Gesichter der Kunden in einem Geschäft zu erkennen und so personalisierten Service und Empfehlungen zu ermöglichen.
• Natural Language Processing (NLP) – Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache in Text- oder gesprochener Form, beispielsweise zum Erstellen personalisierter E-Mails an Kunden,
• Virtuelle Assistenten und Chatbots – automatisierte Systeme, die Gespräche in natürlicher Sprache führen und beispielsweise einen Voicebot in der Kundendienstabteilung bereitstellen, der automatisch ans Telefon geht und Gespräche über die Angebote des Unternehmens führt,
• Prädiktive Analyse – Erstellung von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten, die beispielsweise zur Vorhersage der Kundenabwanderung verwendet werden können,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe oder Rechnungsstellung,
• Generative KI – zum Erstellen von Text, Bildern, Sprache oder Video, sodass Sie die Erstellung von Marketingmaterialien erheblich beschleunigen oder automatisch einzigartige Produktbeschreibungen für Ihren Online-Shop basierend auf Bildern und Hauptfunktionen generieren können,

Ein genauerer Blick auf die Fähigkeiten jeder dieser Technologien stellt sicher, dass Sie die richtigen KI-Tools für das spezifische Geschäftsproblem Ihres Unternehmens auswählen können.

Bereiten Sie Ihre Daten für den Einsatz der KI-Technologie vor

Kleine Unternehmen verfügen oft nur über begrenzte Datensätze, daher ist es wichtig, diese richtig zu nutzen. Allerdings kann selbst dieser begrenzte Satz zum Trainieren einfacher KI-Modelle verwendet werden. Beispielsweise kann ein kleiner Online-Shop die Kaufdaten der Kunden nutzen, um personalisierte Produktempfehlungen auszusprechen.

Sobald Sie sicherstellen, dass Sie über ausreichende historische Daten verfügen, beispielsweise zum Kundenverhalten, reicht es oft aus, die vorhandenen Daten mit gebrauchsfertigen KI-Tools zu kombinieren, die in der Cloud verfügbar sind, wie zum Beispiel:

• Amazon SageMaker – eine Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen,
• Microsoft Azure Machine Learning – ein Tool zum Erstellen und Verwenden von Vorhersagemodellen,
• Vertex AI Platform – eine Reihe von KI- und ML-Tools in der Cloud von Google.

Quelle: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Durch Automatisierung können die internen Systeme eines Unternehmens in externe KI-Lösungen integriert werden, ohne dass Entwickler Modelle von Grund auf erstellen müssen. Dies reduziert die Kosten erheblich und beschleunigt die KI-Implementierung.

Entdecken Sie die Möglichkeiten der KI-Implementierung und wählen Sie die richtige Methode

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Technologie in Unternehmen zu implementieren:

1. Entwicklung proprietärer KI-Modelle und -Systeme durch ein internes Team aus Entwicklern und Datenanalysten.
2. Lagern Sie den Aufbau dedizierter KI-Lösungen an ein externes Unternehmen aus.
3. Verwendung von handelsüblichen KI-Modellen und -Tools, die in der Cloud verfügbar sind, in einem „AI as a Service“ (AIaaS)-Modell

Jede der oben genannten Methoden hat ihre Vor- und Nachteile hinsichtlich Kosten, Implementierungszeit oder Flexibilität. Kleine Unternehmen sollten jedoch zunächst auf dem Markt erhältliche Standard-KI-Lösungen in Betracht ziehen – wie etwa den bereits erwähnten AWS SageMaker oder Vertex AI, die oft kostengünstiger und einfacher zu implementieren sind und gebrauchsfertige Vorhersagemodelle bieten kann zur Analyse des Kundenverhaltens genutzt werden. Und noch speziellere Tools, wie zum Beispiel:

• ClickUp, ein KI-Tool für Projektmanagement,
• Jasper AI – KI-basierte Unterstützung beim Verfassen von Marketingmaterialien,
• Microsoft Power BI – eines der besten Datenvisualisierungstools mit KI-Technologie zur Bilderkennung und Textanalyse, um verborgene, wertvolle Informationen in Ihren Daten zu entdecken.

Quelle: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Berücksichtigen Sie die Kosten und Vorteile der Implementierung von KI

Die Implementierung neuer Technologien ist immer mit Kosten verbunden. Bei KI überwiegen die langfristigen Vorteile oft die anfänglichen Kosten. Allerdings muss man Folgendes bewerten:

• die Kosten für die Entwicklung und Wartung interner KI-Systeme oder die Nutzung einer externen KI-Plattform,
• Einsparpotenziale durch automatisierte Prozesse und bessere Entscheidungsfindung,
• Mögliche Umsatzsteigerung durch verbesserten Kundenservice, relevantere Empfehlungen usw.
• Weitere potenzielle Vorteile wie kürzere Durchlaufzeiten und weniger Fehler.

Beispielsweise kann ein kleines Logistikunternehmen, das in KI-Systeme zur Optimierung von Lieferrouten investiert, die Treibstoffkosten und Lieferzeiten erheblich reduzieren, was sich direkt in einer höheren Kundenzufriedenheit und der Möglichkeit niederschlägt, mehr Fahrten in der gleichen Zeit abzuwickeln.

Bereiten Sie sich auf Veränderungen vor und überwachen Sie die Ergebnisse der Implementierung der KI-Technologie

Die Implementierung neuer Technologien erfordert Anpassung. Mitarbeiter und Geschäftsprozesse müssen darauf vorbereitet werden. In einem kleinen Friseursalon beispielsweise erfordert die Implementierung von KI-Technologie zur Verwaltung von Kundenterminen und -buchungen möglicherweise eine Schulung des Personals, kann aber auf lange Sicht zu einer besseren Organisation und einer höheren Kundenzufriedenheit führen.

Es lohnt sich außerdem, die Auswirkungen des KI-Projekts laufend zu beobachten und den Kurs zu korrigieren, wenn die Ergebnisse von den Erwartungen abweichen. Maßnahmen wie:

• Genauigkeit von Vorhersagemodellen,
• Umrechnungskurse bzw
• Kundenzufriedenheit

Sie geben Aufschluss darüber, ob KI dabei hilft, Geschäftsziele zu erreichen. Sie ermöglichen außerdem eine kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle, um deren Relevanz und Wert für das Unternehmen zu steigern.

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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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