Generative KI-Anwendungsfälle, die jedes Unternehmen in Betracht ziehen sollte

Der Begriff „generative KI“ (Gen AI) bezeichnet eine Art künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, Inhalte auf einem mit dem Menschen vergleichbaren Niveau zu erstellen.

Um dies zu erreichen, lernen Gen-AI-Lösungen, Muster, Strukturen und Merkmale in den riesigen Datenmengen zu erkennen, auf denen sie trainiert wurden. Die Algorithmen nutzen dieses Wissen dann, um dieselben Parameter in den neu generierten Inhalten zu reproduzieren.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT von OpenAI sind eines der wichtigsten Beispiele für generative KI. Doch die Magie der Technologie geht weit über die Textgenerierung hinaus.

Plattformen wie Synthesia.io, Runway und Wondershare Filmora helfen bei der Erstellung und Verbesserung von Videoinhalten. Fortschrittliche Grafikdesign-Tools wie DALL·E 2 und der AI Image Generator von Canva konkurrieren bereits mit menschlichen Designern. Außerdem ist es jetzt möglich, lizenzfreie Musik mit Tools wie Ecrett Music, Soundraw und MusicLM zu erstellen. Mit solchen Tools können Sie Musik basierend auf Textansagen oder bestimmten Themen und Stimmungen komponieren.

Außerhalb des Bereichs der Inhaltserstellung umfassen potenzielle generative KI-Anwendungsfälle die Automatisierung von Kundendienst- und Supportaufgaben, die Personalisierung des Kundenerlebnisses, die Verbesserung der Analysefunktionen von Unternehmen, die Modellierung komplexer Szenarien und mehr.

Wenn Sie darüber nachdenken, mit einem Entwicklungsunternehmen für generative KI zusammenzuarbeiten, um einen oder mehrere dieser Gen-KI-Anwendungsfälle auszuprobieren, helfen wir Ihnen, das transformative Potenzial der Technologie etwas besser zu verstehen.

Generative KI-Anwendungsfälle in Unternehmen

In den letzten Monaten haben die ITRex-Innovationsanalysten mehrere Blogbeiträge verfasst, um unsere Kunden über generative KI und ihre Anwendungsfälle in der Wirtschaft aufzuklären.

Derzeit behandelt unsere Gen AI-Artikelserie die folgenden Themen:

• Ein Vergleich von traditioneller und generativer künstlicher Intelligenz
• Ein Überblick über generative KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und im Lieferkettenmanagement

Daher gehen wir in diesem Artikel nicht näher auf branchenspezifische Anwendungsfälle für generative künstliche Intelligenz ein. Stattdessen verraten wir Ihnen, welche Prozesse und Aufgaben diese Spitzentechnologie ergänzen oder vollständig automatisieren kann.

Noch eine wichtige Bemerkung.

Wenn Sie Anwendungsfälle generativer KI für Ihr Unternehmen erkunden, haben Sie in der Regel zwei Hauptwege:

• Die erste besteht darin, kommerziell erhältliche Produkte wie ChatGPT, Synthesia.io oder andere zu nutzen, die mithilfe Ihrer spezifischen Datensätze genau auf Ihre individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt werden können. Diese Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen und Integrationstools, wodurch der Anpassungsprozess auch für Personen ohne umfassende KI-Kenntnisse relativ einfach ist.
• Die zweite Option besteht darin, ein geeignetes KI-Grundmodell wie GPT-3, BERT oder deren Nachfolger auszuwählen und es mit Ihren Daten zu trainieren. Dieser Ansatz bietet ein höheres Maß an Anpassung und Kontrolle über das Verhalten und die Ergebnisse der KI, erfordert jedoch eine größere Investition in technisches Fachwissen, Ressourcen und Zeit.

Es gibt auch eine dritte Option – nämlich die Erstellung generativer KI-Modelle von Grund auf. Wir würden diesen Weg nicht empfehlen, es sei denn, Sie sind ein Einhorn-Startup mit Unterstützung von Microsoft, Google und Tesla und verfügen über die Rechenressourcen und das technische Fachwissen, um 300 Milliarden Wörter in Ihr System einzuspeisen (so viele Textdaten wurden Berichten zufolge benötigt). Zug ChatGPT). Auch die Kosten für die Entwicklung vollständig maßgeschneiderter KI-Lösungen können überwältigend sein.

Lassen Sie uns ohne weitere Umschweife generative KI-Anwendungen in der Wirtschaft untersuchen.

Top 5 generative KI-Anwendungsfälle

1. Automatisierter Kundensupport, der eine menschliche Note behält

Einer der unmittelbaren Anwendungsfälle generativer KI dreht sich um die Bereitstellung sofortiger Antworten auf Kundenanfragen, die über Live-Chat, Telefonanrufe und E-Mails eingehen.

Zusätzlich zur vollständigen Automatisierung des Kundenservice können Unternehmen generative KI nutzen, um die Arbeit menschlicher Spezialisten zu verbessern. Intelligente Assistenten übernehmen souverän Aufgaben wie Informationssuche, Anrufzusammenfassung und Anrufprotokollanalyse. Dies versetzt Kundensupport-Manager in die Lage, häufige Probleme ihrer Kunden zu identifizieren, problematische Bereiche hervorzuheben, in denen es an Kundenservice mangelt, und das Feedback zur Feinabstimmung ihrer Produkte und Dienstleistungen zu nutzen.

Zu den generativen KI-Anwendungen im Kundenservice gehört auch die Hyperpersonalisierung. Durch die Analyse subtiler Muster in Anrufaufzeichnungen, wie Wortwahl, Sprechgeschwindigkeit und Tonfall, kann Gen AI Unternehmen dabei helfen, die Kommunikation anzupassen und personalisierte Angebote zu entwickeln, um die Kundenbindung und -bindung zu verbessern.

Aber was ist ein Beispiel für generative KI im Kundenservice?

Expedia Group, ein Reisetechnologieunternehmen hinter einigen der weltweit führenden Urlaubs- und Flugbuchungsplattformen wie Hotels.com und Vrbo.com, hat ChatGPT in die Expedia-App integriert.

Anstatt auf der Expedia-Website nach Flügen und Unterkünften zu suchen, können Benutzer jetzt den KI-gestützten persönlichen Assistenten um Reisetipps bitten, so wie sie es bei einem Reisebüro tun würden. ChatGPT kann Empfehlungen zu Reisezielen, Hotels und Transportmitteln geben. Benutzer können dann die vorgeschlagenen Standorte in der App mit einem Lesezeichen versehen und deren Verfügbarkeit an ausgewählten Terminen prüfen.

Um die Gen-KI-gesteuerte Kundendienstautomatisierung zu nutzen, hat Expedia die OpenAI-Technologie darauf trainiert, unglaubliche 1,26 Billiarden Variablen zu identifizieren und zu verstehen, darunter Datumsbereiche, Hotelstandort, Zimmertyp und Preisanforderungen. Der intelligente Assistent nutzt außerdem die Flugdaten von Expedia, um Preise an einem bestimmten Datum mit historischen Preistrends zu vergleichen und Schwankungen zu verfolgen. Mithilfe dieser Informationen können Reisende den optimalen Zeitpunkt für die Buchung und den Erhalt von Prämien ermitteln.

Der Einsatz generativer KI-Lösungen im Kundensupport kann Ihrem Unternehmen somit dabei helfen, Wartezeiten zu verkürzen, die Zufriedenheit zu steigern und die Kosten für den Kundenservice zu senken. Laut dem Bericht „A New Era of Generative AI for Everyone“ von Accenture ist das Potenzial der Technologie für die Automatisierung und Erweiterung von Aufgaben in den Bereichen Banken, Versicherungen, Kapitalmärkte sowie Energie und Versorgung besonders hoch. Insgesamt wird die Einführung von dialogorientierter und generativer KI für den Kundenservice es Unternehmen ermöglichen, die damit verbundenen Kosten um bis zu 30 % zu senken.

2. Content-Marketing, das greifbare Ergebnisse liefert

Bisher waren Marketingabteilungen die Hauptnutznießer der generativen künstlichen Intelligenz. Von der Steigerung der Vorhersagekraft von Empfehlungsmaschinen bis hin zur Nutzung intelligenter Anzeigenplatzierung gibt es keine digitale Marketingaufgabe, die Gen AI nicht verbessern kann.

Der Löwenanteil generativer KI-Anwendungen dreht sich jedoch um die Erstellung von Inhalten.

Gen AI erstellt in nur wenigen Sekunden kontextrelevante und kohärente Inhalte zu einem bestimmten Thema. Im Vergleich dazu verbringen erfahrene Autoren zwei bis sechs Stunden damit, einen Blogbeitrag mit 1.000 Wörtern zu verfeinern.

Es ist keine Überraschung, dass 25 % aller digitalen Inhalte bereits von Gen AI produziert werden.

Zukunftsorientierte Marken nutzen generative KI-Tools, um Social-Media-Ankündigungen, Blogbeiträge, Produktbeschreibungen, Artikel zum Linkaufbau, Verkaufs-E-Mails und Texte für Präsentationen zu schreiben und zu bearbeiten. In einigen Fällen entlassen sie sogar interne Autoren, um die Kosten für Content-Marketing zu senken.

Allerdings gibt es einen Haken (oder vielmehr mehrere Haken).

Große Sprachmodelle neigen zu Halluzinationen und präsentieren als Antwort auf Benutzerfragen falsche oder erfundene Informationen. Dieser Nachteil ergibt sich aus der Tatsache, dass LLMs auf schnelle Datenmengen trainiert werden, die möglicherweise unvollständig oder fehlerhaft sind.

Darüber hinaus können generative KI-Lösungen wie ChatGPT noch nicht auf das Internet zugreifen, was sie daran hindert, Statistiken, Zitate und andere Informationen für höherwertige Inhalte zu finden.

Der Mangel an Echtzeitkonnektivität beschränkt generative KI-Anwendungen in der Suchmaschinenoptimierung (SEO) auch darauf, lediglich Keyword-Ideen und Inhaltsthemen vorzuschlagen, obwohl spezielle ChatGPT-SEO-Plugins wie SEO Core AI und Bramework verfügbar sind.

Gibt es denn erfolgreiche Beispiele generativer KI im Content-Marketing?

Hier bei ITRex verwenden wir seit fast einem Jahr Tools zur Inhaltserstellung, die auf KI der Generation basieren. Wir haben die Technologie bei verschiedenen Aufgaben getestet, von der Bearbeitung von Stellenbeschreibungen für das HR-Team bis zum Schreiben von Technologieartikeln.

Durch die Untersuchung generativer KI-Anwendungsfälle im Content-Marketing haben wir unsere Autoren um mindestens 30 % produktiver gemacht, was bedeutet, dass sie jetzt mehr Zeit für die Recherche von Wettbewerbern und Kunden sowie für die Interaktion mit Fachexperten aufwenden können.

Die Verbesserungen machen sich bei verschiedenen Aufgaben bemerkbar, darunter:

• Erste Recherchen . Gen-KI-Tools helfen Autoren, sich mit komplexen Technologiethemen wie der automatisierten Datenerfassung oder dem Einsatz von maschinellem Lernen in der Bioinformatik auseinanderzusetzen, und leiten weitere Forschungen an.
• Inhaltserstellung . Von Gen AI erstellte Kopien könnten als früher Entwurf für Artikel und Teile davon dienen. Unser Content-Team reichert solche Entwürfe mit statistischen Daten, Verweisen auf seriöse Forschungsarbeiten, Input von technischen Experten und relevanten Fallstudien an.
• Inhaltsbearbeitung . Zu den wichtigsten generativen KI-Anwendungen gehört es, von Menschen geschriebene Inhalte durch intelligente Algorithmen laufen zu lassen, um Grammatikfehler und Stilinkonsistenzen zu erkennen, übermäßig lange Sätze in kleinere aufzuteilen und sogar Artikel im Stil beliebter Online-Publikationen zu bearbeiten.

Ihr Unternehmen könnte das Experiment noch einen Schritt weiterführen.

Indem Sie kommerziell erhältliche Tools trainieren oder grundlegende LLMs auf Ihre Daten umschulen, können Sie hochgradig personalisierte und effektive Inhalte erstellen, die in Suchmaschinen gut ranken, relevanten Traffic auf Ihre Website locken und Website-Besucher in Leads umwandeln.

3. Geschäftsprozessautomatisierung, die Mehrwert schafft

Die Business Process Automation (BPA)-Landschaft wird seit langem von Robotic Process (RPA) und Intelligent Process Automation (IPA)-Lösungen dominiert. Um zu erfahren, wie diese Technologien im Vergleich zueinander abschneiden, lesen Sie unseren Artikel BPA vs. RPA vs. IPA.

Im Vergleich zu regelbasierten oder sogar KI-gestützten BPA-Tools sind generative KI-Anwendungen umfassender und komplexer. Ihre Transformationskraft beruht auf der Fähigkeit der Generation AI, natürliche Sprache zu verstehen.

Angesichts der Tatsache, dass sprachbasierte Aufgaben 25 % aller Arbeitsaktivitäten ausmachen, umfassen generative KI-Anwendungsfälle in Unternehmen verschiedene Prozesse und Arbeitsabläufe, darunter:

• Durchführen von Managementaktivitäten, wie z. B. das Priorisieren von Aufgaben in Projektmanagementanwendungen, das Planen von Besprechungen und das Organisieren von E-Mails
• Suchen Sie nach genauen Informationen in Ihrer gesamten IT-Infrastruktur und fassen Sie Inhalte über eine Konversationsschnittstelle zusammen
• Automatisches Erstellen von Standard- oder benutzerdefinierten Dokumenten und Berichten
• Eingabe von Informationen in Technologiesysteme

Der Hauptvorteil der KI der Generation ist ihre Fähigkeit, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verfeinern. Das tun zwar auch Deep-Learning-basierte IPA-Lösungen, sie sind jedoch von Anfang an weniger Trainingsdaten ausgesetzt und haben daher ein geringeres Entscheidungspotenzial.

Laut McKinsey können durch den strategischen Einsatz generativer KI und anderer Technologien bis zu 70 % der Aufgaben automatisiert werden, die die Zeit Ihrer Mitarbeiter in Anspruch nehmen. Dies kann zu einer deutlichen Produktivitätssteigerung mit einer jährlichen Verbesserungsrate von 3,3 % führen.

4. Datenanalyse, die für jedermann zugänglich ist

Das ITRex-Team setzt sich seit langem für die Demokratisierung von Daten ein – das heißt, Informationen und Erkenntnisse aus der Datenanalyse für alle Personen innerhalb von Organisationen zugänglich zu machen, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen.

Wir entwickeln Self-Service-Business-Intelligence-Lösungen (BI) und KI-basierte Augmented-Analytics-Tools für die weltweit größten Einzelhandels-, Gesundheits-, Medien- und Unterhaltungsunternehmen.

Dank ordnungsgemäß durchgeführter Enterprise Application Integration (EAI), fachmännischem Datenmanagement, KI-Analysen und effektivem Benutzeroberflächendesign haben wir unseren Kunden dabei geholfen, die Anlagenverwaltung und Wartungsabläufe zu verbessern, Bereiche für Kostensenkungen zu ermitteln und die Produktivität zu steigern.

Durch die Nutzung generativer KI-Anwendungsfälle können unsere Kunden das Konzept noch weiter ausbauen und Self-Service-BI- und KI-erweiterte Analysesysteme auf verschiedene Weise verbessern:

• Strategische Entscheidungsfindung . Während BI-Tools dabei helfen, komplexe Geschäftsdaten zu verstehen, umfassen generative KI-Anwendungen in der Datenanalyse die Entwicklung potenzieller Strategien, Trendprognosen und die automatische Berichterstellung.
• Höherer Automatisierungsgrad . Während Self-Service-BI die Datenanalyse für Endbenutzer vereinfacht und automatisiert, kann generative KI die Generierung von Erkenntnissen, Vorhersagen und Inhalten basierend auf Ihren Betriebsdaten automatisieren. Auf diese Erkenntnisse kann dann über Konversationsschnittstellen zugegriffen werden – oder mithilfe der entsprechenden Eingabeaufforderungen in Diagramme umgewandelt werden.
• Proaktive Analyse . Self-Service-BI ist oft reaktiv, was bedeutet, dass Ihre Mitarbeiter Daten abfragen müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Generative KI kann proaktiv sein und Lösungen für reale Probleme ohne explizite Abfragen anbieten.
• Szenariomodellierung . Generative KI kann Benutzer bei komplexen Entscheidungen unterstützen, indem sie mögliche Ergebnisse simuliert oder datengesteuerte Vorschläge generiert.

Aktuelle Studien zeigen, dass 32 % der Unternehmen bereits analysebezogene Anwendungsfälle für generative KI genutzt haben. Von den Befragten haben 34 % der Befragten erhebliche Vorteile erzielt, darunter eine höhere Wettbewerbsfähigkeit (52 %) und eine verbesserte Funktionalität oder Leistung ihrer Produkte (45 %).

Gen AI kann möglicherweise auch die Kosten für Datenanalysen senken, da Ihr Unternehmen kein KI-Modell von Grund auf trainieren muss. Um die Vorteile generativer KI-gestützter Analysen voll ausschöpfen zu können, müssen Sie Ihre Daten jedoch weiterhin für das Modelltraining beschaffen und formatieren. Sehen Sie sich unseren Leitfaden zur Datenvorbereitung an, um Ihr Wissen in diesem Bereich zu erweitern.

5. Mitarbeiter-Onboarding und Schulung, die Innovation fördert

Es gibt zahlreiche Herausforderungen bei der KI-Implementierung, die die Innovationsfähigkeit von Unternehmen untergraben. Dazu gehören technologische Hindernisse, die erst spät im Entwicklungsprozess auftreten, Fehler bei der Skalierung von KI-Proof-of-Concepts (PoCs) und ethische Probleme im Zusammenhang mit der KI-Einführung.

Es sind die ethischen und moralischen Implikationen der künstlichen Intelligenz, die Widerstand gegen Veränderungen hervorrufen – nach Ansicht von 49 % der Unternehmensleiter sind sie das größte Hindernis für die digitale Transformation.

Bei so vielen vielversprechenden Anwendungsfällen für generative KI ist es nur natürlich, dass Ihre Mitarbeiter Angst davor haben, durch intelligente und hochproduktive Algorithmen ersetzt zu werden. Darüber hinaus zögern Mitarbeiter möglicherweise, die Technologietools aufzugeben, auf die sie sich seit Jahren verlassen, unabhängig davon, wie nützlich und intuitiv sie sind.

Wie gehen Pioniere der Gen-KI dieses Problem an?

Die Antwort liegt in einer effektiven Schulung und Einarbeitung der Mitarbeiter.

Erst kürzlich hat Asana über 300 Marketingfachleute interviewt, um zu erfahren, wie ihre Unternehmen KI in Geschäftsprozesse integrieren. Es stellt sich heraus, dass nur 15 % der Unternehmen formelle KI-Ausbildungs- und Lernmanagementprogramme für Marketingmitarbeiter anbieten! Allerdings sind 55 % der Teilnehmer, deren Arbeitgeber solche Programme anbieten, zuversichtlich, dass sie ihre KI-Implementierungsziele innerhalb von 12 Monaten erreichen werden – im Vergleich zu nur 23 % der Fachkräfte, die keinen Zugang zu KI-Schulungen haben.

Die Mitarbeiterschulung ist ein perfekter Anwendungsfall für generative KI.

Von der Erstellung personalisierter Lernpfade für Ihre Mitarbeiter bis hin zur automatischen Entwicklung von Schulungsmaterialien, Tests und anderen Bildungsinhalten kann Gen AI die Arbeit Ihres Lern- und Entwicklungsteams (L&D) beschleunigen und gleichzeitig die Lernergebnisse verbessern.

Die Technologie kann auch den Einstellungsprozess für neue Kandidaten optimieren, indem sie Ihre HR-Teams bei der Lebenslaufprüfung und der Vorbereitung von Vorstellungsgesprächsfragen auf der Grundlage der Bewerberprofile unterstützt.

Diese generativen KI-Anwendungsfälle sind nur die Spitze des Eisbergs.

Noch ist nicht jedes Unternehmen von Gen AI überzeugt, und es gibt noch viel zu klären, sowohl auf technischer als auch auf geschäftlicher Seite.

Aus diesem Grund betrachten derzeit nur 33 % der IT-Führungskräfte generative KI als oberste Priorität für ihr Unternehmen – obwohl 86 % der Befragten davon ausgehen, dass die Technologie in ihren Unternehmen in Zukunft eine bedeutende Rolle spielen wird.

Wenn Ihr Unternehmen leistungsstarke generative KI-Anwendungen untersuchen, eine ausfallsichere Roadmap für die Gen-KI-Implementierung entwickeln und Gen-KI-Lösungen anpassen oder erstellen möchte, ist ITRex hier, um Ihnen zu helfen! Kontaktieren Sie uns, um die Anwendungsfälle für generative KI zu besprechen, die Ihren individuellen Geschäftsanforderungen am besten entsprechen!

Ursprünglich veröffentlicht unter https://itrexgroup.com am 31. Oktober 2023.