Wie sieht die Zukunft der KI laut McKinsey Global Institute aus? | KI in der Wirtschaft #37

Die Ära der generativen KI beginnt gerade erst. Laut dem neuesten Bericht des McKinsey Global Institute vom Juni 2023 hat generative KI das Potenzial, die Arbeitsproduktivität in den nächsten 10 bis 20 Jahren um 0,1–0,6 % pro Jahr zu steigern. Wenig?

Wenn man bedenkt, dass generative KI die Arbeit von Spitzenverdienern rationalisiert, indem sie sie von sich wiederholenden Aufgaben entlastet, können diese Zahlen zu enormen Gewinnen für Unternehmen führen. Wenn wir Automatisierung mit KI kombinieren, können die Effizienzgewinne sogar 3,3 % pro Jahr betragen, was einer Steigerung von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar pro Jahr entspricht. Erfahren Sie mehr über die Zukunft der KI und die am stärksten betroffenen Branchen. Weiter lesen.

Die Zukunft der KI

Die Wachstumsprognosen des McKinsey Global Insitute in seinem Bericht „Das wirtschaftliche Potenzial generativer KI. „Die nächste Produktivitätsgrenze“ berücksichtigen die Zeit, die Menschen benötigen, um neue Fähigkeiten zu erlernen oder die Branche zu wechseln. Und obwohl sich die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren beschleunigt hat, überraschte die enorme Wirkung, die sie nach der Veröffentlichung von ChataGPT für die breite Öffentlichkeit am 30. November 2022 hatte, fast alle. Welche Veränderungen können Unternehmen in den kommenden Jahren erwarten? Welche Branchen können mit den tiefgreifendsten Veränderungen rechnen?

Sektoren, die vom Wandel in der Zukunft der KI betroffen sind

Die Hauptbereiche, in denen generative künstliche Intelligenz kolossale Veränderungen auslöst, sind:

• Kundendienst,
• Verkauf und Marketing,
• Software-Engineering und
• Forschung und Entwicklung (F+E).

Auch die Einzelhandels- und Konsumgüterindustrie unterliegt einem seismischen Wandel. Allein in diesem Sektor wird die Einführung generativer künstlicher Intelligenz voraussichtlich zu einem geschätzten jährlichen Wachstum von 400 bis 660 Milliarden US-Dollar führen.

Aber woher kommen diese Veränderungen? Den Analysten von McKinsey zufolge verändert die generative KI nicht das Tempo der Arbeit, sondern vielmehr deren Anatomie. Es verbessert die Fähigkeiten einzelner Mitarbeiter durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben. Der aktuelle Stand der KI und der begleitenden Technologien hat das Potenzial, Arbeiten zu automatisieren, die mittlerweile 60 bis 70 Prozent der Zeit der Mitarbeiter in Anspruch nehmen. Werfen wir einen Blick darauf, welche Veränderungen den Arbeitnehmern in bestimmten Branchen in naher Zukunft bevorstehen.

Kundenservice im Zeitalter der Zukunft der KI

Der Kundenservice ist einer der Sektoren, die am meisten von der Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz profitieren werden. Es wird geschätzt, dass dadurch die Produktivität im Vergleich zu den aktuellen Kosten, die mit diesen Aktivitäten verbunden sind, um 30 bis 45 Prozent gesteigert werden könnte. Nach den Schätzungen im genannten Bericht sind besonders vielversprechende Bereiche:

1. Self-Service – der Kunde kommuniziert mit einem menschenähnlichen Chatbot, der sofortige, personalisierte Antworten auf komplexe Fragen liefert und so unabhängig von der Sprache oder dem Standort des Kunden einen einheitlichen Tonfall gewährleistet.
2. Kundeninteraktion – der Agent kann von der KI zusammengefasste Skripte früherer Anrufe verwenden. Eine weitere wesentliche Änderung ist die Möglichkeit, während Telefongesprächen auf Kundendaten, Wissensdatenbanken und Echtzeit-Problemlösungsinformationen zuzugreifen, die von KI bereitgestellt werden.
3. Selbstentwicklung – Dank vorgefertigter Skriptvorlagen mit Lösungsvorschlägen und Empfehlungen auf der Grundlage häufiger Kundenprobleme können Agenten Kunden effektiver unterstützen. Sie können auch von personalisierter Anleitung zur Verbesserung ihrer Arbeit profitieren, einschließlich der Beschreibung der nächsten Schritte, um sicherzustellen, dass a positive Kundenerfahrungen und sogar Vorschläge für Schulungen, die sie absolvieren sollten.

Die Zukunft der KI in Vertrieb und Marketing

Mit KI kann der Umsatz weltweit um 3 bis 5 % wachsen. Hier sind einige Schlüsselaspekte, die das Potenzial von KI bei der Gestaltung der Zukunft von Vertrieb und Marketing veranschaulichen:

• Strategien entwickeln – Künstliche Intelligenz wird es Vertriebs- und Marketingfachleuten erheblich erleichtern, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, um Marketing- und Vertriebskommunikation effektiv zu planen.
• Steigerung der Produkt- und Markenbekanntheit – Werbekampagnen werden nur den Kunden angezeigt, deren Bedürfnisse mit dem Inhalt der Anzeige übereinstimmen.
• Kaufentscheidungen treffen – Kunden erhalten die Möglichkeit, umfangreiche Informationen, Vergleiche und Empfehlungen zu lesen, die ihnen bei der Kaufentscheidung helfen,
• Zunehmende Konversion – fortschrittliche KI-Technologien ermöglichen es virtuellen Vertriebsmitarbeitern, Vertrauen aufzubauen, indem sie menschliche Eigenschaften wie Empathie und natürliche Sprache nachahmen.
• Kunden binden – dank personalisierter Nachrichten und angenehmer Interaktionen mit Kundenservice-Chatbots werden Kunden der Marke treuer.

KI-gestützte Codierung

Laut den Analysten von McKinsey wird künstliche Intelligenz einen enormen Einfluss auf Softwarehäuser haben. Dies liegt daran, dass es die Art und Weise verändern wird, wie Software in den folgenden Bereichen entwickelt wird:

• Planung – Ingenieure werden künstliche Intelligenz in größerem Umfang nutzen, um große Datensätze zu analysieren und zu organisieren.
• Systemdesign – generative künstliche Intelligenz hilft bei der Erstellung und Optimierung von IT-Architekturentwürfen,
• Codierung – KI-gestützte Tools werden die Softwareentwicklungszeit erheblich verkürzen,
• Testen – hier wird die wichtigste Änderung das automatische und effiziente Testen von Softwarefunktionen und -fähigkeiten sein,
• Wartung – Künstliche Intelligenz hilft bei der Diagnose von Problemen und Fehlern und bei der Identifizierung von Verbesserungspotenzialen.

Forschung und Entwicklung mit KI

Der Bereich Forschung und Entwicklung (F&E) profitiert bereits vom Potenzial generativer KI. Dennoch ist das Potenzial für Produktivitätssteigerungen immer noch hoch und liegt zwischen 10 und 15 %. Die wichtigsten Bereiche, in denen KI Verbesserungen bringen wird, sind:

1. Frühzeitige Forschung – F&E-Analysten werden generative künstliche Intelligenz nutzen, um Berichte zu erstellen, neue Lösungen zu generieren und Designs für neue Produkte zu erstellen.
2. Virtuelle Simulationen – generative KI wird die Erstellung und Optimierung neuer technologischer Lösungen erheblich beschleunigen, insbesondere in Kombination mit generativen Designtechniken, die auf Deep Learning basieren.
3. Physische Tests – der Einsatz digitaler Zwillinge wird es Forschern ermöglichen, Produkte zu optimieren, ohne alle Parameter in physischen Tests zu überprüfen, was die Zeit, die für den Weg vom Konzept bis zur endgültigen Lösung benötigt wird, erheblich verkürzt.

Die Zukunft der KI – Zusammenfassung

Generative künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial, Unternehmen zu verändern. Es bringt Vorteile wie höhere Produktivität, besseren Kundenservice, effektivere Marketing- und Vertriebsstrategien, schnellere Softwareentwicklung und verbesserte F&E-Prozesse. Seine Auswirkungen auf die Wirtschaft werden in den nächsten 10 bis 20 Jahren schrittweise zunehmen. Welche Innovationen und Veränderungen wird die generative KI für verschiedene Branchen bringen? Welche neuen Herausforderungen und Chancen werden wir beim Einsatz von KI in der Wirtschaft entdecken?

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Autor: Andy Nichols

Ein Problemlöser mit 5 verschiedenen Graden und endlosen Motivationsreserven. Das macht ihn zu einem perfekten Geschäftsinhaber und Manager. Bei der Suche nach Mitarbeitern und Partnern sind Offenheit und Neugier gegenüber der Welt für ihn die Eigenschaften, die er am meisten schätzt.

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KI in der Wirtschaft:

1. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft – Einführung
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
3. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
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