Was ist künstliche Intelligenz (AI) in der Wirtschaft?

AI in Unternehmen trägt dazu bei, die Produktivität zu verbessern und Abläufe zu optimieren, um den Geschäftswert zu steigern.

Technologien der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, tiefes Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) machen sich die Macht der Daten zunutze, um die Problemlösung und Entscheidungsfindung in einem Umfang zu verbessern, der die menschlichen Fähigkeiten übersteigt. Fähigkeiten wie die prädiktive Analyse — die Daten nutzen kann, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Möglichkeiten auf der Grundlage von Trends zu modellieren — machen die Vorteile der AI in erheblichem Maße nutzbar. Von der täglichen Produktivität bis hin zur Förderung von Innovationen hat AI auch das Geschäft revolutioniert. Und für versierte Unternehmen kann AI die Geschäftsabläufe weiterhin auf ein neues Niveau heben.

OpenAI hat generative AI populär gemacht – die auf Deep Learning, neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und großen Sprachmodellen basiert, um neue Inhalte zu generieren – für den allgemeinen geschäftlichen (und privaten) Gebrauch. Dieser demokratisierte Zugang zur AI löste eine Welle der AI-Einführung in der Wirtschaft aus.

Frühanwender erkennen bereits die materiellen Vorteile der generativen AI. Laut McKinsey¹ nutzt das durchschnittliche Unternehmen generative AI in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung und Serviceentwicklung. Unternehmen glauben, dass die Technologie zu signifikanten oder disruptiven Veränderungen in Branchen weltweit führen wird.

Die Vielseitigkeit der AI ermöglicht ihre Anwendung in unterschiedlichen Geschäftsfunktionen. Von der IT bis zur Strategie gibt es ein breites Spektrum an AI-Anwendungsfällen.

AI im IT-Betrieb

AI im IT-Betrieb (AIOps) nutzt Machine Learning und Big Data für prädiktive Analysen und Anomalieerkennung. Dies steigert die IT-Effizienz und minimiert die Betriebsausfallzeit. Es verwendet in der Regel eine skalierbare Platform, um eine Vielzahl von IT-Daten wie Logs, Metriken, Traces, Leistungs- und Eventdaten sowie Infrastruktur und Netzwerkdaten zusammenzuführen. AI verbessert die Beobachtbarkeit und die allgemeine IT-Effizienz, indem sie Datensätze zur Fehlerbehebung und allgemeinen Infrastrukturverwaltung schnell analysiert.

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AI in der Cybersicherheit

Mit der Ausweitung der digitalen Landschaften vergrößern sich auch die Bedrohungsflächen. AI in der Cybersicherheit stützt sich auf Machine-Learning-Algorithmen, um riesige Mengen an Sicherheits- und Betriebsdaten zu analysieren. Durch die Priorisierung falscher Positivmeldungen, die Erkennung echter Anomalien und dieautomatisierte AI Incident-Response hilft AI Unternehmen dabei, weniger Zeit mit der Sichtung von Warnmeldungen zu verbringen und mehr Zeit mit der Untersuchung und Bekämpfung von Bedrohungen.

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Content Delivery Networks (CDNs) analysieren beispielsweise, eingehenden Datenverkehr auf Anomalien. Wenn eine IP-Adresse in kurzer Zeit eine große Datenmenge anfordert, wird davon ausgegangen, dass es sich wahrscheinlich um Bot- oder Scraper-Datenverkehr handelt, und dieser wird dann für einen festgelegten Zeitraum blockiert. Auf diese Weise (versuchen) Websites wie Ticketmaster, zu verhindern, dass Bots alle Tickets für Taylor Swift oder Oasis kaufen.

AI in der Business Analytics

AI verändert die Geschäftsanalyse durch die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze in Echtzeit. Wie im IT-Betrieb nutzt AI Geschäftsdaten, um verborgene Muster aufzudecken, Trends zu prognostizieren und umsetzbare Einblicke zu liefern, die die strategische Entscheidungsfindung unterstützen.

Während der Ferienzeit kann AI beispielsweise Fabriken und Lebensmittelgeschäfte benachrichtigen, wenn Ware bestellt werden sollte. Wie viele Truthähne muss ein Geschäft nach früheren Daten bestellen, um die Nachfrage an Feiertagen zu decken?

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AI in der Geschäftsstrategie

AI unterstützt die Geschäftsstrategie, indem sie das Risikomanagement erleichtert, die Konkurrenz überwacht und Betriebsabläufe analysiert. Es simuliert Szenarien, bewertet Risiken und identifiziert Wachstumschancen, und ermöglicht es Führungskräften, datengestützte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen.

Beispielsweise könnte ein Unternehmen generative AI-Modelle verwenden, um schnell neue Produktideen zu generieren und zu analysieren, und zwar auf Grundlage von Kundenpräferenzen, externen Markttrends wie der sozialen Stimmung und dem Kaufverhalten sowie Informationen über die Konkurrenz. Dies würde es einem Unternehmen ermöglichen, schnell zu entscheiden, welches Produkt gebaut werden soll, wo das Budget eingesetzt werden soll und wie viele Mitarbeiter dem neuen Projekt gewidmet werden sollten. Manuelle Produktideen würden der Vergangenheit angehören, da Unternehmen mithilfe von AI schnell alle Faktoren analysieren können, die die Herstellung von Produkten beeinflussen.

AI in Marketing und Vertrieb

AI-Tools helfen Marketing- und Vertriebsteams, aus Kunden- und Wettbewerbsdaten umsetzbare Einblicke zu gewinnen. AI-Monitoring- und Analysetools bieten außerdem Einblicke in das Kundenverhalten und ermöglichen so effektivere Kampagnen. Durch die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse, die Optimierung der Zielgruppenansprache und die Automatisierung der Lead-Bewertung verändert AI die Marketing- und Vertriebslandschaft – und damit auch die Erwartungen der Kunden.

AI im Kundenservice

Chatbots mit AI, Machine Learning und natürlicher Sprachverarbeitung verbessern den Kundenservice, indem sie rund um die Uhr sofortige und präzise Reaktionen liefern. Diese Chatbots basieren auf proprietären Daten von RAG und können Fragen zu allen möglichen Themen beantworten, vom Bestellstatus auf einer E-Commerce-Website bis hin zur Unterstützung bei der Installation einer Video-Türklingel. Diese Tools verkürzen die Wartezeiten, verbessern die Zufriedenheit und ermöglichen es den Support-Teams, sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren.

Erfahren Sie, wie AI den Kundenservice verändert

AI in der Content-Generierung

Generative AI kann Inhalte für Blogs, soziale Medien und Marketingkampagnen erstellen. Vom Schreiben bis hin zur Produktion von Bildern oder Videos ist generative AI ein nützliches Werkzeug für kreative Teams, um Ideen zu sammeln und Zeit zu sparen.

Letztlich kann AI Marken dabei helfen, neue und kreative Wege zu entwickeln, um ihr Publikum schneller und konsequenter anzusprechen. Es gibt jedoch immer mehr Vorschriften, um irreführende oder falsche Inhalte zu verhindern, die von Unternehmen veröffentlicht werden, ohne dass diese als von AI erstellte Inhalte gekennzeichnet sind. Um Fehlinformationen zu verhindern, sollten Organisationen kennzeichnen müssen, welche Inhalte von AI erstellt wurden.

AI in search

Suchanwendungen können mithilfe von Machine Learning und natürlicher Sprachverarbeitung durch AI erweitert werden, um semantische oder konversationelle Sucherlebnisse zu ermöglichen. Dadurch ermöglicht AI intuitivere search experiences, die user schnell auf die Informationen zuzugreifen, die sie benötigen. Aus Kundensicht verbessert AI die Search-Funktionalität, indem sie relevantere und genauere Ergebnisse basierend auf Geolokalisierung, früheren Suchvorgängen usw. liefert.

Weitere Informationen zu AI-Suchanwendungen

AI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und bietet ihnen eine Fülle von Vorteilen in Bezug auf Effizienz, Entscheidungsfindung und Wachstum.

• Schnellerer Zugriff auf Einblicke: AI verbessert den Wissensaustausch innerhalb von Organisationen. Die Datenverarbeitungsfunktionen der AI können auch verbesserte Analysen ermöglichen, die zu einem schnelleren Zugriff auf Informationen führen — und zu einem schnelleren Zugriff auf umsetzbare Einblicke.
• Verbesserte Produktivität: Durch die Automatisierung von Workflows kann AI Abläufe rationalisieren und sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben übernehmen. Die Mitarbeiter können sich auf mehr wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, die Innovation und Wachstum fördern. Tatsächlich glauben 83 % der IT-Führungskräfte, dass der Einsatz von AI für datengestützte Einblicke die Produktivität verbessern wird.
• Verbesserte Kundenzufriedenheit: Durch die Aktivierung von Personalisierung und Relevanzoptimierung kann AI dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie den Kunden das bietet, was sie benötigen, wenn sie es benötigen. Wenn eine Marke in der Lage ist, Probleme effizient zu lösen und ein persönliches Erlebnis zu schaffen, bei dem sich der Kunde wertgeschätzt fühlt, führt dies natürlich zu einer verbesserten Markentreue.
• Wettbewerbsvorteil: Durch die Steigerung der Produktivität, die Reduzierung menschlicher Fehler, den schnelleren Zugriff auf Einblicke und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit hat AI, wenn sie früh und effizient in einen Tech-Stack integriert wird, das Potenzial, Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
  

Die Versprechen des Einsatzes von AI in Unternehmen bringen auch Herausforderungen und Risiken mit sich – insbesondere im Hinblick auf die AI-Integration.

Technologische Barriere: Nicht alle Unternehmen sind in der Lage, AI-Technologien in ihren Stack einzubauen. Mit anderen Worten, Organisationen, die noch nicht den Reifegrad ihrer Daten erreicht haben und/oder keinen Zugriff auf die notwendige Datenarchitektur und Infrastruktur haben, könnten Schwierigkeiten haben, AI-Technologien zu implementieren.

Qualifikationslücke: Während AI die Lücke an technologischen Fähigkeiten schließen soll, mit der Unternehmen konfrontiert sind — oft aufgrund immer komplexerer digitaler Umgebungen — sind AI-Fähigkeiten selbst sehr gefragt. Da sich die Technologie selbst rasant weiterentwickelt, sind AI-Experten Mangelware. Daher kann die ordnungsgemäße Implementierung und Ausführung eine Herausforderung sein. Um den größtmöglichen Nutzen aus der Technologie zu ziehen, müssen Unternehmen ihre Teams erneut auf die neue Technologie und die neuen Prozesse schulen. Mit dem Auftauchen von Updates geht der Zyklus weiter.

AI-Wildwuchs und technische Schulden: Wenn Unternehmen mehrere AI-Lösungen mit mehreren Anbietern implementieren, werden die langfristigen Kosten weit über dem ursprünglich Budgetierten liegen – was zu technischen Schulden führt – und sie werden nicht in der Lage sein, mit dem Tool-Wildwuchs zu skalieren. Wenn die Organisation – und ihre Daten – wächst, können die solutions die neuen Anforderungen nicht mehr erfüllen. Mitarbeiter, die AI-solutions verwenden, werden mit Systemwartungsanforderungen, Datenvalidierung und -abgleich sowie Datensilos überlastet.

Job displacement: Obwohl AI als ein Werkzeug zur Ergänzung menschlicher Fähigkeiten betrachtet wird, kann sie die Automatisierung vieler Arbeitsplatzfunktionen in verschiedenen Branchen bedeuten - von der Analytik über die Kreativität bis hin zur Fertigung. Infolgedessen besteht das Potenzial, dass AI Arbeitsplätze verdrängt und sich negativ auf die Arbeitnehmer in vielen Feldern auswirkt.

Datensicherheit: Viele Organisationen zögern, AI oder insbesondere generative AI einzuführen, da ihnen das Vertrauen in die Datensicherheit fehlt. AI-Modelle können wie Black-Boxen funktionieren, so dass die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Schutz proprietärer Daten ein wichtiges Anliegen sind. Trotz des Aufkommens neuer Technologien wie Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die für private oder proprietäre Datenquellen entwickelt wurde, sind sich Unternehmen bewusst, dass ihre Daten Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt sind.

Mangelnde Governance: Die schnelle Einführung von AI hat zu einem Mangel an angemessener Governance geführt. Dank AI ist das Navigieren internationaler oder regionaler Vorschriften komplexer als je zuvor. Große Unternehmen zögern möglicherweise, umfassende Änderungen an ihren Prozessen vorzunehmen, wenn sie von potenziellen AI-Gesetzesmaßnahmen betroffen sein könnten.

Wir erleben bereits die transformativen Auswirkungen der AI in allen Branchen. In unseren eigenen vier Wänden bieten uns Streaming-Dienste maßgeschneiderte Empfehlungen und Smart-Home-Geräte helfen uns, Temperatur und Beleuchtung per Sprachbefehl zu regulieren. AI in der Wirtschaft findet eher hinter den Kulissen statt und verändert die Arbeitsweise.

Finanzdienstleistungen

Bei Finanzdienstleistungen verbessern die erweiterten Analysefunktionen von AI die Betrugserkennung, das Sicherheitsrisikomanagement und das Kundenerlebnis. AI kann Kreditgenehmigungen rationalisieren, Finanzberatung personalisieren und Compliance-Prozesse verbessern. Robo-Advisors, die auf AI-Algorithmen basieren, bieten Anlegern mit ihren personalisierten und automatisierten Anlageportfolios eine niedrige Einstiegshürde.

Technologie

Im Technologiesektor treibt AI Produktinnovationen voran, optimiert Abläufe, mindert Sicherheitsrisiken und treibt Fortschritte in Bereichen wie natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und autonomen Systemen voran. Sie ermöglicht es Unternehmen, solutions zu entwickeln, die eine erstklassige Personalisierung sowie eine ganzheitliche Sichtbarkeit über alle Branchen hinweg bieten.

Einzelhandel

Im Einzelhandel hilft AI Unternehmen dabei, Einkaufserlebnisse zu personalisieren, Inventar zu verwalten und die Nachfrage zu prognostizieren. Einzelhändler können AI-gesteuerte Empfehlungen und dynamische Preisgestaltung nutzen, um den Umsatz und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.

Telekommunikation

AI verbessert die Netzwerkoptimierung, sagt Dienstausfälle voraus und verbessert den Kundensupport. Telekommunikationsanbieter verwenden AI, um Nutzungsmuster zu analysieren und ihren Kunden über Relevanz-Engines personalisierte Erlebnisse zu bieten.

Öffentlicher Sektor

Regierungen und Organisationen des öffentlichen Sektors können AI-Analysen für Stadtplanung, öffentliche Sicherheit und Bürgerengagement nutzen. AI-gesteuerte Tools können dazu beitragen, Abläufe zu rationalisieren, Behördenmitarbeiter zu unterstützen, die Ressourcenzuweisung zu verbessern und öffentliche Dienstleistungen zu optimieren.

Obwohl es für die Implementierung von AI in Unternehmen keine allgemein gültige solutions gibt, ist insgesamt ein strategischer Ansatz erforderlich, der einer wichtigen Regel folgt: Fangen Sie klein an.

Schritt 1: Identifizieren Sie das Problem

AI hat viele Vorteile, aber Sie benötigen AI möglicherweise nicht in jedem Aspekt Ihres Betriebs. Konzentrieren Sie sich auf das Problem, das Sie mit AI lösen möchten, indem Sie ein Audit Ihrer Abläufe durchführen. So stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Ressourcen optimal nutzen und den größten Nutzen daraus ziehen.

Schritt 2: Bestimmen Sie, wie Erfolg aussieht

Um AI erfolgreich im Unternehmen zu implementieren, müssen Sie eine Reihe von KPIs festlegen, mit denen Sie messen können, was „gut“ für Sie bedeutet. Zu verstehen, wie AI die Produktivität in Ihrem Unternehmen nach oben treibt, ist nur eine der wichtigsten Leistungskennzahlen. Andere Beispiele sind die Steigerung der Kundenzufriedenheit, die anhand von Bewertungen im Rahmen des Kundensupports gemessen wird, ein Rückgang der Support-Tickets oder schnellere Lösungszeiten.

Schritt 3: Wählen Sie ein Modell

Viele Dinge beeinflussen das AI-Modell, für das Sie sich entscheiden. Kosten, Sprache, Ihr IT-Ökosystem, Ihre Deployment-Kapazitäten und Ihr Zeitplan, Datenschutzbestimmungen und Governance spielen alle eine Rolle. Sie müssen entscheiden, ob Sie ein LLM vorab trainieren, ein Modell optimieren oder RAG verwenden möchten. Dies dient als Grundlage für Ihre AI-Architektur.

Schritt 4: Versuchen Sie schnell, scheitern Sie schnell

Sobald Sie Ihr AI-Modell auf die richtigen Spezifikationen abgestimmt haben, ist es Zeit für die Bereitstellung. Aktives Monitoring ist in dieser Phase entscheidend – Sie möchten sicherstellen, dass sich die AI in einer Live-Umgebung wie trainiert verhält, und sie auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Relevanz (je nach Anwendungsfall) überprüfen. In dieser Phase möchten Sie eine Feedbackschleife erstellen, Ihr LLM erweitern, die Nutzenerfahrung optimieren und eine Referenzarchitektur erstellen, die skalieren kann.

Schritt 5: Leitplanken setzen

AI-Initiativen bringen ihre eigenen Herausforderungen mit sich – von Datenschutz und Compliance bis hin zu ethischen Erwägungen, Qualitätskontrolle und Risikomanagement. Sie müssen mögliche Hindernisse voraussehen und sicherstellen, dass Ihr Projekt an Ihren Unternehmenszielen ausgerichtet ist. Sie müssen die globalen Vorschriften berücksichtigen und gleichzeitig Dinge wie die Reaktionsstimmung und die Häufigkeit von Halluzinationen Monitoring.

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Schritt 6: Legen Sie einen Zeitplan fest

Legen Sie einen Zeitrahmen fest – versuchen Sie es mit einem Quartal. Legen Sie innerhalb dieser Zeitleiste Zielvorgaben für den 30. und den 90. Tag fest. Nutzen Sie das Vierteljahr, um den Wert Ihres AI-gestützten Anwendungsfalls nachzuweisen. Die speziellen Anforderungen Ihres Unternehmens, die Zusammensetzung Ihres Teams und die Technologie, an der es arbeitet oder die es Ihrem Stack hinzufügt, wirken sich auf die Geschwindigkeit aus, mit der Sie Ihren ersten Anwendungsfall implementieren und Erkenntnisse gewinnen können. So erhalten Sie eine solide Vorstellung davon, wann Sie auf der Grundlage der in Schritt 2 festgelegten KPIs mit Ergebnissen rechnen können.

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