Die interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2024 | KI im Geschäft #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 in Echtzeit Unterstützung bietet. Diese Beispiele zeigen, wie künstliche Intelligenz die Schaffung innovativer Dienstleistungen vorantreibt, Kundenerlebnisse transformiert, die Konversionsraten erhöht und interne Prozesse für Unternehmen und Institutionen optimiert. Lesen Sie weiter.

KI-Implementierungen bei Stripe

Stripe (https://stripe.com/) ist eine fortschrittliche Zahlungsplattform, die es Unternehmen und Institutionen ermöglicht, Transaktionen sowohl online als auch im traditionellen Einzelhandel zu verarbeiten. Sie bietet integrierte Lösungen für Zahlungsmanagement, Rechnungsstellung, Automatisierung finanzieller Prozesse sowie die Erstellung von Abonnements und Treueprogrammen. Der Einsatz moderner Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, ermöglicht es Stripe, Konversionen zu optimieren und das Betrugsrisiko zu minimieren. Im Jahr 2023 wird Stripe als eine der bahnbrechendsten Lösungen im Bereich der Online-Zahlungssysteme anerkannt.

Warum ist Stripe Radar jedoch eine der interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2023? Stripe Radar nutzt fortschrittliche KI-Techniken zur schnellen und präzisen Betrugserkennung und macht es zu einer der innovativsten Lösungen in der Online-Zahlungsbranche in diesem Jahr. Zu den Hauptvorteilen gehören:

• Geschwindigkeit und Genauigkeit. Radar Stripe bewertet über 1000 Transaktionsdetails in weniger als 100 Millisekunden und blockiert genau riskante Transaktionen. Es erreicht eine Präzision, bei der nur 0,1 % der gültigen Zahlungen fälschlicherweise abgelehnt werden.
• Fortgeschrittene ML-Modelle. Stripe hat von grundlegenden maschinellen Lernverfahren auf fortschrittliche neuronale Netzwerke umgestellt, was die Leistung des Modells erheblich verbessert hat.
• Innovative Architektur. Die neueste Architektur ermöglicht schnellere Modelltrainings und bessere Skalierbarkeit, was schnellere Prototypen und die Implementierung 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, darunter Lebensmittel, Kleidung, Kosmetik, Elektronik und mehr. Als einer der führenden Einzelhändler weltweit beschäftigt Walmart über 2,3 Millionen Menschen. In letzter Zeit hat es jedoch auch seine Präsenz im Bereich der künstlichen Intelligenz ausgebaut.

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

• Personalisierung des Stils. CTL generiert umfassende, stilisierte Outfits rund um das vom Kunden ausgewählte Produkt, was es einfacher macht, geeignete Kleidungsstücke zu entdecken und auszuwählen.
• Erhöhtes Vertrauen und Konversion. Die Präsentation personalisierter Outfits stärkt das Vertrauen der Kunden in ihre Entscheidungen und ermutigt sie zum Kauf.
• Zeiteinsparungen. Das System ermöglicht es, ganze Outfits schnell zusammenzustellen, anstatt nach einzelnen Artikeln zu suchen, was das Einkaufen effizienter macht.
• Fortgeschrittene Algorithmen. CTL verwendet verschiedene Algorithmen, einschließlich der Generierung von Erscheinungen und der Erweiterung der Abdeckung, um Empfehlungen für Benutzer zu skalieren und anzupassen.

Diese Innovation löst das Problem der Informationsüberflutung und der Wahl unter einer Vielzahl von verfügbaren Optionen und bietet den Kunden ein einfaches und angenehmes Einkaufserlebnis, das sowohl inspirierend als auch stilistisch kohärent ist.

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

Uber — ETR-Prognose

Uber ist eine mobile App zur Buchung von Autofahrten, aber seine KI-Innovationen hören nicht bei Transport an. Nehmen wir zum Beispiel die Parkplätze am Flughafen. Mit der Einführung der ETR-Prognose (Estimated Time to Request) hat Uber ein hochmodernes System zur Vorhersage der Wartezeiten für Fahrer an Flughäfen eingeführt. Mithilfe ausgeklügelter KI-Modelle antizipiert es die Nachfrage und die Warteschlangenlängen und berücksichtigt dabei Schwankungen in den Warteschlangen und externe Faktoren wie Flugverspätungen. Dieses System bietet Fahrern Informationen über die erwarteten Wartezeiten, was ihnen hilft, ihre Zeit effektiver zu verwalten und ihre Standorte besser zu planen.

Warum ist diese innovative Lösung bemerkenswert? Hauptsächlich wegen:

• Gelöstes Problem. Ubers ETR-Prognose geht die Herausforderung an, zu wenige oder zu viele Fahrer an Flughäfen zu haben, was sowohl Passagiere als auch Fahrer betrifft. Engpässe bedeuten, dass Passagiere länger warten, und Überschüsse verschwenden die Zeit der Fahrer, während sie warten.
• Innovation. Das Prognosesystem informiert die Fahrer über die erwartete Wartezeit für Anfragen, sodass sie ihre Zeit und Positionierung besser verwalten können.
• Anwendung von KI. Es verwendet fortschrittliche KI-Modelle zur Vorhersage von Nachfrage und Warteschlangenlängen und berücksichtigt dabei die Dynamik der Warteschlangen und externe Faktoren wie Flugverspätungen.
• Auswirkungen auf die Branche. Es ist eine der interessantesten KI-Implementierungen im Jahr 2023, da es die Ressourcenzuteilung in Echtzeit optimiert und die Effizienz sowie 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 bei Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/) benötigt wahrscheinlich keine Einführung. Diese amerikanische Social-Media-Plattform ermöglicht es Benutzern, Fotos, GIFs und Videos zu durchsuchen und zu teilen, die verschiedene Themen wie Mode, Kulinarik, Innendesign und mehr abdecken. Benutzer können ihre eigenen Pinnwände mit visuellen Inhalten erstellen, die sie interessant finden, und die Pinnwände anderer Personen zur Inspiration erkunden.

Die Plattform ist auf Werbung angewiesen, und im Jahr 2023 hat sie KI genutzt, um von traditionellen reaktiven Methoden zu proaktiveren Ansätzen überzugehen, um zu verhindern, dass Werbetreibende abspringen. Dies sticht als eine der bemerkenswerten KI-Implementierungen im Jahr 2023 hervor, weil:

• Es geht das Problem an, dass Werbetreibende die Pinterest-Plattform verlassen. Traditionell wurde dieses Problem nur angegangen, nachdem Werbetreibende bereits abgesprungen waren, was es schwierig machte, sie zurückzugewinnen. Dank maschinellen Lernens (ML) ermöglicht es nun eine frühzeitige Erkennung potenzieller Abwanderung, wodurch das Team proaktive Maßnahmen ergreifen kann.
• Das Pinterest-Team hat ein maschinelles Lernmodell (ML) entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung von Werbetreibenden in den nächsten 14 Tagen vorhersagt. Es verwendet eine Reihe von Eigenschaften der Werbetreibenden, um diese Vorhersage zu treffen. Das Vertriebsteam nutzt diese Informationen, um Maßnahmen zur Verhinderung von Abwanderung zu priorisieren.
• Vorläufige Experimente haben gezeigt, dass dieser Ansatz eine Reduzierung der Abwanderung um 24 % in der Testgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe erreichen kann. Dies zeigt die Wirksamkeit eines proaktiven Ansatzes zur Verhinderung von Abwanderung.

Stitch Fix, oder Überschriften und Produktbeschreibungen, die von KI generiert werden

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, in der sie ihre Stilpräferenzen, Größe und Budget angeben. Anschließend erhalten sie fünf individuell kuratierte Kleidungsvorschläge aus einem Pool von über 1000 verschiedenen Marken und Stilen.

Stitch Fix nutzt fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um auffällige Werbeüberschriften und detaillierte Produktbeschreibungen zu generieren. Dies macht den Prozess der Erstellung von Marketinginhalten und Produktbeschreibungen weniger zeitaufwendig und kostspielig, während gleichzeitig Einzigartigkeit und Konsistenz mit dem Markenimage sichergestellt werden.

Das Unternehmen verwendet die Methode “Expert-in-the-Loop”, die die Kreativität der KI mit menschlicher Aufsicht kombiniert und so hohe Qualität und Effizienz gewährleistet. Mit KI kann Stitch Fix Produktbeschreibungen für Hunderttausende von Stilen generieren und damit die Herausforderungen von Skalierung und Komplexität im E-Commerce angehen. Die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen zusammen mit Expertenwissen ermöglicht eine ständige Verbesserung der Qualität der generierten Inhalte.

Diese Innovation geht das zeitaufwendige und kostspielige Verfahren zur Erstellung von Marketinginhalten für E-Commerce und Produktbeschreibungen an und gewährleistet gleichzeitig Einzigartigkeit und Übereinstimmung mit dem Stil der Marke.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) ist ein indischer Online-Lieferservice, der es Benutzern ermöglicht, Mahlzeiten von 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 hat KI eingesetzt, um Essensbestellungen in ihrer App zu personalisieren und das “Paradox der Wahl” zu lösen. Hier sind die wichtigsten Punkte:

• Paradox der Wahl. Swiggy stellte fest, dass Kunden Schwierigkeiten haben, sich zu entscheiden, was sie bestellen sollen, da es zu viele Optionen gibt. Dieses Phänomen, bekannt als “Paradox der Wahl”, führt zu Unzufriedenheit bei den Kunden.
• Bestellungen anpassen. Das Unternehmen führte ein Empfehlungssystem für “Körbe” mit einer begrenzten Anzahl von Gerichten ein, die auf die Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind, um die Auswahl zu erleichtern und das Benutzererlebnis zu verbessern.
• KI-Anwendung. Swiggy nutzt KI, um historische Bestelldaten, Kundenpräferenzen in der Ernährung und die Saisonalität von Produkten zu analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Diese Innovation geht das Problem der zu vielen Wahlmöglichkeiten an und verbessert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Effizienz der Plattform. Es ist eine der interessantesten Anwendungen von KI in Unternehmen im Jahr 2023 aufgrund ihrer Wirksamkeit und Komplexität.

KI-Implementierungen bei FoodPanda

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

Foodpanda nutzt A/B-Tests, um sein Menü zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern. Die Innovation besteht darin, die B-Version des Menüs durch fortschrittliche Planung und Automatisierung zu aktualisieren. Hier sind die wichtigsten Punkte:

• Testautomatisierung. Verwendung von Apache Airflow zur Automatisierung des Menüaktualisierungsprozesses.
• Skalierbarkeit. Die Optimierung des Prozesses ermöglicht schnellere Tests, selbst in mehreren Ländern.
• 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, wie z. B. die dynamische Paginierungskonfiguration und separate DAGs für verschiedene Länder.

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

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

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) ist eine Online-Immobilienplattform, die es ihren Nutzern erleichtert, Immobilien zu suchen, zu kaufen, zu mieten und zu verkaufen. Die Plattform bietet Millionen von Immobilienangeboten, die es den Nutzern ermöglichen, Werte zu vergleichen und sich mit lokalen Branchenexperten zu vernetzen. Zillow nutzt fortschrittliche Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, um genaue Immobilienbewertungen bereitzustellen und die Prozesse des Kaufens, Verkaufens oder Mietens zu optimieren.

Der innovative Ansatz von Zillow zur Immobilienbewertung durch das Tool “Neural Zestimate” positioniert das Unternehmen als starken Akteur unter den KI-Innovatoren. Hier sind einige 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 im 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” integriert effektiv lokale Informationen und saisonale Marktveränderungen in den Lernprozess, was genauere Schätzungen der Immobilienwerte ermöglicht.
• Bewertungsbereich. “Neural Zestimate” verwendet Quantilregression, um Preisspannen zu generieren, was ein besseres Verständnis des potenziellen Immobilienwerts ermöglicht und die Unsicherheit in der Schätzung verringert.

Diese Innovation geht das Problem der fehlenden aktuellen und genauen Immobilienbewertungen an, die sowohl für Verkäufer als auch für Käufer auf dem dynamischen Immobilienmarkt entscheidend sind.

GitHub Copilot mit KI-Implementierungen

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

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

GitHub (https://github.com/) plant, die Fähigkeiten von Copilot durch die Hinzufügung von Sprachunterstützung und die Integration in andere Elemente der Plattform zu erweitern. Doch selbst jetzt geht es die Herausforderung langer und komplexer Codierungsprozesse an, indem es intelligente Vorschläge bietet, die die Arbeit beschleunigen und bei der Lösung von Programmierproblemen helfen. Dies macht es zu einer der interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2023.

KI-Implementierungen – Zusammenfassung

Die in diesem Artikel präsentierten Beispiele sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um KI-Innovationen in modernen Unternehmen geht. Im Jahr 2023 wenden sich immer mehr Unternehmen KI-Technologien zu, um intelligenter zu arbeiten, Kunden besser zu verstehen und mit den Branchentrends Schritt zu halten. Der zunehmende Einsatz von KI bringt eine frische Perspektive mit sich und transformiert die Erfahrungen sowohl der Mitarbeiter als auch der Kunden. Laut Gartner werden bis 2025 80 % der Unternehmen mindestens eine KI-basierte Lösung übernehmen, was einen positiven Trend für die Geschäftswelt signalisiert.

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