KI-Technologie. Wie passt man eine KI-Lösung an ein Geschäftsproblem an? | KI im Geschäft #51

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

Was ist es wert zu wissen, um moderne Technologien zum Nutzen des eigenen Unternehmens geschickt einzusetzen? Zunächst einmal die Tatsache, dass nicht alle Unternehmen KI-Technologie in ihrem aktuellen Entwicklungsstand benötigen. Angesichts des Tempos der Entwicklung der künstlichen Intelligenz lohnt es sich jedoch, jetzt über die Möglichkeiten nachzudenken, die sie für Unternehmen bietet.

Die meisten kleinen Unternehmen, die auf eine digitale Präsenz angewiesen sind, können bereits die Geschäftsleistung erheblich verbessern, indem sie KI nutzen. Auch größere Unternehmen, die Kundendaten nutzen, Logistik planen oder moderne Produktionslinien entwickeln, werden profitieren. Mit anderen Worten, fast alle Unternehmen werden bald nicht mehr ohne die Hilfe von KI-Technologie auskommen, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Aber wo fängt man an?

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

Der erste Schritt zur Implementierung von KI-Technologie in Ihrem Unternehmen besteht darin, das Geschäftsproblem, das Sie damit lösen möchten, detailliert zu beschreiben. Wir müssen klar sein und verstehen, wie es mit unseren Geschäftszielen in Beziehung steht.

Betrachten wir das Beispiel eines kleinen Produktionsunternehmens, das Schwierigkeiten hat, die Nachfrage nach seinen Produkten vorherzusagen. KI-Technologie kann verwendet werden für:

• Analyse der aktuellen Marktdaten,
• Wettbewerbsforschung und
• Analyse historischer Verkaufstrends,

Dies wird die Prognosen für die zukünftige Nachfrage genauer machen.

Eine größere Institution kann dasselbe tun. Zum Beispiel eine Bank, die ihre Kreditverfahren optimieren möchte. Derzeit wendet sie bestimmte Filter auf Kreditanträge an, die automatisch die risikoreichsten ablehnen. Dennoch genehmigt die Bank immer noch zu viele Anträge, die später auf Rückzahlungsprobleme stoßen.

In beiden Fällen besteht das Ziel darin, ein prädiktives Modell zu erstellen, das die Planung erleichtert – potenziell schlechte Kredite zu identifizieren oder saisonale Nachfrageschwankungen vorherzusagen. Unabhängig von der Größe des Unternehmens müssen wir im ersten Schritt der Planung der Implementierung von KI-Technologie überprüfen, ob die Kundendaten, die wir haben, die Informationen enthalten, die benötigt werden, um dieses spezifische Geschäftsproblem zu lösen.

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

Als Nächstes ist es eine gute Idee, die Ziele der Datenanalyse zu definieren, die die festgelegten Geschäftszielsetzungen erreichen werden. Die Ziele sollten spezifisch sein, verwenden Sie beispielsweise die SMART-Methode. Ihr Name stammt von den Wörtern spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden.

Ein SMART-Ziel für eine kleine Buchhaltungsfirma, die KI-Technologie einführt, könnte wie folgt lauten: “Automatisierung der Dateneingabe und -analyse innerhalb von 12 Monaten, um die Kundenservicezeit um 50 % zu reduzieren und die Genauigkeit um 90 % zu verbessern.”

• Spezifische Ziele (SMART) sind klar und gut definiert. Anstatt der Festlegung “wir werden mehr Kunden bedienen”, spezifiziert ein SMART-Ziel, 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. Zum Beispiel ist das Ziel “Kundenservicezeit halbieren und Genauigkeit um 90 % verbessern” messbar, weil wir sehen können, wie sich die Leistung verbessert hat,
• Erreichbare Ziele sind realistisch im Hinblick auf die bisherigen Leistungen des Unternehmens. Das Ziel im Beispiel ist erreichbar, wenn die Buchhaltungsfirma bereits das Wissen und die Erfahrung in der Dateneingabe und -analyse hat. KI-Technologie kann dem Unternehmen helfen, diese zu erreichen.
• Relevante Ziele betreffen die Unternehmensstrategie, die im Beispiel skizziert ist, und deren Geschäftszielen, wie die Verbesserung der Produktivität und des Kundenservice.
• Zeitgebundene Ziele haben ein spezifisches Abschlussdatum. Dies erleichtert die Bewertung des Fortschritts in Richtung dieser Ziele und die Aufteilung in überschaubare Teilziele.

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

Mit künstlicher Intelligenz sollten wir Erfolgsmessungen für die Datenanalyse definieren (z. B. 90 % Genauigkeit eines prädiktiven Modells) und Benchmarks zur Bewertung des Erfolgs (z. B. Reduzierung der Fehlerquoten). Dies ermöglicht es uns zu beurteilen, ob die Implementierung von KI die beabsichtigten Geschäftsvorteile gebracht hat.

Informieren Sie sich über die Arten von KI-Technologien und deren Anwendungen

Es gibt viele KI-Techniken und -Werkzeuge, die im Geschäft helfen. Zu den beliebtesten gehören:

• Maschinelles Lernen (ML) – Algorithmen, die lernen und ihre Leistung basierend auf Daten verbessern, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Ein Beispiel wäre ein Algorithmus, der Produkte empfiehlt, die Kunden basierend auf ihrem Kaufverhalten und ihren Vorlieben interessieren könnten,
• Tiefes Lernen (DL) – eine fortgeschrittenere Variante des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze verwendet. Es wird unter anderem verwendet, um die Gesichter von Kunden in einem Geschäft zu erkennen, was personalisierte Dienstleistungen und Empfehlungen ermöglicht.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache in schriftlicher oder gesprochener Form, das beispielsweise verwendet wird, um personalisierte E-Mails an Kunden zu erstellen,
• Virtuelle Assistenten und Chatbots – automatisierte Systeme, die Gespräche in natürlicher Sprache führen und beispielsweise einen Voicebot im Kundenservice bereitstellen, der automatisch das Telefon beantwortet und Gespräche über die Angebote des Unternehmens führt,
• Prädiktive Analyse – das Erstellen von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten, die beispielsweise verwendet werden können, um Kundenabwanderung vorherzusagen,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatisiert sich wiederholende Aufgaben, wie Dateneingabe oder Rechnungsstellung,
• Generative KI – um Texte, Bilder, Stimmen oder Videos zu erstellen, sodass Sie die Erstellung von Marketingmaterialien erheblich beschleunigen oder automatisch einzigartige Produktbeschreibungen für Ihren Online-Shop basierend auf Bildern und Hauptmerkmalen generieren können,

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

Bereiten Sie Ihre Daten für die Nutzung von KI-Technologie vor

Kleine Unternehmen haben oft begrenzte Datensätze, daher ist es entscheidend, diese richtig zu erfassen. Dennoch kann selbst dieser begrenzte Datensatz verwendet werden, um einfache KI-Modelle zu trainieren. Beispielsweise kann ein kleiner Online-Shop die Kaufdaten der Kunden nutzen, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben.

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

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

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

Mit Automatisierung können die internen Systeme eines Unternehmens mit externen KI-Lösungen integriert werden, ohne dass Entwickler benötigt werden, um Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Dies senkt die Kosten erheblich und beschleunigt die Implementierung von KI.

Erforschen Sie die Optionen zur Implementierung von KI und wählen Sie die richtige Methode

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Technologie im Geschäft zu implementieren:

1. Entwicklung proprietärer KI-Modelle und -Systeme durch ein internes Team von Entwicklern und Datenanalysten.
2. Auslagerung des Aufbaus dedizierter KI-Lösungen an ein externes Unternehmen.
3. Verwendung von fertigen KI-Modellen und -Werkzeugen, die in der Cloud im Modell “KI als Dienst” (AIaaS) verfügbar sind.

Jede der oben genannten Methoden hat ihre Vor- und Nachteile in Bezug auf Kosten, Implementierungszeit oder Flexibilität. Kleine Unternehmen sollten jedoch zunächst fertige KI-Lösungen in Betracht ziehen, die auf dem Markt verfügbar sind – wie die bereits erwähnten AWS SageMaker oder Vertex AI, die oft kostengünstiger und einfacher zu implementieren sind und einsatzbereite prädiktive Modelle bieten, die zur Analyse des Kundenverhaltens verwendet werden können. Und sogar spezialisiertere Tools, wie:

• ClickUp, ein KI-Tool für das Projektmanagement,
• Jasper AI – KI-gestützte Unterstützung beim Schreiben von Marketingmaterialien,
• Microsoft Power BI – eines der besten Datenvisualisierungstools, das KI-Technologie für die Bilderkennung und Textanalyse verwendet, 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. Im Falle von KI überwiegen die langfristigen Vorteile oft die anfänglichen Kosten. Dennoch muss man bewerten:

• die Kosten für die Entwicklung und Wartung interner KI-Systeme oder die Nutzung einer externen KI-Plattform,
• potenzielle Einsparungen durch automatisierte Prozesse und bessere Entscheidungsfindung,
• mögliche Umsatzsteigerungen durch verbesserten Kundenservice, relevantere Empfehlungen usw.
• andere potenzielle Vorteile, wie verkürzte Durchlaufzeiten und reduzierte Fehler.

Ein Beispiel: Ein kleines Logistikunternehmen, das in KI-Systeme investiert, um Lieferwege zu optimieren, kann die Kraftstoffkosten und Lieferzeiten erheblich senken, was sich direkt in einer verbesserten Kundenzufriedenheit und der Fähigkeit, in derselben Zeit mehr Fahrten zu bedienen, niederschlägt.

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

Die Implementierung neuer Technologien erfordert Anpassung. Mitarbeiter und Geschäftsprozesse müssen darauf vorbereitet werden. Beispielsweise kann die Implementierung von KI-Technologie zur Verwaltung von Kundenterminen und Buchungen in einem kleinen Friseursalon Schulungen für das Personal erfordern, aber langfristig zu einer besseren Organisation und höherer Kundenzufriedenheit führen.

Es ist auch ratsam, die Auswirkungen des KI-Projekts kontinuierlich zu überwachen und den Kurs zu korrigieren, wenn die Ergebnisse von den Erwartungen abweichen. Maßnahmen wie:

• Genauigkeit der prädiktiven Modelle,
• Konversionsraten oder
• Kundenzufriedenheit

werden Informationen darüber liefern, ob KI dabei hilft, die Geschäftsziele zu erreichen. Sie ermöglichen auch eine kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle, um deren Relevanz und Wert für das Unternehmen zu steigern.

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