Künstliche Intelligenz hilft bereits heute vielen Geschäftsinhabern. Sie hilft, sich auf relevante Probleme zu konzentrieren, indem sie die Automatisierung repetitiver Aufgaben im Unternehmen erleichtert. Sie unterstützt und beschleunigt die Arbeit von Analysten, indem sie gesammelte Daten klassifiziert, zusammenstellt und visualisiert. Aber ist künstliche Intelligenz auch in der Lage, bei der Bereitstellung datengestützter Geschäftsentscheidungen zu helfen?

Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen – Inhaltsverzeichnis:

  1. Einführung
  2. Entscheidungsfindung – was ist das Problem?
  3. Entscheidungsfindungsmethoden
  4. Entscheidungsbereiche, die von KI unterstützt werden
  5. Zusammenfassung

Einführung

Viele Geschäftsinhaber träumen von folgender Situation: Analytische Werkzeuge, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sammeln Echtzeitdaten zu verschiedenen Aspekten des Unternehmensbetriebs. Sie sind mit einem Data Warehouse verbunden, was der KI einen ganzheitlichen Blick auf die Situation des Unternehmens im Vergleich zu seinen Wettbewerbern und der allgemeinen Marktsituation ermöglicht. Mit all diesen Daten führt die KI eine präzise Analyse des aktuellen Zustands des Unternehmens sowie seiner nahen und fernen Zukunft durch. Wir haben in einem früheren Artikel über die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz in der Geschäftsdatenanalyse (BDA, BDI) geschrieben.

Was würde jedoch passieren, wenn die KI nicht nur mögliche Entwicklungspfade für ein Unternehmen skizzieren, sondern Entscheidungen vorschlagen würde, was zu tun ist, damit das Unternehmen optimal wächst und die bestmöglichen Gewinne erzielt? Oder sogar, wenn sie die richtigen Geschäftsentscheidungen liefern würde?

Entscheidungsfindung – was ist das Problem?

Die Grundlage für die genaue Entscheidungsfindung jeglicher Art ist das Wissen über die Beziehung zwischen Ereignissen und Prozessen. Sowohl Menschen als auch künstliche Intelligenz machen weiterhin Fehler, während sie versuchen, die zukünftige Erfolgschance vorherzusagen, indem sie Daten über die Vergangenheit sammeln und analysieren. Statistisch steigen die Chancen, eine genauere Entscheidung zu treffen, in einem sogenannten geschlossenen System, das heißt in einer Situation, die nicht äußeren Einflüssen unterliegt. Die Erfolgschancen steigen auch, wenn sie von einem umfangreichen Datensatz begleitet werden, der ähnliche vergangene Beziehungen auf unterschiedliche Weise beschreibt.

Künstliche Intelligenz hat einen Vorteil gegenüber Menschen, weil sie fehlerfrei viel größere Datenmengen analysieren und Muster darin erkennen kann, die dem menschlichen Auge unsichtbar sind. Sie kann beispielsweise zyklische Veränderungen in der standortabhängigen Nachfrage eines Unternehmens nach Dienstleistungen im Handumdrehen erkennen oder aus einem visuell unattraktiven Lebenslauf die optimale Kombination von Fähigkeiten des Kandidaten für das Unternehmen herausfiltern.

Das Thema der Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz ist jedoch sehr komplex. Schließlich ist es eine andere Sache, einen Satz gesammelter Daten zu visualisieren, und eine andere, den optimalen Handlungsverlauf anzugeben. Dies liegt daran, dass es um Entscheidungen in risikobehafteten Situationen geht, die auf unvollständigen Daten basieren. Es beinhaltet auch den Einfluss völlig unvorhersehbarer Faktoren, die ernsthafte Konsequenzen haben, die als schwarze Schwäne bezeichnet werden.

Menschen haben einen Vorteil gegenüber künstlicher Intelligenz, weil sie bei der Entscheidungsfindung externe Faktoren berücksichtigen können, deren Einfluss auf die Situation des Unternehmens möglicherweise nicht offensichtlich oder direkt ist. Dazu gehören beispielsweise politische Ereignisse, die den Preis und die Verfügbarkeit von Rohstoffen beeinflussen, oder die Charaktereigenschaften eines Kandidaten für eine bestimmte Position, die leicht weniger Erfahrung ausgleichen. Eine Person kann auch einen Rahmen planen, der die Faktoren bestimmt, die bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden, das heißt, den Prozess als Ganzes betrachten.

Entscheidungsfindungsmethoden

Unternehmen nutzen verschiedene Methoden, um den Prozess zu erleichtern und ordentlicher zu gestalten, um mit den Risiken, Unsicherheiten und Verantwortlichkeiten, die mit der Entscheidungsfindung im Geschäft verbunden sind, umzugehen. Dazu gehören:

  • Eisenhower-Matrix – die Entscheidungen nach Dringlichkeit und Wichtigkeit organisiert, um bei der Entscheidung zu helfen, in welcher Reihenfolge Aufgaben ausgeführt werden sollten
  • SPADE – ein facettenreiches Rahmenwerk, das die Verantwortung einer einzelnen Person für Entscheidungen betont, basierend auf dem Teilen der Erfahrungen des gesamten Teams
  • Agile Inception – das den Rahmen für die erste konzeptionelle und entscheidungsfindende Phase der Arbeit des agilen Teams bietet
  • Integriertes Denken – eine Methode, die sich auf die Erkundung von Möglichkeiten und die schnelle Prototypenerstellung von Lösungen konzentriert

Wie kann künstliche Intelligenz bei ihrer Anwendung helfen? In der aktuellen Entwicklungsphase kann KI hauptsächlich dabei helfen, optimale Lösungen für spezifische Phasen der Entscheidungsfindung vorzubereiten. Dies liegt daran, dass sie punktuell angewendet wird. Mit anderen Worten, die heutige KI kann Mitarbeiter von den mühsamen Aufgaben der Informationssuche und -verarbeitung entlasten, beispielsweise bei der Auswahl des optimalen Preises für ein Produkt. Es liegt jedoch an den Entscheidungsträgern, zu bestimmen, wie die künstliche Intelligenz nach Antworten suchen soll. Mit anderen Worten, sie müssen ihre Wettbewerbsprodukte, Verkaufsstandorte sowie die Zielkundengruppe angeben, um nur einige zu nennen.

Entscheidungsbereiche, die von KI unterstützt werden

Künstliche Intelligenz glänzt darin, enge Entscheidungen zu unterstützen oder sogar zu treffen. Wir nutzen ihre Fähigkeiten täglich, beispielsweise durch Vorschläge beim Schreiben von E-Mails. Basierend auf unserer Sprache, unserem Schreibstil sowie einer ständig wachsenden Basis von Verbindungen zwischen Wörtern und Phrasen wird die künstliche Intelligenz zunehmend genauer darin, den nächsten Begriff, Satz oder das nächste Satzzeichen vorzuschlagen. Man könnte sagen, dass sie unsere Absichten im Vorbeigehen erfasst – einen noch nicht ausgesprochenen Satz oder Gedanken.

Analyse und Entscheidungsfindung basierend auf unvollständigen Daten funktionieren nach einem ähnlichen Prinzip. Durch die Analyse vorheriger Informationen kann die KI die fehlenden Felder ausfüllen, das heißt, sie “errät” irgendwie, was in einer leeren Zelle einer Tabelle oder an einem Punkt eines Diagramms stehen sollte.

Daher unterstützt die künstliche Intelligenz heute vielfältige, aber spezialisierte Entscheidungsbereiche. Sie findet Anwendung unter anderem in:

  • der Eingabe von Dokumenten in Datenbanken – selbst in Situationen, in denen sie dem Unternehmen in Papierform übergeben werden oder unvollständige oder schlecht strukturierte Daten enthalten, kann die KI die Informationen genau organisieren und entscheiden, zu welcher Sammlung das Dokument gehört,
  • der Beantwortung von Fragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden – die Entscheidungsfindung macht die künstliche Intelligenz in der Lage, genau auf gestellte Fragen zu antworten und die Initiative zu ergreifen, indem sie Folgefragen stellt, wie wir es beim Diskutieren von Chatbots, Voicebots und virtuellen Assistenten beschrieben haben,
  • dem Geschäftsprozessmanagement – in einer Situation unvollständiger Daten kann die KI entscheiden, zu einem der Cliquen alternativer nächster Schritte im Prozessdiagramm überzugehen
  • der Prozessautomatisierung – die Handlung der künstlichen Intelligenz ermöglicht die Automatisierung von Arbeitsabläufen zwischen verschiedenen Programmen, die das Unternehmen unterstützen
Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen

Zusammenfassung

Die Entscheidungsbereiche, die heute von künstlicher Intelligenz unterstützt werden, sind eng gefasst. Die zu Beginn skizzierte Vision der Zukunft ist eine bloße Vermutung, die Tage, an denen KI die Unternehmen leitet, sind möglicherweise ganz unwahrscheinlich.

Dennoch öffnet die Erweiterung des Umfangs der KI durch kollaborative Module zur Analyse und Verwaltung verschiedener Prozesse unvorhersehbare Möglichkeiten. Wir werden versuchen, in unserem nächsten Artikel einen Blick in die Zukunft der künstlichen Intelligenz bei der Unterstützung von Geschäftsentscheidungen und -prozessen zu werfen.

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Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen schult. Sein Hauptziel ist es, die Produktivität des Teams zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man effektiv beim Programmieren zusammenarbeitet.

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