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:
- Einführung
- Entscheidungsfindung – was ist das Problem?
- Entscheidungsfindungsmethoden
- Entscheidungsbereiche, die von KI unterstützt werden
- 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

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.
Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer aktiven Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.
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.
AI in business:
- 6 großartige ChatGTP-Plugins, die dein Leben einfacher machen werden
- Neue Geschäftsmöglichkeiten mit ChatGPT-4 erkunden
- 3 großartige KI-Autoren, die du heute ausprobieren musst
- Synthetische Schauspieler. Die Top 3 KI-Video-Generatoren
- Was sind die Schwächen meiner Geschäftsidee? Eine Brainstorming-Sitzung mit ChatGPT
- ChatGPT im Geschäftsleben verwenden
- Neue Dienstleistungen und Produkte, die mit KI arbeiten
- Automatisierte Social-Media-Beiträge
- Planung von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
- Die Rolle von KI bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen
- Geschäfts-NLP heute und morgen
- KI-unterstützte Text-Chatbots
- KI-Anwendungen im Geschäftsbereich - Übersicht
- Bedrohungen und Chancen von KI im Geschäftsleben (Teil 2)
- Bedrohungen und Chancen von KI im Geschäftsleben (Teil 1)
- Was ist die Zukunft der KI laut dem McKinsey Global Institute?
- Künstliche Intelligenz im Geschäftsleben - Einführung
- Was ist NLP, oder natürliche Sprachverarbeitung im Geschäft?
- Google Translate vs DeepL. 5 Anwendungen der maschinellen Übersetzung für Unternehmen
- Automatische Dokumentenverarbeitung
- Die Betrieb und Geschäftsanwendungen von Voicebots
- Virtuelle Assistententechnologie, oder wie man mit KI spricht?
- Was ist Business Intelligence?
- Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
- Kreative KI von heute und morgen
- Künstliche Intelligenz im Content-Management
- Die Erkundung der Kraft von KI in der Musikproduktion
- 3 nützliche KI-Grafikdesign-Tools. Generative KI im Geschäft
- KI und soziale Medien – was sagen sie über uns?
- Wird künstliche Intelligenz Geschäftsanalysten ersetzen?
- KI-Tools für den Manager
- Der zukünftige Arbeitsmarkt und kommende Berufe
- RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
- Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
- Multimodale KI und ihre Anwendungen im Geschäftsbereich
- Künstliche Intelligenz und die Umwelt. 3 KI-Lösungen, die Ihnen helfen, ein nachhaltiges Unternehmen aufzubauen.
- KI-Inhaltsdetektoren. Sind sie es wert?
- ChatGPT vs Bard vs Bing. Welcher KI-Chatbot führt das Rennen an?
- Ist Chatbot-KI ein Konkurrent von Google-Suche?
- Effektive ChatGPT-Eingabeaufforderungen für HR und Rekrutierung
- Prompt-Engineering. Was macht ein Prompt-Ingenieur?
- KI und was noch? Top-Technologietrends für Unternehmen im Jahr 2024
- KI und Unternehmensethik. Warum Sie in ethische Lösungen investieren sollten
- Meta AI. Was sollten Sie über die KI-unterstützten Funktionen von Facebook und Instagram wissen?
- KI-Regulierung. Was müssen Sie als Unternehmer wissen?
- 5 neue Anwendungen von KI im Geschäftsleben
- KI-Produkte und -Projekte - wie unterscheiden sie sich von anderen?
- KI als Experte in Ihrem Team
- KI-Team vs. Rollenverteilung
- Wie wählt man ein Berufsfeld im Bereich KI aus?
- KI im Personalwesen: Wie die Automatisierung der Rekrutierung das Personalwesen und die Teamentwicklung beeinflusst
- KI-unterstützte Prozessautomatisierung. Wo anfangen?
- 6 interessanteste KI-Tools im Jahr 2023
- Was ist die KI-Reifegradanalyse des Unternehmens?
- KI für B2B-Personalisierung
- ChatGPT-Anwendungsfälle. 18 Beispiele, wie Sie Ihr Geschäft im Jahr 2024 mit ChatGPT verbessern können.
- AI-Mockup-Generator. Die 4 besten Tools
- Mikrolernen. Eine schnelle Möglichkeit, neue Fähigkeiten zu erwerben.
- Die interessantesten KI-Implementierungen in Unternehmen im Jahr 2024
- Welche Herausforderungen bringt das KI-Projekt mit sich?
- Die besten 8 KI-Tools für Unternehmen im Jahr 2024
- KI im CRM. Was ändert sich durch KI in CRM-Tools?
- Das EU-KI-Gesetz. Wie reguliert Europa die Nutzung von künstlicher Intelligenz
- Die 7 besten KI-Website-Builder
- No-Code-Tools und KI-Innovationen
- Wie sehr steigert die Nutzung von KI die Produktivität Ihres Teams?
- Wie man ChatGTP für Marktforschung nutzt?
- Wie kann man die Reichweite seiner KI-Marketingkampagne erweitern?
- KI im Transport und in der Logistik
- Welche geschäftlichen Schmerzpunkte kann KI beheben?
- Wie passt man eine KI-Lösung an ein Geschäftsproblem an?
- Künstliche Intelligenz in den Medien
- KI im Bankwesen und Finanzwesen. Stripe, Monzo und Grab
- KI in der Reisebranche
- Wie KI die Entstehung neuer Technologien fördert
- KI im E-Commerce. Überblick über globale Marktführer
- Die besten 4 KI-Bildgenerierungstools
- Die Top 5 KI-Tools für Datenanalyse
- Die Revolution der KI in sozialen Medien
- Lohnt es sich immer, künstliche Intelligenz in den Produktentwicklungsprozess einzufügen?
- 6 größte Geschäftsfehler, die durch KI verursacht wurden
- KI-Strategie in Ihrem Unternehmen - wie baut man sie auf?
- Beste KI-Kurse – 6 großartige Empfehlungen
- Optimierung des Social-Media-Listening mit KI-Tools
- IoT + KI, oder wie man die Energiekosten in einem Unternehmen senken kann
- KI in der Logistik. 5 beste Werkzeuge
- GPT Store – eine Übersicht über die interessantesten GPTs für Unternehmen
- LLM, GPT, RAG... Was bedeuten die Abkürzungen der KI?
- KI-Roboter – die Zukunft oder die Gegenwart der Wirtschaft?
- Was sind die Kosten für die Implementierung von KI in einem Unternehmen?
- Was machen Spezialisten für künstliche Intelligenz?
- Wie kann KI in der Karriere eines Freelancers helfen?
- Automatisierung von Arbeit und Steigerung der Produktivität. Ein Leitfaden für KI für Freiberufler
- KI für Startups – beste Werkzeuge
- Eine Website mit KI erstellen
- Elf Labs und was noch? Die vielversprechendsten KI-Startups
- OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Wer ist wer in der Welt der KI?
- Synthetische Daten und ihre Bedeutung für die Entwicklung Ihres Unternehmens
- Top-AI-Suchmaschinen. Wo man nach KI-Tools suchen kann?
- Video-KI. Die neuesten KI-Video-Generatoren
- KI für Manager. Wie KI Ihre Arbeit erleichtern kann
- Was gibt es Neues bei Google Gemini? Alles, was Sie wissen müssen
- KI in Polen. Unternehmen, Treffen und Konferenzen
- KI-Kalender. Wie optimieren Sie Ihre Zeit in einem Unternehmen?
- KI und die Zukunft der Arbeit. Wie bereiten Sie Ihr Unternehmen auf Veränderungen vor?
- KI-Stimmenklonierung für Unternehmen. Wie erstellt man personalisierte Sprachnachrichten mit KI?
- "Wir sind alle Entwickler". Wie können Bürgerentwickler Ihrem Unternehmen helfen?
- Faktenprüfung und KI-Halluzinationen
- KI im Recruiting – Entwicklung von Rekrutierungsmaterialien Schritt für Schritt
- Sora. Wie werden realistische Videos von OpenAI das Geschäft verändern?
- Midjourney v6. Innovationen in der KI-Bilderzeugung
- KI in KMU. Wie können KMU mit Riesen mithilfe von KI konkurrieren?
- Wie verändert KI das Influencer-Marketing?
- Ist KI wirklich eine Bedrohung für Entwickler? Devin und Microsoft AutoDev
- Beste KI-Chatbots für E-Commerce. Plattformen
- KI-Chatbots für E-Commerce. Fallstudien
- Wie bleibt man auf dem Laufenden über das, was in der KI-Welt passiert?
- KI zähmen. Wie man die ersten Schritte unternimmt, um KI in seinem Unternehmen anzuwenden?
- Perplexity, Bing Copilot oder You.com? Vergleich von KI-Suchmaschinen
- KI-Experten in Polen
- ReALM. Ein bahnbrechendes Sprachmodell von Apple?
- Google Genie — ein generatives KI-Modell, das vollständig interaktive Welten aus Bildern erstellt
- Automatisierung oder Augmentierung? Zwei Ansätze zur KI in einem Unternehmen
- LLMOps, oder wie man Sprachmodelle effektiv in einer Organisation verwaltet
- KI-Videoerstellung. Neue Horizonte in der Videoinhaltsproduktion für Unternehmen
- Beste KI-Transkriptionstools. Wie verwandelt man lange Aufnahmen in prägnante Zusammenfassungen?
- Sentiment-Analyse mit KI. Wie hilft sie, Veränderungen im Geschäft voranzutreiben?
- Die Rolle von KI in der Inhaltsmoderation