Artificial intelligence - What are possible applications in companies?

Besonders duch die generative KI ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist mittlerweile nicht mehr nur großen Konzernen vorbehalten. Auch kleinere oder mittelständische Unternehmen können nachhaltig von der Technologie profitieren. In diesem Blog-Beitrag betrachten wir, in welchen Bereichen Unternehmen KI, insbesondere generative KI, für sich nutzen können und geben Beispiele für mögliche Anwendungen.

KI für die Optimierung von Prozessen und Aufgaben

Der Einsatz einer KI-gestützten Automatisierung kann Unternehmen hohe Effizienz- und Kostenvorteile bringen. Besonders Geschäftsprozesse mit einem hohen Anteil an monotonen Aufgaben sind gut dafür geeignet, von einer KI übernommen zu werden. Bei fehleranfälligen Tätigkeiten kann so z. B. auch die Qualität sichergestellt werden. Das ist besonders wichtig in Bereichen der Produktion oder im Gesundheitswesen. Eine KI-gestützte Automatisierung kann aber auch herangezogen werden, um Prozesse nachhaltiger zu gestalten, z. B. durch eine effizientere Nutzung von Rohstoffen und Energieressourcen. Ein weiterer möglicher Bereich zur Anwendung von KI ist die Softwareentwicklung. Hier unterstützt KI ebenfalls bereits durch das Ausführen von einfachen Programmieraufgaben. In Zukunft werden auch komplexere Ansätze hinzukommen, wenn genügend Daten und Lerneffekte vorliegen.

Die aufgeführten Beispiele machen deutlich, dass das mögliche Anwendungsfeld für KI-gestützte Automatisierung sehr breit ist und viele Effizienzvorteile birgt. Durch die entstehenden Zeitersparnisse werden so auch bei Mitarbeiter:innen mehr Ressourcen frei. Das steigert in Summe nicht nur die Produktivität, sondern fördert auch Kreativität. Mitarbeiter:innen werden von monotonen Aufgaben entlastet und können mehr Zeit in Dinge investieren, die mehr menschliche Denkleistungen erfordern. Insgesamt also eine mögliche Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

KI für ein besseres Markt- und Kundenverständnis

Bei der Einbindung von Künstlicher Intelligenz in Recherchen oder Analysen können Unternehmen von besseren Markt-Insights profitieren. KI kann hier unterstützen, denn sie ist in der Lage, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und auszuwerten. Das ist ein wesentlicher Vorteil, besonders in der Marktforschung. Ein Beispiel ist die Durchführung von Zielgruppenanalysen. KI-gestützte Verfahren ermöglichen komplexe Auswertungen, die unterschiedliche Datenquellen und Datentypen (z. B. Bilddaten) verbinden können. Das führt zu schnellen und verlässlichen Aussagen über das Verhalten und die Bedürfnisse von Kund:innen. Auch individuelle Kundenbefragungen lassen sich mithilfe von KI durchführen. Die KI kann während einer Online-Befragung Abweichungen in den Antworten erkennen und zusätzliche Kontrollfragen stellen, um die Validität der Aussagen zu sichern. Unternehmen können so die Bedürfnisse ihrer Kund:innen und so mögliche Markttrends besser verstehen. Die gewonnenen Erkenntnisse können sie wiederum in Produktentwicklungen oder in ihr Service-Angebot einfließen lassen. Sie können so aber auch besser verstehen, was die wesentlichen Erfolgsfaktoren im Markt sind und wie Marktbegleiter diese erfüllen. Dazu zählen z. B. wichtige Produktfeatures, Lieferbereitschaft oder auch die Preisgestaltung. Mit solchen Insights  können Unternehmen ihre Strategien kontinuierlich verbessern und nah am Markt agieren.

KI für einen besseren Service und Kundenerlebnis

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können Kundenservices verbessert werden. Chatbots können mit Kunden individuell und personalisiert interagieren. Das bringt Vorteile für Unternehmen und Kund:innen zugleich. Dazu zählen z. B. eine 24/7-Verfügbarkeit, kürzere Reaktionszeiten und die Abwicklung eines höheren Anfragevolumens. Nutzer:innen können so Dienstleistungen individuell und zeitlich flexibel in Anspruch nehmen. Unternehmen hingegen können ihren Kundenservice noch kundenorientierter gestalten und zugleich Effizienzvorteile für sich verbuchen.

Neben dem Kundenservice kann KI auch zur Verbesserung der Customer Experience eingesetzt werden. Kund:innen erhalten an relevanten Touchpoints mit dem Unternehmen alle benötigten Informationen oder zusätzliche Empfehlungen. Das macht das Kauferlebnis wesentlich angenehmer. Darüber hinaus kann das Kundenerlebnis personalisiert und individuell auf einzelne Kund:innen zugeschnitten werden, z. B. in Form von relevanten Inhalten oder Produktangeboten. Auch wenn die Technologie derzeit noch nicht so weit ist, wird KI in Zukunft in der Lage sein, Emotionen und Absichten von Kund:innen zu erkennen und sich darauf einzustellen. Unternehmen haben so die Möglichkeit, einzigartige Erlebnisse oder WOW-Momente für ihre Kund:innen zu schaffen. Das zahlt positiv auf die Kundenzufriedenheit ein und kann darüber hinaus als wichtiges Differenzierungsmerkmal eingesetzt werden. Besonders in gesättigten Märkten, wo eine Differenzierung auf Produktebene schwierig ist, kann das Kundenerlebnis einen wichtigen Erfolgsfaktor darstellen.

‍KI im Vertrieb für effizientere Prozess

Aufgrund der Verarbeitung von großen Datensätzen in kürzester Zeit kann Künstliche Intelligenz Unternehmen auch dabei helfen, ihre jährlichen Vertriebs- und Umsatzziele zu optimieren. Eine Analyse bestehender Kundendaten hilft bei der Erkennung von Kaufmustern, individuellen Vorlieben, bis hin zu nicht erfüllten Bedürfnissen. Das ermöglicht eine verbesserte Einschätzung, an welchen Leistungen einzelne Kund:innen oder Kundengruppen interessiert sein könnten und wo ein personalisiertes Angebot sinnvoll ist. So kann die Wahrscheinlichkeit für einen Abschluss erhöht werden. Durch die relevanten Datenanalysen können auch notwendige Verbesserungen an den eigenen Leistungen erkannt werden. So können verlorene Verkaufschancen z. B. die Folge eines fehlenden Produktfeatures sein. Eine gezielte Mustererkennung kann dabei helfen das zu erkennen. Dadurch wird eine frühzeitige Anpassung am Produkt ermöglicht, bevor das relevante Feature zum Hygienefaktor wird. KI kann auch dafür genutzt werden, die vertrieblichen Geschäftsprozesse (z. B.  Umsatzprognosen) zu optimieren, um eine höhere Vertriebseffizienz zu erreichen. Basierend  auf bestehenden Daten können Besonderheiten wie Saisonalität, Wettbewerb oder  bestehende Trends in das Umsatz-Forecasting einbezogen werden. Das hilft dabei, vorausschauend zu agieren und bei Planabweichungen die Reaktionszeiten zu verkürzen.

KI im Marketing und Content-Erstellung

Unternehmen können ihre Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz auch nutzen, um Content-Strategien zu entwickeln. Durch die Analyse von Inhalten und deren Beliebtheit können Ansätze abgeleitet werden, um Content für Kund:innen attraktiver zu gestalten. Darüber hinaus können Kundenreaktionen analysiert und notwendige Anpassungen abgeleitet werden, sogar in Echtzeit. Das ist nicht alles: KI hilft auch dabei, den Prozess der Content-Erstellung effizienter und kreativer zu gestalten, indem sie Ideenvorschläge macht oder auch Aufgaben in der Kreation übernimmt. Zu den bekanntesten Anwendungen zählen ChatGPT oder Dall-E. Diese ermöglichen es, Content in Form von Text und Bild zu erstellen und das nur in Bruchteilen der normalen Zeit. Das bringt riesige Potentiale hinsichtlich Effizienz oder Personalisierung. Durch KI erzeugte Inhalte begegnen uns immer häufiger im Alltag. Dabei sind sie nicht immer direkt zu erkennen. Man spricht hier auch häufig von Deep Fakes. Dabei handelt es sich um Fälschungen von Personen oder Ereignissen in Audio-, Foto- oder Videoform. Mit etwas Fantasie wird schnell deutlich, welche Gefahren Deep Fakes in Verbindung mit Social Media mit sich bringen können.

Viele Unternehmen und speziell die Marketingabteilungen haben das Potential bereits erkannt und nutzen verstärkt KI für die Content-Erstellung. Wir haben ChatGPT einmal beispielhaft gefragt, welche Vorteile eine KI bei der Erstellung von Marketing-Content bietet (siehe Bild).

KI im Strategischen Management

Daten stellen für Unternehmen eine wichtige Basis für Geschäftserfolg dar. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz kann dabei helfen, große Datensätze aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen oder Quellen schnell und präzise zu verarbeiten und zu interpretieren. So können wichtige Muster erkannt werden. Diese können wiederum als Grundlage für objektive Entscheidungen oder Prognosen dienen. Also mehr Fakten und weniger Annahmen. Je nach Unternehmensstruktur können einzelne Unternehmensbereiche betrachtet oder verglichen werden, bis hin zu einer bereichsübergreifenden Darstellung. Auf diese Weise kann KI bei der Umsatz-, Ressourcen-, Produktions- oder Investitionsplanung unterstützen und verlässliche Aussagen liefern. Die Verlässlichkeit basiert natürlich auf der Qualität der genutzten Daten und einem definierten Lernprozess. Beide sollten kontinuierlich mit zusätzlichen Daten angereichert und weiterentwickelt werden. So werden Analysen immer präziser und führen zu besseren Entscheidungen. KI kann aber auch genutzt werden, um Entscheidungen zu automatisieren. Ein Beispiel ist der Einkauf von Rohstoffen. Hier können Datenquellen (z. B. ERP oder Lieferantenverträge) und Parameter (z. B. Preise, Währungskurse oder Versandkosten etc.) definiert und für eine automatisierte Entscheidung und Bestellung herangezogen werden.

KI für eine Entwicklung -und Bindung von Mitarbeiter:innen

Der Fachkräftemangel hat mittlerweile alle Branchen erreicht. Um ihm entgegenzuwirken, müssen Unternehmen auch bei der Entwicklung und Bindung von Mitarbeiter:innen neue Wege gehen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Mitarbeiter:innen in ihrer persönlichen Entwicklung zu unterstützen und eine höhere Bindung ans Unternehmen zu erzielen. Sie kann z. B. bei der individuellen und bedarfsgerechten Schulung eingesetzt werden. Das hält Mitarbeiter:innen nicht nur up-to-date, es fördert auch die Karriere-Chancen. Mit Hilfe von Datenanalysen können auch mögliche Entwicklungen oder Risiken erkannt werden. So werden Potenziale sichtbar und Probleme (z. B. Wissensdefizite) können frühzeitig angegangen werden.

Unternehmen wie z. B. IBM (Watson Classroom), Google (Qwiklabs) oder Siemens (Siemens Learning Center) nutzen bereits KI-basierte Plattformen, um ihre Mitarbeiter:innen weiterzubilden. Aber auch kleinere Unternehmen, die keine eigene Lösung haben, können von KI-gestützten Lernplattformen profitieren, z. B. durch externe Anbieter:innen wie Udemy, edX oder edyoucated. So kann ebenfalls die Entwicklung und das Wachstum von Mitarbeiter:innen ermöglicht werden. Wie am Anfang des Beitrags erwähnt, kann KI Mitarbeiter:innen entlasten, indem sie ihnen wiederkehrende, monotone Aufgaben abnimmt. Dadurch können individuelle Fähigkeiten und Stärken besser unterstützt und Potentiale gefördert werden.

KI für eine höhere IT-Sicherheit

Das Thema IT-Sicherheit gewinnt kontinuierlich an Bedeutung und stellt für Unternehmen eine  große Herausforderung dar. Besonders bei einer wachsenden und verteilten IT-Infrastruktur, die unterschiedlichste Architekturen, Systeme und Anwendungen wie Cloud, Mobile und ERP unter einen Hut bekommen muss. Hier kann KI Unternehmen helfen, moderne und individuelle Sicherheitssysteme zu entwickeln. Durch komplexe Datenanalysen ermöglicht Künstliche Intelligenz eine frühzeitige Erkennung von Bedrohungen und  Schwachstellen. So können Reaktionszeiten deutlich reduziert werden. Das ist z. B. möglich durch eine kontinuierliche Analyse des Netzwerk- und Datenverkehrs, Nutzerverhaltens oder der Server-Aktivitäten. Auch hier können Unternehmen mithilfe von KI Prozesse automatisieren und die entstehenden Effizienzvorteile für sich nutzen.

KI wird in Zukunft in der Lage sein, Cyberangriffe frühzeitig zu erkennen und effizient zu bekämpfen. Aufgrund der individuellen Anforderungen muss jedes Unternehmen jedoch die für sich passende KI-Lösung finden und ggf. auf den eigenen Anwendungsfall anpassen.

Fazit

Die oben aufgeführten Beispiele machen deutlich, dass KI in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt werden kann. Dabei ist sie in der Lage, diverse Funktionen oder Aufgaben auszuüben. Folglich müssen Unternehmen für sich entscheiden, wie sie Künstliche Intelligenz für sich nutzen wollen und mit welcher Zielsetzung. Soll z. B. in einem Unternehmensbereich die Effizienz erhöht werden oder wird eher eine Umsatzmaximierung angestrebt, oder beides? Keine einfachen Fragen die es zu beantworten gilt. Doch eins wird deutlich: schaffen Unternehmen es, die umfangreichen Datenmengen für sich zu aktivieren (z. B. für eine Mustererkennung), können sie das Potential von KI für sich ausschöpfen und dadurch neue Geschäftsmöglichkeiten entwickeln.