Verstehen, wie KI in Unternehmen eingesetzt werden kann, um Effizienz und Innovation zu steigern

Heutzutage ist es für eine Organisation unmöglich, ihre Zukunft zu planen, ohne darüber nachzudenken, wie sie die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen wird. Und zwar unabhängig davon, in welcher Branche sie tätig ist. Gleichzeitig wäre es angesichts des Wettbewerbsdrucks eine Schande, das Potenzial dieser Technologie, die uns hilft, schneller und geschickter zu arbeiten, nicht auszuschöpfen!

Wie wirkt sich die KI konkret auf Unternehmen aus ? Wie wird sie in die täglichen Prozesse integriert und über welche Tools?

Automatisierung, Textgenerierung, Gesichtserkennung, Personalisierung... Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, die sich an verschiedene Berufsgruppen richten. Aber man muss die künstliche Intelligenz auch richtig einsetzen, sich ihrer Grenzen und der Herausforderungen bewusst sein, die sie umgeben...

... und zu verstehen, was man in Unternehmen unter KI versteht. Aus diesem Grund ist zunächst eine Definition erforderlich.

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Definition von Künstlicher Intelligenz

Was ist KI und KI in Unternehmen?

Künstliche Intelligenz bezeichnet eine Reihe von Technologien, die das Verhalten und die kognitiven Fähigkeiten eines Menschen (Planung, Entscheidungsfindung, Kreativität usw.) nachahmen können. Sowohl in unserem Privat- als auch in unserem Berufsleben gewinnt die KI immer mehr an Boden und wird zunehmend als selbstverständlich angesehen, um uns bei unseren täglichen Aufgaben und Abwägungen zu unterstützen.

Auf der Pro-Seite (denn darum geht es uns heute) gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für KI in Unternehmen, die von der Texterstellung über die Bildanalyse und das Internet der Dinge bis hin zur Automatisierung reichen.

💡 Man unterscheidet mehrere Arten von Künstlicher Intelligenz :

• schwache KI, die auf eine Aufgabe spezialisiert ist (z. B. Sprachassistenten) ;
• starke, hypothetische KI, die wie ein Mensch denken kann.

Die verschiedenen Technologien der künstlichen Intelligenz

Je nachdem, aus welcher Perspektive man es betrachtet, gibt es viele verschiedene KI-Technologien.

Wir konzentrieren uns auf drei von ihnen, die in den Debatten relativ häufig auftauchen, denn sie zu verstehen hilft Ihnen, das Feld der Möglichkeiten, das sich daraus ergibt, zu visualisieren:

• Machine Learning: Hierbei handelt es sich um das berühmte maschinelle Lernen. Hier sind die Maschinen in der Lage, selbstständig aus Daten zu lernen, ohne vorher auf eine bestimmte Aufgabe programmiert worden zu sein. Je mehr sie analysieren, desto genauer werden sie.
  
  
• Deep Learning: Hierbei handelt es sich um einen Zweig des Machine Learning. Seine Besonderheit? Die Verarbeitung komplexer Informationen (Bild, Text, Ton usw.). Es ist vom menschlichen Gehirn inspiriert und basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken, die mit großen Datenmengen kompatibel sind.
  
  
• Generative KI: In den letzten Jahren hat man viel von ihr gehört, da sie die Technologie ist, die es unter anderem ermöglicht, Inhalte (Text, Bilder, Videos und sogar Musik) zu produzieren. Um dies zu erreichen, nutzt sie eine große Menge an Daten, darunter auch Sprachmodelle (LLM).

Wie kann man KI in Unternehmen einsetzen? 10 Beispiele.

#1 Virtuelle Assistenten für alle

Wenn es um das Thema Künstliche Intelligenz in Unternehmen geht, fällt uns oft als erstes das Beispiel der virtuellen Assistenten ein.

In diesem Fall handelt es sich um generative KI. Microsoft Copilot, Google Gemini, ChatGPT... diese in Organisationen weit verbreiteten Tools unterstützen die Mitarbeiter bei der Ausführung ihrer täglichen Aufgaben.

Man kann sich zum Beispiel vorstellen, dass eine Personalabteilung sie nutzt, um ihre Stellenanzeigen zu verfassen, oder auch die Vertriebsabteilung, um ihre Verkaufsargumente zu erarbeiten.

#2 Personalisierte Empfehlungen

Diese Facette der künstlichen Intelligenz, die Marketing- und Vertriebsabteilungen gut bekannt ist, stützt sich auf Empfehlungsalgorithmen, die die Gewohnheiten der Nutzer analysieren, um ihnen passende Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen vorzuschlagen. Das Ziel: die Kundenerfahrung noch weiter zu verbessern. 🤩

Dies ist z. B. die von Netflix angewandte Strategie, bei der Filme auf der Grundlage Ihrer Vorlieben und Ihres bisherigen Lebenslaufs vorgeschlagen werden.

#3 Intelligente Entscheidungsfindung.

Unabhängig davon, ob sie von den höchsten Ebenen des Unternehmens mit starker Entscheidungsbefugnis oder von den eher operativen Profilen ausgeführt wird, würde die notwendige Analyse der Unternehmensdaten a la mano unvorstellbar viel Zeit in Anspruch nehmen.

Mithilfe von Maschinen können große Mengen historischer Daten in Rekordzeit untersucht werden, um die besten Schlussfolgerungen zu ziehen...

... aber auch in die Zukunft zu blicken, wie z. B. die vorausschauende Analyse von Verkaufszahlen zeigt!

#4 Die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben.

Wenn man über die Anwendungsfälle von KI in Unternehmen nachdenkt, denkt man oft an " Automatisierung von Prozessen und sich wiederholenden Aufgaben ".

Und diese Tatsache betrifft die meisten Berufe: die Buchhaltungsabteilung, die KI für die Bearbeitung von Rechnungen einsetzt, die Personalabteilung für die Sortierung von Lebensläufen usw.

#5 Robotik im Dienste der Industrie und der Logistik.

Künstliche Intelligenz und Robotik bilden eine starke Allianz, um bei Industrie- und Logistikvorgängen Zeit zu sparen. Dank KI führen Roboter nicht mehr nur programmierte Bewegungen aus: Sie schaffen es, sich anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Umgebung zu treffen. 🤖

Beispiele hierfür sind die Maschinen, die Tesla für die Montage von Autoteilen oder Amazon für das Sortieren und den Transport von Paketen in Lagerhäusern einsetzt.

#6 Gesichtserkennung für die Überwachung

Die Gesichtserkennung, bei der eine Person anhand eines Bildes oder Videos identifiziert wird, beruht auf künstlicher Intelligenz sowie Computer Vision.

Bei dieser Technologie werden die Gesichtszüge eines Menschen untersucht und mit einer Datenbank verglichen, um eine Übereinstimmung zu bestätigen (oder nicht zu bestätigen). Sie wird häufig im Bereich der Sicherheit eingesetzt, von der einfachen Validierung des Zugangs zu einer Maschine oder einem Gebäude bis hin zur Identifizierung von Kriminellen durch die Verteidigungsbehörden.

💡Beachten Sie, dass auch Marketingabteilungen die Gesichtserkennung nutzen, um die Emotionen von Personen angesichts einer Werbung zu verstehen.

#7 Betrugserkennung in Echtzeit.

Finanzinstitute setzen heute üblicherweise künstliche Intelligenz ein, um Banktransaktionen zu analysieren und verdächtige Verhaltensweisen in Echtzeit zu erkennen.

Konkret vergleicht die KI jede Transaktion mit den Gewohnheiten des Kunden (Betrag, Ort, Art des Kaufs usw.). Wenn eine Anomalie festgestellt wird, blockiert das System die Transaktion oder sendet eine Warnung.

#8 Erweiterte Cybersicherheit

Die Bedrohungen für die Cybersicherheit entwickeln sich ständig weiter, und die Angriffe werden immer komplexer. Künstliche Intelligenz ist hier ein echter Trumpf für Unternehmen, denn sie ermöglicht es, Angriffe in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.

Mithilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen erkennt die KI verdächtiges Verhalten ... noch bevor ein Risiko vollständig validiert wurde! 🛡️

#9 Bildanalysen unterstützen die medizinische Diagnose.

Wie in allen anderen Bereichen wird auch im medizinischen Bereich die künstliche Intelligenz immer mehr zum Kernstück der Prozesse.

Die Technologie ist insbesondere bei der Analyse von Röntgenbildern, MRTs, Scans und anderen medizinischen Bildern hervorragend. Mithilfe von Computer Vision-Algorithmen kann sie Anomalien und Krankheiten viel schneller erkennen, als es ein menschliches Auge könnte!

#10 Die vorausschauende Wartung von Maschinen

Lassen Sie uns abschließend über die vorausschauende Wartung sprechen, die dazu dient, Ausfälle von Unternehmensausrüstungen vorherzusehen, bevor sie auftreten.

Hier dient künstliche Intelligenz dazu, Daten von Sensoren, die an den Maschinen angebracht sind, in Echtzeit zu verarbeiten. So erkennt sie Anzeichen von Verschleiß oder Fehlfunktionen, um die Ausfallzeiten zu verringern.

Künstliche Intelligenz: Vor- und Nachteile für Unternehmen

Die Vorteile von künstlicher Intelligenz in Unternehmen.

Der Gewinn an Produktivität

Der erste Vorteil, der für Unternehmen attraktiv ist, ist natürlich das Versprechen, Zeit und Produktivität zu sparen.

Tatsächlich gibt es zahlreiche Anwendungsfälle, in denen Maschinen Aufgaben anstelle von Menschen erledigen: Beantwortung von E-Mails, Eingabe von Rechnungsdaten, Sortieren von Lebensläufen etc.

Die Folge: KI schafft mehr Zeit für die Mitarbeiter, die sich dann auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren können. Das Unternehmen wird effizienter und senkt die Kosten!

Eine feinere Strategie

Künstliche Intelligenz unterstützt Unternehmen bei ihren Vorhersagen und Analysen, und zwar dank der Massenverarbeitung von Daten (Big Data).

Das Ergebnis: Organisationen richten ihre Strategie feiner aus, sind ihren Konkurrenten sogar einen Schritt voraus und reagieren schnell auf künftige Verbrauchertrends und verändertes Verbraucherverhalten.

Die Verbesserung des Kundenerlebnisses

Im Marketing oder auch im Customer Relationship Management kann künstliche Intelligenz eine große Herausforderung darstellen: Wie kann man immer stärker auf den Kunden eingehen, wenn die Interaktion immer weniger physisch stattfindet?

Wie Sie sich vorstellen können, ist die Künstliche Intelligenz wieder einmal die Lösung. Und das aus gutem Grund: Sie ermöglicht es, das Kundenerlebnis zu personalisieren , indem sie sich auf die Vorlieben und das Kaufverhalten des Kunden stützt.

💡 Vergessen wir nicht, dass parallel zur höheren Zufriedenheit des Verbrauchers auch die oben erwähnte Zeitersparnis hinzukommt! Wer schneller arbeitet, erfüllt unwiderruflich seine Forderungen nach Schnelligkeit und Reaktionsfähigkeit.

Mehr Agilität und Innovation

Künstliche Intelligenz steigert die Agilität von Unternehmen, die sich schneller an Marktveränderungen anpassen können. Organisationen passen ihre Strategien nun in Echtzeit und ohne Verzögerung an (Preisoptimierung, Produktion, Marketingaktionen usw.) und reagieren prompt auf Veränderungen in ihrem Umfeld.

Kurz gesagt: KI fördert die Innovation, indem sie die für die Wettbewerbsfähigkeit notwendige Flexibilität bietet. 💪

Grenzen und Herausforderungen rund um die KI im Unternehmen.

Natürlich bleibt eine solche Umwälzung in unserem Berufs- und Privatleben nicht ohne einige Fragen und schürt einige Ängste!

Zunächst einmal muss sich jedes Unternehmen Gedanken über die ethischen Fragen machen, die mit der Nutzung der persönlichen Daten der Verbraucher verbunden sind. Wenn sie zum Beispiel Daten für ihre Systeme sammeln, müssen sie darauf achten, dass sie die Anforderungen der DSGVO erfüllen.

Ethik bedeutet aber auch, nicht in einen Teufelskreis zu geraten, in dem ein sich selbst nährendes System Gefahr läuft, ein Einheitsdenken und bereits (leider!) verankerte Diskriminierungen zu verstärken. Nehmen wir den Fall der Personalvermittler: Sie müssen die richtige Mischung aus menschlicher Intervention und Automatisierung finden, da sie sonst Gefahr laufen, bestimmte "atypische" Profile zu übersehen, die nicht den statistischen Standards entsprechen.

Schließlich kommt zweifellos das Thema der Veränderung der Berufe. Wir wollen uns nicht belügen, KI macht Angst. Doch mehr noch als das Verschwinden bestimmter Arbeitsplätze geht es um deren Veränderung. Daher sind Organisationen verpflichtet, dieses Thema ernst zu nehmen, indem sie ihre Mitarbeiter mit Schulungen und einem soliden Change-Management-Ansatz bestmöglich unterstützen.

Die Umsetzung von KI in Unternehmen: ein Beispiel

Angesichts der mit der KI verbundenen Herausforderungen ist ihre Implementierung in Unternehmen keine leichte Aufgabe! Sie müssen in der Lage sein, Systeme einzusetzen, die sowohl robust (um große Datenmengen zu bewältigen) als auch sicher sind.

👉 Hier ist ein Beispiel für einen Prozess für eine erfolgreiche, reibungslose Integration.

• Legen Sie Ihre Ziele fest. Künstliche Intelligenz hat viele Gesichter. Und angesichts der Schwerfälligkeit ihrer Implementierung ist es schwierig, sie gleichmäßig in alle Schichten Ihrer Organisation einzuführen. Legen Sie daher Ihre Prioritäten fest, die Ziele, die Sie mithilfe von KI erreichen möchten. Mehr Produktivität? Mehr Personalisierung? Bessere Entscheidungsfindung?
  
  
• Wählen Sie geeignete Technologien aus. KI-Lösungen unterscheiden sich je nach Anwendungsfall. Sie können sich an Machine Learning, Deep Learning oder sogar NLP für Aufgaben im Zusammenhang mit Textdaten orientieren.
  💡Wenn Sie es lieber schlüsselfertig mögen, orientieren Sie sich an einer umfassenden betriebswirtschaftlichen Lösung, die das Potenzial der KI für Sie ausschöpft. Dies ist der Fall bei SAP S/4HANA, einem innovativen ERP-System, das entwickelt wurde, um zahlreiche Prozesse unter anderem mithilfe von künstlicher Intelligenz zu optimieren. Es automatisiert nicht nur eine Vielzahl von Aufgaben, sondern liefert auch leistungsstarke Echtzeitanalysen, selbst aus großen Datenmengen, für eine bessere Entscheidungsfindung.
  
  
• Stützen Sie sich auf die richtigen Mitarbeiter. Die Umsetzung einer wirkungsvollen KI-Strategie erfordert den Einsatz eines breiten Spektrums an Fähigkeiten. Ein interdisziplinäres Team ist unerlässlich: Datenexperten, KI-Wissenschaftler und Projektmanager müssen Hand in Hand arbeiten. Nicht zu vergessen ist das Engagement des Managements, das für die Einführung der Technologie in der Organisation unerlässlich ist!
  
  
• Sammeln Sie Daten und bereiten Sie diese auf. KI ist auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen. Identifizieren Sie daher interne und externe Datenquellen und stellen Sie sicher, dass diese sauber, vollständig und gut strukturiert sind.
  
  
• Integrieren Sie die Künstliche Intelligenz in die Geschäftsprozesse. Sobald die KI-Modelle validiert sind, ist es an der Zeit, sie über Softwareplattformen (Cloud oder nicht) oder interne Anwendungen in bestehende Prozesse zu integrieren. Was ist das Ziel? Die KI für alle Nutzer zugänglich zu machen, ohne das Tagesgeschäft zu stören.
  
  
• Testen und iterieren Sie. Der Prozess des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz bleibt nie starr. Testen Sie regelmäßig die Leistung der KI und passen Sie die Modelle anhand der Ergebnisse an. Führen Sie außerdem ein Verfahren zur Technologieüberwachung ein, um die Relevanz Ihrer Modelle im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.

💡 Zur Erinnerung: Angesichts eines solchen Umbruchs ist es wichtig, die Zustimmung der Mitarbeiter zu gewinnen. Wir empfehlen Ihnen daher, Schulungen durchzuführen, die den Mitarbeitern helfen, die KI und ihre Auswirkungen auf ihre Arbeit zu verstehen. Wir laden Sie übrigens dazu ein, die Seite economie.gouv.fr zu besuchen, um Beispiele für qualitativ hochwertige Schulungen zu entdecken (theoretisch, praktisch, gezielter auf ChatGPT z. B. usw.).

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Wie sieht die Zukunft der KI in Unternehmen aus?

Künstliche Intelligenz verändert die Unternehmen grundlegend. Um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben, verstehen sie nun, wie wichtig es ist, mit diesen neuen Technologien umzugehen.

Mit der Weiterentwicklung der KI entstehen jedoch auch neue Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf Datensicherheit, Ethik und die Auswirkungen auf Arbeitsplätze. Aus diesem Grund muss die Zukunft der künstlichen Intelligenz mehr denn je auf der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine beruhen.

Diese Synergie wird in der Tat neue Möglichkeiten eröffnen, indem sie es den Mitarbeitern ermöglicht, die analytischen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen und gleichzeitig ihre Kreativität und ihr kritisches Denken zu bewahren. Unternehmen, die diese Interaktion beherrschen, werden in der digitalen Wirtschaft von morgen einen entscheidenden Vorteil haben. Sind Sie bereit?