Daten, Analytik und künstliche Intelligenz gestalten die Zukunft von Unternehmen

Autor/Redakteur: Rajeev Nayar, Vice President, Chief Technology Officer, Data, Analytics & AI bei Infosys/gg

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) und generative KI eroberten die Welt im Sturm – ChatGPT erlebte die schnellste Akzeptanz in der Geschichte der Technologie. Unternehmen sind in der Lage, mit künstlicher Intelligenz (KI) ihr Geschäft neu zu gestalten – die Möglichkeiten der generativen KI sind einer reinen Science-Fiction-Vision entwachsen und entwickeln sich schnell zur Realität.

Im Mittelpunkt von KI stehen Daten und Analysen – und diese bilden auch den Dreh- und Angelpunkt für geschäftliche Veränderungen. So nutzen beispielsweise Finanzdienstleister diese Technologien, um unstrukturierte Dokumente zusammenzufassen und ihre Kunden individuell zu beraten – eine Aufgabe, die bisher ein Heer von Research-Analysten übernahm. Unternehmen erstellen beispielsweise mit Hilfe generativer KI originelle Inhalte für ihr Marketing und ihre Newsletter. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle in unterschiedlichen Bereichen wie Programmierung, Marketing und Design, in denen Daten und KI zu hohen Produktivitäts- und Leistungssteigerungen führen. Damit werden Unternehmen nicht nur neue Wachstumsmöglichkeiten eröffnet, sondern sie sind auch vor externen disruptiven Kräften geschützt, die auf den Markt drängen.

Nachfolgend einige Beispiele dafür, wie Daten, Analytik und KI die Zukunft von Unternehmen gestalten könnten:

• Verbesserte Entscheidungsfindung und Geschäftsautonomie: Daten und KI unterstützen Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie gewähren Einblicke in Kundeninformationen, Abläufe und Märkte. Das Ergebnis sind höhere Gewinne, erhöhte Kundenzufriedenheit und geringere Kosten. Mit Daten und KI sind herkömmliche Systeme in der Lage, zu lernenden Systemen zu werden, die die Qualität der autonomen Entscheidungsfindung verbessern.
  Dadurch lässt sich beispielsweise die Rendite von Marketingausgaben von 18 auf 60 Cent pro Dollar steigern. Mithilfe von KI und Datenanalyse können Markenmanager spezifische, präskriptive Maßnahmen ergreifen.
• Entwicklung neuer Produkte und Services: Daten und KI können genutzt werden, um bestehende Produkte und Dienstleistungen zu testen und zu optimieren. Ziel dabei ist es, neue Produkte und Dienstleistungen schneller zu entwickeln, damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und die Bedürfnisse ihrer Kunden erfüllen können.
  Beispielsweise können Organisationen generative KI einsetzen, um Lebensmittel zu beschaffen und maßgeschneiderte Rezepte für Kunden zu erstellen, die auf deren Ernährungsbedürfnisse abgestimmt sind. So ließ sich der arbeitsintensive Prozess, individuelle Rezepte zu entwickeln, an dem Ernährungswissenschaftler und Fachpersonal beteiligt sind, von Tagen oder Wochen auf Minuten reduzieren.
• Höhere Effizienz und Produktivität: Daten und KI können Unternehmen dabei unterstützen, Bereiche zu identifizieren, in denen sich Effizienz und Produktivität verbessern lassen. Das Ergebnis sind niedrigere Kosten und höhere Gewinne.
  Ein Beispiel: Ein großes Unternehmen, das landwirtschaftliche Geräte herstellt, verfügt über eine breite Produktpalette, suchte die Ersatzteile dafür aber manuell. Dies führte zu Verzögerungen beim Austausch. Mithilfe von generativer KI erhielt die Firma eine Lösung, mit der sie in wenigen Minuten das von ihren Kunden benötigte Ersatzteil finden kann.
• Bessere Kundenbetreuung: Datenanalysen verbessern den Kundenservice durch Einblicke in die Kundenbedürfnisse und -präferenzen. Das Ergebnis ist eine höhere Kundenzufriedenheit sowie -treue. KI und generative KI können den Verlauf von Kundenanrufen zusammenfassen und den Kundendienstmitarbeitern somit einen Kontext liefern, der dabei unterstützt, schnell und angemessen zu reagieren.
• Risikominderung: Datenanalysen können Risiken wie die Erkennung betrügerischer Aktivitäten oder die Risikobewertung von Versicherern identifizieren und abmildern. Unternehmen sind damit in der Lage, ihre Gewinne zu schützen.

Organisationen durchlaufen eine Reihe von Transformationen: Dazu gehörten zunächst digitale und mobile Lösungen. Mittlerweile geht es über eine Cloud-first hin zu einer KI-first Strategie, die Daten und Analysen nutzt.

KI-First-Transformation

Bei der KI-First-Transformation werden Geschäftsprozesse, bei denen Daten und KI im Mittelpunkt stehen, neugestaltet. Dabei geht es darum, von einem digitalen Fokus zu einem kognitiven Schwerpunkt zu wechseln, der darauf basiert, Intelligenz zur Definition und Orchestrierung von Geschäftsprozessen einzusetzen. Diese Prozesse können dann entweder autonom sein oder einen Menschen als Entscheidungsträger einbeziehen. Dank der zusätzlichen Flexibilität basierend auf anpassungsfähigen Prozessen, sind Unternehmen in der Lage, sich an die schnell ändernden Geschäftsbedingungen anzupassen.

Um die Vorteile von Daten und KI zu nutzen, müssen Organisationen ihre Prozesse überdenken, wie sie mithilfe von KI-Erkenntnissen aus ihren Daten gewinnen. Diese lassen sich dann dazu einsetzen, die Entscheidungsfindung sowohl an digitalen als auch physischen Endpunkten auszuführen.

So muss ein digitales Unternehmen heute beispielsweise seine Kunden in Echtzeit am Ort der Interaktion ansprechen. Das bedeutet, dass relevante Informationen aus einem riesigen Daten-Pool generiert und bei der Entscheidungsfindung herangezogen werden – und zwar idealerweise in Echtzeit. Unternehmen müssen daher eine skalierbare Daten- und KI-Basis schaffen, die den Grundsätzen des „Responsible by Design“ Rechnung trägt. Dazu gehören Sicherheit, Datenschutz, Vertrauen, Ethik und Compliance. Auf Plattform-Ebene können Firmen ihre Effizienz deutlich steigern.

Gleichzeitig können Organisationen mit unterschiedlichen KI-Anwendungsfällen experimentieren – und erfolgreiche Szenarien lassen sich schnell in die Produktion überführen. In dem Maße, in dem die Branchengrenzen fallen und dadurch neue Geschäftsökosysteme auf Basis von Intelligenz und Informationsaustausch entstehen, werden Unternehmen die Vorteile der Datenwirtschaft ausschöpfen können.

Unternehmen müssen die folgenden drei Dinge berücksichtigen, um den Wert ihrer Daten und der KI auszuschöpfen:

• Daten- und KI-Bestände nach den Grundsätzen des „Responsible by Design“ aufbauen – so sind sie deutlich effizienter.
• Für schnelles Wachstum sollten Unternehmen KI-gesteuerte Geschäftslösungen entwickeln. Dabei konzentrieren sie sich darauf, Geschäftsergebnisse und nicht nur Technologien bereitstellen.
• Aufbau vernetzter Ökosysteme – idealerweise in Zusammenarbeit mit Partnern, um neue und künftige Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen. So werden Unternehmen Teil der Datenwirtschaft.

Ein Unternehmen, das in die Entwicklung von KI investiert, ist somit besser für seinen künftigen Erfolg positioniert.