2018-09-19 05:13:23

Mit KI grundlegende Geschäftsprozesse automatisieren

Der primäre Wert der künstlichen Intelligenz (KI) liegt in der Automatisierung. Das bedeutet, dass KI heute fast überall dort helfen kann, wo derzeit Menschen eingesetzt werden, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen. Nach Meinung von Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage, liegt eine der größten Herausforderungen dabei in der Integration strukturierter Daten mit unstrukturierten Daten.

KI und maschinelles Lernen befähigen Computer, Muster in unstrukturierten Daten zu erkennen und in strukturierte Daten umzuwandeln, die eine automatische Reaktion ermöglichen. Es gibt viele Beispiele: HD-Kameras in einer Fabrik oder einem Lager, die zur Bilderkennung eingesetzt werden, um die Qualitätskontrolle zu verbessern oder das Bestandsmanagement durchzuführen; Einzelhändler, die Video zur Erkennung und Verarbeitung des Kundenverhaltens verwenden; und sogar für die Bilderkennung im medizinischen Bereich für das Vorscreening von Röntgen- und MRT-Bildern wird künftig vermehrt KI zum Einsatz kommen. 

Auch die Versicherungswirtschaft nutzt KI, um bei der Schätzung von Schadensfällen zu helfen: Ein Bild eines Unfallautos oder eines anderen Sachschadens kann nahezu in Echtzeit mit der Schadensfotodatenbank des Unternehmens verglichen werden. So lässt sich sofort ein Kostenvoranschlag für eine Schadensauszahlung erstellen, ohne dass eine Person zur Beurteilung des Schadens entsandt werden muss.

„Branchenanalysten schätzen, dass KI in fast jedes neue Software-Update eingebaut werden wird, das bis 2020 auf den Markt kommt. Unternehmen, die den Wechsel in die KI-Welt früher vollziehen, werden einen entsprechend großen Wettbewerbsvorteil haben“, erklärt Güner Aksoy.

Keine Angst vor den Robotern – wie KI das Geschäft ankurbeln kann

Viele der Aufgaben, die KI übernimmt, ersetzen früher benötigte Personalressourcen, die nun für kritischere, strategischere Aufgabenbereiche im Unternehmen zur Verfügung stehen. „Es sind erhebliche Kosteneinsparungen zu erwarten, aber Negativschlagzeilen wie „Roboter werden uns aus dem Job herausautomatisieren“ sind übertrieben“, meint Aksoy. 

Die wirkliche Chance besteht darin, neue Möglichkeiten und Konzepte zu erschließen, die in der Vergangenheit nicht wirtschaftlich waren. KI ermöglicht neue Projekte und Innovationen, die bisher als zu kostspielig oder zeitaufwändig galten. Ein neues Projekt ist nicht kosteneffektiv, wenn die Kosten zu 100 Prozent auf manuelle Arbeit entfallen. Wenn aber die Kosten durch den Einsatz von KI um 50 Prozent reduziert werden können, wird das Projekt realisierbar. Die Nutzung von KI wird kreativen Innovatoren ein breiteres Spektrum an Möglichkeiten eröffnen. Eine Führungskraft oder ein IT-Fachmann muss nicht mehr überlegen, auf welche vielversprechenden, aber teuren, arbeitsintensiven Projekte verzichtet werden muss.  

Zu den Bereichen, in denen KI bei der Automatisierung helfen kann, gehören Kundensupport (z.B. Stimmungsanalyse), Fertigung und Qualitätssicherung. Das Vorstellungsgespräch ist ein weiterer aufkommender Anwendungsfall. So kann Videoverarbeitung eingesetzt werden für den Prozess zur Identifizierung der Stärken eines Kandidaten. Es stellte sich nämlich heraus, dass bestimmte Gesichtsausdrücke und andere menschliche Verhaltensweisen in Verkaufssituationen immer wieder erfolgreich sind; dasselbe gilt wahrscheinlich auch für den Kundenservice und andere interaktive Aspekte. Die KI hilft uns, diese Muster leichter zu erkennen. 

Die Entwicklung, Implementierung und laufende Nutzung KI-gestützter Technologien erfordert dennoch die Fähigkeiten des Menschen. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage von Capgemini ergab, dass die KI mehr Arbeitsplätze schaffen wird, als sie zerstören wird. Dies ist ähnlich wie bei früheren Technologien, die letztlich mehr Wert geschaffen haben. 

Die Verwendung von KI zur Automatisierung grundlegender Geschäftsaufgaben kann zu besserer Servicequalität, Kundenerfahrung und Projektdurchführung sowie niedrigeren Kosten führen. Autonome LKW werden Kosten sparen, da sie 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche, ohne Pause für Essen oder Schlaf fahren können. Die Lieferzeit ist ein unglaublicher Geschäftswert, dennoch ist es nicht kosteneffizient, jede Ware zu fliegen. Verderbliche Lebensmittel, die auf dem Landweg in einem autonomen Fahrzeug transportiert werden, könnten zwei bis drei zusätzliche Tage früher in den Regalen liegen, was die Wegwerfquote reduziert und die Qualität verbessert.

Stufenweise loslegen 

Gartner geht davon aus, dass Rechenzentren, in denen KI und ML nicht zum Einsatz kommt, bis 2020 nicht mehr wirtschaftlich zu betreiben sein werden. KI ist keine abstrakte Science-Fiction-Technologie, sondern jetzt einsatzbereit – und entscheidend für die Zukunftsfähigkeit nahezu jedes Unternehmens, unabhängig von der Branche.

„Kurzfristig wird die IT nicht unbedingt komplett in Richtung KI umschwenken, eher werden Geschäftsinhaber neue Anforderungen haben, die erst die IT zur Nutzung von KI antreiben werden. In vielen Unternehmen könnte KI als einmaliges Forschungsprojekt außerhalb der traditionellen IT beginnen“, berichtet Güner Aksoy. „Wenn diese Projekte erfolgreich sind und die Kosten sinken, können die Projekte auf die IT übertragen werden. Ziel ist die Integration mit dem Rest der strukturierten Datenverarbeitung, die innerhalb der IT stattfindet.“

Während KI oft unstrukturierte Daten wie Video, Bilder, Audio etc. verarbeitet, generiert sie strukturierte Daten, die mit anderen strukturierten Daten integriert werden müssen, um eine Komplettlösung zu realisieren. Ein Beispiel ist ein automatisierter „Greeter“ in einem Baumarkt. Ein Kunde kann hineingehen, die Mutter, Schraube oder, was auch immer er sucht, vor eine Kamera halten und erhält Auskunft, in welchem Gang sich die Ware befindet und ob sie auf Lager ist. Die Bilderkennung erfordert ein KI-Training, aber das System muss auch in den Produktkatalog (Einführung neuer Artikel, Ausmusterung alter Artikel) und die Warenwirtschafts- und Kassensysteme integriert werden. 

Nach Meinung von Pure Storage ist eine Möglichkeit, mit einer kleinen, von der Geschäftsleitung unterstützten F&E-Arbeit außerhalb der normalen Arbeitsgruppen anzufangen. Führungskräfte könnten ein paar Ideen einstreuen, aber Mitarbeitern die Möglichkeit geben, innovativ zu sein und Lösungen zu entwickeln. Das Team sollte diesen Prozess wiederholen können, bis erste Erfolge vorliegen.

Sich von den Daten leiten lassen

In erster Linie müssen Unternehmen entscheiden, wo sie KI-Aufgaben ausführen wollen, etwa in der Public Cloud oder Private Cloud. Dabei müssen sie sich von den Daten leiten lassen. In der KI sind große Datenmengen entscheidend, wenn es darum geht, neuronale KI-Netzwerke zu trainieren. Daher müssen Unternehmen die KI-Arbeit dort machen, wo ihre Daten vorhanden sind. Daten haben „Schwerkraft“. Es ist zu teuer, zeitaufwändig und komplex, große Datenmengen zu verschieben, so dass das Projekt zu den Daten wechseln muss, nicht umgekehrt. Wenn die Daten vor Ort sind und in andere strukturierte Datenbestände vor Ort integriert werden, dann ist es sinnvoll, die KI-Projekte auch dort zu betreiben. Wenn die Datensätze in der Public Cloud als Teil eines Web-Services generiert werden oder die Public Cloud als Zielort für IoT-Daten fungiert, ist es sinnvoll, die KI-Datenverarbeitung dort zu betreiben. 

„Alle Branchen werden von KI profitieren, aber warum und wie ist nicht völlig vorhersehbar. Die Gewinner sind nicht unbedingt die größten Unternehmen oder die mit dem besten Marketing, sondern diejenigen, die am anpassungsfähigsten und innovativsten sind“, fasst Güner Aksoy abschließend zusammen. „Unternehmen, die das KI-Feld anführen, werden die Art und Weise, wie das Geschäft geführt wird, neugestalten. In gewisser Hinsicht hat KI das Spielfeld geebnet und Unternehmen aller Formen und Größen neue Möglichkeiten zur Innovation eröffnet.“

mat

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