Künstliche Intelligenz in Unternehmen – 6 Zukunftstrends in Deutschland

 Künstliche Intelligenz (KI)

Mit der künstlichen Intelligenz hält eine prägende Technologie Einzug in den Alltag vieler Unternehmen und Menschen. Dabei sind die Einsatzgebiete dieser Technologie umfassend und die Möglichkeiten nahezu grenzenlos. Die künstliche Intelligenz wird insbesondere im Zusammenhang mit der Digitalisierung thematisiert und soll den digitalen Wandel der Unternehmen beschleunigen. Dabei ist die grundlegende Idee bereits älter, denn bereits 1956 wurde die künstliche Intelligenz im Rahmen einer Dartmouth College Konferenz thematisiert.

Die Technologie wird heute insbesondere im Zusammenspiel mit der Automatisierung genannt, dabei gibt es jedoch auch weitere Anwendungsfelder, welche im Folgenden dargestellt werden.

1. Robotic Process Automation

Die wohl bekannteste Möglichkeit zum Einsatz von künstlicher Intelligenz ist die Prozessautomatisierung durch den Einsatz digitaler Software-Roboter. Durch den Einsatz dieser innovativen Technologie können sich wiederholende und standardisierte Prozesse und Aufgaben, welche aktuell durch Menschen ausgeführt werden, komplett automatisiert werden. Im Grundsatz übernehmen die Software-Roboter die Aufgaben der Anwender und interagieren mit den entsprechenden Systemschnittstellen.

Bereits heute sind Roboter ein integraler Bestandteil der industriellen Fertigung. Die Einführung der Technologie sorgte dafür, dass die Effizienz enorm gesteigert werden konnte. Auch heute suchen operativ agierende Unternehmen nach Möglichkeiten, um die auftretende Fehlerhäufigkeit und die Kosten nachhaltig zu senken. Zum aktuellen Zeitpunkt war durch verschiedene Softwaresysteme eine Teilautomatisierung möglich, welche jedoch besonders wartungsintensiv ist. Hierbei müssen verschiedene Systeme miteinander kooperieren, sodass ein administrativer Aufwand entsteht. Als Alternative bietet sich die Robotic Process Automation, als der Einsatz von Software-Robotern, an. Dieses Einsatzgebiet der künstlichen Intelligenz ermöglicht die vollautomatische Abwicklung eines Prozesses, ohne das ein Nutzer eine Nachbearbeitung durchführen muss. Im Gegensatz zu aktuellen Automatisierungslösungen zielt die RPA auch nicht auf eine Veränderung der bestehenden Systeme ab, sondern wird stattdessen mit diesen interagieren. Unter etablierten und klassischen Automatisierungslösungen wie BPM mussten bisher umfangreiche Tests durchgeführt werden, sodass die Integration der Datenschicht gewährleistet wurde.

RPA hingegen ist für Anwendungsbereiche geeignet, die auf sich wiederholenden Tätigkeiten mit dahinterliegenden Regelwerken basieren. Hierzu gehört etwa das Ausfüllen von Formularen, das Lesen und Verarbeiten von Informationen aus verschiedenen Systemen, der Zugriff auf Websites sowie das anschließende Verarbeiten der vorhandenen Daten. Das Einsatzspektrum ist umfassend und Vorteile wie Profitabilitätssteigerungen, eine hohe Benutzerfreundlichkeit, eine Optimierung der Daten- und Prozessqualität und die Möglichkeit das Potenzial der Mitarbeiter für strategische Aufgaben zu nutzen, machen die RPA zu einem wichtigen Trend der künstlichen Intelligenz.

2. Steigerung der Compliance durch neuronale Netze

Eine weitere Hauptentwicklung im Rahmen der künstlichen Intelligenz lässt sich bei den sogenannten Deep Neural Networks (DNS) erkennen. Bei einem Deep Neural Network handelt es sich um ein neurales Netzwerk, welches ein hohes Maß an Komplexität aufweist und auf mathematischen Formeln zur Datenberechnung zurückgreifen. Im Grundsatz sind Computer bei der Durchführung von komplexen Aufgaben, welche auf mathematischen Formeln basieren, dem menschlichen Intellekt überlegen. Einfache Aufgaben stellen dahingegen eine Herausforderung dar, denn hier ist ein Einsatz mathematischer Regeln kaum möglich. Dabei handelt es sich insbesondere um Aufgaben wie Sprach- und Gesichtserkennung. Mit den DNS wird das Lernverhalten des Menschen nun imitiert und die Netzwerke lernen durch den Einsatz von Bild-, Text- und Audiodateien. Vor allem der Endnutzer scheitert am Verständnis dieser Technologie. Allerdings lassen sich in der Forschung permanent neue Erfolge verzeichnen, sodass es immer neue Theorien zur Erweiterung der DNS gibt. Im Grundsatz soll der Computer aus Erfahrungen lernen und die komplexe Welt in eine Hierarchie von Konzepten aufteilen. Durch die Hierarchie der gelernten Konzepte kann die Software nun komplexe Hierarchien verstehen, indem diese aus einfache Ansätzen abgeleitet werden. Je mehr Wissen solch ein System aus Daten extrahieren kann, desto unwahrscheinlicher wird die Notwendigkeit eines menschlichen Einsatzes.

In Unternehmen soll diese Technologie vor allem dazu beitragen, die unternehmensinternen Netze zu analysieren und deren Architektur zu verstehen. Sobald dieser Schritt vollendet ist, kann die zu einer Steigerung der firmeneigenen Compliance genutzt werden.

3. KI wird zum Standard bei der Entwicklung von Apps und Applikationen

Bereits heute ist die KI in speziellen Anwendungsbereichen wie bei der Entwicklung des autonomen Fahrens kaum wegzudenken. Vielmehr basiert dieser Ansatz auf dem Prinzip des Deep Learnings. Doch auch bei der Entwicklung von Apps und Applikationen kann die KI zum Standard werden.

Der Trend zeichnet sich bereits jetzt im Rahmen von Bildbearbeitungsprogrammen ab, welche bisher durch den Nutzer bedient werden mussten. Nun gibt es jedoch erste Programme, die vollautonom eine Bearbeitung vornehmen. Der Grundsatz ist hierbei ein intelligenter Algorithmus, der mögliche Fehler identifiziert und eigenständig behebt. Im Grundsatz basieren diese Ansätze auf einem Machine-Learning-Algorithmus. Allerdings ist auch ein anderer Einsatz künstlicher Intelligenz möglich. So können etwa Entscheidungsbäume hinterlegt werden, welche im Nachhinein von der Software zur Bearbeitung von Aufgaben genutzt werden. So kann eine entsprechend optimierte Software dazu beitragen, dass vorhandene Daten analysiert werden und basierend auf dem Ergebnis der Analyse eine Handlungsempfehlung ausgesprochen wird.

RPA-Einführungsvideo

Vorteile von RPA

  • Kostensenkung
  • Qualitätssteigerung
  • Mitarbeiterentlastung

4. Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten

Bereits heute sind digitale Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant ein fester Bestandteil des Alltags geworden. Doch auch Chatbots finden vermehrt Anwendung und ordnen die Anliegen von Kunden in passende Kategorien ein, sodass eine schnellere und gezieltere Problemlösung ermöglicht werden kann. Im Hintergrund basieren sowohl Chatbots, als auch virtuelle Assistenten auf einer künstlichen Intelligenz. Insbesondere die schnelle Entwicklung der Spracherkennung und die anschließende Beantwortung der Nutzerfragen lässt den Entwicklungsstand erahnen.

Aufgrund der schnellen Entwicklung werden auch Chatbots im operativen Geschäft immer wichtiger und beliebter. Für den Endnutzer ist der Unterschied zwischen virtuellen und menschlichen Mitarbeiter kaum bemerkbar. Während ein Chat mit einem menschlichen Mitarbeiter oftmals langwierig sein kann, überzeugt ein Chatbot durch eine hohe Geschwindigkeit und ein problemorientiertes Lösungsverhalten. Bereits heute lässt sich die Steuererklärung durch den Einsatz eines Chatbots durchführen, sodass der Endnutzer nur auf die spezifischen Fragen des virtuellen Gegenübers antworten muss. In Unternehmen lässt sich durch den Einsatz dieser Technologie beispielsweise die komplizierte Reisekostenabrechnung erleichtern. Zudem kann der erste Kontakt mit dem Kunden effizienter gestaltet werden, sodass dieser im ersten Schritt das individuelle Problem schildert. Anschließend kann die KI dieses automatisiert lösen oder an einen geschulten Mitarbeiter delegieren.

5. Analyse von Kaufpräferenzen und Kundenverhalten

Insbesondere das Marketing ist für die frühe Implementierung von innovativen Technologien bekannt. Diese Entwicklung lässt sich auch im Bereich der künstlichen Intelligenz belegen, da es konkrete Anwendungsfälle für die künstliche Intelligenz gibt. Dabei gelten die Analyse des Kundenverhaltens sowie der Kaufgewohnheiten als etablierte Beispiele.

Bereits heute wird auf automatisierte Empfehlungen sowie das automatische Anpassen von Angeboten gesetzt, um den Kunden von einem Kauf zu überzeugen. Hierbei kommen komplexe KI-gestützte Algorithmen zum Einsatz, welche auf die Erkennung von Mustern spezialisiert sind. Ergänzend dazu können auch Abweichungen integriert werden, sodass Kunden keine Werbung für uninteressante Artikel erhalten. Dies war bisher insbesondere dann der Fall, wenn ein Kauf für eine dritte Person durchgeführt wurde. Der gezielte Einsatz von KI ermöglicht mittlerweile das Erstellen von Echtzeit-Analysen. Zudem ist auch dynamisches Micro-Targeting im Rahmen der technischen Möglichkeiten, sodass eine individuellere Kundenansprache stattfinden kann.

6. Automatisierte Texterstellung

Ein besonders interessantes Anwendungsgebiet der künstlichen Intelligenz ist die automatische Erstellung hochwertiger Texte. Bereits heute zeigt die Plattform Wikidata, dass sich Begriffsdefinitionen und Basisinformationen einzig durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erzeugen lassen. Zudem weisen die Texte einen individuelleren und natürlicheren Stil auf, sodass der Unterschied zu menschlich verfassten Texten immer geringer wird.

Demnach wird die Fähigkeit eines Programms zur automatisierten Texterstellung immer umfangreicher und besser. Ziel dieser Entwicklung ist allerdings nicht das Ersetzen professioneller Autoren, sondern die schnellere und umfangreichere Bereitstellung von Informationen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz erlaubt somit die Verfassung von authentisch wirkenden Texten. Grundsätzlich können unternehmen somit repetitive unternehmerische Berichte wie Geschäftsberichte, Börsennachrichten oder News generieren. Doch auch im Rahmen von Wetterberichten, Verkehrsmeldungen oder Produkt- und Dienstleistungsinformationen ist ein Einsatz möglich.

Fazit und Ausblick zur Entwicklung

Bereits heute lassen sich die umfangreichen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz erahnen. Dabei sind die Einsatzmöglichkeiten jedoch nahezu unbegrenzt und eine weitere Entwicklung wird zur Adaption der Technologie beitragen. Allerdings zeigen die Einsatzfelder, dass enorme Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungspotenziale möglich sind. Zudem lassen sich durch den Einsatz der Technologie wichtige Ressourcen freilegen, welche für eine Weiterentwicklung des Geschäfts und der Erschließung neuer Geschäftsfelder genutzt werden können.

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