Künstliche Intelligenz für Business-Prozesse

Natürliche Intelligenz allein genügt heute nicht mehr, um am Markt erfolgreich zu sein. Dieser Ansicht sind die meisten der von dem Wissenschaftsjournal „MIT Sloan Management Review“ befragten Unternehmensführer. So glauben 84 Prozent der Umfrageteilnehmer, dass Künstliche Intelligenz (KI) ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wird.

Eine ganze Reihe von Software-Anbietern integriert mittlerweile Künstliche Intelligenz in ihr Portfolio, so etwa Adobe mit der Plattform Sensei. Auch OpenText hat mit Magellan ein entsprechendes KI-Angebot: „Da KI in den vergangenen Jahren durch alle Branchen an Interesse gewonnen hat, steigt auch das Interesse an den entsprechenden Lösungsszena­rien“, erklärt Eugen Klass, Data Scientist bei OpenText.

Das Interesse verwundert nicht, denn die Anwendungs­felder sind in der Tat vielfältig.

Einkauf: Die Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz reichen von automatisierten Bestellvorgängen bis zur intelligenten Analyse des gesamten Beschaffungsprozesses.

Kundenservice und -Support: Funktionen wie Sprach- und Texterkennung, Sprachverständnis und automatisierte Übersetzung können in der Kundenkommunikation helfen, um Anfragen per E-Mail, Chat oder Telefon automatisiert zu beantworten. Oder man lässt Anfragen per KI vorsortieren und klassifizieren. KI-basierte Empfehlungen für Produkte oder Services erhöhen die Kundenbindung und -zufriedenheit.

Vertrieb: Mit prädiktiven Verfahren und Sentimentanalysen lässt sich das Kundenverhalten vorhersagen, um etwa einer Abwanderung entgegenzuwirken. Explorative Verfahren erlauben es, Kunden besser zu verstehen und zu segmentieren sowie potenzielle Neukunden und Zielgruppen zu identifizieren.

Marketing: Kundenansprache und -kommunikation lassen sich mit Hilfe von KI individueller gestalten. Der Interessent erhält so maßgeschneidert und kanalübergreifend die passenden Botschaften und Angebote.

Personalwesen: Bei der Personalsuche können KI-Funktionen helfen, die richtigen Kandidaten für eine Position zu identifizieren. Neben prädiktiven Verfahren und Methoden zur Entscheidungsfindung lassen sich Stimm- oder Bildanalysen einsetzen, um das Verhalten eines Bewerbers im Vorstellungsgespräch zu analysieren. Schließlich lässt sich mit Chatbots und Selfservice-Portalen der Aufwand in der Personalverwaltung reduzieren.

IT-Service- und -Support: Mit KI-Unterstützung lassen sich digitale Arbeitsplätze automatisiert und personalisiert zur Verfügung stellen. Prädiktive Verfahren können Systemprobleme erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt.

IT-Sicherheit: Die intelligente Verhaltensanalyse von Nutzern und Systemen erlaubt es, Sicherheitsprobleme und Betrugsversuche schneller und zuverlässiger zu erkennen.

Produktion: Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz lassen sich dynamische Produktionsumgebungen entwickeln, die sich an veränderte Bedingungen anpassen. Neben intelligenten, selbstlernenden Robotern kommen Methoden der prädiktiven Analyse, der Entscheidungsunterstützung und der Empfehlungslogik zum Einsatz, um Prozesse zu beschleunigen.

Logistik: KI unterstützt Logistikprozesse unter anderem in Form von prädiktiven Analysen und Empfehlungsverfahren. Lieferketten lassen sich so optimieren und Lieferengpässe oder Kostenrisiken vorab identifizieren.

Auch in branchenspezifischen Anwendungen spielen KI-Funktionen zunehmend eine Rolle.

Finanz­dienstleister: KI gewinnt unter anderem bei der Vermögensverwaltung an Bedeutung. Ein Beispiel sind automatisierte Anlagesysteme, sogenannte Roboadvisor.

Automobilindustrie: Selbstfahrende Fahrzeuge und Assistenzsysteme sind die bekanntesten Einsatzzwecke. Auch die Produktion nutzt intelligente Maschinen und Programme zur Optimierung.

Gesundheitswesen: Sowohl in der Forschung als auch in der praktischen Medizin werden große Hoffnungen auf KI gesetzt. Sie erlaubt es, in riesigen Datenmengen Muster zu erkennen, um etwa Faktoren bei der Krebsentstehung zu analysieren.

Versicherungen: Künstliche Intelligenz kann Versicherungsunternehmen helfen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, Risiken zu evaluieren sowie Produkte und Tarife besser auf Zielgruppen zuzuschneiden. Im operativen Bereich helfen KI-Anwendungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten bei der Kundenkommunikation sowie bei der Schadensabwicklung.

Handel: Groß- und Einzelhändler kann KI bei der Sortimentsgestaltung, der Preisfindung und der Bestandsverwaltung sowie in der Logistik und im Service unterstützen.

Telekommunikation: Netzbetreiber und Service-Provider optimieren mit KI-gestützten Verfahren ihre Netzauslastung, sagen Kapazitätsengpässe vorher und optimieren die Wartung von Funkmasten und anderen Sendeeinrichtungen.