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KI im Handel

Näher am Kunden mit Künstlicher Intelligenz

von - 16.10.2017
Roboter beim Einkauf
Foto: Snopek Nadia / Oleg Zhevelev
Lösungen mit Künstlicher Intelligenz versprechen die Handelsbranche zu revolutionieren. Aber welche Geschäftsbereiche profitieren am meisten von KI?
Dieser Beitrag wurde von Florian Heidecke verfasst, Chief Client Officer und Partner bei Namics, einer Full-Service-Digitalagentur für E-Business.
Künstliche Intelligenz (KI) umfasst viele Teilbereiche, darunter maschinelles Lernen, Predictive Analytics, maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Robotics-Systeme. Um ihr Potenzial zu entfalten, müssen KI-Anwendungen über eine fundierte Daten­basis verfügen, selbstständig Schlüsse ziehen, fortlaufend dazulernen sowie mit Menschen und anderen Systemen interagieren.
Dr. Florian Heidecke
Chief Client Officer und Partner bei Namics
Foto: Namics
„Setzen Sie dort an, wo Menschen fehleranfälliger sind als Maschinen, zum Beispiel bei Inventur- oder Warehouse-Prozessen.“
Generell eignen sich alle Anwendungsfelder, in denen ein gewisser Kontext benötigt wird, der jedoch gut in strukturierten Datenmodellen abbildbar ist (etwa Wetter­daten). KI kann zudem Beratungsaufgaben übernehmen, die konkret, aber extrem komplex sind. Ein Beispiel ist die Suche nach einer passenden Schraube für einen ganz bestimmten Anwendungsfall. Und sie kann eine Vielzahl an Beratungsfeldern bündeln: zum Beispiel Auskunft über Schrauben, Nägel oder Bohrmaschinen geben, für die es ansonsten mehrere Spezialisten bräuchte, die der Baumarkt nicht vorhalten kann.
IBM Watson
Macy’s On Call: Das US-amerikanische Kaufhaus setzt einen Mobile-Shopping-Companion auf Basis von IBM Watson ein.
(Quelle: IBM)
Um geeignete Einsatzfelder im Unternehmen zu identifizieren, muss auch geklärt werden, wem die Daten, mit denen ich arbeite, eigentlich gehören? In der selbst betriebenen Logistik ist das einfach zu beantworten, weil die Daten in der Regel dem Unternehmen gehören. Vertrieb und Marketing dagegen sind darauf angewiesen, dass Kunden bereit sind, ihre Daten mit dem Unternehmen zu teilen. Zudem kommt es darauf an, ob es sich um strukturierte Daten, beispielsweise einen Warenkorb oder ein Kunden­profil, oder schwieriger zu verarbeitende Daten, etwa aus der Bilderkennung, handelt. Auch die Menge der Daten spielt eine Rolle. Es ist wichtig, vor dem Start eines KI-Projekts abzuwägen, in welchem Bereich es den größten Impact haben kann und wo es den aktuellen Geschäftserfolg vielleicht sogar torpedieren könnte.
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