Best-Practice der KI

Über die Künstliche Intelligenz (KI) ist in Vergangenheit viel geschrieben worden. Je nach Perspektive wurden Chancen und Möglichkeiten, aber auch Risiken und Herausforderungen betrachtet. Viele Unternehmen setzen Vertrauen in die KI – andere jedoch haben große Berührungsängste.

Im bereits abgelaufenen Jahrzehnt wurde viel über KI-Systeme spekuliert. Nun ist es aber an der Zeit, die Umsetzung und den Einsatz zu planen. Datensammlung, sowie -übertragung und -verarbeitung stehen aktuell im Zeitalter der KI ganz oben auf der Agenda.

Der intelligente Bedürfnismanager
Die KI dient in Unternehmen als Bedürfnismanager, um aus der Menge an mehr oder weniger strukturierten Daten wichtige Markttrends und effektive Geschäftspotenziale heraus abzuleiten. Diese Trends gilt es möglichst als Erstes zu identifizieren, um dem potenziellen Kunden auch als Erstes ein passendes Angebot zu liefern.

Predictive Customer Relationship
Weiterhin verändert die KI das Customer Relationship Management (CRM) zu einer sogenannten Predictive Customer Relationship (PCR), die das zukünftige Verhalten eines Kunden prognostiziert. Dafür werden nicht nur multivariate Analysen eingesetzt, sondern auch intelligente Algorithmen, die die Erwartungswerte der Kaufwahrscheinlichkeiten präzise berechnen. Der bestmögliche Fall wäre, dass dem potenziellen Kunden passende Produkte geliefert oder Dienstleitungen angeboten werden, die er gar nicht bestellt hat, aber aufgrund der richtigen Prognose des Kundenbedürfnisses von ihm nicht zurückgeschickt bzw. abgelehnt werden würden.

Großes Misstrauen in deutschen Unternehmen
Laut Statista wurden im vergangenen Jahr 2019 insgesamt ca. 220,6 Milliarden € Umsatz durch KI-Anwendungen beeinflusst. Der Großteil davon wurde in der Automobil- und Konsumgüterproduktion, dicht gefolgt von Maschinenbau und Elektronik, verursacht.

Laut der IW-Studie im Oktober 2019 setzen bereits 10% der ingesamt 700 befragten deutschen Industrieunternehmen KI ein – oft sind die Anwendungen schon ausgereift und im Praxiseinsatz. Jedoch misstrauen noch ca. 70% der deutschen Unternehmen den KI-Anwendungen und möchten sie auch künftig nicht einsetzen. 40% sind sogar der Meinung, dass KI eine große Bedrohung für das Geschäftsmodell darstellt. Unternehmen, die bereits erfahren mit der KI-Technologie sind, erweisen sich als aufgeschlossener als andere.

Best-Practices für KI
Die IW-Studie verdeutlicht, dass den Unternehmen Best-Practice-Fälle (sog. Anwendungsfelder) vor die Augen geführt werden müssen, um die Akzeptanz zu erhöhen und zu zeigen, in welchen Bereichen die Anwendung von KI stattfinden kann. Wenn Unternehmen sehen, welche Potenziale die KI für das eigene Geschäftsmodell mit sich bringt, können Berührungsängste nach und nach abgebaut werden.

KI häufig im Alltag
Durch die häufig verbreiteten KI-Anwendungen wie Übersetzungs- oder Spracherkennungstools sollte es für Menschen jedoch nicht schwer sein, die KI-Anwendungen auch im geschäftlichen Kontext zu akzeptieren und einzusetzen. Viele Menschen werden oft mit Chatbots konfrontiert, die von Unternehmen als virtueller Mitarbeiter im First-Level-Support eingesetzt werden, um den ersten Kundenkontakt aufzufangen.

Warten Sie nicht auf die Super-Intelligenz!
Es gibt viele Best Practices aus verschiedenen Branchen für die KI (in der Produktion, bei (Finanz-)Dienstleitungen, im Einzelhandel oder Smart Home) – darüber könnte in diesem Artikel viel aufgeführt werden – doch vor allem kann KI den Vertrieb substanziell verbessern, indem sie die Identifikation, die Vorhersage und die Profilierung von Leads automatisiert. Beim Angebotsportfolio können KI-Datenanalysen bei der Suche nach digitalen Zwillingen (AI-based twins), dem Kundenwert (Customer Value Prediction), der Bonitätsprüfung oder auch beim AB-Testing (wie zB. das Eyetracking bei Landingpages) helfen.

KI ist in der Lage über den richtigen Kanal zum passenden Zeitpunkt an die richtige Zielgruppe das passende Produkt zu senden und unterstützt Vertriebsverantwortliche dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Marketing kann der Einsatz von Predictive Analytics, Empfehlungsalgorithmen, Dynamic Pricing, Website-Analyse, Social Listening, Content Creation, etc. helfen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erreichen.

Fazit: Maximale Unterstützung
Unternehmen müssen sich die Best Practice-Fälle vor die Augen führen und den KI-Systemen vertrauen, um sich von den Berührungsängsten zu verabschieden. KI muss so eingesetzt werden, dass sie uns Menschen in unserem Tun und Handeln stärkt, um die menschliche Intelligenz maximal zu unterstützen.

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