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Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Data Analytics sind inzwischen mehr als bloße Hype-Themen – diese Technologien durchdringen verschiedenste Geschäftsbereiche und beeinflussen unseren Alltag schon heute massiv. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in fast allen Branchen wachsen neben den Einsatzgebieten auch die Herausforderungen.

OpenText zeigt, in welche Richtung die Entwicklung geht und welche Trends das Jahr 2020 prägen.

KI-Implementierungen verdoppeln sich: In allen Bereichen

Daten bestimmen auch 2020 die Zukunft. Und künstliche Intelligenz wird breiter als bisher genutzt werden, um die mit Daten verbundenen Herausforderungen zu meistern. Grundlage dafür ist die notwendige Vorarbeit, die Verwendung der richtigen Daten und der passenden KI-Plattform. Ist dies gegeben, können KI-Lösungen in den folgenden vier Bereichen ihr Potenzial nächstes Jahr besonders entfalten:

Einzelhandel: KI hat das Potenzial die Umsätze durch Cross-Selling zu maximieren, indem hyperpersonalisierte Inhalte durch intelligente Empfehlungen bereitstellt werden. Durch Predictive Maintenance haben die Hersteller die Möglichkeit, die Nutzungsdauer der Geräte zu maximieren und kostspielige Ausfallzeiten zu reduzieren.
Immobilien: KI kann verwendet werden, um massive Datenmengen über Hausverkäufe, Schulbezirke, Transport- und Verkehrsmuster zu analysieren. Auch der zukünftige Wert von Häusern und die Kosten pro Quadratmeter können genauer prognostiziert werden.
HR: In der Personalabteilung und im Personalwesen wird die KI den Rekrutierungsprozess beschleunigen, indem sie die Auswahl der besten Kandidaten 15-mal schneller durchführt als ein Mensch.
Gesundheitswesen: Die KI wird bei der medizinischen, rechtlichen und regulatorischen Überprüfung von Pharmaunternehmen helfen. So werden die Entwicklung und Vermarktung neuer Medikamente überprüft und mit allen gesetzlichen Anforderungen abgeglichen.
Finanzbranche: Erfassung von Vertragspartnern und -daten aus dem laufenden Schriftverkehr, egal ob E-Mail oder Brief. Zusammenführung und Zusammenfassung von Kundengesprächen mit Abgleich von Pflichtenheften für die Kundendialogführung.

Verbesserung beim Datenschutz

Während Verordnungen, wie die DSGVO bereits etabliert sind, wird es in 2020 und darüber hinaus weiterhin neue regulatorische Entwicklungen rund um den Datenschutz geben. Obwohl diese Vorschriften alle unterschiedlich sind, haben sie eine Gemeinsamkeit: den Verbrauchern das Recht zu geben, zu erfahren, wie und welche Art von personenbezogenen Daten erhoben wurden. Sie haben die Möglichkeit, rechtliche Schritte einzuleiten, sollte eine Verletzung dieser Rechte stattfinden. Bislang haben sich Unternehmen darauf konzentriert, bereits strukturierte Daten entsprechend zu kennzeichnen und zu ordnen. Jedoch müssen Unternehmen verstehen, dass sie auch unstrukturierte Informationen, wie gescannte Textdokumente, erfassen und schützen müssen. Vor allem auf archivierte Daten müssen Unternehmen ein besonderes Augenmerk legen. KI-gestützte Lösungen werden dazu beitragen diese sensiblen Daten zu lokalisieren und sie entsprechend zu verwalten.

Intelligente Enterprise Prozesse

Die Digitalisierung wird durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in laufenden Prozessen weiter angetrieben. Angefangen mit der erweiterten Erfassung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten, über die Einbindung in die jeweiligen Business-Prozesse bis zu auf intelligenten Triggern basierende Reports.

Vom Bot zum virtuellen Begleiter

Kunden erwarten in vielen Bereichen Antworten auf ihre Fragen in Echtzeit. Deshalb hat die Chatbot-Technologie die Chance, noch vielseitiger eigesetzt zu werden. Mit ihren erweiterten kontextbezogenen Fähigkeiten können sie sich als bevorzugte digitale Schnittstelle durchsetzen. Die menschliche Interaktion wird mehr denn je von Chatbots dominiert sein. Jedes Unternehmen, das einen verbraucherorientierten Ansatz verfolgt, muss eine solche menschenähnliche KI implementieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Darüber hinaus kann der Chatbot in vielen Bereichen am Arbeitsplatz behilflich sein: Sei es bei HR und Rekrutierung, Training (über Wissensassistenten), Bestellungsprozesse oder der Steigerung der Effizienz (virtueller Assistent).

Systematische Verzerrung der KI minimieren

Unternehmen müssen in Zukunft Ihre Strategie anpassen, um systematische Verzerrung seitens KI zu verringern. Eine Verzerrung in der KI kann beispielsweise aus der Übertragung von Annahmen und Vorurteilen der Entwickler und User entstehen. Datenproben, die in die KI eingebettet werden, müssen deshalb besonders robust sein, damit die Subjektivität minimiert und vertrauenswürdige Erkenntnisse erlangt werden können. Ist die Datenerhebung zu selektiv, spiegelt sie nicht die Realität wider. Was wiederum zum Scheitern oder der Nichteinhaltung von Qualitätsanforderungen führen kann. Um also solche Verzerrungen zu erkennen, müssen Maschinen getestet, KI-Modelle umfassend trainiert werden und es braucht Mechanismen und Möglichkeiten der Kontrolle.

Zach Jarvinen, Head of Technology Strategy AI and Analytics, OpenText

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