Produktive KI-Services – So setzen Unternehmen KI erfolgreich ein

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data: Viele stehen diesen Themen skeptisch gegenüber. Dabei kann KI die Effizienz und die Arbeitsqualität steigern. Sie sollte darum Teil der Digitalisierungsstrategie sein.

Studien zeigen: Immer mehr Unternehmen erkennen die Vorteile KI-basierter Lösungen [1]. Dennoch herrscht rund um die Verwendung von KI noch Unsicherheit. Zum einen ist nicht klar, wie sich eine KI zielgerichtet integrieren und implementieren lässt. Zum anderen wissen viele Unternehmen nicht, wie genau sie von KI profitieren können. 

Ziele definieren und Daten sammeln. Die aktuell verfügbare Art von KI bezeichnet man als »schwache« KI. Sie kann nur definierte Aufgaben lösen. Eine »starke« KI, die jedoch noch nicht entwickelt ist, würde weit darüber hinausgehen. Noch benötigen KI-Systeme immer konkrete Ziele, die Unternehmen vorgeben müssen. Darum sollten sie zunächst analysieren, welche Prozesse sie mithilfe von KI effizienter gestalten könnten. Dafür braucht es üblicherweise Unmengen an Daten. Diese erhalten Unternehmen, indem sie alle relevanten Informationen rund um ihre Kerngeschäftsprozesse zusammentragen. Dafür braucht es sowohl Zeit als auch (technische) Investitionen, da alle Daten erfassende Systeme zu integrieren sind. Alternativ können sie die Daten bedarfsgerecht erheben, also je nach Anwendungsfall oder Geschäftsmodell. Anhand dieser Daten können sie dann überprüfen, ob sie für den spezifischen Case ausreichend sind.

Voice Commerce. Im Handel gibt es viele Möglichkeiten, von KI zu profitieren. Sprachassistenten wie Amazon Echo, Google Home oder Apples Home-Pod sind in den Haushalten angekommen. Nutzer verwenden sie unter anderem, um per Sprachbefehl komfortabel einzukaufen. Die digitalen Butler verstehen selbst komplexe Anfragen wie »Finde eine farblich passende Jacke mit schmal geschnittener Taille, die zu T-Shirt A der Marke C passt«. Nutzer können die passende Jacke dann einfach per Sprachbefehl bestellen – KI macht es möglich. KI-Algorithmen arbeiten dabei mehrstufig: Im ersten Schritt wandelt das System Audiosignale in Phoneme um – die kleinsten bedeutungsunterscheidenden sprachlichen Einheiten, aus denen unsere Wörter und Sätze entstehen. Die Logik ermittelt anschließend, was sich der Nutzer wünscht, und wandelt seine Anfrage in textbasierte Befehle an das System-Backend um. Dies geschieht meist durch den Aufruf von Webservices. Anschließend wird das Ergebnis mittels Text-to-Speech-Algorithmen in Sprache umgewandelt und an den Nutzer übertragen. Damit hat der Handel einen weiteren attraktiven Verkaufskanal.

Anzeige

Metadaten für Bild- und Videodateien automatisch erzeugen. Auch im Medienbereich ist KI längst angekommen, etwa bei der Metadaten-Erzeugung. Bewegtbilder spielen eine immer größere Rolle. Doch die immer größere Datenflut ist für Journalisten und Produzenten kaum mehr manuell zu händeln. Dabei müssen sie Videosequenzen mitunter sehr schnell finden. Dies gelingt am einfachsten über Metadaten, also Inhaltsinformationen, die Videos und Bildern zugeordnet sind. Je besser die Metadaten verschlagwortet sind (Tagging), desto einfacher sind sie auffindbar. Wenige Metadaten lassen sich noch manuell taggen. Aber TV-Sendern, die Millionen Bilddaten verwalten, ist das nicht mehr möglich. KI kann Videodateien analysieren und automatisch mit Metadaten versehen. Sie erkennt bekannte Personen, Firmenlogos, Städte sowie Gebäude und hinterlegt diese Informationen in den Metadaten. So sind Video- oder Bilddateien schnell auffindbar.

 

 

Anzeige

KI-Projekte realisieren. Die beiden Beispiele zeigen: KI-Projekte sind sehr unterschiedlich und individuell. Daher empfiehlt sich eine schrittweise Einführung. In der Praxis hat sich ein vierstufiger Prozess bewährt:

1. Use Case mit dem größten Mehrwert identifizieren.
Im Rahmen einer Ist-Analyse wird überprüft, welche Grundlagen für den KI-Einsatz zu schaffen sind. Inwieweit wird Big Data bereits verwendet? Welches Know-how gibt es bezüglich KI? Sind besondere Herausforderungen zu bewältigen? In der Regel erarbeiten Unternehmen diese Fragen gemeinsam mit einem Dienstleister. Aus den Resultaten können sie ein Use-Case-Portfolio ableiten, das potenzielle Einsatzmöglichkeiten von KI nach Nutzen und Aufwand priorisiert. Die vielversprechendsten Use Cases sind dann weiter zu analysieren.

2. Von der Idee zum Prototyp.
Anschließend wird ein Konzept zur Vorgehensweise entwickelt, das die zügige Entwicklung eines Prototyps gestattet. Dafür sind Ziele und Anforderungen detailliert aufzubereiten. Eine standardisierte Entwicklungsumgebung erlaubt, Störfaktoren zu beseitigen und die Entwicklung schnell abzuschließen. Dank eines iterativen Vorgehens und Benutzerfeedback kann binnen kurzer Zeit ein KI-Prototyp entstehen, der mit Echtdaten arbeitet. Daraus lässt sich ableiten, ob die gewünschten Effekte eintreten und die definierten Ziele erreichbar sind.

3. Vom Prototyp zum produktiven KI-Service.
Aus dem Prototyp lässt sich anschließend ein sogenanntes Minimum Viable Product (MVP) erstellen. Die Datenbasis und weitere Funktionalitäten werden iterativ erweitert. Für eine reibungslose Integration in die Systemumgebung sorgen kontinuierliche Funktions-, Last- und Integrationstests. Im Skalierungsplan ist festzulegen, wie aus dem MVP ein skalierender KI-Service wird. So müssen Unternehmen etwa die zukünftige Produktivumgebung, Einflussfaktoren und Schnittstellen des KI-Services analysieren und berücksichtigen. Damit entsteht schließlich ein produktiver KI-Service, der sich in bestehende Anwendungen und Prozesse integrieren lässt.

4. Stabiler Betrieb und Verbesserungen.
Für den Betrieb und das Monitoring ist es ratsam, mit einem professionellen Partner zusammenzuarbeiten, der das Unternehmen mit umfassenden Managed Artifical Intelligence Services unterstützt. Vor allem bei geschäftskritischen Einsätzen ist ein 24/7-Monitoring Pflicht. Zudem sollte die Qualität des KI-Algorithmus durch ein stetiges Re-Training gesichert sein. Und die Mitarbeiter im ITIL-konformen Service-Management übernehmen alle Routinetätigkeiten, die für einen reibungslosen Betrieb notwendig sind. 

KI ist also keine Zukunftsmusik mehr, sondern gelebte Realität. Wer sich heute nicht mit den technologischen Möglichkeiten beschäftigt, wird zukünftig das Nachsehen haben. Es ist jetzt an der Zeit, KI einzusetzen.



Marcus Metzner, Chief Marketing Officer bei Arvato Systems, ist verantwortlich für die Marketing-, PR- und Kommunikationsthemen von Arvato Systems. Daneben engagiert er sich unter anderem im Beirat der BITKOM Schulinitiative »erlebe IT« und als Jurymitglied der internationalen AIB Media Excellence Awards.
[1] https://www.dfki.de/fileadmin/user_upload/import/9744_171012-KI-Gipfelpapier-online.pdf

 

Illustration: © Margerita Steshnikova, patrice6000/shutterstock.com

 

2840 Artikel zu „KI Service“

Field Service Management 2020: Von CXM über IIoT bis hin zu KI

  Maschinen und Produktionsanlagen sind zunehmend vernetzt, um eng getaktete und komplex organisierte Lieferketten am Laufen zu halten. Ein Ausfall einer Maschine kann schnell den gesamten Prozess zum Erliegen bringen und Millionenkosten verursachen. Daher muss das Field Service Management in der Lage sein, schnell und flexibel auf mögliche Ausfälle zu reagieren. Moderne Kommunikationstechnologien ermöglichen einen…

Case Study: Nearshoring-Services für Softwareanbieter von SAP-Banking-Lösungen

Transparente Mittelverwendung und Abrechnungen sowie mitarbeiterorientierte Personalpolitik fördern langfristig erfolgreiche Zusammenarbeit. iBS setzt bei Softwareentwicklung und Softwarewartung auf Ressourcen von IT-Impulse.   Die iBS, Hersteller von SAP-basierter Standardsoftware für den Bereich Banking, nutzt seit 2010 bei der Softwareentwicklung Ressourcen des Nearshoring-Dienstleisters IT-Impulse. Angesichts des Mangels an IT-Experten in den Bereichen SAP und Banking sowie eines…

10 Tipps für den Check »KI-Support im Kundenservice«

Inwiefern optimiert KI das Kundenerlebnis? Unternehmen, die darüber nachdenken, ihren Kundenservice durch KI zu optimieren, soll bei der Entscheidungsfindung geholfen werden. Mit Antworten auf zehn entscheidende Fragen aus Sicht der KI-Experten gibt parlamind, das Berliner Startup für künstliche Intelligenz im Kundenservice, jetzt KMUs und Konzernen einen kleinen Ratgeber für »KI-Support im Kundenservice« an die Hand.…

Kundenservice der Zukunft: Drei Tipps für die Suche nach dem idealen KI-Chatbot

So können Unternehmen mithilfe von smarten digitalen Assistenten das nächste Level im Kundenservice erreichen.   Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt die technologischen Lösungsangebote für fast jeden Einsatzbereich. Mittlerweile sind KI-Anwendungen auch im Kundenservice der Unternehmen angekommen. Mithilfe von KI-Chatbots können Hersteller und Händler in Zeiten der Digitalisierung an jedem Punkt der dynamischen Customer Journey mit seinen…

KI-Lösung stärkt den Finanzbereich bei Mitsui Chemicals und ServiceMaster

Jedox, ein internationaler Softwareanbieter für Planung und Corporate Performance Management (CPM), ermöglicht dem Controlling und den Fachbereichen die einfache Nutzung von Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz für die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus großen Datenmengen. Die Jedox-Kunden Mitsui Chemicals Europe und ServiceMaster verzeichneten bei Pilotprojekten zur Verbesserung der Vertriebsprognose und Kundenloyalität mit der neuen integrierten KI-Lösung…

Vorteile durch KI-gestützte Verfahren im Customer Service

  Einen wirklich kundenorientierten Service kann ein Unternehmen vor allem mit Softwarelösungen auf KI-Basis sicherstellen. Mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Bereich Customer Service zielen Unternehmen darauf ab, ein optimiertes Kundenerlebnis – kanalübergreifend und in Echtzeit – zu realisieren. KI-Technologien sind vor allem ein wichtiges Hilfsmittel, um unterschiedliche Touchpoints einfach und schnell in einem…

Online-Shopping: Formjacking – Die neue unsichtbare Bedrohung im Cyberspace

Wenn Millionen Menschen online auf Schnäppchenjagd gehen, schnappt die Falle zu. Die Rede ist von der neuen unsichtbaren Bedrohung im Internet: Formjacking, auch als E-Skimming bekannt. Dabei erbeuten Hacker auf Onlineshops mit gekaperten Bezahlformularen Kreditkarten- und Bankdaten. Der ahnungslose Kunde und das betroffene Unternehmen bekommen davon erstmal gar nichts mit – alles verläuft wie gewohnt.…

Trend Radar: KI ist gewinnbringend, braucht aber einen strategischen Ansatz

Nach dem erfolgreichen KI-Start folgt jetzt die Kopfarbeit. Wie weit sind Unternehmen mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz? In welchen Bereichen können sie KI schon heute gewinnbringend einsetzen? Wie wichtig ist ein strategischer Ansatz?   Im Rahmen des Pega Trend Radar hat Pegasystems den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in deutschen Unternehmen beleuchtet. Die Ergebnisse der…

KI-Ausblick 2020: Die 5 wichtigsten KI-Trends für Unternehmen

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…

KI mit Byte und Siegel? Eine Einschätzung zu den KI-TÜV-Plänen der Bundesregierung

  Jetzt macht Deutschland in künstliche Intelligenz (KI): mit Formularen, Verordnungen und Prüfplaketten. Diesen Eindruck erwecken einige Überschriften der letzten Tage. Die Pläne des sogenannten KI-TÜVs der Bundesregierung machten die Runde. Im Bundesministerium für Arbeit und Soziales angesiedelt, soll das KI-Observatorium – so die offizielle, etwas altbackene Bezeichnung – das Thema KI voranbringen. Der Zwischenbericht…

Mittelstand: Wie kleine und mittlere Unternehmen von KI profitieren können

Künstliche Intelligenz (KI) wird aktuell heiß diskutiert. Experten gehen davon aus, dass in dieser Technologie enormes Wachstumspotenzial liegt. Nicht nur für große Konzerne, auch für kleine und mittlere Unternehmen kann es sich lohnen, in KI zu investieren. Welche Möglichkeiten die künstliche Intelligenz Mittelständlern bei ihren Geschäftsprozessen und ihrer Wettbewerbsfähigkeit bietet, zeigt Christina Müller, Expertin von…

KI-basierte Sicherheitstools erhöhen die Komplexität, vermindern aber keine Gefahr

Klassische Sicherheitstools können nur einen Teil der Cyberangriffe verhindern, Anbieter entwickeln deshalb zunehmend KI-gestützte Tools. Allerdings bieten auch sie keine hundertprozentige Sicherheit. Nur die konsequente Isolation aller Gefahren verspricht Erfolg, meint IT-Sicherheitsanbieter Bromium. Angesichts der nach wie vor hohen Gefährdungslage nutzen Unternehmen in der IT verstärkt neue Lösungen. Im Trend liegen vor allem KI (Künstliche…

Phänomen KI – Hype oder reale Chance für Herausforderungen in der Cybersicherheit?

Die aktuelle Flut an KI-fähigen Geschäftsmodellen und KI-Angeboten sorgt vielerorts für Irritationen, das sich nicht wenige KI-Initiativen – zumindest bis dato – primär als Marketing-Stunts erweisen. Nachdem bei 40 Prozent der selbsternannten »KI-Unternehmen« in Europa entlarvt wurde, dass in ihren Lösungen KI gar nicht zum Einsatz kommt*, ist es verständlich, dass die Versprechen vieler Unternehmen…

Cyberbedrohungen 2020: Fortgeschrittene KI und intelligente Bedrohungs-Desinformation

Unternehmen die sich proaktiv vor Angriffen schützen wollen, sollten bei ihrer Security-Strategie auf Integration, fortgeschrittene KI und anwendbare Threat Intelligence setzen.   Fortinet hat die Prognosen von FortiGuard Labs zur Bedrohungslandschaft für 2020 veröffentlicht. Die Analysten von Fortinet zeigen darin Methoden, die Cyberkriminelle in der nahen Zukunft voraussichtlich einsetzen werden. Zudem verraten sie wichtige Strategien,…