Künstliche Intelligenz verändert Branchen maßgeblich

Moderne Unternehmen entwickeln sich rasant weiter – auch deshalb, da künstliche Intelligenz (KI) von Pilotprojekten (Proof of Concept, PoC) zu groß angelegten Implementierungen übergeht. Diese Revolution der „KI im großen Maßstab“ verändert Branchen, treibt Innovationen voran und steigert die betriebliche Effizienz, da KI unfassend in unterschiedlichen Geschäftsbereichen eingesetzt wird.

Der Übergang von PoCs zu groß angelegter KI ist für Unternehmen extrem wichtig. Anfängliche Projekte zeigen das Potenzial von KI, aber oftmals nicht die (Aus-)Wirkung der Technologie in vollem Maße. Sobald Unternehmen KI implementieren, ist oftmals zu beobachten, dass sich die Effizienz, die Entscheidungsfindung und der Wettbewerbsvorteil erheblich steigern. So nutzt beispielsweise ein europäischer Elektronikhändler künstliche Intelligenz, um die Konversionsrate von Online-Käufern vorherzusagen und während einer Browsing-Sitzung Eingriffe vorzunehmen. In ähnlicher Weise setzt eine europäische Publikation KI ein. Sie analysiert und fasst die Stimmung der Leser aus Kommentaren und Rezensionen zusammen. Ziel ist es, die Artikel zu bewerten und zu verbessern.

Europäische Unternehmen zögern jedoch, KI einzuführen. Der Grund sind Bedenken hinsichtlich der Regulierung und Sicherheit. Der Europäische Rechnungshof bestätigt, dass die KI-Investitionen in der EU hinter denen der weltweit führenden Unternehmen zurückbleiben. Um dem entgegenzuwirken, hat die EU das KI-Gesetz eingeführt. Es schreibt bestimmte KI-Nutzungen vor und reduziert den administrativen und finanziellen Aufwand. Gleichzeitig nimmt es Anbieter von KI-Lösungen in die Verantwortung, die Vorschriften einzuhalten – denn viele Unternehmen, die KI nutzen, verfügen möglicherweise nicht über das nötige KI-Fachwissen. Das KI-Innovationspaket und der koordinierte Plan für KI zielen ebenfalls darauf ab, Investitionen in der gesamten EU zu fördern.

Interne Effizienz

Für Unternehmen in Europa ist es immer lukrativer, umfangreich KI-Technologien einzusetzen. Denn sie können mit erheblichen Vorteilen im Hinblick auf die interne Effizienz und Innovation rechnen, ohne ein großes regulatorisches Risiko einzugehen. KI steigert aber nicht nur die interne Effizienz und lässt sich entsprechend skalieren, sondern sie automatisiert auch risikoarme Aufgaben. Das Ergebnis: Mitarbeiter sind in der Lage, sich auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren. So kann KI beispielsweise Kundendienstanfragen, komplexe Lieferkettenlogistik oder Kreditrisikobewertungen verwalten. Beispielsweise setzt eine führende europäische Bank KI ein, um Kundendokumente zu analysieren und Kreditrisikobewertungen vorzunehmen, selbst in Sprachen mit geringen Ressourcen (Sprachen mit wenig digitalen Daten, aus denen man lernen kann). Die Entscheidungsbefugnis liegt jedoch weiterhin bei den Hypothekenberatern, die KI-Lösung ist ihr Assistent.

Innovation und Erfolg

KI zu skalieren, fördert die Innovation. Sie ermöglicht es auch, Erkenntnisse zu gewinnen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. So setzt beispielsweise ein europäisches Konsumgüterunternehmen KI ein, um das digitale Engagement zu steigern. Dazu analysiert die KI Suchbegriffe und Produktbeschreibungen und vergleicht sie mit dem Wettbewerb auf Marktplätzen Dritter. Dies hilft ihnen, die wichtigsten Merkmale und die passenden Schlüsselwörter in der Beschreibung hervorzuheben. Die Erkenntnisse fließen anschließend in die Produktentwicklung ein.

Erfolgreiche Beispiele für die Implementierung von KI in großem Maßstab

Es gibt bereits eine Reihe von Beispielen, die erfolgreich KI in großem Maßstab und in unterschiedlichen Anwendungsszenarien sowie Unternehmensfunktionen einsetzen.

Kunden-Service: Das Contact Center einer großen europäischen Bank setzt eine KI-Lösung ein, um ihre Agenten zu unterstützen. Die KI-Anwendung schlägt Lösungen vor, leitet Anrufe um, sagt Absichten vorher und empfiehlt eine Antwortsprache. Die in die Contact Center-Applikation integrierte Lösung vereinfacht das Änderungsmanagement. Die Anwendung ist inzwischen weit verbreitet und hat die Kundenzufriedenheit verbessert – und damit die Abwanderung reduziert.

Personalwesen: Der Einsatz von KI in der Personalabteilung ist nicht ohne Risiko: Es gibt die inhärente Voreingenommenheit, die in historischen Auswahlverfahren besteht, weiter. Mit Leitplanken, die die Eingabe von PII (Persönlich identifzierbare Informationen)-Daten am Eingabepunkt selbst vermeiden (Vermeidung von Postleitzahlen, Namen, Geschlechtern) werden die Risiken ebenso gemildert wie mit der stilistischen Maskierung durch Zusammenfassung anstelle der Einspeisung des Originaltextes. Verzerrungen zu vermeiden und eine höhere Genauigkeit führen dazu, dass die Modelle in breiterem Umfang genutzt werden.

Lieferketten-Management: Ein führendes europäisches Konsumgüterunternehmen implementierte ein fortschrittliches KI-Prognosesystem, das die Nachfrageprognose autonom verwaltet. Es gruppiert Produkte automatisch in Bedarfsprognoseeinheiten, wählt optimale Algorithmen aus, korrigiert sich selbst auf Basis aktueller Fehler und erklärt außergewöhnliche Prognosebewegungen für über 20.000 Filial-SKU-Kombinationen – alles ohne manuelle Anpassung.

Marketing: Websites sind oftmals digitale Werbung für Unternehmen. Bekleidungshändler nutzen KI, um Webinhalte zu optimieren. Dazu nutzen sie Inhalte aus verschiedenen Datenquellen wie Produktstammdaten, Lieferanteninformationen, PDFs/PPTs und digitale Marketing-Asset-Bibliotheken. So benötigen sie weniger Zeit, um Inhalte zu erstellen. Mit KI lässt sich dies nochmals beschleunigen. Die Inhalte selbst werden vor der Veröffentlichung von Menschen überprüft und genehmigt.

Hürden überwinden und wichtige Erkenntnisse

Auch wenn die Vorteile von KI im großen Maßstab überzeugend sind: Unternehmen müssen einige Herausforderungen bewältigen, bevor sie von der KI-Implementierung profitieren.

Ethische Erwägungen: KI-Systeme müssen nach ethischen Gesichtspunkten entwickelt und eingesetzt werden. So lässt sich Voreingenommenheit vermeiden und Fairness gewährleisten – wie das Beispiel aus dem Personalwesen zeigt. Das europäische KI-Gesetz unterstützt Firmen bei der Einführung von KI unter ethischen Gesichtspunkten, indem es einen rechtlichen Rahmen schafft.

Technologische Infrastruktur: Unternehmen müssen in die notwendige Technologie investieren, um die Anforderungen groß angelegter KI-Anwendungen zu erfüllen. Denn bei verantwortungsvoller KI geht es nicht nur um Vorschriften, sondern auch um Kosten. Erstellen Firmen beispielsweise automatisch Marketinginhalte, heißt das nicht, dass sie dies jeden Tag sollten.

Change Management: Effektive Change-Management-Strategien sind wichtig, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und die Akzeptanz der Mitarbeiter zu gewinnen. Erhält ein Contact Center-Agent eine Eingabeaufforderung von einem KI-Tool anstelle eines früheren regelbasierten Tools, reduziert diese Einbettung jeglichen Pushback.

Die KI-Revolution ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern ein strategischer Imperativ. Bei verantwortungsvoller KI geht es um Kosten, Mitarbeiter und Vorschriften ebenso wie um verantwortungsbewusstes Denken und Wirtschaften.