Integrieren Sie KI-Technologien, um Unternehmen beim Erreichen ihrer Ziele zu unterstützen

KI ist ein Wunder der modernen Wissenschaft, das viele zuvor unvorstellbare Möglichkeiten ermöglicht hat. Viele Dinge in der Industrie sind durch KI effizienter und produktiver geworden.

Apropos Rolle der KI in der Wirtschaft, sie hat ein breites Anwendungsspektrum in der Handelswelt. KI beeinflusst jede Geschäftstätigkeit in verschiedenen Branchen, vom Alltäglichen bis zum Spektakulären. KI-Technologien werden zunehmend wichtig für Unternehmen, die nach Möglichkeiten suchen, einen Wettbewerbsvorteil zu bewahren, da sie weit verbreitet sind.

Nachfolgend finden Sie einige KI-Statistiken, die unsere Geschäftsabläufe verändern.

• Laut Fortune Business Insights beläuft sich der globale KI-Markt für 2021 auf 47,47 Milliarden US-Dollar, der bis 2028 voraussichtlich auf 360,36 Milliarden US-Dollar wachsen wird, bei einer CAGR von 33,6 % im Prognosezeitraum.
• Laut Gartner wird die zunehmende Nutzung von KI in Unternehmen im Jahr 2021 einen Geschäftswert von 2,9 Billionen US-Dollar und eine Arbeitsproduktivität von 6,2 Milliarden Stunden schaffen.
  
• Eine weitere Gartner-Prognose zum KI -Geschäftswert hebt die Entscheidungsunterstützung/-erweiterung als die größte Art von KI nach geschäftlichem Mehrwert mit den geringsten frühen Hindernissen für die Einführung hervor. Die Prognose prognostiziert, dass die Entscheidungsunterstützung/-ergänzung bis 2030 andere Arten von KI-Initiativen übertreffen und 44 % des globalen KI-abgeleiteten Geschäftswerts ausmachen wird.

• Laut Forbes glauben 83 % der Unternehmen , dass KI heute eine strategische Priorität für ihr Unternehmen ist.
  
• Trotz der wachsenden Rolle der KI in der Wirtschaft stehen viele Unternehmen vor Entwicklungs- und Implementierungsherausforderungen, und diese KI-Probleme müssen gelöst werden . In diesem Blog lernen Sie die Sechs-Schritte-Methodik zur Integration von KI-Technologie und die Vorteile von KI in Unternehmen kennen, die Unternehmen dabei helfen können, ihre Ziele zu erreichen.

Lassen Sie uns nun in die Implementierung von Technologien eintauchen, um die Unternehmensziele zu erreichen.

Implementierung der KI-Technologie

1. Machen Sie sich mit der Technik vertraut

Unternehmen müssen zunächst ermitteln, welche Technologien bestimmte Arten von Aktivitäten ausführen, sowie deren Stärken und Grenzen, bevor sie sich an einem KI-Programm beteiligen. Einige Beispiele für künstliche Intelligenz in der Wirtschaft sind beispielsweise robotergesteuerte Prozessautomatisierung und regelbasierte Expertensysteme, die beide klar in ihrer Funktionsweise sind, aber beide nicht lern- und entwicklungsfähig sind.

Deep Learning hingegen ist hervorragend darin, Wissen aus riesigen Mengen gekennzeichneter Daten zu extrahieren, aber es ist fast unmöglich zu verstehen, wie es das tut. Dies kann in stark regulierten Bereichen wie Finanzdienstleistungen problematisch sein, wo die Aufsichtsbehörden wissen wollen, warum solche Entscheidungen getroffen werden.

Mehrere Unternehmen verschwenden Zeit und Geld, indem sie die falsche Technologie für den Job verwenden. Unternehmen hingegen sind besser in der Lage, zu beurteilen, welche Technologien bestimmte Anforderungen am besten erfüllen, mit welchen Anbietern sie sich auseinandersetzen müssen und wie schnell ein System implementiert werden kann, wenn sie über ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Technologien verfügen. Um dieses Verständnis zu erlangen, sind kontinuierliche Forschung und Weiterbildung erforderlich, normalerweise innerhalb der IT oder einer Innovationsgruppe.

2. Verstehen Sie Ihre Geschäftsanforderungen

Überprüfen Sie Ihr Unternehmen und entscheiden Sie, welche strategischen Schwachstellen mit KI-basierten Lösungen angegangen werden können. Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, welche Teile des Unternehmens am meisten von kognitiven Anwendungen profitieren könnten. KI in Unternehmen kann vorausschauende Erkenntnisse liefern. Es kann Sie bei der Automatisierung von Prozessen unterstützen. Sie können die Ziele Ihres Unternehmens herausfinden, indem Sie sie untersuchen. Sie sind normalerweise Teile des Unternehmens, in denen Wissen (Erkenntnisse aus Datenanalysen oder einer Sammlung von Texten) stark nachgefragt, aber aus irgendeinem Grund nicht verfügbar sind.

Der nächste Schritt zur Integration von KI besteht darin, ein KI-Programm einzurichten und eine gründliche Bewertung der Bedürfnisse und Fähigkeiten durchzuführen, gefolgt von der Entwicklung eines priorisierten Projektportfolios. Unternehmen, die KI einsetzen, sollten Bewertungen in drei Bereichen vornehmen:

• Möglichkeiten erkennen
• Bewertung der Anwendungsfälle
• Auswahl der passenden Technologie

Wie schwierig ist es, die vorgeschlagene KI-Lösung sowohl technisch als auch organisatorisch umzusetzen? Wären die Vorteile der Einführung der KI-Anwendung im Unternehmen die Zeit und den Aufwand wert?

Gartner führte eine Online-Studie über die Umfrage „ KI- und ML-Entwicklungsstrategien “ durch. Laut der Umfrage betrug die durchschnittliche geschätzte Anzahl von KI-Projekten in einer Organisation im Jahr 2019 vier, aber die Befragten erwarteten, dass sie innerhalb der nächsten drei Jahre 15 Projekte umfassen würden. Dies deutet darauf hin, dass die befragten Unternehmen bis 2022 durchschnittlich 35 KI- oder ML-Projekte im Einsatz haben werden.

3. Priorisieren Sie die wichtigsten Werttreiber

Sie müssen die möglichen geschäftlichen und finanziellen Vorteile von KI in Geschäftsprojekten bestimmen, sobald Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens ermittelt haben. Betrachten Sie verschiedene Implementierungen von KI und versuchen Sie, jede mit realen Ergebnissen zu verknüpfen, indem Sie sich auf kurzfristige Ziele konzentrieren und den finanziellen oder geschäftlichen Wert so gut wie möglich demonstrieren.

Bedenken Sie bei der Überlegung Ihrer Ziele, dass Werttreiber (wie gesteigerter Kundennutzen oder gesteigerte Mitarbeitereffizienz) genauso wichtig sind wie bessere Unternehmensergebnisse. Überlegen Sie, ob Maschinen anstelle von Menschen bestimmte zeitaufwändige Aufgaben effizienter erledigen könnten.

Der Driving Value untersucht, ob die betrachteten KI-Tools für den jeweiligen Anwendungsfall wirklich leistungsfähig sind. Einige Unternehmen könnten beispielsweise von Chatbots und intelligenten Agenten frustriert sein, weil die meisten von ihnen derzeit nicht mit der menschlichen Problemlösung über einfache programmierte Szenarien hinaus mithalten können (obwohl sie sich schnell verbessern). Andere Technologien, wie z. B. robotergesteuerte Prozessautomatisierung, die einfache Verfahren wie die Rechnungsstellung beschleunigen können, können kompliziertere Fertigungssysteme verlangsamen.

4. Piloten starten

Unternehmen sollten mit Testprojekten beginnen, bevor sie kognitive Anwendungen in der gesamten Organisation einführen, da der Unterschied zwischen gegenwärtigen und erwarteten KI-Fähigkeiten nicht immer offensichtlich ist.

Proof-of-Concept-Pilotprojekte sind speziell für Projekte mit hohem Geschäftswert konzipiert. Sie ermöglichen es der Organisation auch, mehr als eine Technologie gleichzeitig zu testen. Treffen Sie zusätzliche Vorsichtsmaßnahmen, um Projekt-„Einspritzungen“ durch leitende Angestellte zu vermeiden, die von Technologieanbietern beeinflusst wurden.

Erwägen Sie, ein kognitives Kompetenzzentrum oder eine gleichwertige Struktur einzurichten, um viele Pilotprojekte zu verwalten, wenn Ihr Unternehmen dies plant. Diese Methode hilft bei der Entwicklung der notwendigen technischen Fähigkeiten und Kompetenzen innerhalb des Unternehmens sowie beim Übergang von kleinen Pilotprojekten zu größeren Anwendungen mit größerer Wirkung.

In einer von MemSQL in Auftrag gegebenen Umfrage zur Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) am Arbeitsplatz nannten 65 % der Befragten, die mit ML/KI arbeiten und sich auf die Verwendung vorbereiten, dass der Hauptgrund für die Einführung von ML und KI darin bestand um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen und die Bedeutung dieser Technologien für die Analytik zu unterstreichen.

5. Vergrößern

Viele Unternehmen haben erfolgreich kognitive Pilotprojekte gestartet, aber sie waren bei der Implementierung von KI im gesamten Unternehmen nicht so effektiv. Unternehmen, die KI einsetzen, benötigen genaue Skalierungspläne, um ihre Ziele zu erreichen, was eine Koordination zwischen Technologiespezialisten und Eigentümern des automatisierten Geschäftsprozesses erfordert.

Die Skalierung wird fast immer durch die Integration von KI in bestehende Systeme und Prozesse erforderlich, da kognitive Technologien typischerweise eher einzelne Aufgaben als ganze Prozesse unterstützen.

Unternehmen sollten sich überlegen, ob die erforderliche Integration überhaupt praktikabel ist, bevor sie mit dem Skalierungsprozess beginnen. Eines der Beispiele für künstliche Intelligenz in der Wirtschaft ist die Skalierbarkeit, die eingeschränkt wird, wenn die KI-Anwendung in der Wirtschaft auf proprietäre Technologie angewiesen ist, die schwer erhältlich ist. Stellen Sie sicher, dass Ihre Geschäftsinhaber und Ihr IT-Team vor oder während der Pilotphase über Skalierbarkeitsprobleme sprechen. Selbst mit relativ einfacher Technologie wie RPA ist ein Endlauf rund um die IT schwierig.

Laut McKinseys Umfrage zu 33 KI-Anwendungsfällen in acht Geschäftsfunktionen deuten die Ergebnisse darauf hin, dass KI Unternehmen einen bedeutenden Mehrwert bietet. Mehr als 44 % der Befragten berichteten, dass Kosteneinsparungen durch die KI-Einführung in den Geschäftsbereichen, in denen sie eingesetzt wird, die KI-Einführung die Kosten der Geschäftsbereiche im Durchschnitt um mindestens 10 % gesenkt hat. Die Befragten berichten wahrscheinlich von einem Umsatzwachstum durch KI-Anwendungsfälle in den Bereichen Marketing und Vertrieb, Produkt- und Serviceentwicklung sowie Supply-Chain-Management.

6. Fangen Sie klein an

Seien Sie am Anfang jedoch vorsichtig, wie Sie KI im Geschäft anwenden, dh werfen Sie nicht alle Ihre Daten auf Ihr erstes Projekt und hoffen Sie auf das Beste.

Beginnen Sie mit einem kleinen Beispieldatensatz und wenden Sie KI an, um den darin enthaltenen Wert zu demonstrieren. Führen Sie dann nach einigen Erfolgen die Lösung strategisch mit vollständiger Unterstützung der Interessengruppen ein. Sie können dann sehen, wie gut Ihre KI mit einem neuen Datensatz funktioniert, bevor Sie sie mit Daten einsetzen, die Sie noch nie zuvor gesehen haben.

Nachdem Sie bestätigt haben, ob Ihr ursprünglicher Plan skalierbar war (oder ob Sie Ihren Ansatz ändern mussten, bevor Sie fortfahren), können Sie von kostengünstigen Projekten mit geringem Risiko zu ehrgeizigeren Initiativen übergehen: Diese frühen Erkenntnisse könnten entscheidend sein, um Kosten zu vermeiden zukünftige Fehler.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Wie baut man eine KI?

A. Die Erstellung eines KI-Systems unterscheidet sich von der Standard-Computerprogrammierung darin, dass sich Software nicht automatisch verbessert. Beim Aufbau einer KI sind sechs wichtige Schritte zu beachten.

• Identifizieren Sie das Problem
• Daten vorbereiten
• Wählen Sie Algorithmen
• Trainieren Sie die Algorithmen
• Wählen Sie eine Programmiersprache
• Auf einer ausgewählten Plattform ausführen

Q2. Wie nutzt man künstliche Intelligenz?

A. In den letzten Jahren wurden KI-Entdeckungen dank Fortschritten in der Rechenleistung, der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und innovativer Algorithmen gemacht.

Künstliche Intelligenz wird als entscheidende Komponente der digitalen Revolution der Gesellschaft angesehen, und zukünftige Anwendungen werden voraussichtlich erhebliche Veränderungen mit sich bringen. Nachfolgend sind einige Branchen aufgeführt, in denen KI Veränderungen bewirkt.

• Spracherkennung
• Technologie im Gesundheitswesen
• Streaming-Dienste
• Chatbots
• KI in der Agrarindustrie
• Herstellung
• Transport
• Internet-Sicherheit

Q3. Wie KI Unternehmen hilft

A. Im Folgenden sind einige der Möglichkeiten aufgeführt, wie KI Unternehmen dabei unterstützt, zu wachsen und ihren Fortschritt zu überwachen:

• Die Stimmungsanalyse ist ein automatisierter Prozess, der verwendet wird, um die Emotionen und Meinungen von Menschen in verschiedenen Textarten zu überwachen und zu analysieren.
• Mit Powerful Competitive Intelligence kann man alles verfolgen, was Ihre Konkurrenten tun – von Produkten über Personen bis hin zu Werbeaktionen – und die fundiertesten Entscheidungen treffen.
• Verkaufsprognosen in KI ermöglichen es Ihnen, potenzielle Probleme zu erkennen, während Sie noch Zeit haben, sie zu vermeiden.
• Mit Predictive Analytics wandelt KI Informationen in Wissen um und gibt Einblicke in die Zukunft.

Schlussbemerkung

Die Integration von KI in jedes Unternehmen ist ein großes Unterfangen.

Es braucht fundiertes Wissen, viel Zeit und den Willen zur Präzision. Anstatt sich darauf zu konzentrieren, wie KI Ihrem spezifischen Unternehmen einen Mehrwert bringen kann, und zu bestimmen, wo sie am dringendsten benötigt wird, konzentrieren Sie sich darauf, wie KI Ihrem spezifischen Unternehmen einen Mehrwert verleihen kann, und entscheiden Sie, wo sie am dringendsten benötigt wird, um sie erfolgreich zu implementieren.

Dann können Sie mit der Hilfe und dem Wissen eines Entwicklungsunternehmens für künstliche Intelligenz Ihre KI-Geschäftsideen umsetzen und mithilfe des herausfordernden Bereichs von KI langfristigen Wert schaffen.