Top 10 Einsatzgebiete von KI in Unternehmen

von | 18. März 2022 | Top 10

Wir feiern 2022 das 10-jährige Jubiläum von [at] – Alexander Thamm.  

2012 waren wir die erste Beratung im deutschsprachigen Raum, die sich Data & AI auf die Fahne geschrieben hat. Heute lässt sich sagen, Künstliche Intelligenz hat das Potential, einen wichtigen Beitrag bei einigen der großen wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit zu leisten: KI spielt eine Rolle bei der Energiewende und Klimawandel, beim autonomen Fahren, bei der Erkennung und Behandlung von Krankheiten oder einer Pandemiebekämpfung. KI steigert die Effizienz von Produktionsprozessen und erhöht die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen auf Marktveränderungen durch Echtzeitinformationen sowie Vorhersagen.  

Die wirtschaftliche Bedeutung der Technologie steigt rasant an. Mittlerweile nutzen mehr als zwei Drittel der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz und Machine Learning.  

Mit #AITOP10 zeigen wir Dir, was gerade im Bereich Data & AI angesagt ist. Unsere TOP10-Listen präsentieren Podcast-Highlights, industriespezifische KI-Trends, KI-Experten, Tool-Empfehlung und vieles mehr. Hier bekommt ihr einen breiten Querschnitt über das Data & AI-Universum, das uns seit nunmehr 10 Jahren antreibt.  

Viel Spaß beim Lesen – und fühlt Euch herzliche eingeladen, die Liste zu ergänzen! 

Die Top 10 Einsatzgebiete von KI in Unternehmen 

Künstliche Intelligenz hält mittlerweile Einzug in alle Branchen und spielt auf allen Ebenen der Wertschöpfungskette eine immer stärker werdende Rolle. Damit eröffnet die Technologie immer wieder neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung von Prozessen und Aufbau von neuen Geschäftsmodellen. Während einige Unternehmen KI bereits intensiv einsetzen, hinken viele jedoch bei der Nutzung der Potentiale hinterher. Dabei beweisen unzählige Use Cases, dass künstliche Intelligenz einen echten Mehrwert für Unternehmen bietet. 

Platz 10: Qualitätskontrolle 

Egal ob Auto-, Halbleiter, Smartphone- oder Getränkehersteller: Produktionsqualität und Ertrag sind zwei der wichtigsten Leistungskennzahlen der Branche. Eine schlechte Produktionsqualität sorgt für hohen Ausschuss, weniger Ertrag und hohe finanzielle Mehrkosten. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz kann hier an verschiedenen Punkten der Produktion maßgeblich zur Verbesserung der Produktionsqualität beigetragen werden. KI-basierte Lösungen liefern genauere Analysen von Produktionsdaten und können leichte Veränderungen in Echtzeit entdecken. So lassen sich beispielsweise durch KI-basierte Sichtkontrolle der Teile, etwa von Halbleiterplatten oder lackierten Autotüren, die Qualität verbessern und Defekte zuverlässig erkennen. Ein weiteres Problem sind sich langsam verändernde Produktionsprozesse. Die KI „gewöhnt“ sich anders als der Mensch nicht an solche langsamen Veränderung, sondern kann diese zuverlässig erkennen. 

Platz 9: Finanzplanung und Forecasting 

Die datengestützte und automatisierte Planung zukünftiger Einkünfte, Ausgaben und weitere Business-Parameter ist für Unternehmen mittlerweile Standard. Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich KPIs genauer vorhersagen und analysieren. KI-basierte Softwaretools können in Echtzeit Compliance-Verstöße entdecken, Marktanalysen durchführen sowie wichtige Kennzahlen berechnen und darstellen. Somit können Unternehmen präziser planen und Ressourcen einsetzen sowie schneller Handeln, wenn etwaige Unregelmäßigkeiten auftreten. Siehe auch: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/liquiditaetsprognose/ 

Platz 8: Supply-Chain-Optimierung 

Die eigene Supply-Chain stellt große Unternehmen heute immer wieder vor neue Herausforderungen: Amazon muss täglich 1.5 Milliarden Produkte tracken und überwachen. Wal-Mart wickelt stündlich über eine Million Kundentransaktionen ab. Hier muss eine Strategie für eine Supply-Chain entwickelt und vor allem überwacht werden. Durch die Verknüpfung von Lager, Lieferanten und Produktionsdaten kann eine KI-überwachte Supply-Chain kürzere Lieferzeiten einhalten, Vertragsstrafen vermeiden und die Effizienz optimieren. Siehe auch: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/optimierung-des-supply-chain-management/ 

Platz 7: Steigerung der langfristigen Kundenbindung 

Nur ein zufriedener Kunde ist ein guter Kunde. Aber was genau bedeutet “zufriedener Kunde”? Mit Hilfe von KI lässt sich etwa die gesamte Customer Journey umfassend analysieren und klare Problembereich aufzeigen. Insbesondere personalisierte Produkt-, Content und Service-Angebote spielen hierbei eine zentrale Rolle.  

KI ermöglicht es, Kunden besser einzuordnen und Aussagen über ihr zukünftiges Kaufverhalten zu treffen. Durch Predictive Analytics, Chatbots und personalisierte Angebote über Recommender Systeme können mehr Kunden gehalten werden und die Wahrscheinlichkeit eines Wiederholungskaufs steigt. Der mitunter wichtigste Faktor jeder Kaufentscheidung ist der Preis. Hier kann durch den Einsatz von KI eine smarte Balance zwischen Profit und der Kaufbereitschaft des Kunden erzielt werden. Selbstlernende Algorithmen schlagen optimierte Preise anhand von vergangenen Transaktionen sowie Konkurrenzpreisen vor und helfen so bei einer positiven Kaufentscheidung des Kunden. 

Platz 6: Logistikoptimierung 

Die Logistik mit ihren weitverzweigten Netzwerken bildet für die Künstliche Intelligenz ein ideales Einsatzgebiet. Durch die intelligente Auswertung von verschiedensten Datenquellen, von Absatzzahlen, über Lieferantenpreise, bis zur Fertigungstaktung, lassen sich beispielsweise zukünftige Produktions- und Transportaufkommen prognostizieren. Eine eventbasierte und dynamische Tourenplanung sorgt für höhere Effizienzen im Transport und spart Geld. Aber auch das Auslesen von Fracht- und Lieferdokumenten und deren automatisierte Integration in bestehende Systeme sind hier zu nennen. Das beschleunigt Prozesse und reduziert die Fehleranfälligkeit. Eine KI-gestützte Lagerplanung kann außerdem dabei unterstützten Lagerkosten zu minimieren.  

Platz 5: Betrugserkennung 

Betrug ist ein großes Problem bei sämtlichen Transaktionen im Finanzdienstleistungsbereich. Allein 2020 wurden durch Zahlungsbetrug, etwa durch Überweisungsbetrug, Kartenbetrug und Kreditbetrug, global insgesamt 32,39 Milliarden US-Dollar verloren – Tendenz steigend. KI-Modelle können in Echtzeit betrügerische Transaktionen erkennen und blockieren. Die Künstliche Intelligenz lernt dabei unter anderem von vergangenen Fällen und wird mit jedem entdeckten Betrugsfall genauer. Siehe auch: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/betrugsprophylaxe-fuer-fahrzeugfinanzierungen/ 

Platz 4: Kundeninteraktionen 

Chatbots sorgen schon heute in vielen Unternehmen für eine schnellere und direkte Kommunikation mit dem Kunden. Fortgeschrittene ML-Sprachmodelle wie GPT-3 machen es möglich, komplexe Fragen zu verstehen und besser zu beantworten. Das Start-Up Algolia nutzt GPT-3 beispielweise, um den Kontext von Kundenfragen zu analysieren und genaue Antworten zu liefern. So können im Customer Service Bereich Ressourcen optimiert werden und Kundenanfragen priorisiert werden. 

Platz 3: Prozessautomatisierung 

Robotic Process Automation (RPA) mit Unterstützung durch KI ist der Beschleuniger für jegliche Geschäftsprozesse. In vielen Bereichen eines Unternehmens werden sich wiederholende Prozesse und Aufgaben fällig. Durch RPA können diese mittels „Software-Robotern“ automatisiert werden, und es bleibt mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben. Durch intelligente Prozessautomatisierung eröffnen sich so neue Geschäfts- und Umsatzmöglichkeiten und forcierte Prozessexzellenz. Siehe auch: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/automatisierte-sofortregulierung-fuer-kleinschaeden-mit-nlp/ 

Platz 2: Gewinnung von Kundeneinblicken und -erkenntnissen  

Wer seinen Kunden kennt, der weiß, was seine Bedürfnisse sind. Social Media hat Verbraucher in den letzten Jahren radikal verändert. Durch KI-gestützte Kundenorientierung können Unternehmen viel schneller und besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen. Machine-Learning-Software hilft dabei, Daten zum Beispiel auf Social-Media-Kanälen, zu überwachen, zu scannen und zu sammeln. So kann in Echtzeit ein Einblick in die soziale Stimmung und die Kundenbedürfnisse erlangt werden und Marketingstrategien können effektiv angepasst werden. Siehe auch: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/analyse-von-finanzprodukten-und-kundenaktivitaeten/ 

Platz 1: Verbesserung der Kundenerfahrung und –bindung  

Kunden durch ein auf sie zugeschnittenes Produkt zur Kaufentscheidung zu verhelfen ist für jedes Unternehmen eine Top-Priorität. 75 Prozent der Inhalte, die Netflix-Kunden konsumieren sowie 35 Prozent der Produkte, die auf Amazon gekauft werden, sind vorgeschlagene Inhalte beziehungsweise Produkte, wie ein McKinsey Report zeigt. KI bietet hier Möglichkeiten, für eine dynamische Kundenerfahrung zu sorgen. Durch individuelle, auf den Kunden zugeschnittene Angebote und Informationen erhält der Kunde an jedem Touchpoint seiner Customer Journey die richtigen Entscheidungshilfen. Virtuelle Assistenten, vorausschauende Personalisierung und KI-unterstützte Kundenbedarfsanalysen sorgen für eine dramatische Verschiebung in der Entscheidungsfindung. Lesen sie auch dazu: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/personalisierte-rezeptempfehlungen/

Das sind mögliche Einsatzbereiche, in denen wir mit künstlicher Intelligenz Unternehmen wettbewerbsfähiger machen – recherchiert und kuratiert mithilfe der[at] Erfahrungen aus über 1300 KI-Use Cases. 

 
Was ist Euer Geheimtipp, um mit KI den nächsten Schritt zu machen? Lasst es uns wissen und erzählt uns von Eurer Erfahrung in der Nutzung von künstlicher Intelligenz. 

<a href="https://www.alexanderthamm.com/de/blog/author/lukaslux/" target="_self">Lukas Lux</a>

Lukas Lux

Lukas Lux ist Werkstudent im Bereich Customer & Strategy bei der Alexander Thamm GmbH. Neben seinem Studium des Sales Engineering & Product Management mit dem Schwerpunkt IT-Engineering beschäftigt er sich mit den aktuellsten Trends und Technologien im Bereich Data & AI und stellt diese in Zusammenarbeit mit unseren [at]Experten für euch zusammen.

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