Big Data und KI – Wohin fahren wir auf der digitalen Autobahn?

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Big Data und künstliche Intelligenz sind Topthemen der Digitalisierung und bei Bitkom’s Big-Data.AI Summit waren sie der Schwerpunkt. Vom 28. Februar bis 1. März fanden sich in Hanau über 1,000 Teilnehmer zusammen, um zu sich über aktuelle Entwicklungen zu informieren und wie die beiden Themen sitzen ihre Arbeit und den Markt verändern.

Wir sparen uns das Buzzword-Bingo und gehen den wirklich wichtigen Fragen nach: Was nutzt der aktuelle Stand von Big Data und KI Händlern und Herstellern und wie verwandelt man das technologische Potential in Businessmehrwert?

Big Data: Daten der Vergangenheit, um die Zukunft zu gestalten

Künstliche Intelligenz lebt von Daten. Vielen Daten. Die meisten Unternehmen haben, egal ob strukturiert oder unstrukturiert, genügend davon herumfliegen. Die Herausforderung liegt darin, aus den Daten wertvolle Informationen und Prognosen abzuleiten.

Dr. Christian Schlögel, CTO Kuka Robotics, und Dr. Babak Farrokhazad von Device Insight zeigten in ihrer Keynote Prozesse und Algorithmen, um Industrieanalysen zu generieren. Mit Millionen von Informationen, die sortiert und verarbeitet wurden, konnten sie, basierend auf vergangenen Mustern, die zukünftige Auslastung und Wartungsanforderungen eines Fließbands prognostizieren. Konkret zeigten sie am Beispile, wie sie herausfanden, wann ihre Robotermontagelinien gewartet werden müssen, bevor das Gerät ausfällt.

Xiaoqun Clever, Chief Data und Technical Officer der Ringier Group, zeigte anhand von Daten, wie überlebensfähig Unternehmen sind. Ihre bittere Erkenntnis: Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell niemals anpassen, haben historisch betrachtet nur eine Chance von 8 Prozent im Markt zu überleben. Ihre Empfehlung lautete ganz klar die neue Macht des Kunden zu akzeptieren und in den eigenen Wandel zu investieren. Finanziell und kulturell. Dabei sollten Unternehmen auch nicht vor Kooperationen zurückschrecken. Dieser Ansatz kann in einer Netzwerk-Welt erfolgreicher sein, als der Einzelkämpfer. Ihr Tipp: Bilden Sie Allianzen und bedenken Sie das Motto „Ich kann nicht, aber wir können.

Wertschöpfung mit Künstlicher Intelligenz

Daten sind wertlos, so lange Unternehmen keine Fragen stellen. Verglichen mit guten Bilanzen auf Papier. Wenn sie nicht nach Mustern durchkämmt werden, ist es unwichtig, ob der Stein der Weisen in den Papieren steht oder nicht. Künstliche Intelligenz kann helfen den Anschluss nicht zu verlieren, jedoch darf der Entwicklungsaufwand unternehmensintern nicht unterschätzt werden.

Diese Erkenntnis wurde auch während einer Präsentation des KPMG Center of Excellence for Data and Analytics gestärkt. Getreu dem Motto „Es denkt nicht für uns!“ wurde eine Unternehmensvision mit KI-Unterstützung entwickelt. Das Hindernis besteht derzeit darin, dass KI nach dem Kauf nicht direkt produktiv ist, sondern ein Werkzeug, das selbst entwickelt werden muss.

Aktuell ist KI ein Effizienzgewinn. Aufgaben, für die Menschen sehr lang benötigen erledigen Maschinen in nullkommanichts. KI kann derzeit lernen, Bilder, Muster und Handschriften erkennen oder Informationen extrahieren. In den nächsten Jahren könnte KI eine Art Bewusstsein haben, also sich selbst weiterentwickeln. Kurz gesagt: Ein echter Einsatz für KI ist heute, Papierkram zu verarbeiten und entsprechend zu ordnen.

Der Prozess des Sortierens von Rechnungen, für die normalerweise 3 Personen und 10 Tage benötigt wurden, konnte durch KI verkürzt werden. Die entwickelte Lösung kann eingescannte Rechnungen lesen, auch wenn sie anders formatiert sind, Begründungsanforderungen erstellen und aus Daten lernen, die auf Deutsch und auf Englisch verfügbar waren. Die Software verkürzte den bisherigen Prozess auf einen Tag.

Big Data und AI gehören zusammen

Zwei Tage lang wurde auf dem BigData.AI Summit gezeigt, dass die beiden Themen zusammengehören. Die gute Nachricht: Man muss nicht IBM sein, um von künstlicher Intelligenz zu profitieren. Im Rahmen von Automatisierung in Marketing, Sales und Service können Händler und Hersteller schon jetzt effizienter arbeiten.

Das größte Hindernis ist bisher die vorhandenen Daten tatsächlich zu nutzen. Egal ob Wartungsprotokolle, Kundenpräferenzen, Rechnungen oder Wartungsanfragen – das meiste ist bereits digital verfügbar, aber die potentiellen Informationen werden nicht in vollem Umfang genutzt. Bessere Vorhersagen, Geschäftsprozesse optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern müssen die Ziele heißen.

Innovation durch Automatisierung

marketinautowpDie größte Durchdringung von datengetriebener Maschinenintelligenz findet sich in CRM- und Marketinglösungen. Hier profitieren Händler bisher am stärksten von Algorithmen. Lead-Nurturing, Kampagnen-Planung, dynamischer Content und Personalisierung sorgen für geringere Aufwände und höhere Kaufwahrscheinlichkeit. In unserem Whitepaper „Marketing-Automation-Software auswählen“ zeigen wir, welche Lösungen zu Ihrem Business passt. Jetzt kostenlos zum Download anfordern!

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