KI Trends 2022: 5 Wege, wie ihr Kosten senkt und Kundenloyalität steigert

Künstliche Intelligenz erleichtert die Arbeit verschiedener Unternehmensbereiche, macht Firmen rentabler und bietet Potenzial für die Entstehung völlig neuer Produkte. Dabei ist die Entwicklung smarter Technologien noch längst nicht am Ende. Neue Trends machen die Verarbeitung von Daten künftig noch einfacher, ermöglichen es auf die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden schneller und zielgerichteter zu reagieren und erfordern von Unternehmen mehr Verantwortung zu übernehmen.

KI Trends 2022: emotional, gesprächig, transparent

1.Emotional AI

Maschinen haben keine Gefühle. Das stimmt, aber sie können unsere Emotionen anhand von Mimik und Stimmlage analysieren. Davon profitieren verschiedenste Geschäftsbereiche. Unternehmen können Kundinnen und Kunden somit zukünftig einen noch besseren Service bieten.

Anliegen an den Kundenservice werden automatisch anhand der verwendeten Worte analysiert und für den nachfolgenden Bearbeitungsprozess entsprechend kategorisiert.

Auch Marketer können emotionale Intelligenz nutzen, um die Wirkung ihrer Maßnahmen zu testen. Beispielsweise wird die Reaktion auf Online-Ads unter Einwilligung der Nutzerinnen und Nutzer gemessen, um Anzeigen noch genauer auf die Zielgruppe abzustimmen.

Durch die feinfühlige Technologie entstehen außerdem vollkommen neue oder verbesserte Produkte. Wie wäre es beispielsweise mit einem Kühlschrank, der unsere Gefühle wahrnimmt, uns entsprechende Snacks anbietet oder entspannende Musik spielt, wenn die Tür zu fest zu geschlagen wird?

2. Small & Wide Data

Intelligente Systeme lernen aus Daten. Umso mehr Zahlen der KI zur Verarbeitung zur Verfügung stehen, umso besser das Ergebnis. Big Data also schön und gut aber für kleinere Unternehmen schlichtweg nicht realisierbar. Der Einsatz intelligenter Lösungen war bis dato also Privileg großer Firmen, die über komplexe Datenbestände verfügen.

Small & Wide Data sind die Lösungen des Problems und ermöglichen es, mittels optimierter Machine-Learning-Verfahren auch aus kleineren Datenmengen nützliche Inhalte zu generieren.

Durch die Reduktion des Volumens und die Analyse unstrukturierter und unterschiedlicher Zahlen, werden verfügbare Daten effizienter genutzt. Inzwischen sehen viele Unternehmen die Vorteile dieser neuen Form der Datenanalyse. Daher wollen laut Gartner 70 Prozent der Firmen bis 2025 ihren Fokus von Big Data auf Small und Wide Data umstellen.

3. Intelligent Document Processing (IDP)

Umfassende Dokumentation ist Bestandteil jedes Arbeitsprozesses und auch wenn für viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter leidig, unbedingt notwendig. KI erleichtert den Workflow und kann Inhalte aus verschiedenen Dokumentformaten erfassen und bewerten. Beispielsweise können Anträge geprüft, Aufträge angenommen oder Kunden- und Zahlungsdaten automatisch aktualisiert werden. Das erspart dem Team nicht nur viel Zeit und Nerven, sondern verringert auch die Fehleranfälligkeit.

4. Conversational AI

Alexa und Siri machen für uns gerne das Licht an und aus, sagen bereitwillig, wie das Wetter heute wird und tätigen Anrufe, wenn wir gerade mal wieder keine Hand frei haben. Nichts neues also, aber dennoch Trend. Denn vor allem in Sachen Kundenservice gewinnt Conversational AI zunehmend an Bedeutung.

Werden Kundeanfragen mittels KI möglichst präzise bearbeitet, ohne auf eine Expertin oder einen Experten zurückgreifen zu müssen, spart das Zeit und Kosten. Hierbei kommt Natural Language Processing ins Spiel. Die Sprache der Kundinnen und Kunden wird von der Technologie erfasst und mittels Algorithmen computerbasiert verarbeitet.

5. Responsible AI

Auch wenn KI-Anwendung unseren Alltag und unsere Arbeit erheblich erleichtern, stehen intelligente Technologien immer wieder in der Kritik. Ihr Einsatz führte beispielsweise bereits zu Diskriminierungen bei der Personalauswahl oder riskanten Handlungsfolgen beim Einsatz in Autos.

Gesetze sollen kritische KI-Anwendungen wie Gesichtserkennung und Verhaltensüberwachung in Zukunft strenger regulieren.

Unternehmen, die mit intelligenten Lösungen arbeiten, haben auch die Verantwortung transparent zu sein. Das heißt, dass ihre Funktionsweise der Anwendungen klar, konsistent und verständlich ist und In- sowie Outputs durch Dritte nachvollziehbar sind.

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