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Zukunft der KI in Unternehmen

Die Geschäftswelt befindet sich an einem Wendepunkt, wenn es um die Anwendung künstlicher Intelligenz (kurz: KI) geht. Während sich die Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliches Denken zu simulieren, im letzten halben Jahrhundert zuweilen äußerst langsam entwickelt hat, werden die sinkenden Kosten für die Implementierung, der leichte Zugriff auf Cloud Computing, sowie die praktische geschäftliche Anwendungsmöglichkeit von KI, in den nächsten Jahren einen gravierenden Einfluss auf die Unternehmen haben.

Mehr erfahren über: KI vs. BI für Unternehmen: was benötigen Sie?

Angesichts der potenziellen Anwendungsmöglichkeiten von KI in den Unternehmen, sowie der Investitionskosten und der Änderungsgeschwindigkeit, die KI derzeit antreibt, ist eines klar: Sie müssen Ihre KI-Grundlage eher früher als später schaffen, um die Vorteile für die Unternehmenswelt zu nutzen. Aber wie können Sie das machen?

Geben Sie Business Intelligence-Software (oder BI-Software) ein. Aufgrund der sofort verfügbaren, leicht zugänglichen und erschwinglichen Software können sich Unternehmen auf die Zukunft vorbereiten und bereits heute von den Vorteilen profitieren. Nach einigen Jahren überhöhter und nicht erfüllter Erwartungen an die Künstliche Intelligenz, fragen sich die Unternehmen, ob es überhaupt Sinn macht, eine kostspielige Implementierung durchzuführen, welche zwei bis drei Jahre lang keine greifbaren Ergebnisse liefert. Sollte diese Sachlage bei Ihnen vorliegen, dann sollten Sie sich noch heute darauf konzentrieren BI zu implementieren, um sofort brauchbare Ergebnisse zu erzielen und die KI auf Ihre vorhandenen BI-Daten aufzubauen. Nur so gewinnen Sie neue Erkenntnisse und können den Unternehmensnutzen steigern, sobald die Technologie ausgereift ist.

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Wie kann nun eine BI-Software die Voraussetzungen für Künstliche Intelligenz (KI) in Ihrem Unternehmen schaffen und welche möglichen Anwendungsfälle lassen sich aus der Überschneidung von KI und BI ableiten? Lassen Sie uns nachfolgend einen Blick darauf werfen:

Wie kann BI-Software helfen?

Unabhängig davon, wo Sie in Bezug auf künstliche Intelligenz oder Business Intelligence landen werden, gilt Folgendes: Sie benötigen Daten, um beide Systeme zu füttern. Ohne Daten, auf die reagiert werden kann, gibt es in der KI oder BI keine „Intelligenz“. Es gibt weder etwas zu analysieren noch einen Lernalgorithmus anzuwenden. Für die Intelligence-Lösungen sind Daten die Grundlage, auf der sie aufgebaut werden müssen.

Dank der weit verbreiteten Anwendung von Cloud Computing, sowie dem Internet der Dinge (IoT), sind Daten in der heutigen Unternehmenswelt so leicht verfügbar wie noch nie. Die riesigen Datenmengen, die täglich generiert werden, stellen Unternehmen vor ein neues Problem: Welche Daten sind von Bedeutung? Wie sollen Daten markiert, sortiert, gruppiert und analysiert werden? Zu welchen Problemen kann es bei unterschiedlichen Datenpunkten kommen? Und wie können die über mehrere Kontaktpunkte gesammelten Daten vom Einzelhandelsstandort über die Lieferkette bis zur Fabrik einfach integriert werden?

Geben Sie nun Data Warehousing ein. Data warehouses können Datenpunkte von unterschiedlichen Kontaktpunkten (z. B. POS-, CRM-, Inventar- und Lagerverwaltungssystemen) aufrufen, die gesammelten Daten standardisieren, strukturieren und analysieren, um die erforderlichen Einblicke zu gewinnen. Unternehmen können ohne ein widerstandsfähiges Data Warehousing nicht überleben. So können Datensilos schnell Geld und Ressourcen verschlingen. Jedes Unternehmen, das immer noch versucht, aus mehreren Berichten und inkonsistenten Daten ein ‚Business Intelligence Sytem‘ zusammen zu basteln, verliert schnell Boden an jene Unternehmen mit integrierten Daten und einer Berichtserstattung.

Das optimale Data Warehouse besteht nicht nur aus mehreren zusammengewürfelten relationalen Datenbanken, sondern basiert vielmehr auf modernen Datenspeicherstrukturen wie den Online Analytical Processing Cubes (kurz: OLAP). Cubes sind mehrdimensionale Datensätze, die für analytische Verarbeitungsanwendungen wie KI- oder BI-Lösungen optimiert sind. Sie sind normalen Tabellen überlegen, da sie Daten über mehrere Dimensionen hinweg verknüpfen und sortieren können. Selbst nicht-technisch-versierte Benutzer können so aus einer beliebigen Anzahl kontextbezogenen Datenpunkten, die die für sie relevanten Zahlen auswählen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und entsprechend daraus resultierende Entscheidungen im Handumdrehen anzupassen. Es ist gut möglich, dass durchschnittliche nicht-technischer-veranlagte Vertriebsmitarbeiter oder Einkaufsmitarbeiter Schwierigkeiten haben mehrere Tabellen zu einem Standardbericht zu verknüpfen. Bei Business Intelligence-Cubes müssen die für den Anwender entscheidenden Dimensionen und Einstellungen lediglich per Drag & Drop in das personalisiertes Dashboard verschoben werden.

Wie werden die Daten schlussendlich extrahiert? Dies geschieht mithilfe von SQL (Structured Query Language), der Sprache, mit der in den Cubes gespeicherte Daten bearbeitet werden können. SQL wurde als Standardsprache für die Kommunikation mit Datenbanken entwickelt, unabhängig davon, welcher Datenbanktyp verwendet wurde, und ist letztendlich das Mittel, mit dem Daten in einer Tabelle extrahiert, abgerufen, gelöscht, aktualisiert und verwaltet werden.

Neben Data Warehousing und OLAP-Cubes, die die technische Grundlage bilden, gibt es eine Reihe zusätzlicher Komponenten, mit denen Unternehmen ihre Datenanforderungen erfüllen können:

Datenmodellierung: Datenmodellierung ist eine Methode, die einzelne Datenquellen im gesamten Unternehmen abbildet und bestimmt, wie sie miteinander interagieren müssen, um nützliche Geschäftseinblicke zu gewinnen. Die Datenmodellierung kann konzeptionell (auf einer hohen Ebene, in Bezug auf die Geschäftsziele), logisch (Zuordnung zu jeder Geschäftsfunktion) und physisch (wie die tatsächlichen Dimensionen, Kennzahlen und Hierarchien innerhalb eines Datencubes zusammenhängen) durchgeführt werden.

Analyse und Berichterstellung: Das Erfassen, Strukturieren und Speichern von Daten ist eine gute Sache. Die Analyse und Berichtserstellung ist jedoch das ultimative Endziel. Mit Business Intelligence-Lösungen können Endbenutzer auf einfache Analyse- und Berichtserstellungsfunktionen zugreifen, um mit wenig technischem Fachwissen (oder formalem Data-Science-Training) entsprechende Unternehmenseinblicke zu erhalten. Auf diese Weise können unter anderem auch unnötige Datenstaus vermieden und die sofortige Weitergabe von Daten beschleunigt werden, die sie dringend benötigen.

Datenvisualisierung und Dashboards: Analysen und Berichte sind wichtige Komponenten von Business Intelligence. Wenn Sie jedoch jemals stundenlang eine Tabelle entschlüsseln wollten, um zu erfahren was die Daten eigentlich aussagen, sind Sie nicht allein. Mit Datenvisualisierungstools werden kritische Einblicke in umfangreichen grafischen Darstellungen angezeigt, die für das menschliche Gehirn wesentlich einfacher zu interpretieren sind. Laut einer Studie der Aberdeen Group finden Unternehmen, die Datenvisualisierungstools verwenden, mit einer 28 Prozent höheren Wahrscheinlichkeit aktuelle Informationen über das Unternehmen heraus, als solche die sich ausschließlich auf eine eigenverwaltete Berichtserstellung verlassen. Dieselbe Studie ergab auch, dass 48 Prozent der Business Intelligence-Benutzer in Unternehmen mit visueller Datenerfassung in der Lage sind, die benötigten Informationen ohne die Hilfe von IT-Mitarbeitern zu finden. Je nach Wunsch des Nutzers oder der Geschäftseinheit können in Dashboards Visualisierungen und Berichte auf einfache Art und Weise angepasst werden. Einzelpersonen erhalten einen sofortigen Einblick in die KPIs und können umgehend darauf reagieren.

Sicherheit, Einfachheit, Schnelligkeit – dies sind die drei Hauptvorteile, die Business Intelligence-Lösungen in einem Unternehmen zum Erfolg machen. Während sich die künstliche Intelligenz weiterhin darauf konzentriert, Computern zu helfen, Einblicke vollständig selbst zu erlangen, ermöglicht Business Intelligence ganzen Unternehmen den Zugriff auf die Daten, die sie für schnelle und fundierte Entscheidungen benötigen. Dieser Wettbewerbsvorteil ist in der sich schnell verändernden Geschäftslandschaft von heute von großer Bedeutung. Bei einer Umfrage unter 2.600 Business Intelligence-Nutzern gaben 91% an, dass Analysen und Berichte mithilfe von BI außerordentlich schnell zur Verfügung gestellt werden. 84% gaben an, dass sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen konnten, und 79% gaben an, dass sich die Zufriedenheit der Mitarbeiter verbessert hat.

Die Zukunft ist (fast) da

Aufgrund der nahtlosen Anwendung der KI-Algorithmen auf Ihre vorhandenen Datenspeicher, können in naher Zukunft weitere Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewonnen werden. Wie in einem Harvard Business Review-Artikel, aus dem Jahr 2018 dargestellt, fallen KI-Anwendungen, als Reaktion auf Geschäftsanforderungen, in eine von drei Kategorien:

  • Prozessautomatisierung: Die aktuell gängigste Anwendung für KI in Unternehmen ist die Automatisierung von Systemen und Geschäftsprozessen. Während sich frühere Automatisierungsansätze auf den Informationsaustausch zwischen Systemen konzentrierten, kann KI diese Fähigkeit ausbauen, indem sie wie ein Mensch tatsächlich mit den Daten interagiert, und dabei je nach Bedarf Daten entweder eingeben oder anfordern. Heutzutage sind KI-Roboter in der Lage, gesetzliche Verträge zu analysieren, relevante Bestimmungen zu extrahieren, Kundendatensätze über eine Reihe unterschiedlicher Systeme hinweg zu aktualisieren und die Kundenreichweite als Reaktion auf Situationsbedingungen zu automatisieren. Da diese Algorithmen „intelligenter“ werden, können Unternehmen Prozessabläufe noch umfassender automatisieren.
  • Kognitive Einsicht: Kognitive Einsicht ist die Fähigkeit, KI-Algorithmen auf riesige vorhandene Datenspeicher anzuwenden, um Inhalte zu extrahieren und Muster zu identifizieren. BI-Software und Datenspeicher bilden zweifellos die Grundlage für kognitive Erkenntnisalgorithmen, da die Algorithmen hinzulernen können. Die Erkenntnisse daraus können auf breitere Datensätze angewendet werden, in Echtzeit auf neue Daten reagieren, potenzielle Datenübereinstimmungen identifizieren, sowie programmgesteuerte Anzeigen schalten.
  • Kognitive Beteiligung: Die Kognitive Beteiligung bezieht sich auf das menschliche Element zu der KI-Schnittstelle. Denken Sie hierbei an automatisierte Chatbots, Wissensdatenbanken, Produktempfehlungs-Engines und vieles mehr. Anwendungen für kognitive Beteiligungen können hierbei verwendet werden, um Interaktionen zwischen Personen und Systemen entweder extern (für Kunden) oder intern (für Arbeitgeber) zu automatisieren. Die meisten aktuellen Anwendungen konzentrieren sich in erster Linie auf die interne Beteiligung, da Unternehmen immer noch Bedenken hinsichtlich den relativ neuen Softwaresystemen haben. Angesichts der fortschreitenden KI-Entwicklungen und -Implementierungen ist jedoch zu erwarten, dass die Einwände auf der Strecke bleiben werden, da Unternehmen nach neuen Möglichkeiten suchen um vorhandene Daten sinnvoll zu nutzen.

In den nächsten Jahren werden Sie sehen, dass die künstliche Intelligenz endlich ihrem Hype, von dem wir in der Geschäftswelt gehört haben, gerecht wird. Computer werden dazu beitragen, eine neue Ära der Produktivität und Rentabilität für Unternehmen einzuleiten. Die entsprechende Grundlage hierfür ist Business Intelligence. Zögern Sie nicht und stellen Sie bereits heute sicher, dass Ihr zukünftiges Geschäft erfolgreich sein wird.

Wir bei Jet Global wissen, dass Business Intelligence und Datenmanagement wichtige Bestandteile jeder Unternehmensplanung hinsichtlich künstlicher Intelligenz sind. Um wirklich von künstlicher Intelligenz zu profitieren, müssen Sie mit effektiven Berichten und Analysen die Weichen hierfür stellen. Und wir können Ihnen dabei helfen!

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