Künstliche Intelligenz verbessert Produkte und optimiert das Kundenerlebnis. Ihr volles Potenzial wird diese Technologie wohl erst in den kommenden Jahren ausschöpfen. NetApp zeigt, wie Unternehmen bereits heute Nutzen aus dem Automatisieren von Abläufen ziehen.
Algorithmen, Roboter und digitale Assistenten haben in deutschen Unternehmen Einzug gehalten. Bereits gut 40 Prozent der Betriebe haben mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet, 88 Prozent planen dies in den kommenden zwölf Monaten. Das sind die Ergebnisse einer IDC-Studie, bei der im April 2019 Entscheider aus 305 Firmen in Deutschland befragt wurden.
Mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren die Unternehmen Abläufe in der IT (34 Prozent) sowie im Sales und Marketing (31 Prozent) und optimieren den Personaleinsatz (30 Prozent). Diese drei Businessziele nennen die von IDC befragten Entscheider am häufigsten. Die Unternehmen setzen diese Technologie demnach vorwiegend zur Prozessoptimierung ein. Dabei schöpfen sie allerdings das Potenzial nicht umfassend aus. Schließlich hat nicht einmal ein Drittel der Befragten angegeben, mit Künstlicher Intelligenz Innovationen vorantreiben zu wollen.
Dabei hat es jedes Unternehmen selbst in der Hand, die Algorithmen für den eigenen Vorteil zu nutzen. Das gelingt, wenn das Management die folgenden fünf Empfehlungen beachtet.
1. Realistische Business Cases definieren
Wollen Unternehmen Projekte mit Künstlicher Intelligenz erfolgreich angehen, sollten diese klar umrissen sein und auf einen eindeutigen, geschäftlichen Nutzen abzielen. 47 Prozent der befragten Unternehmen finden es schwierig, geeignete Use Cases für sich zu definieren. Für mehr als die Hälfte der Befragten ist es zudem besonders anspruchsvoll, ein Modell für Künstliche Intelligenz einzuführen und die dafür notwendigen Daten zu qualifizieren. Unternehmen meistern diese Herausforderungen, wenn sie die fachlichen Anforderungen mit den technologischen Möglichkeiten im Betrieb abgleichen. Für Anwender mit wenig Erfahrung empfiehlt es sich, mit einfachen sowie unkritischen Projekten zu starten und externe Hilfe hinzuzuziehen. Dann lässt sich Künstliche Intelligenz vielfältig einsetzen, beispielsweise für Tests und Simulationen in der Fertigung.
2. Datenqualität optimieren und eine Datenplattform evaluieren
Künstliche Intelligenz analysiert vorhandene Daten und befähigt Unternehmen, bestehende Prozesse zu optimieren sowie neue zu erschaffen. Die Analysen erbringen umfassende Einblicke in Märkte, Produkte und Kunden. Die Auswahl der relevanten Informationen sowie eine hohe Datenqualität entscheiden über für den Projekterfolg. Das Datenmanagement sollte so weit wie möglich automatisiert sein. Manuelle Verwaltung ist komplex, aufwändig und wenig übersichtlich. Für deutsche Unternehmen besteht hier noch ein großer Aufholbedarf: Laut IDC-Studie haben bisher lediglich 17 Prozent Prozesse zur Datenbereitstellung automatisiert. Mit einer Datenmanagementplattform gewinnen sie an Effizienz und Transparenz. Die Plattform sollte unterschiedliche Daten und -formate verarbeiten, skalierbar sein sowie eine hohe Performance bieten.
Anzeige
Data Quality Center: unsere Kompetenz im Datenmanagement
- Stammdaten-Assessment
- Softwareauswahl zur Verbesserung der Datenqualität
- Datenmigration und -implementierung
3. Mit fest umrissenen Anwendungsszenarien starten
Viele Unternehmen fragen sich, welche Vorhaben sie mit Künstlicher Intelligenz zuerst umsetzen sollen. Projekte auf Basis von Mustererkennung oder Prozessautomatisierung lassen sich schnell implementieren und führen rasch zu Ergebnissen. Als guter Einstieg erweist sich auch Robotic Process Automation. Diese Technologie macht Abläufe im Unternehmen effizient, fehlerfrei und transparent. Sie bietet sich unter anderem für einfache und sich wiederholende Prozesse in der IT-Abteilung, im Rechnungswesen oder im Kundenservice an. Bereits die Hälfte der befragten Unternehmen greift auf diese Variante der Automatisierung zurück. Zu den weiteren Einstiegsszenarien zählen Chatbots sowie Lösungen für Predictive Maintenance. Unter den am häufigsten Funktionalitäten Künstlicher Intelligenz finden sich das Erkennen von Mustern in Texten, Sprache und Bildern.
4. Unterschiedliche Bereitstellungsmodelle prüfen
Plattformen und Dienste Künstlicher Intelligenz können Anwender lokal als On-Premise-Lösungen oder in der Cloud nutzen. Laut der IDC-Studie bevorzugen 43 Prozent der befragten Firmen in Deutschland dabei die Private Cloud im hauseigenen Rechenzentrum. An diesem Modell schätzen sie insbesondere die höhere Flexibilität im Vergleich zu einer reinen lokalen Lösung sowie das Gefühl, mehr Datensicherheit als in einer Public Cloud zu haben. Insgesamt nimmt mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen (61 Prozent)bei Künstlicher Intelligenz cloudbasierte Dienste in Anspruch. Aus gutem Grund: Die Cloud bietet ihnen eine unkomplizierte bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen. Allerdings sollte der Business Case die Wahl der Technologie bestimmen, nicht umgekehrt. Denn wichtig für Unternehmen ist zudem: Künstliche Intelligenz erfordert immer abgestimmte Hardware und Software. Anwender mit wenig Erfahrung sollten sich deshalb externes Fachwissen hinzuholen.
5. Eigenes Fachwissen aufbauen
Auch wenn viele deutsche Unternehmen Projekte mit Künstlicher Intelligenz starten, sieht sich der Großteil von ihnen mit einem gemeinsamen Problem konfrontiert: dem akuten Fachkräftemangel. Deutlich mehr als die Hälfte der Betriebe benennt das fehlende Fachpersonal als Ursache für das Scheitern der Projekte. Es mangelt an Systementwicklern und an Data Scientists – und diese Situation wird sich zumindest kurzfristig nicht ändern. Für Unternehmen gibt es allerdings durchaus Wege und Möglichkeiten, Fachwissen in Sachen Künstlicher Intelligenz im eigenen Haus aufzubauen: Sie können eigene Fachleute schulen, entsprechende Arbeitsgruppen bilden oder Kooperationen mit Hochschulen und Start-ups eingehen. Wie die Praxis zeigt, sind Projekte dann am erfolgreichsten, wenn Fachabteilungen und IT von Anfang an eng kooperieren.
Viele deutsche Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz schon heute gewinnbringend ein. Wenn sie noch einen Schritt weiter gehen und eine entsprechende Kultur in ihrem Betrieb etablieren, können sie in den nächsten Jahren von den Entwicklungen und Chancen der Technologie, wie höherer Rechenleistung, mehr Daten und besseren Algorithmen, profitieren. Denn Künstliche Intelligenz bringt mehr als nur verbesserte Geschäftsprozesse: Sie setzt Kreativität frei, modelliert Ideen und beschleunigt Innovationen. jf
Der Autor
Johannes Wagmüller ist Director Solutions Engineering bei NetApp.
