Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen das Geschäft verändern

Im weitesten Sinne spielt künstliche Intelligenz (KI), einschliesslich maschinellem Lernen (ML), eine zunehmend wichtige Rolle bei der Transformation von Unternehmen. Dank seiner Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und wertvolle Schlussfolgerungen zu ziehen, revolutioniert diese Technologie viele Aspekte des Unternehmensbetriebs.

Darüber hinaus ist diese Entwicklung im Gegensatz zu klassischen fortgeschrittenen mathematischen Methoden wie stochastischen Differentialgleichungen leichter in Geschäftsanwendungen zu implementieren und von Unternehmen interpretierbar.

In diesem Artikel werden wir betrachten, wie maschinelles Lernen verschiedene Bereiche des Geschäfts beeinflusst und welche Vorteile es für Unternehmen bringt. Hier sind die wichtigsten unterstützten Faktoren:

• Optimierung von Produktionsprozessen: Maschinelles Lernen kann die Produktionsprozesse erheblich verbessern. Durch ML-Algorithmen ist es möglich, die Produktion und Projekte effektiver zu planen, die Auslastung zu optimieren und den Lagerbestand zu verwalten. Dies führt zu einer gesteigerten Effizienz, Kosteneinsparungen und verbesserter Produktqualität.
• Optimierung von Vertriebswegen: Die Verbesserung der Logistik durch maschinelles Lernen bietet ein grosses Potenzial. ML-Algorithmen ermöglichen eine effektivere Organisation von Lieferzeitplänen, Transportmanagement, Auftragsabwicklung und Routenplanung. Dies wiederum führt zu einer erhöhten Effizienz, Problemminderung im Zusammenhang mit übermässigem Umladen, niedrigeren Transportkosten und pünktlicherer Auftragsausführung.
• Dynamische Preisgestaltung: Maschinelles Lernen ermöglicht die Erstellung dynamischer Preislisten, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen. So können Unternehmen flexibel auf den Wettbewerb und sich ändernde Kundenpräferenzen reagieren. Es erleichtert die Verwaltung mehrerer Preislisten, deren manuelle Eingabe und Verwaltung zu zeitaufwändig wäre.
• RPA (Robotic Process Automation): RPA und maschinelles Lernen gehen oft Hand in Hand. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Bots und ML-Algorithmen ermöglicht es Ihnen, Zeit und Ressourcen zu sparen und menschliche Fehler zu vermeiden. RPA nutzt Bots, um Routineaufgaben zu automatisieren, und maschinelles Lernen (ML) liefert fortschrittliche Algorithmen, die es diesen Bots ermöglichen, noch effektiver zu arbeiten. Dank dieser Verbindung können Unternehmen erheblich Zeit und Ressourcen einsparen, da Aufgaben, die zuvor von Menschen erledigt wurden, nun automatisch durchgeführt werden. Menschliche Fehler werden eliminiert, was sich in verbesserten Geschäftsprozessen niederschlägt. Die Zusammenarbeit zwischen RPA und ML ist derzeit einer der wichtigsten Trends im Bereich der Geschäftsprozessautomatisierung, der es Unternehmen ermöglicht, sich effektiver an veränderte Marktbedingungen anzupassen und zu entwickeln.
• Prognosen: KI und ML helfen Unternehmen, Daten zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen und genauere Prognosen zu erstellen, sowohl in Bezug auf den Umsatz, das Kundenverhalten als auch das finanzielle Risiko. Maschinelles Lernen ist von unschätzbarem Wert bei der Vorhersage von Variablen wie Preisen, Nachfrage und Maschinenwartung. Dadurch können Unternehmen genauere Entscheidungen treffen und ihre Aktivitäten besser planen.
• Prototyping: Maschinelles Lernen (ML) beschleunigt den Prozess der Erstellung von Prototypen für Produkte oder Unternehmenslösungen erheblich. Dank fortschrittlicher ML-Algorithmen ist es möglich, schnell Visualisierungen und Modelle zu erstellen, die es Ihnen ermöglichen, Konzepte interaktiv zu verstehen und zu bewerten. Dies ermöglicht ein schnelleres Testen verschiedener Szenarien und Entwurfsiterationen, was wiederum die für die Entwicklung innovativer Produkte oder Lösungen benötigte Zeit verkürzt. Dadurch können sich Unternehmen besser an die sich ändernden Marktanforderungen anpassen und neue Lösungen schneller auf den Markt bringen. Letztendlich trägt ML dazu bei, die Agilität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen im heutigen dynamischen Geschäftsumfeld zu erhöhen.
• Visuelle Sicherheit: Visuelle Sicherheit ist ein Schlüsselelement der Sicherheit, und maschinelles Lernen spielt dabei eine wichtige Rolle. Dadurch können Systeme unerwünschte Ereignisse oder Verhaltensweisen auf der Grundlage der Analyse von Bildern und Videos effektiv erkennen, was eine schnelle Reaktion auf potenzielle Bedrohungen ermöglicht. Mithilfe von maschinellem Lernen können verdächtige Verhaltensweisen wie Hacks, Diebstähle oder andere Vorfälle selbst in grossen visuellen Datensätzen automatisch erkannt werden. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Sicherheitssysteme verbessern, das Schutzniveau erhöhen und auf Notfälle in Echtzeit reagieren, was in der heutigen Welt der zunehmenden Bedrohungen äusserst wertvoll ist.
• Anomalieerkennung: Die Erkennung von Anomalien ist eine wichtige Funktion von Algorithmen des maschinellen Lernens. Dank ihnen ist es möglich, Unregelmässigkeiten in Daten automatisch zu erkennen, was in vielen Bereichen ein wichtiges Instrument ist. In der Fertigung beispielsweise ermöglichen diese Algorithmen die Überwachung der Produktqualität durch die Erkennung von Defekten, was zur Steigerung der Effizienz des Produktionsprozesses und zur Verbesserung der Produktqualität beiträgt.
• Marketing und Personalisierung: Unternehmen erstellen personalisierte Marketingkampagnen, die auf die Präferenzen und das Verhalten der Kunden zugeschnitten sind, was die Wirksamkeit der Aktivitäten erhöht.
• Kundenservice: KI-gestützte Chatbots bedienen Kunden in Echtzeit, beantworten Fragen und lösen Probleme. KI- und ML-Chatbots sind in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen und zu analysieren, was es ihnen ermöglicht, Fragen zu verstehen und mit den Nutzern verständlich zu kommunizieren. Diese Chatbots sind so programmiert, dass sie automatisch Antworten auf häufig gestellte Fragen geben. Sie können Informationen über Produkte oder Dienstleistungen, Kundendienstverfahren und andere relevante Themen liefern. Dank maschineller Lernfunktionen können Chatbots Antworten auf der Grundlage früherer Interaktionen mit dem Benutzer personalisieren. Sie können den Inhalt an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden anpassen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) bieten innovative Chancen und Vorteile. Durch ihre Anwendung im Geschäft können Routineaufgaben automatisiert, Daten in grösserem Umfang analysiert, Trends und Kundenpräferenzen prognostiziert und Produktions- sowie Logistikprozesse optimiert werden.

Dies führt zu gesteigerter Effizienz, Kosteneinsparungen, verbesserter Kundenservice und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt. Unternehmen, die das Potenzial dieser Technologien nutzen können, befinden sich an der Spitze der Geschäftsrevolution und setzen neue Standards in ihren Branchen. Es lohnt sich, in diese Technologien zu investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Ihre Betriebsabläufe zum Nutzen Ihrer Kunden und Ihres Unternehmens zu transformieren.

Autor

Dr. Katarzyna Grobler-Dębska

Business Architect InfoConsulting