Gastbeitrag

KI als Detektor für Mehrwert und verborgene Potenziale

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KI als Detektor für Mehrwert und verborgene Potenziale

Generative KI-Technologien haben in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte erzielt. Insbesondere in der Bild- und Spracherzeugung verzeichneten Deep-Learning-Modelle einen regelrechten Entwicklungssprung, der bereits heute Einsatzszenarien mit Mehrwert für Unternehmen bietet. Ein Überblick zeigt, wo KI-Anwendungen in der Industrie den Anwendern wertvolle Potenziale erschließen können.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz in Unternehmensanwendungen

Immer mehr Big Player nutzen KI zur Datenanalyse. Der Einsatz generativer KI in Business Apps wird zum Gebot der Stunde für Unternehmen, die State-of-the-Art-Technologien nutzen wollen. Bei aller Dynamik stellt sich die Frage, wo sich KI für die Industrie als wahrhaft sinnvolle Option erweist. Gerade angesichts des Booms generativer KI erhalten Technologien wie beispielsweise Large Language Models große Beachtung als praxistaugliche Use Cases für KI-gestützte Prozessautomatisierung.

KI-Einsatz im Finance-Sektor

Bei Anwendungen für das Finanzmanagement lässt sich mithilfe dynamischer Diskontierung auf KI-Basis ein Rabattprogramm erstellen, das individuell auf jeden Lieferanten abgestimmt ist. Dazu werden Lieferantenkategorisierung und intelligente Preisnachlässe eingesetzt. Eine konsolidierte Übersicht über Lieferanteninformationen trägt dazu bei, dynamische Rabattstrategien effektiv zu unterstützen. Anwendern steht die Option offen, den Prozess von der Beschaffung bis zur Zahlung zu optimieren, indem sie intelligente Empfehlungen auf der Basis von Lieferanten-, Firmografie- und Ausgabendaten nutzen. Ergänzend können sie Lieferanten-, Rechnungs- und Verbindlichkeitsdaten mit externen Geschäftsdaten kombinieren, um einen fundierten Dateneinblick in das Lieferanten-Ökosystem zu gewinnen. Derweil lassen sich einmalige oder dynamische Rabattkampagnen bei registrierten Lieferanten durch automatisch vorverhandelte Rabattraten im Rahmen intelligenter Zahlungsrabatte realisieren.

KI-Einsatz in Materialwirtschaft und Supply Chain

Durch neue KI-gestützte Verfahren können Nutzer fortschrittlicher Softwarelösungen mithilfe von maschinellem Lernen Prognosen zur Vorlaufzeit in der Lieferkette präzisieren. Basierend auf der tatsächlichen Performance lassen sich damit gezielt Abweichungen entdecken. Zusätzlich unterstützt Machine Learning bei der Verbesserung von Lieferprognosen. Echtzeitaktualisierungen, Sendungsverfolgung und genauere Vorhersagen der voraussichtlichen Ankunftszeit sind geeignete Maßnahmen, mit denen Anwender Lieferungen bei Bedarf umleiten und die Betriebseffizienz verbessern können. Je nach eingesetzter Lösung lässt sich zudem der Status von Sendungen mit einfachen Sprachbefehlen abfragen.

KI-Einsatz im Personalwesen

Zu den KI-gestützten Features im HR-Bereich, die bei Anwendern zunehmend hoch im Kurs stehen, zählt die personalisierte Beratung für die nächsten Schritte der Personalentwicklung. Darüber hinaus unterstützen moderne Softwarelösungen beim Recruiting, wenn sie Personalverantwortlichen die Option verschaffen, mit Kandidaten von jedem Gerät aus in Dialog zu treten. Bewerber registrieren sich mit der Lösung ohne großen Aufwand für Recruiting-Veranstaltungen, erhalten auf Basis von Voreinstellungen und Qualifikationen Empfehlungen, beantworten Prescreening-Fragen und planen Bewerbungsgespräche. Dank KI-gestützter Automatisierung des Einstellungsprozesses lassen sich administrative Aufgaben sinnvoll verschlanken und die Kommunikation effizienter gestalten. HR-Chatbots bieten Mitarbeitern eine Dialogschnittstelle, über die Fragen in Echtzeit beantwortet und Transaktionen unmittelbar sprach- oder textbasiert ausgeführt werden können.

KI-Einsatz im Marketing

KI-basierte Technologien auf dem aktuellen Stand der Entwicklung liefern Marketing-Verantwortlichen eine Grundlage für intelligente Analysen und Performance-Berichte. Einsatzzwecke sind beispielsweise die Messung der Kundenbindung sowie die Modellierung des optimalen Kundenerlebnisses mithilfe von KI und Machine Learning. Zudem haben Anwender die Gelegenheit, die Kundenbindung mithilfe von Zielgruppen-, Kampagnen- und Segmentanalysen zu evaluieren. Durch systematische Auswertungen können ohne großen Aufwand die wertvollsten Kunden eines Unternehmens identifiziert werden. Marketing Automation erhält ebenfalls eine solide Basis, indem Kampagnenergebnisse über eine interaktive Benutzerschnittstelle verglichen und wo nötig, einzelne Parameter optimiert werden. Zusätzlich beinhalten leistungsfähige Lösungen spezielle Funktionen, um E-Mail-Kampagnen besser auszurichten, zu verwalten und die besten Kundenerlebnisse zu liefern.

KI-Einsatz im Vertrieb

Im Sales-Bereich lässt sich bei der datengesteuerten Lead-Priorisierung mit KI-Einsatz punkten. Je nach eingesetzter Lösung können User Vertriebsleads priorisieren und die Genauigkeit von Prognosen optimieren. Für die Leadkonvertierung werden Kundenattribute, Vertriebsaktivitäten, Pipeline-Phasen und historische Vertriebsergebnisdaten verwendet, um objektive Lead-Wahrscheinlichkeitsbewertungen zu erzeugen. Darüber hinaus lässt sich durch eine KI-Analyse historischer Daten einschätzen, ob aktuelle Leads ihren Zweck erfüllen und mit der passenden Kadenz bearbeitet werden. Dadurch können Sales-Mitarbeitende das Potenzial für neue Geschäftsabschlüsse besser einschätzen und die Lead-Pflege entsprechend intensivieren. KI-Lösungen leisten zudem wertvolle Unterstützung bei der Chancenanalyse und Guided Selling, indem sie die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Abschlusses prognostizieren und dem Vertriebsteam helfen, Forecasts rechtzeitig anzupassen. Dasselbe gilt für KI-gestützte Empfehlungen zu Aktionen, die die besten Aussichten auf einen erfolgreichen Geschäftsabschluss verheißen. Gleichermaßen wertvoll sind KI-gestützte Einblicke in das Verkaufsaktivitätsniveau, die dazu dienen, ins Stocken geratene Verkaufschancen und Deals durch eine fundierte Analyse und Kurskorrektur zu retten.

Das Spektrum von KI-Einsatzszenarien für die Industrie ist enorm. Nun sind vielerorts die Entscheider gefragt, sie stärker in die betriebliche Praxis zu integrieren und dadurch vielfältigen Mehrwert für ihr Unternehmen zu generieren.

Transparenzhinweise zum Beitrag:

ORACLE
Volker Rosendahl

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