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KI Trends 2022: Demokratisierte Alltags-KI

Einzelne KI-Use Cases, die von einem isolierten Team aus Data Scientists umgesetzt werden, sind nicht mehr zeitgemäß. 2022 geht der Trend hin zu demokratisierten Projekten und dem alltäglichen Einsatz der Technologie. Was Ihr Unternehmen jetzt über Alltags-KI wissen muss, erfahren Sie in diesem Beitrag.

KI Trends 2022: Demokratisierte Alltags-KI

Künstliche Intelligenz (KI) bringt Unternehmen aus den verschiedensten Branchen schon seit Jahren Wettbewerbsvorteile. 2022 werden sich Umsetzung, Verantwortlichkeiten und Umfang des Einsatzes allerdings verändern. Alltags-KI, Code-freie Tools, stärkeres Vertrauen in die Technologie und eine bessere Data Governance sind die KI-Trends 2022, weiß Rachel Boskovitch von Dataiku. Das bringt viele neue Chancen – allerdings nur für diejenigen, die auch Risiken frühzeitig adressieren und ihre Strategie entsprechend anpassen.

KI-Trend 1: Von der Unternehmens-KI zur Alltags-KI

Häufig nutzen Unternehmen das Potenzial Künstlicher Intelligenz bereits zur Lösung spezifischer Herausforderungen oder haben erste Pilot-Cases umgesetzt. Das bringt ohne Zweifel Mehrwerte, ist jedoch nur ein erstes Stadium auf dem Weg zu einer ganzheitlichen KI-Strategie. 2022 wird sich der Schwerpunkt von dieser Unternehmens-KI hin zur einer wirklichen Alltags-KI verlegen. Das bedeutet: Robuste Datenprojekte und -prozesse werden auf allen Unternehmensebenen erfolgreich eingesetzt und skaliert.  Unternehmen, die KI so früh wie möglich nicht mehr nur für ein bestimmtes Projekt oder einen bestimmten Anwendungsfall einsetzen, werden dann zu einem echten KI-Unternehmen. Sie können Synergien nutzen, eine valide Datengrundlage aufbauen und nutzen und ihre Projekte weit über die Anstrengungen der Konkurrenz hinaus skalieren. Dabei wird KI nicht mehr als isoliertes Thema betrachtet, sondern als essenziellen Treiber für die Entwicklung des Kerngeschäfts gesehen.

Bei dieser sehr operativen und organisatorischen Tätigkeit bewährt sich die richtige Balance zwischen Bottom-up-Empowerment und Top-down-Unterstützung. Bestandteile dieser Strategie sind branchenunabhängig die Weiterbildung der Teams, ein demokratisierter Datenzugang, die klare Festlegung von Prioritäten und die Erstellung einer strategischen Roadmap.

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KI-Trend 2: Code-freie Tools

Code-freie Tools entwickeln sich rasant und Geschäftsanwender werden anfangen, mehr Wert aus KI zu ziehen als Data Scientists – der Beginn eines grundlegenden Mentalitätswandels in Bezug auf Daten-Tools. 2022 wird sich die Anzahl von Personen, die Zugang zu Daten haben und täglich damit arbeiten, vergrößern. Dadurch können die Arbeit sowie Fachkenntnisse aller Mitarbeiter – auch ohne Data Science-Fähigkeiten – auf sinnvolle Weise in Data-Science-Projekte eingebunden werden. Intelligente Dateneingabe, die Verarbeitung von Daten und Zeiten, das Löschen komplexer Textfelder, die Kombination von Datensätzen und sogar die Erstellung neuer Modelle für maschinelles Lernen – all dies sind Beispiele für Aufgaben, die AnwenderInnen auf vielen Plattformen ohne Code erledigen können.

Damit diese Einbindung gelingt, benötigen Unternehmen ein vielfältiges Angebot an technologie- und datenbezogenen Rollen und Profilen. Dies können Unternehmen erreichen, indem jeder Teil der Data Journey aufgeschlüsselt und in konkrete organisatorische Ressourcen und Bedürfnisse übersetzt wird und diese Bedürfnisse dann den verschiedenen verfügbaren Datenrollen und -profilen zugeordnet werden.

KI-Trend 3: Mehr Vertrauen, aber höhere Risiken beim Einsatz von KI

Unternehmen werden stetig besser im Einsatz von Modellen. Da sie den Erfolg ihrer bestehenden Data-Science- und KI-Initiativen sehen, drängen Unternehmen auf neue Data-Science-Implementierungen in anderen Bereichen ihres Unternehmens. Infolgedessen wächst das Vertrauen und Unternehmen experimentieren mehr. Das führt KI-Führungskräfte unweigerlich aus einer Komfortzone heraus, in der ihre Daten- und KI-Anwendungen bereits gut verstanden wurden. In dem Maße, in dem sich Unternehmen über dieses Stadium hinaus entwickeln, entstehen allmählich neue Risiken. Der Grund: Die nächste Reihe von Prozessen ist weniger bekannt. Trotz der damit verbundenen Risiken ist ein solcher Schritt erforderlich, um den potenziellen künftigen Wert künftiger Data-Science- und KI-Implementierungen zu erschließen.

KI-Trend 4: Mehr Regulierungen, bessere Data Governance 

In Anbetracht des wachsenden Vertrauens der Unternehmen in KI wird sich auch die regulatorische Seite dieser Implementierungen weiterentwickeln. Aktuelle Entwicklungen wie die Planung neuer Regulierungen der Europäischen Union für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zeigen, wie sehr Data Governance künftig an Bedeutung gewinnen wird. Das bedeutet nicht zwangsläufig Bürokratie. Aber die Versprechen und Fähigkeiten von KI in Unternehmen werden auch zu einer veränderten Einstellung gegenüber der Regulierung und Steuerung dieser Technologie führen.

Die Entwicklung hin zu einer noch besseren Data Governance verspricht zwar eine positive Zukunft in allen Sektoren. Gleichzeitig werden Teams an der Spitze aber auch durch neue Praktiken geregelt werden, die IT- und Geschäftsteams wirklich aufeinander abstimmen. Infolgedessen werden künftige KI-Implementierungen in Unternehmen die Zusammenarbeit in den Mittelpunkt stellen. Die für die Data Governance verantwortlichen Teams werden über eine ganze Reihe von Fachkenntnissen aus allen Bereichen des Unternehmens verfügen, z. B. in den Bereichen Datenarchitektur, Datenschutz, Integration und Modellierung.

Unternehmen, die den Trend hin zur demokratisierten Alltags-KI erkennen und Schritte zur deren Umsetzung einleiten, profitieren von der frühzeitigen Adaption. Sie werden mit neuen Herausforderungen konfrontiert, die sie durch eine gezielte Organisation bewältigen können. Langfristig kann so eine Pionierstellung erreicht werden, die die Potenziale eines ganzheitlichen Einsatzes Künstlicher Intelligenz voll ausschöpft und sie zu wirklich datengetriebenen, zukunftsfähigen Unternehmen transformiert.

Autor: Rachel Boskovitch

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So kann Sie Unternehmenssoftware erfolgreicher machen:

Was ist Unternehmenssoftware?

Unternehmenssoftware ist eine Sammlung von Anwendungen und Tools, die speziell entwickelt wurden, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Sie deckt eine Vielzahl von Funktionen ab, darunter Buchhaltung, Personalwesen, Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Lieferkettenmanagement und Enterprise Resource Planning (ERP). Diese Softwarelösungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu automatisieren, Daten effizient zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen zu verbessern. Durch den Einsatz von Unternehmenssoftware können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie Echtzeitdaten und Analysen nutzen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Skalierung von Geschäftsaktivitäten, die Reduzierung von Kosten und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, was letztendlich zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt.

Wie kann Unternehmenssoftware ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Unternehmenssoftware kann Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert, wodurch Effizienz und Produktivität steigen. Sie ermöglicht die Integration verschiedener Abteilungen und fördert eine nahtlose Zusammenarbeit, indem sie Echtzeitdaten bereitstellt. Durch präzise Datenanalysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Markttrends schneller erkennen. Unternehmenssoftware verbessert zudem die Kundenbeziehungen durch effektives Kundenbeziehungsmanagement (CRM), was zu gesteigerter Kundenzufriedenheit und -bindung führt. Die Automatisierung von Routineaufgaben reduziert menschliche Fehler und spart Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen dabei, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre digitale Transformation voranzutreiben, um im Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bleiben.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Unternehmenssoftware:

Digitalisierung

Der Prozess, bei dem analoge Geschäftsprozesse in gute und sinvolle digitale umgewandelt werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

Integration

Die Verbindung verschiedener Softwarelösungen und Systeme, um einen reibungslosen Informationsfluss und eine einheitliche Datenbasis im Unternehmen zu gewährleisten.

Automatisierung

Der Einsatz von Software zur Durchführung wiederkehrender Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, um Fehler zu reduzieren und Ressourcen zu sparen.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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Internet of Things

Internet of Things (IoT) vernetzt physische Geräte, Maschinen und Sensoren mit digitalen Systemen, um Echtzeitdaten zu erfassen und auszuwerten. Dies ermöglicht Unternehmen, Betriebsabläufe zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigung kann IoT z.B. Maschinenwartung vorhersagen und Produktionslinien überwachen. In der Logistik verfolgt es Lieferketten in Echtzeit. Die Integration von IoT in ERP- und CRM-Systeme verbessert zudem das Ressourcenmanagement und die Kundeninteraktion. Insgesamt steigert IoT die Effizienz, senkt Kosten und fördert Innovationen im Unternehmen.

Cloud

Cloud bezeichnet die Bereitstellung von Software, Diensten und Daten über das Internet statt lokal auf firmeneigenen Servern. Unternehmen nutzen Cloud-basierte Lösungen, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erhöhen. Anwendungen, wie CRM, ERP oder Buchhaltung, werden über die Cloud gehostet und ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff von überall. Die Cloud reduziert die Notwendigkeit für teure IT-Infrastruktur und Wartung, da Anbieter für Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit sorgen. Typische Cloud-Modelle umfassen SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) und IaaS (Infrastructure as a Service).

ERP - Enterprise Resource Planning

Im Kontext von Unternehmenssoftware steht ERP (Enterprise Resource Planning) für integrierte Softwarelösungen, die zentrale Geschäftsprozesse eines Unternehmens steuern und optimieren. Ein ERP-System bündelt verschiedene Funktionen wie Finanzen, Personalwesen, Produktion, Beschaffung und Vertrieb in einer einheitlichen Plattform. Dadurch wird der Informationsfluss zwischen Abteilungen verbessert und Daten werden in Echtzeit bereitgestellt, was die Entscheidungsfindung erleichtert. ERP-Systeme reduzieren manuelle Aufgaben, steigern die Effizienz und minimieren Fehler. Sie sind skalierbar und anpassbar, um den spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Branchen gerecht zu werden. Durch die Zentralisierung von Daten bietet ein ERP-System Transparenz und Kontrolle über alle Geschäftsprozesse und unterstützt Unternehmen bei der strategischen Planung und Umsetzung.

Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Unternehmen

Dataiku

Autor

Rachel Boskovitch
Rachel Boskovitch leitet das Zentraleuropa-Team bei der Enterprise-AI Plattform Dataiku und hilft Kunden dort bei der Einführung und Skalierung der digitalen Transformation rund um Alltags-KI.