Wie KI in der Krise Wirtschaftsleistung unterstützen kann

Künstliche Intelligenz hat einen großen Einfluss auf die Zeit in der Corona-Krise, aber auch nach der Krise ist sie sehr hilfreich. Claudia Bünte ist Expertin auf dem Gebiet der KI und Professorin für 'International Business Administration' mit Schwerpunkt Marketing an der SRH in Berlin. 2016 gründete sie die Marketingberatung 'Kaiserscholle – Center of Marketing Excellence' und berät Top-Manager in Kernfragen der Markenführung und des Marketings.

Bild: Kaiserscholle GmbH

Frau Bünte, Krisen zeichnen sich unter anderem dadurch aus, dass es nicht weitergeht wie zuvor. Hat die momentane Situation einen Einfluss auf den Einsatz von KI?

Claudia Bünte: „Ja, das hat sie. Wir sehen aktuell einen Anstieg der Akzeptanz; ihr Einsatz wird im Westen durch Corona deutlich steigen und von der Gesellschaft weitaus positiver gesehen werden als bisher. In Asien hat KI sowieso kein Akzeptanzproblem.

Die jetzt viel diskutierte Corona-Bewegungsapp für Smartphones in Europa wird aller Voraussicht nach eingeführt werden (müssen) und viele, wenn auch nicht alle, werden sie sich freiwillig herunterladen. Die Datenspendeapp-Ladezahlen des RKI zeigen heute schon, dass Menschen bereit sind, persönliche Daten für einen aus ihrer Sicht guten Zweck zu teilen. Diese Apps arbeiten mit künstlicher Intelligenz, um aus den Daten Muster zu erkennen, zu lernen und immer bessere Empfehlungen auszusprechen.

Parallel forschen viele Firmen und wissenschaftliche Institute weltweit an Medikamenten und Impfstoffen gegen das Corona-Virus, und lassen sich von KI unterstützen. Chatbots wirken im Gesundheitswesen und geben für Normalbürger erste Diagnoseüberblicke darüber, ob man erkrankt sein könnte oder nicht, z.B. Symptoma aus Österreich oder ADA aus Deutschland. Sogar Apple hat ein ähnliches Angebot. Mein Team und ich haben außerdem beobachtet, dass zwei KI-Algorithmen, eine im Westen und eine in China, früher als Experten erkannt haben, dass es in Krankenhäusern in Wuhan zu ungewöhnlich vielen Lungenkrankheiten kam – sie hätten also als Frühindikator genutzt werden können.

Mehr und mehr Menschen kommen also freiwillig mit KI in Kontakt, KI wird helfen, wirksam gegen das Virus vorzugehen und die Bedenken gegen KI als ‚das generell Böse‘ werden dadurch aller Voraussicht nach zurückgehen.“

Wie kann KI helfen, Unternehmen in Zeiten von Corona zu unterstützen?

„Das geschieht aktuell in zwei Richtungen: Beim Eindämmen der Ausgaben und beim weiteren Übernehmen von automatisierbaren Prozessen.

Zur Ausgabenreduktion: In Krisenzeiten wird in Firmen vieles knapp, vor allem das Geld. Dadurch steigt der Druck, noch effizienter mit den vorhandenen Ressourcen umzugehen. Ausgabenreduktion ist eine dann typische Reaktion, um kurzfristig genügend Cashflow im Unternehmen zu halten. Wir sehen z.B., dass bestimmte, auch gesunde Unternehmen ihre Produktwerbung bis auf Weiteres eingestellt haben. Google prüft aktuell, wie die Ausgaben für Marketing und Vertrieb reduziert werden können. Und TUI plant 8.000 Mitarbeiter, und damit rund 10% ihrer Angestellten zu entlassen.

Langfristig suchen Unternehmen aber auch nach Möglichkeiten, kostspielige, notwendige Ausgaben zu reduzieren. Hier kann der Einsatz von KI helfen: Wer bisher noch kein Programatic Adbuying im Marketing hatte, wird jetzt schnell versuchen, den Mediaeinkauf über entsprechende Tools zu optimieren. Wer Mitarbeiter bisher damit beschäftigte, jeden Werbetext für jedes Produkt im eigenen Onlineshop zu texten, wird vielleicht Anbieter ausprobieren, die Texte automatisiert erstellen (z.B. über Retresco).

Wer bisher Werbetexte online mit A/B-Tests auf ihre Wirksamkeit hin überprüft hat, testet jetzt vielleicht lieber gleich mit KI (z.B. über Neuroflash). Oder er beginnt, KI zu nutzen, um die gesamte bisherige Marktforschung zu reanalysieren (z.B. über Marketlogic). Und Customer Care Center, die bisher noch nicht mit Chatbots oder Avataren arbeiten, um einfachere Kundenfragen zu kanalisieren, prüfen jetzt möglicherweise Angebote von aiaibot aus der Schweiz oder Puppeteers aus Deutschland.

Bei der Übernahme automatisierter Prozesse unterstützt KI-Unternehmen generell dort, wo viele Daten erhoben und analysiert werden. Denn das kann eine KI deutlich besser und schneller als Menschen und daher rührt der Vorteil der KI. Das geht entlang der gesamten Wertschöpfungskette eines Unternehmens.

Angefangen von der optimierten Preis- und Kaufzeitpunktanalyse für Rohmaterialien, über die Qualitätssicherung durch optische Inspektion in der Produktion, die dabei hilft, Fehler und Prozesse zu analysieren und zu optimieren bis hin zu KI-gestützter Energieversorgung ganzer Fabriken. Künstliche Intelligenz kann den Ausfall oder das nächste Wartungsintervall der Maschinen vorhersagen, das nennt man ‚Predictive Maintanance‘. Außerdem übernimmt KI Teile der Produktion, unterstützt die Verkaufsabteilung und die Werbemaßnahmen durch ein besseres Kundenverständnis und bucht automatisch Werbeplätze ein. Eine KI kann auch Kundeninteraktionen via Chatbots oder Avatare unterstützen und die Performance der Marketingausgaben analysieren und optimieren. Grundsätzlich sollte das Ziel aber immer sein, KI als ein Werkzeug zu betrachten, das hilft, die Leistung des Unternehmens zu verbessern, und nicht, um menschliche Arbeit zu ersetzen.“

Wo stößt KI an ihre Grenzen beim positiven Einfluss auf die Wirtschaft?

„Es gibt zwei Grenzen: Daten müssen überhaupt vorhanden sein und es braucht die Erlaubnis, diese Daten zu analysieren. Denn KI braucht massig Daten, um zu lernen und besser zu werden. Ohne Daten geht es nicht. Das ist aktuell auch der Grund, warum es noch keine sinnvollen KI-Tools zur Strategieentwicklung gibt, denn dafür müssten Millionen Unternehmen ihre zukünftige Strategie veröffentlichen – und das tut natürlich kein Unternehmen freiwillig.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige