In den letzten Jahren hat sich in der Geschäftswelt ein weit verbreitetes Thema durchgesetzt: Künstliche Intelligenz (KI). Vielleicht haben Sie schon viele Schlagzeilen gelesen, in denen davon die Rede ist, dass "KI auf dem Vormarsch ist" oder dass "KI die Innovation fördert". Und auch wenn es für viele wie eine ganz neue und aktuelle Entdeckung klingt (vor allem angesichts des jüngsten Booms von ChatGPT), gibt es KI (und maschinelles Lernen) schon seit Jahrzehnten.
KI hat sich zu einer transformativen Kraft in verschiedenen Bereichen der Gesellschaft entwickelt. Sie verändert das tägliche Leben, indem sie sich sowohl auf persönliche als auch auf geschäftliche Aktivitäten auswirkt, von kleinen Aufgaben bis hin zu bedeutenden Veränderungen. Derzeit wird KI in 42 % der Unternehmen integriert, und es wird erwartet, dass sie sich auf wirklich jeden Arbeitsplatz auswirken wird. Sie treibt den Fortschritt im Gesundheitswesen, neue wissenschaftliche Entdeckungen und die Ausbreitung von Unternehmen durch ihre fortschrittlichen Funktionen voran, z. B. bei der Betrugserkennung und der Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Autos. Darüber hinaus verbessern KI-Funktionen verschiedene Unternehmensfunktionen wie IT, Vertrieb und Kundenservice, was zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und besseren Kundeninteraktionen führt. Aber wenn Sie morgen damit beauftragt würden, KI in Ihr Unternehmen zu integrieren, wären Sie dann bereit, das volle Potenzial der KI zu nutzen?
In dieser Publikation werden wir KI entmystifizieren und ihre transformativen Auswirkungen auf Unternehmen untersuchen. Zunächst erläutern wir die Anfänge der KI und untersuchen, wie KI die Art und Weise, wie Unternehmen auf dem heutigen Markt arbeiten und konkurrieren, grundlegend verändert. Anschließend werden wir den Kern der KI aufschlüsseln, um ein besseres Verständnis für das Thema zu entwickeln. Anhand von Praxisbeispielen aus verschiedenen Branchen werden wir zeigen, wie KI Nachhaltigkeitsinitiativen vorantreibt, ERP-Systeme revolutioniert und die digitale Transformation beschleunigt. Abschließend werden wir praktische, umsetzbare Schritte vorstellen, die Ihnen dabei helfen, die KI-Initiativen Ihres Unternehmens zu starten oder voranzutreiben, und dabei auch den wichtigen Aspekt der verantwortungsvollen KI-Einführung ansprechen.
Obwohl der Gedanke an "künstliche Menschen" schon seit Hunderten von Jahren viele brillante Köpfe beunruhigt, hat die Künstliche Intelligenz ihre Ursprünge als wissenschaftliches Forschungsgebiet in der Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts. Alan Turings Forschungen zur maschinellen Intelligenz ebneten den Weg zur Gründung dieser wissenschaftlichen Disziplin. Die ersten "intelligenten Maschinen" verfügten über symbolisches Denken, eine Technik, die sich in den folgenden Jahren als ungeeignet erwies, um kompliziertere Aufgaben zu lösen. Aufgrund verschiedener Probleme im Zusammenhang mit der Entwicklung der KI-Forschung kam es zu einer Verlangsamung neuer bahnbrechender Entdeckungen, so dass das Gebiet in den so genannten KI-Winter fiel.
Doch im Laufe der Jahre wurden die Voraussetzungen für eine optimale KI-Forschung immer besser. Wir entwickelten schnellere und effizientere Computer, begannen, riesige Datenmengen zu sammeln, und die Ansätze neuronaler Netze (die bereits in den 1980er Jahren von einem Physiker vorgeschlagen worden waren, der kürzlich einen Nobelpreis erhielt) begannen, großartige Ergebnisse zu liefern. In den 2010er Jahren brachte Deep Learning die Techniken des maschinellen Lernens einen Schritt weiter, und die Kirsche auf dem Sahnehäubchen kam von Google-Forschern, die 2017 die Transformer-Architektur vorstellten, dieselbe Architektur, auf der Large Language Models bis zum heutigen Tag aufgebaut sind. Wie Sie sehen, hat die KI eine lange Reise hinter sich. Sie hat sich von alten Träumen zu einer aktuellen Realität entwickelt, aber es liegt noch ein langer Weg vor ihr.
Auch wenn das Thema KI erst in den letzten 4-5 Jahren an Bedeutung gewonnen hat, haben einige Unternehmen KI bereits in den 1980er Jahren eingesetzt. Amazon zum Beispiel begann mit der Nutzung künstlicher Intelligenz für personalisierte Artikelempfehlungen. Im Jahr 2014 wurde dann Alexa vorgestellt, die Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens nutzt, um Nutzeranfragen zu erfüllen. Die KI revolutioniert den Wirtschaftssektor schon seit langem, aber erst seit kurzem ist sie leichter zugänglich. KI wird allmählich zu einem Gebrauchsgegenstand und nicht mehr nur zu einem teuren Werkzeug, dessen Einsatz sich nur große Unternehmen leisten können. AI as a Service (AIaaS) ist bereits auf dem Weg zum Mainstream. Mit den jüngsten Fortschritten haben kleine und mittlere Unternehmen die Möglichkeit erhalten, diese Technologie in ihre Geschäftsstrategie einzubinden und so innovativ wie nie zuvor zu sein.
KI hat sich als außergewöhnliches Werkzeug erwiesen, um Geschäftsprozesse in vielerlei Hinsicht zum Erfolg zu führen. Der Finanzsektor beispielsweise nutzt KI, um Betrug zu reduzieren. Marketingteams in vielen Unternehmen nutzen KI, um das Verbraucherverhalten zu verstehen, was es den Unternehmen ermöglicht, künftige Bedürfnisse zu antizipieren und Marketingstrategien anzupassen. Der Einzelhandel nutzt KI-gestützte Tools, um Kaufdaten zu analysieren und den Kunden bessere Empfehlungen zu geben. Vom Gesundheitswesen über das Transportwesen bis hin zur Fertigungs- und Konsumgüterindustrie verändert KI die Branchen, indem sie die Effizienz steigert, Prozesse rationalisiert und wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen gewinnt. KI-Tools können Lagerbestände optimieren und das Lieferkettenmanagement verbessern, was ihre Bedeutung für die strategische Planung und Entscheidungsfindung von Unternehmen unterstreicht. Die Ära der KI hat gerade erst begonnen, und es ist zu erwarten, dass sich die Unternehmenslandschaft noch stärker verändern wird, da immer mehr Unternehmen aller Größenordnungen KI-gestützte Tools einsetzen und Innovationen entwickeln.
Der Begriff "Künstliche Intelligenz" steht derzeit als Oberbegriff für alle Disziplinen, die mit unterschiedlichen Methoden versuchen, Computer dazu zu bringen, sehr komplexe Aufgaben auszuführen und eine dem Menschen vergleichbare Intelligenz zu entwickeln. Einige Technologien, die unter den weit gefassten Begriff der KI fallen, sind:
Maschinelles Lernen könnte als der Eckpfeiler der KI betrachtet werden. ML wird in Bereichen wie NLP, Computer Vision, Spracherkennung und vielen anderen eingesetzt. ML-Algorithmen werden für die prädiktive Analyse verwendet. Anhand einer Eingabe können sie vorhersagen, wie die Ausgabe aussehen sollte. Nehmen wir an, Sie haben eine beträchtliche Menge an Reisedaten gesammelt, die alle Flüge des letzten Jahres, die Wetterbedingungen auf der Strecke und die Frage, ob diese Flüge verspätet waren oder nicht, enthalten. Durch Training eines ML-Algorithmus auf diesem Datensatz könnten Sie dann vorhersagen, ob ein Flug verspätet ist oder nicht, indem Sie einfach die Informationen über den Flug und die aktuellen Wetterbedingungen angeben.
Im letzten Beispiel wurde ein Datensatz verwendet, der gut beschriftet war, d. h., der ein gewisses Maß an menschlicher Beteiligung enthielt. Was aber, wenn wir nicht die Zeit oder die Ressourcen haben, um einen Datensatz zu beschriften, oder wenn wir einfach keinen Sinn darin sehen können? Hier kommt Deep Learning ins Spiel. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es ist in der Lage, große Mengen an nicht beschrifteten Daten zu verarbeiten und die Merkmale zu verstehen, die verschiedene Kategorien voneinander unterscheiden. In der Automobilindustrie können Deep-Learning-Algorithmen beispielsweise für die Sicherheit von Fahrgästen eingesetzt werden, etwa bei der Erkennung von Fahrspuren. Indem das Modell mit großen Mengen von Bildern gefüttert wird, die Fahrspurlinien in verschiedenen Szenarien enthalten, kann es erkennen, wenn ein Auto vom Kurs abkommt.
Deep Learning-Algorithmen bestehen aus mehrschichtigen neuronalen Netzen (NNs). Ein Modell eines neuronalen Netzes hat eine ähnliche Struktur wie das menschliche Gehirn und versucht, die Art und Weise, wie Menschen denken und lernen, nachzuahmen. NNs haben sich als sehr leistungsfähig für verschiedene Anwendungsfälle erwiesen, darunter auch für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). NLP verwendet NNs, um die Struktur und Bedeutung von Texten zu verstehen und menschenähnliche Texte und Sprache zu erzeugen. NLP ist die treibende Kraft der generativen KI, die es ChatGPT ermöglicht, kreative Texte zu generieren oder Alexa hilft, Ihre sprachlichen Bedürfnisse zu verstehen.
In letzter Zeit hat KI für Schlagzeilen gesorgt, weil sie Unternehmen dabei hilft, ihre Geschäftsstrategien und ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und ihren finanziellen Erfolg durch Geschäftsanalysen zu steigern. Wir haben bereits erörtert, wie KI bereits in den 1980er Jahren Einzug in die Unternehmenslandschaft gehalten hat, und obwohl sie nur langsam anlief, hat sie im Laufe der Jahre immer mehr an Anerkennung gewonnen. Wir haben uns jedoch noch nicht damit befasst, wie Unternehmen derzeit KI nutzen und damit ihre Abläufe verbessern. Dank der Vielseitigkeit der Künstlichen Intelligenz können KI-Modelle für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden. In diesem Abschnitt werden wir KI-Anwendungen in den Bereichen Digitalisierung, ERP und Nachhaltigkeit vorstellen.
PepsiCo ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI die Digitalisierung im Fertigungssektor vorantreibt. Durch die Kombination fortschrittlicher Sensoren mit KI-gestützter Analytik hört PepsiCo in Echtzeit auf seine Fertigungsabläufe und gewinnt so wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung der Produktion. Ja, Sie haben richtig gelesen, sie hören zu! Die KI-gesteuerten Sensoren zeichnen Vibrationen, Temperaturen und magnetische Emissionen von den Maschinen in der Fertigung auf. Alle Veränderungen dieser Faktoren werden konsequent analysiert, so dass das Unternehmen Anomalien frühzeitig erkennen, potenzielle Ausfälle vorhersagen und vorbeugende Pflege und Reparaturen durchführen kann, bevor es zu Störungen kommt. Dieser proaktive Ansatz minimiert die Ausfallzeiten und sorgt für einen reibungsloseren Produktionsfluss, was letztlich die Betriebskosten senkt.
Die Integration von KI in die Fertigungsprozesse von PepsiCo zeigt, wie die Digitalisierungsbemühungen traditionelle Arbeitsabläufe verändern. Durch die Nutzung von KI für die vorausschauende Wartung und die Datenanalyse in Echtzeit können Unternehmen nicht nur die Anlagenleistung optimieren, sondern auch datengestützte Entscheidungen treffen, um die Gesamtproduktivität zu verbessern.
Nestlé macht sich die Macht der KI zunutze, um seine Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Die KI-Initiative von Nestlé konzentriert sich auf zwei Hauptziele: die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks des Unternehmens und die Förderung der Ressourceneffizienz. Um diese Ziele zu erreichen, setzt das Unternehmen die Whitebox von ECCO ein, ein auf maschinellem Lernen basierendes System, das Scope-1-Kohlendioxidemissionen erfasst und Abwasser recycelt. Mit dieser Technologie ist Nestlé in der Lage, CO2-Emissionen in umweltfreundliche Produkte umzuwandeln und seine Abwasserrecyclingprozesse zu optimieren, um sicherzustellen, dass das in der Produktion verwendete Wasser effizient aufbereitet und wiederverwendet wird. Durch den Einsatz von KI geht Nestlé nicht nur auf Umweltbelange ein, sondern treibt auch Innovationen bei nachhaltigen Produktionsverfahren voran.
Dieser Fall zeigt, wie KI eine entscheidende Rolle bei der Transformation von Nachhaltigkeitsbemühungen in verschiedenen Branchen spielen kann. Unternehmen wie Nestlé, die KI zur Förderung der Nachhaltigkeit einsetzen, sind ein Beispiel dafür, wie die Digitalisierung zu umweltfreundlicheren und effizienteren Geschäftsmodellen führen kann, von denen sowohl die Umwelt als auch das Unternehmen selbst profitieren.
Zara, bekannt für sein Fast-Fashion-Geschäftsmodell, hat seine digitale Transformation weiter vorangetrieben, indem es eine KI-gestützte ERP-Lösung integriert hat, um seine Abläufe zu rationalisieren. Durch die Implementierung des KI-gestützten ERP-Systems von Odoo ist Zara in der Lage, alles effizient zu verwalten, vom Lagerbestand und der Lieferkette bis hin zu Kundenbeziehungen und Finanzplanung. Das KI-gesteuerte System ermöglicht es Zara, auf der Grundlage von Datenanalysen Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und sicherzustellen, dass die Lagerbestände mit der Nachfrage übereinstimmen und die Produktions- und Vertriebsprozesse flexibel bleiben. Diese Digitalisierungsbemühungen sind ein Schlüsselfaktor für den Erhalt des Wettbewerbsvorteils von Zara in der schnelllebigen Modebranche.
Die Einführung von KI-gestützten ERP-Systemen wie dem von Zara zeigt, wie künstliche Intelligenz traditionelle Geschäftsfunktionen aufwerten kann. Mit KI, die Arbeitsabläufe optimiert und prädiktive Erkenntnisse liefert, können Unternehmen Marktveränderungen besser antizipieren, Ineffizienzen reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern.
Wir bei Dreher Consulting verfügen über mehr als 30 Jahre Erfahrung in den Bereichen ERP-Implementierung und Digitalisierungsstrategien und setzen modernste KI-Technologien ein, um unseren Kunden die höchsten Standards zu bieten. Wenn Sie herausfinden möchten, wie wir Ihr Unternehmen verändern können, nehmen Sie Kontakt mit unserem CEO auf:
Wie Sie sehen, gibt es für KI keine Grenzen, wenn es um die Branche, den Anwendungsfall, die Größe des Unternehmens usw. geht. In der aktuellen Unternehmenslandschaft lassen sich die Anwendungsfälle von KI hauptsächlich in zwei Kategorien einteilen: Unterstützung bei der Effizienz von Arbeitsabläufen und der Automatisierung von Routineaufgaben sowie Förderung von Innovationen. KI kann ein sehr nützliches Werkzeug sein, wenn es darum geht, Routineaufgaben innerhalb Ihres Workflows zu automatisieren, vorausschauende Wartung zu betreiben, Kundeninteraktionen zu personalisieren oder Datenanalysen in Echtzeit durchzuführen.
Eine solide Datenverwaltungsstrategie ist für effektive KI-Systeme von entscheidender Bedeutung, da die Qualität der KI-Ergebnisse stark von der Qualität und Organisation der zugrunde liegenden Daten abhängt. KI ermöglicht Unternehmen jedoch auch die Erschließung neuer Einnahmequellen durch personalisierte Kundenerfahrungen, datengestützte Erkenntnisse, vorausschauende Analysen und die Entwicklung innovativer Produkte oder Dienstleistungen. Diese doppelte Rolle der KI - als operative Verbesserung und als Innovationsmotor - verändert die Branchen und ermöglicht es Unternehmen, in einer zunehmend digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die Einbeziehung von KI in Ihre Unternehmensstrategie ist eine Teamleistung. Es handelt sich nicht nur um eine Idee, die von einem Tag auf den anderen umgesetzt werden kann. Das Unternehmen muss eine klare Vorstellung davon haben, wie es KI einsetzen will oder wie es sich die Unterstützung durch KI vorstellt.
Es ist sehr wichtig, sich über KI zu informieren, und dazu gehört auch, zu lernen, wie man sie entwickelt und verantwortungsvoll einsetzt.
Bei der Entwicklung eines KI-Modells ist folgendes wichtig: