Business Innovation und Digitale Transformation mit AI

Potenziale und Fallstricke für Unternehmen

Die digitale Transformation schreitet weltweit in rasantem Tempo voran. Künstliche Intelligenz (AI) spielt dabei eine zentrale Rolle. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, innovative Ansätze zu finden, um im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Implementierung von AI bietet enormes Potenzial für Unternehmen – von Effizienzsteigerungen bis hin zu völlig neuen Geschäftsmodellen. Doch wie jede technologische Revolution birgt sie auch Risiken und Fallstricke. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf die Potenziale von AI für Unternehmen und auf die häufigsten Fehler, die Sie bei der Einführung vermeiden sollten.

Die Potenziale von AI für Unternehmen


1. Effizienzsteigerung durch Automatisierung


Mit AI können Unternehmen wiederkehrende Aufgaben automatisieren, die bislang manuell durchgeführt wurden. Dies betrifft insbesondere Routineaufgaben in der Produktion, im Kundenservice oder im administrativen Bereich. Machine-Learning-Algorithmen ermöglichen es Unternehmen, Daten zu analysieren, Prozesse zu optimieren und Abläufe zu beschleunigen. Mit dem erfolgreichen Einsatz von AI reduzieren Unternehmen somit nicht nur Kosten, sondern steigern auch ihre Produktivität.

Beispiel: Chatbots im Kundenservice, die rund um die Uhr Anfragen beantworten und einfache Probleme lösen, verbessern einerseits erheblich die Effizienz. Andererseits schaffen sie Freiräume für die Menschen im Unternehmen, sich komplexeren Aufgaben zu widmen.

2. Verbesserte Entscheidungsfindung durch Datenanalyse


Die Fähigkeit von AI, große Mengen an Daten in kurzer Zeit zu analysieren, eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten der Entscheidungsfindung. Predictive Analytics – die Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf Basis historischer Daten – ermöglicht es ihnen, frühzeitig Trends zu erkennen, Risiken zu minimieren und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

Beispiel: Einzelhändler können durch AI-gestützte Analysen von Kundenverhalten und Kaufmustern personalisierte Empfehlungen aussprechen und ihre Lagerbestände entsprechend planen.

3. Kundenerlebnis und Personalisierung

AI hilft Unternehmen, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu gestalten. Durch die Analyse von Kundendaten stellen Unternehmen personalisierte Angebote und Inhalte bereit, die den individuellen Bedürfnissen der Kunden entsprechen. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern fördert auch die Kundenbindung und den Umsatz.

Beispiel: Streaming-Plattformen nutzen AI, um personalisierte Empfehlungen basierend auf den Vorlieben und dem Nutzungsverhalten der User zu geben.

4. Neue Geschäftsmodelle und Innovationen

AI eröffnet zudem Möglichkeiten zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Unternehmen können mit AI-Lösungen innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die bisher undenkbar waren. Zum Beispiel nutzen Hersteller autonomer Fahrzeuge AI, um Autos zu entwickeln, die auch ohne menschliche Steuerung auskommen- Versicherungsunternehmen setzen KI ein, um automatisierte Schadensbewertungen durchzuführen.

5. Risikominimierung und Sicherheitsverbesserung

Unternehmen können mit AI nicht nur potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen, sondern auch präventive Maßnahmen ergreifen. AI identifiziert Anomalien in Netzwerken oder Produktionsanlagen und kann so Sicherheitsrisiken minimieren. Dies ist insbesondere in Branchen wie dem Finanzwesen und der IT von großer Bedeutung.


Fehler, die Unternehmen bei der Implementierung von AI vermeiden sollten

Trotz des enormen Potenzials von AI gibt es einige Fallstricke, die Unternehmen bei der Einführung der Technologie unbedingt vermeiden sollten.


1. Unklare Zielsetzung und Strategie

Ein häufiger Fehler ist, dass Unternehmen AI ohne klare Strategie oder Zielsetzung implementieren. Nur weil AI als zukunftsträchtig gilt, bedeutet das nicht, dass jedes Unternehmen sie blind einsetzen sollte. Unternehmen sollten zunächst definieren, welche Probleme durch AI gelöst werden sollen und wie sie die Technologie zur Erreichung ihrer Geschäftsziele einsetzen möchten.

Lösung: Entwickeln Sie eine klare Roadmap für den Einsatz von AI, die sowohl kurzfristige als auch langfristige Ziele abdeckt. Definieren Sie messbare Key Performance Indicators (KPI), um den Erfolg zu bewerten.

2. Fehlende Datenqualität

AI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Viele Unternehmen unterschätzen die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten. Unvollständige, unstrukturierte oder ungenaue Daten können dazu führen, dass AI-Modelle falsche Schlussfolgerungen ziehen und ineffektiv werden.

Lösung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, konsistent und in ausreichendem Umfang vorhanden sind. Investieren Sie in Datenmanagement und -bereinigung, bevor Sie AI-Systeme implementieren.

3. Überschätzung der Technologie

AI wird oft als Wundermittel angesehen, das alle Probleme auf magische Weise löst. Diese Überbewertung führt dazu, dass Unternehmen unrealistische Erwartungen an die Technologie haben. AI ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen und Kreativität.

Lösung: Setzen Sie realistische Erwartungen an AI. Verstehen Sie, dass AI zwar Prozesse optimieren und automatisieren kann, aber immer noch menschliche Überwachung und Eingriffe erfordert.

4. Mangelnde Mitarbeiterqualifikation

Ein weiterer häufiger Fehler ist es, die eigenen Mitarbeitenden nicht ausreichend auf die Zusammenarbeit mit AI-Systemen vorzubereiten. AI erfordert oft neue Fähigkeiten und Denkweisen. Unternehmen, die ihre Beschäftigten nicht rechtzeitig schulen, riskieren, dass diese die Technologie nicht verstehen oder ablehnen.

Lösung: Investieren Sie in Schulungsprogramme, um Ihre Mitarbeitenden auf den Einsatz von AI vorzubereiten. Fördern Sie eine Unternehmenskultur, die neue Technologien offen annimmt.

5. Fehlende ethische Überlegungen

AI birgt auch ethische Herausforderungen. Unternehmen, die AI ohne Rücksicht auf Datenschutz, Fairness und Transparenz einsetzen, riskieren, das Vertrauen ihrer Kunden zu verlieren. Insbesondere beim Umgang mit personenbezogenen Daten müssen strenge ethische Standards eingehalten werden.

Lösung: Entwickeln Sie klare ethische Richtlinien für den Einsatz von AI in Ihrem Unternehmen. Achten Sie darauf, dass Ihre AI-Systeme transparent, fair und datenschutzkonform sind.


Fazit

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz bietet Unternehmen enorme Chancen zur Steigerung der Effizienz, Verbesserung der Entscheidungsfindung und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Allerdings müssen Unternehmen sorgfältig planen und eine klare Strategie entwickeln, um das volle Potenzial von AI zu nutzen und typische Fehler zu vermeiden. Durch den gezielten Einsatz von AI stärken Unternehmen nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit, sondern stellen auch die Weichen für zukünftige Innovationen. Doch wie bei jeder technologischen Revolution gilt: Der Mensch bleibt der zentrale Erfolgsfaktor – denn AI ist nur so gut, wie sie eingesetzt wird.

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Treffen Sie uns auf der TDWI München 2024!

Wir sind dabei! Vom 11. bis 13. Juni startet der jährliche Branchentreff zahlreicher Daten-Experten auf der TDWI München 2024. Aktuelles Wissen, Hypes und Tools werden auf Deutschlands größter Konferenz für Data, Analytics und KI präsentiert. Reisen Sie gemeinsam mit uns durch das Data Universe, sichern Sie sich einen Platz in unseren spannenden Fachvorträgen und kommen Sie auf eine Runde Mario Kart an unserem Stand vorbei.

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Pretty designer in casualwear sitting on staircase with laptop on her knees
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Technologie

IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

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Der Digitale Reifegrad

Der Digitale Reifegrad bietet maßgeschneiderte Strategien für Ihre digitale Transformation.

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Basierend auf echten Benchmark-Daten aus unseren eigenen Softwareprodukten haben wir die Leistungsfähigkeit verschiedener LLM-Modelle aus Juli bei der Bewältigung spezifischer Herausforderungen bewertet. Dabei wurden spezifische Kategorien wie Dokumentenverarbeitung, CRM-Integration, externe Integration, Marketingunterstützung und Codegenerierung untersucht.

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Der Hype um Copilot for Microsoft 365 ist groß. Wie so oft in solchen Fällen, folgt bei vielen Usern schnell Ernüchterung. Daher ist ein realistisches Erwartungsmanagement wichtig. Wir zeigen Ihnen anhand von vier Mythen, was Copilot kann – und was nicht.

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Wie lassen sich DevOps und APIOps erfolgreich kombinieren? In diesem Artikel erfahren Sie, welche Best Practices und Erfolgsfaktoren moderne Softwareentwicklung schneller und skalierbarer machen.

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Um in einem dynamischen und wettbewerbsintensiven Markt zu bestehen, müssen Sie Ihre Ge-schäftsprozesse, Produkte und Dienstleistungen schnell und effizient an die Bedürfnisse und Erwar-tungen Ihrer Kunden anpassen können. Dabei spielt die Architektur Ihrer IT-Systeme eine entschei-dende Rolle. Eine Digital Architecture ist eine ganzheitliche und flexible Gestaltung der IT-Landschaft, die die Integration von Daten, Anwendungen und Services über verschiedene Plattfor-men und Anwendungen hinweg unterstützt und die Innovation, Agilität und Skalierbarkeit Ihres Unternehmens fördert.

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Der Launch von ChatGPT, dem intelligenten Chatbot von OpenAI, hat große Wellen geschlagen. Wir haben im Blog häufige Fragen und Antworten zusammengefasst.

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Was ist bei der Skalierung von API-Initiativen zu beachten? Wie werden durch zentrale Verwaltung und Veröffentlichung von APIs diese Daten und Dienste zugänglich?

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Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

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Freuen Sie sich mit uns auf eine sechsteilige Blogserie zum Thema Infrastruktur-Optimierung mit IBM Turbonomic. Im ersten Teil klären wir Fragen und Mehrwert von Turbonomic.

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Die beschleunigte Digitalisierung und ihr Einfluss auf Softwarearchitekturen und IT-Teams beschreibt der Autor. Sind Cloud-native-Strategien sinnvoll?

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Diesen Monat haben wir etwas Besonderes für Sie vorbereitet. Anstatt, wie sonst, einzelne Sprachmodelle zu benchmarken, präsentieren wir Ihnen den ersten Benchmark verschiedener KI-Architekturen. Dies wurde als erste Runde unserer Enterprise-RAG-Challenge durchgeführt. Im Rahmen dieser Challenge haben wir mit einzelnen Beratern und einigen Anbietern kommerzieller KI-Lösungen zusammengearbeitet.

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ESG-Tagebuch | Nachhaltige Datenlösungen realisieren |Teil 3

Im letzten Eintrag unseres ESG-Tagebuchs berichteten wir wieder über die Herausforderungen und den erfolgreichen Abschluss der Implementierung der IBM Envizi ESG Suite bei einem Industriekunden. Lesen Sie jetzt weiter.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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Green IT: Ihr Status Quo Assessment für eine nachhaltige IT

Nachhaltigkeit in der IT bedeutet, Ressourcen effizient zu nutzen, den Energieverbrauch zu senken, die Lebensdauer von Geräten zu maximieren und die Umweltauswirkungen am Ende des Lebenszyklus zu minimieren. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die CO2-Bilanz des Unternehmens zu verbessern, Compliance-Risiken zu minimieren und langfristig Kosten zu senken.

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Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, immer komplexere Entscheidungen in kürzerer Zeit zu treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und kundenorientiert zu handeln. Gleichzeitig verfügen sie über eine Fülle von Daten, die potenziell wertvolle Erkenntnisse liefern können, aber oft schwer zu analysieren und zu nutzen sind. Decision Automation ist ein Ansatz, der darauf abzielt, die menschliche Intelligenz mit maschinellen Algorithmen zu kombinieren, um bessere und schnellere Entscheidungen zu unterstützen oder zu automatisieren.

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Die EU hat sich auf schärfere Regeln zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz geeinigt. Ihre Auswirkungen und weitere wichtige Aspekte von "KI Governance" beleuchten wir in unserer Eventserie.

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Die Zukunft datenbankzentrierter IT-Architekturen

Datenbankzentrierte IT-Architekturen prägen viele Unternehmen. Doch ist dieser Ansatz noch zukunftsfähig? Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Alternativen.

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Automatische Handschrifterkennung bei Versicherern

Die Erkennung der Handschrift funktioniert „out of the box“. Darüber hinaus begleiten wir unsere Kunden bei der weiteren Dokumentenklassifikation und Extraktion von Fachdaten, damit diese automatisch weiterverarbeitet werden können.

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Digitalisierungspartner vor Ort für Versicherungen

Als TIMETOACT GROUP gehören wir zu den führenden Digitalisierungspartnern für IT-Lösungen in Deutschland, Österreich und Schweiz. Als Ihr Partner sind wir an 17 Standorten für Sie da und finden die passende Lösung auf dem Weg der Digitalisierung – gerne gemeinsam im persönlichen Austausch vor Ort.

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Effiziente Lizenznutzung bei Heras

Durch eine gezielte Lizenzoptimierung konnte der Netzwerksicherheitsexperte Heras seine Lizenzkosten um rund 11 Prozent reduzieren, indem er ineffiziente und ungenutzte Lizenzen von Microsoft Azure und M365 eliminierte oder anpasste.

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IT Demand Management: IT-Bedarf erkennen und Kosten sparen

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The ROI of Gen AI

Erfahre alle relevanten Kennzahlen zur Generativen KI und lerne von den führenden Unternehmen, wie sie bereits signifikante Zuwächse bei Jahresumsatz und ROI verzeichnen können dank Gen AI.

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Cloud Landing Zones: Sicher landen in der Public Cloud

Was sind Cloud Landing Zones? Lesen Sie, wie Sie mit Hilfe von CLZ Ihre Cloud-Strategie definieren und wichtige Learnings für die Transformation gewinnen.

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Beratung rund um IBM watsonx Code Assistant

Als IBM Platinum Business Partner sind wir für Sie da. Ob Beratung, Begleitung oder Umsetzung – mit dem gesamten Portfolio der IBM finden wir die optimale Lösung für Sie.

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Process Transformation, Integration & Automation

Die digitale Transformation erfordert von Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich zu optimieren, zu integrieren und zu automatisieren. Nur so können sie wettbewerbsfähig bleiben, die Kundenzufriedenheit erhöhen und die Kosten senken. Die IT spielt dabei eine entscheidende Rolle, denn sie muss die passenden Technologien bereitstellen, implementieren und anpassen, um Pro-zessinnovationen zu ermöglichen.

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Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt. Es verspricht, aus Daten beliebiger Struktur versteckte, wertvolle Informationen zu extrahieren.

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LLM-Benchmarks April 2024

Basierend auf echten Benchmark-Daten aus unseren eigenen Softwareprodukten haben wir die Leistungsfähigkeit verschiedener LLM-Modelle aus April bei der Bewältigung spezifischer Herausforderungen bewertet. Dabei wurden spezifische Kategorien wie Dokumentenverarbeitung, CRM-Integration, externe Integration, Marketingunterstützung und Codegenerierung untersucht.

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LLM-Benchmarks Mai 2024

Basierend auf echten Benchmark-Daten aus unseren eigenen Softwareprodukten haben wir die Leistungsfähigkeit verschiedener LLM-Modelle aus Mai bei der Bewältigung spezifischer Herausforderungen bewertet. Dabei wurden spezifische Kategorien wie Dokumentenverarbeitung, CRM-Integration, externe Integration, Marketingunterstützung und Codegenerierung untersucht.

Philipp SchebitzPhilipp SchebitzBlog
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Given/When/Then und ATDD - Eine Win-Win-Win-Situation!?

Erfahren Sie, wie die Methode Given, When, Then (GWT) und Acceptance Test-Driven Development (ATDD) in agilen Projekten angewendet werden können, um Akzeptanzkriterien frühzeitig zu beschreiben. Entdecken Sie die Vorteile und Herausforderungen dieser Testmethode und wie sie die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Entwicklern und Testern verbessert. Eine Win-Win-Win-Situation für alle Projektbeteiligten!

Matthias BauerMatthias BauerWissen
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Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

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Mehr Transparenz mit AI Governance

Ob modernes AI, Data Mesh, Data Fabric oder klassische Data Lakes und Data Warehouses: Daten sind nicht das Problem, davon haben wir genug. Viele Unternehmen wissen jedoch nicht, welcher Wert in ihren Daten steckt, wie wertvolle Information extrahiert werden können und nachvollziehbar genutzt werden können. AI bzw. Data Governance gruppiert die Disziplinen, die so wichtige Aspekte, wie Qualität, Nachvollziehbarkeit, Daten-/Zugriffsschutz, Dokumentation behandeln.