elektro AUTOMATION 11.2018

TRENDS
ANALYTICS & AI
Mit Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) die Wertschöpfung im Unternehmen steigern
Sechs Schritte zur
erfolgreichen Implementierung von KI
Durch die Konzentration auf die geschäftlichen oder operativen Ziele und Aufgaben können Unternehmen die Art, wie sie
Daten und Analysen nutzen, erfolgreich verändern und damit optimale Ergebnisse erzielen. Der Prozess umfasst sechs
Schritte, die vor der Implementierung von KI-Lösungen bewältigt werden müssen, um die Wertschöpfung zu steigern.
Benjamin Krebs, Area Manager Germany, Unstructered Data and Analytics, Dell EMC
Es gibt einen logischen Workflow bei der erfolgreichen Einführung
und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz –
die Entscheider konzentrieren sich allerdings noch zu sehr auf Technologie.
Unternehmen sollten mit einem Teilprojekt beginnen und
sich dann weiter vorarbeiten, um die wegweisenden Entscheidungen
und den finanziellen Nutzen zu ermitteln. Der erfolgreiche Einsatz
Künstlicher Intelligenz im Unternehmen beginnt mit Menschen und
Geschäftsprozessen – erst danach kommt die Technologie. Vor der
Einführung entsprechender Lösungen sollten Führungskräfte eine Vision
entwickeln, wie KI ein profitables Geschäft antreiben und überzeugende
Ergebnisse erzielen kann.
Schritt 1: Eine klare Geschäftsinitiative festlegen
Eine Geschäftsinitiative ist mehr als die Modernisierung eines Rechenzentrums
oder die Verlagerung von Applikationen in die Cloud.
Sie muss einen starken finanziellen Beitrag zum Unternehmens -
erfolg leisten. Dieser muss sich mit Kennziffern messen lassen. Folgende
Geschäftsinitiative dient als Beispiel: „Die
Profitabilität des Unternehmens soll durch Neukundengewinnung
und Bindung von Bestandskunden
sowie einer Vertiefung der Kundenbeziehungen gesteigert
werden“. Hierzu gibt es Use Cases bei Finanzdienstleistern,
Telekommunikationsunternehmen
oder im Handel. Kennziffern führen zu einer
höheren Kundenbindung und einer geringeren Kundenabwanderung.
Das Ziel der Einführung von Künstlicher Intelligenz ist ein Unternehmen, das in der Lage
ist, kontinuierlich zu lernen und sich auf Basis dieser Erkenntnisse an neue Kunden- und
Wettbewerbsanforderungen anzupassen
Ein in kurzer Zeit einsatzfähiges Lösungspaket eignet sich für komplexe Anwendungsszenarien
des maschinellen Lernens und Deep Learning
Bild: Dell EMC
Bild: Dell EMC
Schritt 2: Die im Prozess Beteiligten
identifizieren
Als Nächstes gilt es, alle Beteiligten und Gruppen,
die die Geschäftsinitiative vorantreiben sollen oder
darin involviert sind, zu identifizieren. Dazu gehören
sowohl interne Stakeholder, beispielsweise aus Vertrieb,
Finanzwesen, Marketing, Logistik und Produktion,
als auch externe Gruppen wie Lieferanten, Geschäftspartner
und nicht zuletzt die Kunden. Mit einfachen
Methoden des Design Thinking etwa lässt
sich für jeden Stakeholder eine sogenannte Persona
erstellen, die deren Rollen, Verantwortlichkeiten und
Entscheidungsbefugnisse in der Geschäftsinitiative
aufzeigt. Zudem kann Design Thinking auf Ergebnisse
maschinellen Lernens zurückgreifen, die Muster
im Kundenverhalten verdeutlichen.
Schritt 3: Die wichtigsten
Entscheidungen festlegen
Anschließend müssen Unternehmen die grundlegenden
Entscheidungen festlegen, die die Verantwortlichen
im Unternehmen treffen müssen, damit
die Geschäftsinitiative vorankommt. Dazu muss genügend
Zeit eingeplant werden, um die zentralen
Punkte zu definieren, zu bewerten und zu priorisieren.
Nicht alle Entscheidungen sind gleich wichtig,
und es gibt in jeder Geschäftsinitiative Entschei-
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