Was ist Enterprise-KI? Vorteile, bewährte Methoden und Beispiele
Der Begriff „Enterprise-KI“ bezieht sich auf die Integration von Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) in großen Unternehmen (Enterprises). Die Implementierung von Enterprise-KI zielt darauf ab, die Betriebseffizienz zu steigern, Innovationen zu fördern und die Entscheidungsprozesse zu verbessern, während Unternehmen mit zunehmendem Wettbewerb und sich wandelnden Kundenerwartungen zu kämpfen haben. KI-Tools bieten großen Unternehmen Fähigkeiten, die dabei helfen, Abläufe zu skalieren, Routineaufgaben zu automatisieren und Daten zu nutzen, um fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen.
Darüber hinaus erkennen globale Unternehmen zunehmend, dass KI kein Technologietrend ist – sie ist der Dreh- und Angelpunkt von Wachstumsstrategien. In diesem Kontext ist der Wandel hin zu KI-gestützten Vorgängen für Unternehmen jeder Größe unverzichtbar, um sich an Marktveränderungen anzupassen, die Leistung aufrechtzuerhalten und im Wettbewerb zu bleiben.
Dieser Artikel wird den Begriff Enterprise-KI definieren und ihre Funktionsweise erläutern – und zwar anhand von praxisnahen Beispielen der Vorteile sowie der Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Implementierung begegnen können.
Was ist Enterprise-KI?
Enterprise-KI meint die strategische Implementierung von KI-Technologien, um komplexe geschäftliche Herausforderungen in großem Maßstab innerhalb großer Unternehmen zu bewältigen.
Enterprise-KI ist nicht einfach die Anwendung von KI-Technologien – es geht darum, KI-Fähigkeiten strategisch einzusetzen, um Geschäftsabläufe zu transformieren, Wachstum zu fördern und einen permanenten Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Während allgemeine KI-Anwendungen häufig spezifische Aufgaben lösen oder Funktionen erfüllen – wie Chatbots im Kundenservice oder Empfehlungsalgorithmen im E-Commerce – zeichnet sich Enterprise-KI durch ihren Fokus auf Skalierbarkeit, Sicherheit und die Fähigkeit aus, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten.
Plattformen und Lösungen für Enterprise-KI sind so konzipiert, dass sie in bestehende Systeme und Workflows integriert werden, während sie gleichzeitig robuste Sicherheit und Compliance in großem Maßstab aufrechterhalten. Ihr Ziel ist es, Unternehmen zu ermöglichen, KI-Fähigkeiten über Teams und Anwendungsfälle hinweg einzusetzen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Warum ist Enterprise-KI für Unternehmen wichtig?
Einige der größten Vorteile von Enterprise-KI ergeben sich aus ihrer Fähigkeit, einfache, sich wiederholende Aufgaben bis hin zu komplexen Arbeitsabläufen zu automatisieren. Der Einsatz von KI-gestützter Automatisierung kann Fehler erheblich reduzieren, Abläufe beschleunigen und den Mitarbeitenden helfen, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren.
Die Verbesserung der Entscheidungsprozesse ist ein weiterer wichtiger Punkt zur Wertsteigerung. Durch die Analyse großer Datenmengen zur Identifizierung von Mustern und Trends, die Menschen möglicherweise übersehen, können KI-Algorithmen umsetzbare Erkenntnisse liefern, die schnellere und genauere Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Schnellere, effektivere Entscheidungsfindung ist in Bereichen wie Finanzprognosen, Bestandsmanagement und Marktanalyse, wo zeitnahe und informierte Entscheidungen für Unternehmenswachstum entscheidend sind, besonders wertvoll.
Da die Komplexität und das Volumen der Daten mit der Größe des Unternehmens wachsen, sind Enterprise-KI-Systeme darauf ausgelegt, in großem Maßstab zu arbeiten. Ihr Ziel ist es, hohe Datenmengen und komplexere Vorgänge zu bewältigen und nahtlos zu expandieren, wenn der Kapazitätsbedarf wächst. Diese Skalierbarkeit ist ein Garant für die Aufrechterhaltung von Effizienz und Leistung, ohne die Prozessqualität oder -geschwindigkeit zu beeinträchtigen – selbst wenn die betrieblichen Anforderungen steigen.
Die Verbesserung der Kundeninteraktionen ist ein weiteres Gebiet mit immensem Wert, in dem Enterprise-KI einen erheblichen Einfluss hat. KI-gestützte und agentenbasierte Systeme, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Chatbots und virtuelle Assistenten, können personalisierte Erlebnisse in Echtzeit bieten, indem sie Kundendaten und -präferenzen bei Interaktionen und Workflows berücksichtigen. Diese intelligenten Systeme ermöglichen einen Kundenservice rund um die Uhr, können Anfragen unabhängig bearbeiten und Empfehlungen anpassen – alles wichtige Faktoren, um Kunden zufrieden zu stellen und die Markenloyalität zu fördern.
Wie funktioniert Enterprise-KI?
Enterprise-KI, ähnlich wie KI-Systeme allgemein, funktioniert, indem Daten mit intelligenten Algorithmen kombiniert werden, um aus Mustern und Merkmalen in den Daten zu lernen und entsprechende Aktionen auszuführen – sei es durch die Bereitstellung von Erkenntnissen, die direkte Reaktion auf Kundenanfragen oder das Aufzeigen relevanter Daten innerhalb eines Workflows.
Die Effektivität von KI hängt daher von der Qualität und Menge der Daten ab – sowohl von den strukturierten als auch den unstrukturierten. Das bedeutet, dass es entscheidend ist, KI-Technologien in bestehende Unternehmenssysteme wie Customer Relationship Management (CRM), Enterprise Resource Planning (ERP) und Supply Chain Management-Plattformen zu integrieren, um einen nahtlosen Datenfluss zu ermöglichen und sicherzustellen, dass KI-Anwendungen auf Echtzeitinformationen zugreifen können. Ohne Integration oder wenn KI durch unvollständige, fragmentierte oder isolierte Daten eingeschränkt ist, riskieren Unternehmen, möglicherweise nicht das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.
Maschinelle Lernmodelle (ML-Modelle) sind die Motoren, die Enterprise-KI-Systeme antreiben. Diese Modelle werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert, die spezifisch für die Abläufe des Unternehmens sind, wodurch sie kontinuierlich lernen und sich anpassen können. Je mehr Daten die Modelle verarbeiten, desto genauer werden ihre Vorhersagen und Empfehlungen, wodurch ihre Fähigkeit, Geschäftsentscheidungen und operative Prozesse zu unterstützen, kontinuierlich verbessert wird. Große Sprachmodelle (LLMs), die das Rückgrat von Tools mit Generativer KI bilden, sind ein modernes, leistungsstarkes Beispiel für maschinelle Lernmodelle.
Enterprise-KI wird häufig zusammen mit Automatisierung eingesetzt. Dieser Ansatz bietet ein robustes Framework, um KI-Funktionen in Unternehmensworkflows zu integrieren und direkt Mehrwert zu schaffen, während gleichzeitig Sicherheits-, Schutz- und Compliance-Anforderungen erfüllt werden. KI-gestützte Automatisierung verbessert wiederum die Leistung der Automatisierung – etwa durch automatisierte Dateneingabe, die mithilfe KI-gestützter Datenvalidierung sicherstellt, dass Informationen korrekt sind – und ermöglicht die Automatisierung komplexer Prozesse, die Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit erfordern.
Beispielsweise kann KI-gestützte Automatisierung im Supply-Chain-Management Nachfragefluktuationen vorhersagen, Lagerbestände optimieren und die Logistik effizienter verwalten als herkömmliche Automatisierungsmethoden.
Praxisbeispiele für Enterprise-KI in Aktion
Enterprise-KI transformiert Branchen und Geschäftsbereiche, indem sie die Automatisierung komplexer Workflows ermöglicht und Chancen für neue Betriebs- und Optimierungsansätze aufzeigt.
Branchenspezifische Anwendungen von KI zeigen ihre Vielseitigkeit und ihre Fähigkeit, in unterschiedlichen Geschäftskontexten Mehrwert zu schaffen. Beispielsweise umfassen KI-Anwendungen im Finanzsektor Betrugserkennung und Risikobewertung, während KI im Gesundheitswesen Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und die Überwachung kritischer Systeme fördern kann.
Im Finanzdienstleistungssektor hat HSBC KI-gestützte Algorithmen eingesetzt, um Transaktionsmuster in Echtzeit zu analysieren und Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Dieser proaktive Ansatz verbesserte die Erkennung von Risiken finanzieller Kriminalität um das Zwei- bis Vierfache und reduzierte die Anzahl der Fehlalarme um mehr als 60 %.
In der Gesundheitsbranche bietet KI stark nachgefragte Unterstützung sowohl für administrative als auch für kritische Versorgungsprozesse. Im Vereinigten Königreich haben mehrere NHS-Organisationen durch die Implementierung KI-gestützter Automatisierung eine Vorreiterrolle bei der Innovation übernommen. Eine von ihnen, die Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT), hat über 700.000 £ eingespart und 45.000 Stunden Kapazität durch automatisierte administrative Workflows im Personalwesen freigesetzt. Eine weitere Organisation, Northampton General Hospital, hat erstmalige eine Automatisierung zur Überwachung der Sauerstoffversorgung entwickelt, die eine Dateninputgenauigkeit zu 100 % erreicht und klinische Risiken beseitigt.
In beiden Branchen, Energie und Bergbau, hat die Optimierung der Abläufe oberste Priorität. Bei Vale machte das erwartete Umsatzwachstum die Automatisierung von Kernprozessen zur Notwendigkeit. KI-gestützte Process Discovery untersuchte die Aktivitäten einer Belegschaft von 234.000 Personen in 18 Ländern und identifizierte schnell fünf Workflows, die automatisiert werden konnten. Die resultierenden Effizienzen haben Vale über 121.000 Stunden und 5 Millionen $ jährlich eingespart und es dem Unternehmen ermöglicht, die erhöhte Arbeitslast zu meistern.
Das größte Elektrizitätsunternehmen Lateinamerikas, Electrobras, überprüft jedes Jahr akribisch 65.000 technische Dokumente. KI-gestützte Automatisierung wandelte innerhalb von vier Wochen 10.000 Stunden komplexer, manueller Dokumentenbearbeitung um, erreichte eine Automatisierungsrate von 92 % und sparte 227.000 $ ein.
In der Fertigung integrieren Unternehmen wie Siemens KI in Produktionslinien für vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung, was erhebliche Effizienzgewinne und Kostenreduzierungen ermöglicht.
Enterprise-KI-Anwendungen innerhalb von Geschäftsbereichen decken eine ebenso breite Palette von Prozessen ab und zeigen die nahezu unbegrenzten Möglichkeiten, KI einzusetzen.
Im Kundenservice beschleunigen KI-gestützte Chatbots und Automatisierungen, die Anfragen an die richtigen Agenten weiterleiten, den Service und verbessern gleichzeitig die Kundenerfahrung und -zufriedenheit. Das Kundensupport-Team von Automation Anywhere reduzierte die Gemeinkosten um 30 % und erhöhte die Kundenzufriedenheit um 10 % durch die Implementierung von KI-gestützten Workflows.
Für die Ticketweiterleitung optimieren KI-Agenten die Überprüfung und Weiterleitung von Anfragen, indem sie den Kontext und die Absicht eingehender Kundenserviceanfragen analysieren. Einfache Anfragen mit niedriger Dringlichkeit können sofort mit einer Antwort aus der Wissensdatenbank gelöst werden, während komplexe Probleme an menschliche Agenten zur weiteren Bearbeitung weitergeleitet werden.
HR-Prozesse und die damit verbundenen Daten erfordern Automatisierung und Analysen, welche mit den menschlichen Nuancen in diesem Bereich umgehen können – ein Bereich mit hohem Potenzial für den Einsatz von KI-Lösungen. KI-gestützte Analysen können das Mitarbeiterengagement durch Sentimentanalysen von Umfragedaten bewerten, sodass HR schneller auf Feedback mit gezielten Initiativen reagieren kann.
Eine weitere Anwendung von KI im HR-Bereich ist der Einstellungsprozess, bei dem KI-gestützte Automatisierung die Zeit für manuelle Lebenslaufprüfungen reduziert und die Qualität der Einstellungen verbessert. Bei Softbank hat KI-gestützte Automatisierung wesentliche Prozesse der Talentakquise transformiert, was zu einer Reduzierung der für die Bewertung von Bewerbungen aufgewendeten Stunden um 85 % führte.
Marketing-Vorgänge und Inhaltserstellung stellen einen der führenden frühen Anwendungsbereiche der Generativen KI innerhalb von Unternehmen dar. Marketingteams können KI einsetzen, um Kundendaten und -verhalten zu analysieren, was hilft, gezielte Werbekampagnen zu erstellen, die bei bestimmten Marktsegmenten Anklang finden, was zu höheren Konversionsraten und ROI führt. Für Verbrauchermarken kann KI für Sentimentanalysen eingesetzt werden, um Gespräche in sozialen Medien und Kundenfeedback zu überwachen. So können Marketingstrategien in Echtzeit an die öffentliche Wahrnehmung angepasst werden.
Wesentliche Vorteile der Enterprise-KI
Spezifische Anwendungsfälle zeigen die Tiefe und Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten von KI für große Unternehmen. Doch ein weiterer wichtiger Aspekt sind die übergreifenden Vorteile, die Enterprise-KI bietet.
Fokus auf wertschöpfende Arbeit
Durch die Automatisierung routinemäßiger, sich wiederholender Aufgaben ermöglicht Enterprise-KI den Mitarbeitenden, sich auf Tätigkeiten zu konzentrieren, die Kreativität, strategisches Denken und emotionale Intelligenz erfordern. Dieser Wandel fördert nicht nur ein besseres Mitarbeitererlebnis, sondern auch Innovation und Unternehmenswachstum, da die Teams an strategischeren und wirkungsvolleren Projekten beteiligt sind.
Niedrigere Betriebskosten
KI-gestützte Automatisierung führt zu erheblichen Kosteneinsparungen, indem sie Workflows und Ressourcennutzung optimiert. Unternehmen können mit weniger Ressourcen eine höhere Effizienz erreichen, die Betriebskosten (Operational Expenses = OpEx) senken und dabei die Servicequalität und den Output beibehalten oder sogar verbessern.
Daten-Governance und -Compliance
Enterprise-KI kann eine bessere Datenverwaltung ermöglichen, indem sie die konsistente und sichere Datenverwaltung im gesamten Unternehmen zu einer betrieblichen Notwendigkeit macht. KI-Systeme können zudem Datenqualitätsstandards durchsetzen, die Einhaltung regulatorischer Anforderungen überwachen und sensible Informationen mithilfe fortschrittlicher KI-gestützter Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen schützen.
Bessere Entscheidungsfindung
Die Fähigkeit der KI, große Datensätze zu analysieren, bietet Unternehmen Insights, die die Entscheidungsfindung erheblich verbessern können. Durch das schnelle Erkennen und Identifizieren von Trends und Mustern kann KI Entscheidungen unterbauen, von der Vorhersage von Markttrends über die Optimierung von Lieferketten bis hin zur Anpassung von Kundenerlebnissen.
Skalierbarkeit und Flexibilität
KI-Systeme sind von Natur aus skalierbar und flexibel, was sie ideal als Hilfe für Unternehmen macht, die sich an sich entwickelnde Nachfrage und sich verändernde Märkte anpassen müssen. Enterprise-KI-Lösungen sind typischerweise so konzipiert, dass sie nahtlos in bestehende Systeme integriert werden, wodurch Unternehmen ihre KI-Fähigkeiten ausbauen können, ohne die Infrastruktur grundlegend zu überarbeiten.
Verbessertes Kundenerlebnis
Durch die Analyse von Kundendaten und -präferenzen – sogar in Echtzeit – kann KI einen immensen Wert für Kundeninteraktionen liefern, indem sie Erlebnisse personalisiert und einen konsistenten, zuverlässigen Service gewährleistet. Zudem können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr Unterstützung bieten, sodass Kunden jederzeit Hilfe erhalten können, wenn sie diese benötigen. Das hilft Unternehmen, steigende Kundenerwartungen zu erfüllen und Loyalität zu gewinnen.
Innovation und Wettbewerbsvorteil
Zu guter Letzt ist Enterprise-KI ein Katalysator für Innovation, Agilität und Reaktionsfähigkeit auf Marktdynamiken. Die Nutzung von KI kann Türen zu neuen Geschäftsmodellen und Möglichkeiten öffnen, die zuvor nicht möglich waren.
Herausforderungen bei der Implementierung von Enterprise-KI
Gleichzeitig bietet die Enterprise-KI Möglichkeiten bei der Effizienzsteigerung und Kostensenkung, aber der Weg zur Implementierung von KI ist kein Spaziergang. Die Einführung neuer Technologien bringt immer potenzielle Risiken und Chancen mit sich – und Enterprise-KI ist da keine Ausnahme. Das Erkennen der Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Unternehmensmaßstab ist entscheidend, um Strategien zu entwickeln, die eine erfolgreiche Einführung sicherstellen und den ROI maximieren.
Datensammlung und -integration
Eine der Hauptschwierigkeiten bei der Implementierung von Enterprise-KI besteht darin, qualitativ hochwertige Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu integrieren, die repräsentativ für den betreffenden Bereich sind. Verteilte Datensysteme, Datensilos und inkonsistente Formate sind häufige Hindernisse, welche die Genauigkeit und Effektivität von KI-Modellen beeinträchtigen.
Mangel an KI-Expertise
Ein weiteres großes Hindernis für die Implementierung von KI ist der Mangel an qualifizierten KI-Fachkräften, die KI-Systeme effektiv entwerfen, entwickeln und verwalten können. Diese Talentlücke kann die Implementierung von KI-Projekten verzögern und die potenziellen Vorteile von KI-Technologien mindern. Lösungen umfassen die Weiterbildung bestehender Mitarbeitender, die Zusammenarbeit mit KI-Dienstleistern sowie die Nutzung von No-Code-KI-Plattformen, wie AI Agent Studio von Automation Anywhere, die nur minimale Kenntnisse in Data Science erfordern, um KI-gestützte Lösungen zu erstellen und bereitzustellen.
Anfangsinvestition
Die Implementierung von Enterprise-KI kann erhebliche Anfangsinvestitionen in Technologien, Infrastruktur und Schulungen erfordern. Viele KI-Implementierungen bieten jedoch sofort einen Mehrwert. Bei Petrobras führte die Implementierung einer Automatisierungslösung mit Generativer KI in nur drei Wochen zu Einsparungen von 120 Millionen $. Natürlich werden effektive KI-Implementierungen langfristig weiterhin Mehrwert schaffen, indem sie durch operative Effizienz, Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum eine Rendite auf Investitionen erzielen.
Einbindung der Stakeholder
Die Sicherung der Zustimmung aller organisatorischen Stakeholder ist für eine erfolgreiche KI-Einführung entscheidend. Widerstand gegen Veränderungen, mangelnde Klarheit über die Vorteile von KI und Bedenken in Bezug auf den Arbeitsplatzverlust können KI-Initiativen ausbremsen. Effektive Change-Management-Strategien, klare Wertversprechen sowie das Aufzeigen der Vielfalt von KI-Anwendungsfällen und erfolgreichen KI-Implementierungen können dazu beitragen, Stakeholder auf einen Nenner zu bringen und Begeisterung zu wecken.
Best Practices für die Implementierung von Enterprise-KI
Da die Einführung von KI immer schneller voranschreitet, mangelt es nicht an bewährten Methoden, die aus den Erfolgen (und Misserfolgen) von Unternehmen aller Größen und Branchen, die bereits auf Enterprise-KI setzen, abgeleitet werden können.
Das Lernen aus diesen Best Practices hilft Unternehmen, die Komplexität der KI-Implementierung zu bewältigen, um bedeutenden und nachhaltigen Wert zu liefern.
Datenqualität und Governance aufrechterhalten
Ähnlich wie bei der Herausforderung der Datenerfassung und -integration ist die Aufrechterhaltung hoher Datenqualität und solider Governance-Praktiken für eine effektive KI-Einführung unverzichtbar. Der Aufbau starker Datenpipelines, die Sicherstellung der Datenbereitschaft und die Implementierung von Daten-Governance-Frameworks helfen alle bei einer konsistenten und sicheren Datenverwaltung. Diese Praktiken stärken die Zuverlässigkeit von KI-Modellen und unterstützen auch die Einhaltung von Vorschriften.
Klein anfangen, dann skalieren
Der Einstieg in die KI-Integration mit kleinen, fokussierten Projekten kann die Erfolgschancen erheblich steigern. Pilotprojekte ermöglichen es Unternehmen, eine KI-Lösung zu testen und greifbare Vorteile zu demonstrieren, bevor sie KI-Initiativen im gesamten Unternehmen ausweiten oder skalieren. Zum Beispiel konzentrierte sich Merck auf die Verarbeitung von compliancebezogenen Dokumenten, um KI-gestützte Automatisierung einzuführen. Die eingesparten 150.000 Stunden und die Auszeichnung mit einem Branchenkonformitätspreis führten dazu, dass die Enterprise-KI-Initiativen auf weitere Bereiche ausgeweitet wurden, einschließlich Go-to-Market-Prozessen, Produktentwicklung und Lieferkette.
Klare Ziele definieren
KI-Implementierungen sollten hinter klaren Geschäftszielen stehen, um die Übereinstimmung mit den Zielen des Unternehmens sicherzustellen. Die Definition spezifischer Anwendungsfälle, in denen KI einen Mehrwert bieten kann, sei es im Kundenerlebnis oder bei der Optimierung von Abläufen, hilft bei der Auswahl der richtigen KI-Tools und der Festlegung messbarer Ziele. Dieser Fokus stellt sicher, dass KI-Projekte für sinnvolle Ergebnisse sorgen und das allgemeine Unternehmenswachstum steigern.
Funktionsübergreifende Teams einbinden
Vielfalt fördert die Effektivität der Anwendung von KI. Die Einbindung verschiedener Abteilungen hilft dabei, umfassende KI-Strategien zu entwickeln, die der vielschichtigen Realität bestehender Workflows gerecht werden und kollektiven Erfolg fördern.
Annahme von KI als ein sich entwickelndes System
KI ist ein sich ständig weiterentwickelndes System, das kontinuierliche Aktualisierungen und Optimierungen von Modellen, die Integration von Feedback sowie die Anpassung an sich verändernde Geschäftsumfelder und Anforderungen erfordert. Einen adaptiven Ansatz zu verfolgen, stellt sicher, dass KI-Initiativen effektiv und relevant bleiben und langfristig kontinuierlich Wert bieten.
Verantwortungsvolle Nutzung sicherstellen
Etablieren Sie ethische Richtlinien und Governance-Strukturen, um den Einsatz von KI zu überwachen und eine verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen. Beispielsweise hilft die Schaffung eines Ethikkomitees für KI, Projekte kritisch zu überprüfen und Standards für Fairness und Transparenz zu wahren, Vertrauen aufzubauen und gleichzeitig die Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen.
Wichtige Funktionen einer Enterprise-KI-Plattform
Datenverarbeitung und Skalierbarkeit
Eine solide KI-Plattform für Unternehmen muss große Mengen an Unternehmensdaten verarbeiten und mit dem Wachstum des Unternehmens skalieren können. Effizientes Datenmanagement, Skalierbarkeit über Abteilungen hinweg und die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, sind wesentliche Merkmale, die sicherstellen, dass die Plattform auch wachsenden Geschäftsbedürfnissen gerecht werden kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Integration mit Automatisierungstools
Nahtlose Integration in Automatisierungstools ist entscheidend, um das Potenzial von KI zu maximieren. Eine Enterprise-KI-Plattform sollte einfach in andere Geschäftssysteme und Automatisierungstools integriert werden können, um eine reibungslose Workflow-Automatisierung mit vorgefertigten Konnektoren, paketierten APIs und Cloud-Ausführung zu ermöglichen.
Sichere Datenverarbeitung
Sicherheitsbedenken beim Umgang mit Unternehmensdaten werden so bald nicht verschwinden. Jede KI-Plattform muss integrierte umfassende Sicherheitsmechanismen enthalten, um sensible Daten während der Verarbeitung und Speicherung zu schützen. Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Branchenstandards sind grundlegende Voraussetzungen, um sicherzustellen, dass Daten sicher verarbeitet werden und die Risiken von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff minimiert werden.
Adaptive Modelle für maschinelles Lernen
Effektive KI-Modelle sind anpassungsfähig und lernen basierend auf neuen Daten und Geschäftsbedürfnissen. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung und steigert die Genauigkeit und Effektivität im Laufe der Zeit.
Zudem sollten Plattformen, die große Sprachmodelle (LLMs) für Anwendungen mit Generativer KI nutzen, kontinuierlich die Trainingsdaten pflegen und aktualisieren. In vielen Fällen erfordert die Erstellung eines optimalen, von Generativer KI unterstützten Workflows mehrere zugrunde liegende Modelle und/oder einen vergleichenden Modellauswahlprozess. Robuste KI-Plattformen für Unternehmen bieten Auswahl bei den Modellen und Flexibilität.
Zukunft der Enterprise-KI
Die KI-Technologie befindet sich in einer Phase rascher Weiterentwicklung, was für einen spürbaren Wandel für Unternehmen sorgt, die innovativ sein und mit der Konkurrenz Schritt halten möchten. Fortschritte in Sachen KI haben einen erheblichen Einfluss auf die Unternehmensautomatisierung. Insbesondere stellen KI-Agenten eine neue Chance dar, die Anwendungen von KI auf allen Ebenen neu definiert.
KI-Agenten kombinieren kognitive KI-Fähigkeiten mit Aktion und Automatisierung über Unternehmenssysteme und Daten hinweg. In der Praxis bedeutet das, dass KI-Agenten Generative-KI-Modelle nutzen, um Entscheidungen zu treffen, aus Daten zu lernen, in natürlicher Sprache zu interagieren und Maßnahmen zu ergreifen, um vorab definierte Ziele zu erreichen. Die Technologie entwickelt sich weiter und KI-Agenten sind ein Mittel zur Erreichung autonomer Automatisierung, die als agentenbasierte Prozessautomatisierung bezeichnet wird.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung basiert auf Intelligenter Automatisierung, die KI mit Automatisierungstechnologien kombiniert. Intelligente Automatisierung findet immer breitere Anwendung, da sie die Automatisierung komplexerer und entscheidungsgetriebener Aufgaben ermöglicht, was zu höherer operativer Effizienz und mehr Innovation führt. Mit KI-Agenten kann Intelligente Automatisierung Geschäftsprozesse transformieren – von der Lieferkettenverwaltung bis zum Kundenservice, indem sie Systeme befähigt, autonom zu lernen, sich anzupassen und Aufgaben auszuführen.
Enterprise-KI macht ebenfalls bedeutende Fortschritte in der prädiktiven Analyse. Innovationen in diesem Bereich werden es Unternehmen ermöglichen, Markttrends, Verbraucherverhalten und operative Bedürfnisse mit bisher unerreichter Genauigkeit vorherzusagen. Verbesserte prädiktive Fähigkeiten werden die strategische Planung, das Risikomanagement und proaktive Entscheidungen unterstützen und somit ein nachhaltiges Unternehmenswachstum fördern.
Während sich die Enterprise-KI weiterentwickelt, werden sich auch die Jobrollen innerhalb der Unternehmen weiter verändern. Der Wandel von routinemäßigen und manuellen Aufgaben hin zu Rollen, die auf strategischer, kreativer und zwischenmenschlicher Arbeit basieren, wird eine Belegschaft erfordern, die im Umgang und in der Zusammenarbeit mit KI-Systemen geschult ist und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Anpassungsfähigkeit erschafft.
KI an den Unternehmenswert binden
Die Verknüpfung von KI-Initiativen mit konkreten Geschäftsergebnissen stellt sicher, dass Unternehmen Mehrwert schaffen und strategische Ziele erreichen. Auch wenn das leichter gesagt als getan ist, gehören Unternehmen, die Best Practices für Enterprise-KI einsetzen – wie hochwertige Daten, starke Sicherheits- und Governance-Standards sowie den Einsatz von KI basierend auf klaren Geschäftszielen – zu denjenigen, die eine Rendite durch ihre KI-Investitionen erzielen.
In erster Linie messen Unternehmen den Wert von KI-Initiativen durch Produktivitätssteigerungen. Jüngste Schätzungen gehen davon aus, dass Enterprise-KI das Potenzial hat, bis zu 70 % der Arbeit zu automatisieren, welche die Zeit der Mitarbeitenden in Anspruch nimmt. Daher ist die Bewertung der Produktivität genau der richtige Ansatz, um zu beurteilen, wie KI ihren potenziellen Wert entfaltet.
Niedrigere Kundenakquisitionskosten (Customer Acquisition Costs = CAC) bieten eine weitere Möglichkeit, KI-Implementierungen mit dem Unternehmenswert zu verknüpfen. Vertriebs- und Marketinganwendungen von KI führen die Liste der Einsatzbereiche an. Der Nutzen von KI-gestützten Erkenntnissen, um potenzielle Kunden gezielter anzusprechen, hat einen direkten Einfluss auf die CAC. Durch die Analyse von Kundendaten und die Vorhersage von Verhalten können Unternehmen ihre Marketingstrategien justieren, um die richtigen Käufer anzuziehen, Ausgaben zu minimieren und die Rendite der Marketinginvestitionen zu maximieren.
Die Steigerung der Kundenbindung durch bessere Kundenerfahrungen ist ein Ansatz, um den Wert von KI-Einsätzen in Serviceumgebungen zu messen. Mehr personalisierte Interaktionen und schnellerer Support führen zu höheren Kundenbindungsraten. KI-gestützte Tools können Kundenbedürfnisse antizipieren, Probleme proaktiv lösen und eine kontinuierliche Interaktion fördern, was zur Kundenbindung und zu stabilen Umsätzen beiträgt.
Die Messung von Reduzierungen der Betriebsausgaben (Operational Expenses = OpEx) ist ein weiterer Weg, um den Unternehmenswert durch KI, insbesondere durch KI-gestützte Automatisierung, zu erfassen. Intelligente Automatisierung optimiert Workflows, automatisiert routinemäßige Aufgaben und fördert eine effiziente Ressourcennutzung, was alles zu niedrigeren Betriebskosten beiträgt. Im Gegenzug fördern Kosteneffizienzgewinne die Rentabilität und finanzielle Stabilität.
Einführung in die Enterprise-KI-Plattform von Automation Anywhere
Enterprise-KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und kommt immer mehr zum Einsatz. Mit diesem Aufschwung ensteht zunehmender Druck auf die Führungskräfte, KI einzusetzen und den ROI zu steigern. Dabei ist es schwierig, zukunftssichere Entscheidungen zu treffen – aber nicht unmöglich.
Obwohl die Integration von KI Herausforderungen wie Datenmanagement und Talentmangel mit sich bringt, überwiegen die Vorteile bei Weitem, wie Beispiele für bahnbrechende KI-Automatisierungseffekte, etwa ein ROI von 1300 %, zeigen. Die Anwendung von Best Practices und die Auswahl von Tools, die eine nachweisliche Erfolgsbilanz sowohl in Sachen Wertschöpfung als auch in Sachen Innovation aufweisen, ebnen einen Weg zu einer effektiven KI-Implementierung.
Die KI und das Automation Enterprise System von Automation Anywhere ist die Zukunft der Enterprise-KI und bietet sichere sowie anpassungsfähige Lösungen, die für großflächige Implementierungen konzipiert sind, einschließlich mit Generativer KI gestützter selbstheilender Automatisierung und Low-Code-Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten.
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