Nach dem sicheren Erkennen von „Katzenbildern“, dem Sieg im GO und Schach gegen den Menschen und der noch anstehenden Autonomie im Straßenverkehr sind KI-Werkzeuge längst im unternehmerischen Alltag angekommen.
Und das ist gut so.
Werkzeuge des Machine Learnings mit i. w. S. Algorithmen zur Mustererkennung sind kein Hype-Thema mehr, sondern entwickeln sich zunehmend zu einem Standardwerkzeug für Geschäftsprozesse.
- Gleichartige und einfache Sachbearbeiterentscheidungen auf Basis großer Datenmengen, wie diese jeden Tag in großer Zahl in den Kundenservice-Bereichen, der elektronischen Marktkommunikation und den regulierten Netzprozessen der Energiewirtschaft anstehen, eignen sich besonders für diese KI-Werkzeuge.
- KI-Werkzeuge treten dabei nicht in Konkurrenz zu traditioneller IT-Entwicklung oder der Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation (RPA), sondern ergänzen diese fast schon „symbiotisch“.
- Entscheidend für die Effizienz von KI-Werkzeugen ist dabei („mal wieder“) die Qualität der Prozessdaten. Zunächst in der Trainingsphase, um nicht auf Basis fehlerhafter Daten oder falschen Entscheidungen der Vergangheit zu lernen, aber insbesondere später im Regelbetrieb.
- Die Aufwände zur Datenerhebung und Plausibilisierung für den Einsatz eines KI-Werkzeugs übertreffen bei weitem die sonstigen Einrichtungs- und Implementierungsaufwände.
- Die (technische) Einrichtung eines KI-Werkzeug (meistens in der Cloud) dauert meistens nur wenige Mausklicks. Die Intelligenz steckt dann im Training und der Datenaufbereitung.
- In manchen Anwendungsbereichen (z.B. der Zählerstandsplausibilisierung) können Sie vortrainierte Module einsetzen, die Sie dann nur noch auf Ihre Spezifika trainieren müssen.
Ich finde, dass der weiter laufende Hype um KI-Werkzeuge den Blick auf die „Nutzbarkeit“ im unternehmerischen Alltag verstellt. Es sind meistens nicht die reißerischen Themen (Chat Bots, Churn Management, Predictive Sales…), sondern das Tagesgeschäft, in dem viele Effizienzen mit KI-Werkzeugen gehoben werden können.