Die digitale Wirtschaft rückt in den Vordergrund, und dies kann sich nur auf den Markt auswirken. Unternehmen, die Analysen korrekt und schnell durchführen, sind der Konkurrenz voraus. Sie sind in der Lage, Einkommenswachstum, Verbraucherverhalten und Trends in ihrem Bereich rechtzeitig zu verfolgen, während ihre Kollegen stagnieren oder scheitern.

Die Nutzung von Daten zur fundierten Entscheidungsfindung ist im heutigen Geschäftsumfeld der Schlüssel zum Erfolg. Da jedoch das Datenvolumen wächst, entfernen sich die fortschrittlichsten Unternehmen von den Business-Intelligence-Paradigmen der Vergangenheit.

Anstatt sich auf Dashboards zu verlassen, die von einem Team aus Datenexperten sorgfältig erstellt wurden, nutzen führende Unternehmen ihrer Branche KI-Analysen. Dies ermöglicht es ihnen, noch weiter zu gehen und jeden in die Lage zu versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

KI-Anwendungen verändern grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen ihr Geschäft verstehen, analysieren und betreiben. Von den Suchanfragen in natürlicher Sprache über Vorhersagefunktionen bis hin zur generativen KI, die Innovationen erklärt, sobald sie auftauchen – diese Technologie verkürzt die Entscheidungszeit erheblich und liefert genauere Daten.

Die Arbeit mit KI erfordert jedoch ein Verständnis des enormen Potenzials dieses Tools und seiner Funktionsweise. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie KI-Analysen von experimenteller Technologie auf reale Geschäftsanwendungsfälle übertragen werden können.

Was ist KI-Analyse und welche Vorteile bringt sie für Unternehmen?

Dies ist ein relativ junger, sich aber schnell entwickelnder Bereich, der die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen mit allgemein bekannten Geschäftsanalysen kombiniert, um genauere Informationen zu erhalten. Mithilfe von KI-Analysen kann man viele Prozesse automatisieren, um wichtige Entscheidungen im Unternehmen zu beschleunigen.

Die Technologie hilft dabei, das Markt-, Verbraucher- und Wettbewerbsverhalten vorherzusagen und Maßnahmen zu ergreifen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Business-Analysten, die bei ihrer Arbeit KI-Tools einsetzen, verstehen nicht nur, was passiert ist, sondern auch, warum es passiert ist, was als nächstes passieren könnte und was passieren könnte, wenn eine bestimmte Vorgehensweise ergriffen wird.

Gleichzeitig ermöglicht die KI-Analyse Unternehmen, alle Aspekte ihres Geschäfts besser zu verwalten, von der Vorhersage des Kundenverhaltens und der Identifizierung von dessen Mustern bis hin zur Entwicklung von Strategien zur Optimierung der Leistung oder zur Nutzung von Chancen, bevor es die Konkurrenz tut.

Wie erkennt man, ob KI in einem bestimmten Unternehmen die richtige Lösung ist?

Angesichts des Hypes um KI folgen viele ihm, ohne zu hinterfragen, ob ihr System wirklich neue Technologie erfordert oder nicht. Obwohl dieses Tool sehr vielseitig ist, ist der Ansatz nicht in allen Situationen erforderlich. Nicht jede Organisation oder jedes Team ist bereit, KI erfolgreich zu integrieren, auch wenn dies klare Vorteile bietet.

Im Folgenden sind drei Tipps aufgeführt, die Gründer und Team-Leads bei der Implementierung von KI-Analysen in die Geschäftsprozesse eines Unternehmens beachten sollten.

1 Die Bedürfnisse der Verbraucher stehen an erster Stelle

Bevor eine erfolgreiche Dienstleistung oder ein erfolgreiches Produkt erstellt wird, ist es wichtig, die Bedürfnisse des Verbrauchers zu erkennen. Darüber hinaus ist es wichtig, vorab festzulegen, welche konkrete Technologie eingesetzt werden soll. Anschließend können Data Scientists im Unternehmen ein entsprechendes KI-Modell entwickeln oder es auf spezifische Anforderungen zuschneiden.

Es ist wichtig zu verstehen, ob das Unternehmen über genügend Daten verfügt, um Analysen durchzuführen und ein Modell zu erstellen, aus dem die KI lernen kann. Es muss auch festgestellt werden, ob die verfügbaren Daten sicher und ethisch vertretbar sind.

2 Überprüfen des Status vorhandener Daten

Bevor Daten für ein KI-Modell als nützlich angesehen werden können, müssen sie korrekt, vollständig, gültig und aktuell sein. Es lohnt sich, vorab zu prüfen, ob sie die aktuelle Markt- und Unternehmenssituation widerspiegeln und ob ihr Umfang die Einführung von Hilfstools wert ist.

Bei Geschäftsaufgaben, die eine kontinuierliche Entscheidungsfindung erfordern, muss das Team einen kontinuierlichen Zugriff auf die aktuellen Daten gewährleisten, um das KI-Modell erfolgreich nutzen zu können. Andernfalls kann es zu Fehlentscheidungen und einer schlechten Qualität der Analyseergebnisse kommen.

3 Integration in ein bestehendes Ökosystem

Bevor Daten analysiert werden können, muss auf sie zugegriffen werden. Manchmal kann die Integration von KI in bestehende Software oder eine Unternehmensdatenbank kostspielig und zeitaufwändig sein. Daher wird häufig empfohlen, Software mit einer offenen API-Architektur zu wählen.

Für einige KI-Tools gibt es Marktplätze, auf denen eine Reihe von Plug-ins für häufig verwendete Softwaresysteme verfügbar sind. Um eine Verbindung herzustellen, muss man Administratoranmeldeinformationen angeben.

Es ist jedoch wichtig festzustellen, ob KI bestehende Ökosysteme erfolgreich ergänzen kann. Andernfalls verliert das Team möglicherweise Zeit mit einem unproduktiven Ansatz.

Fazit: Verantwortung und KI-Projektmanagement

Bevor man eine endgültige Entscheidung darüber treffen kann, ob KI die richtige Lösung für das Unternehmen ist, sollte man das Projektmanagement und die Verantwortlichkeit berücksichtigen. Es lohnt sich, darauf zu achten, ein Team oder einen Mitarbeiter zu engagieren, der zur Verantwortung gezogen wird, wenn die ausgewählten Daten das Modell nicht trainieren können oder für dessen Einsatz nicht geeignet sind.