Künstliche Intelligenz (KI) – Anwendungs­potenziale in Unternehmens­prozessen

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AI und ML in Google Trends
AI und ML in Google Trends

Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) sowie Methoden und Technologien des Maschinellen Lernens (ML) sind aktuell die heißesten Themen im Rahmen der Digitalen Transformation.

Der folgende Artikel betrachtet die Anwendungspotenziale von KI in Unternehmensprozessen sowie in den dort eingesetzten Software-Systemen, insbesondere auch auf Basis der Erkenntnisse, die ich beim Besuch der Oracle OpenWorld Europe 2020 mitnehmen konnte.

Steigende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI)

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) begleitet die Informatik bereits seit ihren Anfängen – das DFKI (Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) feierte 2018 bereits sein 30-jähriges Jubiläum.

Schon immer gab es den Traum von selbstständig denkenden und handelnden IT-Systemen, die den Menschen lästige Aufgaben abnehmen und mit denen man sich wie mit einem echten Menschen natürlich unterhalten kann (in diesem Zusammenhang ist auch der sog. Turing-Test interessant).

Was in früheren Zeiten oftmals eher im Bereich von Science-Fiction-Filmen anzusiedeln war, wird immer mehr zur Realität. Durch die Verfügbarkeit von neuen Technologien, Frameworks und Plattformen im KI-Umfeld werden eine Vielzahl von disruptiven Innovationen möglich, z.B. im Bereich des autonomen Fahrens, der Robotik oder der maschinellen Übersetzung.

Viele Unternehmen haben die zukünftige Bedeutung von KI erkannt. So hat Bosch-Chef Volkmar Denner angekündigt, 20.000 Mitarbeiter im Themenbereich “Entwicklung und Verwendung von KI” aus- bzw. weiterzubilden. Der Fachkräfte-Mangel im Bereich KI ist laut einer aktuellen Studie des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) gravierend.

Einsatz von KI in Unternehmensprozessen

Neben den oben genannten “fancy” Themenfeldern wie Autonomes Fahren und Robotik stellt sich natürlich die Frage, wie die Standard-Prozesse in Unternehmen durch KI automatisiert und optimiert werden können. Ziel muss es sein, hier die KI-Potenziale verstärkt auszuschöpfen, so dass der Mensch wieder mehr Zeit für kreative und und strategische Aufgaben hat und Prozesse schneller durchgeführt werden können (insbesondere auch aus Kundensicht). “Mehr Zeit” ist auch der Top-Treiber in der Studie AI@Work.

Offensichtliche Optimierungspotenziale gibt es natürlich bei allen Tätigkeiten, die einen stark wiederholenden Charakter haben oder bei denen Datenbestände als Basis dienen, die für Menschen aufgrund des Datenumfangs nur schwierig zu verarbeiten sind (Big Data). Aber der Kreativität sind natürlich keine Grenzen gesetzt ….

Konkrete Use Cases & Stand in deutschen Unternehmen

Beispiele für konkrete Use Cases nach Unternehmensbereichen:

  • Marketing & Vertrieb: KI-optimiertes Marketing, intelligente Chatbots zur Klärung von Kundenanfragen und Realisierung von intelligenten Self-Service-Portalen, automatische Identifikation von Verkaufschancen, …
  • Produktion: Automatische KI-basierte Qualitätskontrolle, intelligente Roboter, …
  • Service & Kundendienst: Intelligente Personaleinsatzplanung / Disposition, vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), …
  • Human Ressources: Vorsortierung von Bewerbern, Identifikation von sinnvollen Weiterbildungspotenzialen, Identifikation von abwanderungswilligen Mitarbeitern, …
  • Finanzen & Einkauf: Abgleich von Rechnungen, automatische Bewertung von Kunden / Lieferanten (z.B. aufgrund von KI-basierten Unternehmensdatenpools, siehe unten), …
  • Querschnittsprozesse: Automatische Dokumentklassifizierung und -verarbeitung, …
  • uvm.

Natürlich muss jedes Unternehmen selbst die konkreten Einsatzpotenziale identifizieren. Dabei muss ein Matching zwischen den Unternehmensprozessen und den technologischen Möglichkeiten durchgeführt werden. Dabei sollte nicht technologiegetrieben vorgegangen werden, aber man muss natürlich die technologischen Möglichkeiten kennen und dazu ggf. externe Experten hinzuziehen.

In der Studie “Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis” des Fraunhofer IAO wurden über 300 deutsche Unternehmen bzgl. der Anwendungspotenziale von KI sowie zu ihrem Status befragt. Die Abbildung unten zeigt, dass zwar schon ein Drittel der Unternehmen KI-Anwendungen im Einsatz hat oder konkret plant, aber insgesamt durchaus noch ein großes Informations- und Umsetzungspotenzial existiert. Laut Studie sind die größeren Unternehmen hinsichtlich KI-Einsatz und -Planung den KMU (kleine und mittlere Unternehmen) einen Schritt voraus. 

Studie des Fraunhofer IAO: KI in der Unternehmenspraxis, Abb. 7, S. 28
Studie des Fraunhofer IAO: KI in der Unternehmenspraxis, Abb. 7, S. 28

Nachvollziehbarkeit, Kontrolle, Datenschutz und Datenqualität

Bei allen Projekten zum Einsatz von KI im Unternehmen sollte darauf geachtet werden, dass die durch die KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar und erklärbar sind (sog. Explainable AI). Im Zweifelsfall sollte der Mensch das letzte Wort haben und Entscheidungen überstimmen können. In diesem Kontext ist auch die Initiative AlgorithmWatch interessant.

Desweiteren sind natürlich optimalerweise Feedback-Loops zur Steigerung und Sicherstellung der Datenqualität enthalten. Dass Datenschutz-Aspekte berücksichtigt werden müssen, bedarf eigentlich keiner Erwähnung.

Volles Haus auf der Oracle OpenWorld Europe 2020 in London
Volles Haus auf der Oracle OpenWorld Europe 2020 in London

KI-Features in aktuellen Produkten am Beispiel Oracle

Auf der Oracle OpenWorld Europe 2020, die Mitte Februar in London stattfand, hatte ich die Gelegenheit, einen kleinen Einblick in das umfangreiche Angebot von Oracle und die darin enthaltenen KI-Features zu erhalten.

Bereits in den Basis-Produkten von Oracle sind eine Vielzahl von KI-Funktionalitäten enthalten, die die “Autonomous”-Eigenschaften ermöglichen, d.h. z.B. den selbstständigen Betrieb sowie das selbstständige Patching. Beispiele hierfür sind die Autonomous Database und das Autonomous Linux.

Zusätzlich zu den eingebauten KI-Features bietet Oracle eine Reihe von Entwicklungstools und -plattformen für KI-Anwendungen, insbesondere die neue Oracle Cloud Data Science Platform. Dort werden alle Aktivitäten von der Erstellung, über das Training bis hin zum Management von KI/Machine-Learning Modellen abgedeckt, z.B. mit Python und anderen Open Source Tools und Libraries, wie z.B. TensorFlow, Keras und Jupyter.

Da ein erheblicher Teil der Unternehmen nicht das Know-How und die Ressourcen besitzt, eigene KI-Funktionalitäten zu implementieren, bietet Oracle bereits eine Vielzahl von Out-of-the-Box KI-Anwendungen an, z.B. in den Bereichen ERP, Personalwesen (HR), Marketing, Vertrieb oder Supply Chain Management (sog. Adaptive Intelligent Apps). Dort sind eine Vielzahl der oben beschriebenen Use Cases und noch viele mehr abgedeckt.

Basis vieler unternehmensbezogener KI-Funktionalitäten, z.B. im Vertrieb, ist Oracle DataFox. Dort werden Millionen von Unternehmen mit jeweils ca. 70 Datenpunkten und Signalen getrackt, die mittels AI/ML und NLP (Natural Language Processing) aus verschiedenen Quellen gewonnen und konsolidiert werden.

Oracle unterstützt auch StartUps, z.B. im Programm Oracle for Startups Auf der OpenWorld hatte ich die Gelegenheit, das Hamburger Unternehmen Aiconix kennen zu lernen, die auf Basis von Oracle-Technologien eine Vielzahl von Diensten im Bereich Verarbeitung von Bildern bzw. Videos anbieten, z.B. automatische Indizierung und Verschlagwortung, automatische Erstellung von Untertiteln, automatische Abschätzung des Zuschauerverhaltens uvm. Sehr interessant ist auch das israelische Unternehmen Agro-Scout, das mit intelligenten Drohnen auf Basis von cloud-basierter KI die Erträge in der Landwirtschaft optimiert (siehe Video unten).

MIt dem Oracle NEXT Team unterstützt Oracle anhand eines vielfach erprobten Co-Innovation-Vorgehensmodells Unternehmen bei der Identifikation und erfolgreichen Umsetzung von Innovationen. Dort werden natürlich aktuell vielfach KI-Technologien eingesetzt, es ist jedoch kein Muss.

Mehr Infos zu den Oracle-Produkten und -Angeboten gibt es auf der Oracle OpenWorld 2020, die nach vielen Jahren in San Francisco nun zum ersten Mal in Las Vegas stattfindet.

Insgesamt ist KI ein spannendes Themenfeld, bei dem aktuell viel in Bewegung ist … als Unternehmen sollte man hier am Ball bleiben !!!

Oliver Höß

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20 Gedanken zu “Künstliche Intelligenz (KI) – Anwendungs­potenziale in Unternehmens­prozessen

  1. Künstliche Intelligenzen sind zwar gefragt wie noch nie zuvor, aber meiner Meinung nach werden sie zumindest in der heutigen Zeit (noch) nicht ohne den Menschen auskommen. Es gibt immer noch viele KI’s, die Fehlentscheidungen treffen oder einfach nicht so denken können, wie der Mensch. Wir Menschen sind halt doch nicht unersetzbar.

    • Das ist sicher richtig, aber der KI-Anteil wird steigen und insbesondere werden sich auch neue Use Cases ergeben, die der Mensch bisher gar nicht abdecken kann (z.B. Durchsuchen und Analysieren von extrem großen Datenmenegen)

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