Die Nutzung von maschinellem Lernen und KI in der Technologiebranche kann neue Möglichkeiten eröffnen, um schnellere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, die Produktivität der Arbeitskräfte zu steigern und letztlich Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum zu liefern.
Der Aufstieg generativer KI-Modelle wie ChatGPT hat eine neue Ära der geschäftlichen Dynamik eingeläutet. Es gibt derzeit viele Behauptungen über KI, die zu Verwirrung führen können, aber wir können sicher sagen, dass die Fähigkeiten von KI im Unternehmen in zwei Bereiche fallen:
- Sie verbessert bestehende Technologien durch erhöhte Präzision und Geschwindigkeit bei der Entscheidungsfindung, hauptsächlich durch Automatisierung, und
- sie ermöglicht neue Fähigkeiten, die zuvor nicht einmal möglich waren, für die Erfahrungen der Arbeitskräfte und Kunden.
Als eine Priorität für die Geschäftsleitung besteht darin, wo und wie man KI im Unternehmen einsetzt, um das größte Wachstum bei fortwährenden Talentherausforderungen, wirtschaftlichen Turbulenzen und Wettbewerbsdruck zu erzielen.
Der Schlüssel liegt in der Operationalisierung von KI, was bedeutet, KI-fähige Technologie in die bestehende Infrastruktur und Systeme zu integrieren. Generative KI, auf großen Sprachmodellen basierende Lösungen und natürliche Sprachverarbeitung können demokratisieren und neue Wege finden, um noch mehr Wert aus den Investitionen der Organisationen zu ziehen.
Die Nutzung von maschinellem Lernen und KI in der Technologiebranche kann neue Möglichkeiten eröffnen, um schnellere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, die Produktivität der Belegschaft zu steigern und letztlich Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum zu liefern. Hier sind einige Beispiele.
Prädiktive und proaktive Wartung
Mit der Fähigkeit, Daten aus mehreren und unterschiedlichen Quellen aus der gesamten Organisation zu sammeln, zu analysieren und daraus zu lernen, kann eine leistungsstarke neue Klasse von Tools KI für tiefgehende Beobachtbarkeit einsetzen. So wird die Notwendigkeit menschlicher Überwachung oder Synthese von Überwachungsdaten beseitigt.
Komplexe Arbeitsabläufe und Prozesse können automatisiert werden, und durch Gen KI mit Beobachtbarkeit können die heutigen IT-Betriebssysteme durch AIOps für prädiktive, präventive und sogar proaktive Maßnahmen Experten des Systems werden, um Ausfälle, Ausfallzeiten und Unterbrechungen des Geschäfts zu eliminieren.
Datengesteuerte Erkenntnisse in großem Maßstab
KI basiert auf Daten – guten Daten. Im Jahr 2022 nutzte das typische Unternehmen 130 Software-as-a-Service-Anwendungen. Das Datenvolumen wächst exponentiell mit jedem Prozess, Workflow und Benutzer*in und lässt so viele Daten ungenutzt.
Der Einsatz von KI zur Überwindung der Datenkomplexität hilft Organisationen, den Wert aus Daten zu erkennen. Mit KI-Modellen kann man jetzt schnell auf Anomalien, Trends und Geschäftsbedürfnisse reagieren. Beispielsweise kann eine Bank einen Anstieg der Nutzung von mobilen Anwendungen vorhersagen und sicherstellen, dass sie den Benutzer*innen korrekte Informationen ohne Unterbrechung des Dienstes liefert, indem sie verfolgt und vorhersagt, wann und wie sie genutzt werden würde.
Klarsprachige Benutzeroberflächen
In den 1970er Jahren waren Computer die Domäne von Ingenieuren und Techniker. Als grafische Benutzeroberflächen (GUIs) der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden, leitete dies eine neue Ära der Innovation ein, die die Rechenleistung in die Hände der Massen legte. Es demokratisierte eine beispiellose Anzahl von Aufgaben, von der Buchhaltung kleiner Unternehmen bis hin zum Desktop-Publishing.
Die Fähigkeit von KI, auf natürliche Sprache zu reagieren und sie zu generieren, bereitet den Boden für einen ähnlichen Paradigmenwechsel, der technische Aufgaben demokratisieren wird. Im IT-Betriebsmanagement kann KI klare, leicht verständliche Zusammenfassungen von Problemen liefern, anstatt kryptische Fehlercodes, und mit großen Sprachmodellen (LLM) für generative KI sogar eine Lösung anbieten. Heute können Entwickler schneller und einfacher über Systeme hinweg arbeiten und sogar Hilfe bei der Lösung von Codeproblemen erhalten.
Die Erfahrung der Kundschaft verbessern
Jedes Mal, wenn ein Kunde mit einem Unternehmen interagiert, ist es eine Gelegenheit, ihm einen positiven Eindruck zu hinterlassen. Indem sie aus Chat-Verläufen lernt und diese verarbeitet, verfeinern intelligente Agenten kontinuierlich ihre Antworten und Aktionen und gewährleisten so eine effektivere und relevantere Interaktion. Und durch die Integration von LLM mit generativer KI können Marken relevantere und maßgeschneiderte Engagements bieten, die es den Verbraucher*innen ermöglichen, das zu tun, was sie wollen, wann sie es wollen, mit einer Marke, was zu einem Verkauf und größerer Loyalität führt.
Das KI-Zeitalter ist angebrochen und wir können digitale Operationen im gesamten Unternehmen vernetzen, um Systeme der Aufzeichnung in Handlungssysteme zu verwandeln und digitale Operationen zum Katalysator für Wachstum zu machen.
Die Zukunft ist mehr als nur eine einzelne Abteilung, die KI einsetzt. Die Zukunft ist eine vernetzte, in der Silos aufgebrochen und Daten über das gesamte Spektrum eines Unternehmens operationalisiert werden. Nur so können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen und ihnen helfen, den wirklichen Wert von KI im Unternehmen zu erkennen.
Von Ayman Sayed, President und CEO bei BMC Software
