Thought Leadership
Zu den wichtigsten Dingen, die Führungskräfte verstehen müssen, um von künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren: Die Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die sie zum Training verwenden.
Tools wie ChatGPT und Google Gemini haben zwar die Einführung von KI in Unternehmen beschleunigt, allerdings werden Firmen, die zunehmend eigene Datensätze in ihre Modelle integrieren, eine noch größere Innovation und Wirkung entfalten. Denn die Präzision, Qualität und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse ist direkt mit den Daten verknüpft, auf denen sie aufbauen.
Der Mehrwert von KI
Das Training von KI-Modellen mit den richtigen Daten ist für ihren Erfolg von grundlegender Bedeutung, doch die größte Stärke von KI sind nicht die Antworten, die sie liefert. Vielmehr ist es ihre Fähigkeit, neue Fragen zu stellen, Möglichkeiten zu erkennen, Maßnahmen zu ergreifen und Empfehlungen zu geben. Und für Unternehmen, die diese Fähigkeiten nutzen wollen, ist menschliches Fachwissen entscheidend.
Denn Menschen wissen, welche Fragen gestellt und welche Kriterien berücksichtigt werden müssen – und wie auf bestimmte Situationen zu reagieren ist. Ebenso müssen KI-Tools auf der Grundlage realer Ergebnisse und unvorhergesehener Umstände branchen- und länderübergreifend überwacht, konfiguriert und optimiert werden.
KI wird eine größere Transformation bewirken als das Internet und der Mobilfunk. Unternehmen, die über die umfangreichsten Datensätze in Kombination mit dem höchsten Maß an menschlicher Kompetenz verfügen, werden in dieser neuen Ära gewinnen.
Das Differenzierungsmerkmal der Daten
KI-Modelle lernen aus jeder Interaktion und sind darauf ausgelegt, Verbesserungen für ihre Anwender:innen zu erzielen. Doch wenn der Umfang und die Tiefe der verwendeten Erkenntnisse nicht ausreichen, um das Programm oder das Problem, das sie abzubilden versuchen, sinnvoll widerzuspiegeln, kann sich dies nachteilig auf die angebotenen Lösungen auswirken.
Werden KI-Modelle dagegen mit den richtigen Daten gefüttert, werden sie mit größerer Wahrscheinlichkeit für die jeweilige Aufgabe optimiert. Sie haben ein tieferes Verständnis dafür, was passiert, warum es passiert und wie sich ein Problem lösen lässt.
Datengestützte KI in der Praxis
Einige der bedeutendsten und beliebtesten Anwendungsfälle für KI sind die Verbesserung des Kunden- und Mitarbeitererlebnisses – von geringeren Wartezeiten über personalisierte Produkte und Services bis hin zur Automatisierung alltäglicher Aufgaben, so dass Mitarbeitende Zeit für strategischere Aufgaben haben. Dafür ist es jedoch wichtig, die KI-Modelle mit den richtigen Daten zu trainieren.
In Unternehmen, in denen die Gewinnung und Bindung von Talenten eine wichtige strategische Priorität ist, kann die Nutzung von Mitarbeiter-Feedback der KI dabei unterstützen, die Abteilungen mit dem höchsten Abwanderungsrisiko zu identifizieren und Handlungsempfehlungen zu geben, die sich auf das Halten von Leistungsträgern und die Verbesserung des Wohlbefindens konzentrieren.
Marken, die aussagekräftigere, personalisierte Kundenerlebnisse bieten wollen, können mit Hilfe von KI jedes Kundenfeedback, das sie über alle Kanäle erhalten, schnell auswerten und dann gezielte und fokussierte Maßnahmen ergreifen. In ähnlicher Weise kann ein Verbraucherforscher:innen KI nutzen, um dieses Feedback zu überprüfen und die Produkt- und Serviceverbesserungen zu identifizieren, die die größten positiven Auswirkungen für Kund:innen haben werden.
KI beschleunigt und optimiert die Ergebnisse in allen Unternehmensbereichen. Wenn sich Unternehmen bei geschäftskritischen Aufgaben auf KI-Modelle verlassen wollen, ist es daher unerlässlich, dass sie die richtigen Datensätze verwenden. Andernfalls sind die negativen Auswirkungen beträchtlich und kostspielig, von fragmentierten und mühsamen Kundenerfahrungen bis hin zu ineffektiven und irrelevanten Mitarbeitererfahrungen – das komplette Gegenteil dessen, was sie erreichen wollen.
Umgang mit KI-Bedenken und Unsicherheiten
Neben der Begeisterung für die neuen Möglichkeiten gibt es auch Unsicherheiten und Bedenken im Zusammenhang mit KI, weshalb es für Unternehmen wichtig ist, bei der Einführung überlegt und gezielt vorzugehen.
In erster Linie müssen Datensicherheit und Datenschutz eine Kernkomponente jedes KI-Modells sein. Dazu gehört natürlich auch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und – was besonders wichtig ist – die Garantie, dass die Modelle bestehende Vorurteile, Irrtümer oder falsche Vorstellungen nicht verstärken. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen einen werteorientierten Ansatz für KI anwenden.
Erfolgreiche KI-Programme zeichnen sich auch dadurch aus, dass sie Bereiche identifizieren, in denen KI den größten Einfluss auf die Geschäftsergebnisse haben kann, dass Anwendungsfälle priorisiert und dass die Mitarbeiter transparent informiert werden. Damit stellen Führungskräfte sicher, dass sie KI einsetzen, um das Unternehmen bei der Umsetzung seiner Ziele zu unterstützen, und die Teams so befähigt, erfolgreich zu sein. Und schließlich ist es für Unternehmen, die ihre Datensätze erweitern wollen, wichtige, strukturierte und unstrukturierte Daten einzubeziehen, zum Beispiel Erkenntnisse aus Callcenter-Transkripten, Social-Media-Beiträgen, Chats und Bewertungsportalen, um sich vom Markt abzuheben.
KI wird die Wirtschaft menschlicher machen
Die durch KI ermöglichten Fähigkeiten helfen Unternehmen dabei, schneller die richtigen Maßnahmen zu ergreifen und schneller, entschlossener sowie präziser zu handeln. Dadurch können sie viele Aktionen automatisieren und sinnvollere, relevantere und menschlichere Interaktionen schaffen.
Mit Hilfe von KI kann jedes Unternehmen und jede Behörde die Beziehungen zu Kund:innen und Mitarbeitenden vertiefen, was für ihren langfristigen Erfolg entscheidend ist. Diese Möglichkeit haben sie jedoch nur, wenn sie die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kund:innen und Mitarbeitenden genau verstehen und erfüllen.
Brad Anderson, President of Products and Engineering, Qualtrics
