Thought Leadership
Von der Rationalisierung von Arbeitsabläufen bis hin zur Datenanalyse – der Einsatz von KI hat sich in Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen durchgesetzt. Datenintelligenz mit einem KI-Datenmanagementsystem (KI-DMS) kann Unternehmen in die Lage versetzen, das Beste aus ihren Daten und ihrer KI herauszuholen.
Es gibt bereits heute eine Reihe von Anwendungsszenarien, aber auch Herausforderungen, die es zu beleuchten gilt. Die folgenden vier Anwendungsfälle vermitteln eine Idee, wie Unternehmen bereits heute mit KI umgehen und von ihr profitieren.
Klügeres Risikomanagement
Eine klare Strategie für das Risikomanagement ist für moderne Unternehmen ein Muss. Bei der Menge der verfügbaren Daten kann es schwierig sein, zu wissen, welchen Datensatz man sucht und noch schwieriger, diesen dann tatsächlich auch zu finden. Glücklicherweise kann KI helfen, den Prozess zu rationalisieren. Machine Learning-Modelle können zur Durchführung prädiktiver Analysen und zur Ermittlung von Trends und Mustern für das operative Risikomanagement eingesetzt werden. Wenn ein Modell beispielsweise potenzielle Marktschwankungen oder betriebliche Störungen erkennen kann, können frühzeitig Änderungen vorgenommen werden, um deren Auswirkungen zu minimieren.
Schnellere Produktentwicklung
Die rasche Entwicklung neuer Produkte kann für ein Unternehmen entscheidend sein. Viele Unternehmen nutzen jetzt KI, um ihre Design Teams zu unterstützen und den Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Eine Möglichkeit, wie KI helfen kann, ist die vorausschauende Modellierung. So lässt sich die potenzielle Leistung eines Produkts anhand von Daten wie Markttrends und historischen Daten zu ähnlichen Produkteinführungen in der Vergangenheit abschätzen. Anstatt die Soft-Launch-Phase zu erreichen und festzustellen, dass kein Interesse besteht, können Marktlücken schnell erkannt und Produkte entwickelt werden, die diesen entsprechen.
Höhere Effizienz und mehr Umsatz
KI kann die Effizienz in einem Unternehmen steigern, indem eine Vielzahl von Prozessen rationalisiert wird. KI kann bei der Lead-Generierung und -Qualifizierung helfen, so dass sich das Vertriebsteam auf das Knüpfen von Kontakten konzentrieren kann, anstatt Daten einzugeben. Virtuelle Assistenten können Callcenter-Agenten bei Bedarf mit relevanten Informationen versorgen und ihnen so die Beantwortung von Kundenanfragen erleichtern. Das IoT ermöglicht eine präventive Wartung, bei der KI die eingesetzten Maschinen überwacht und sicherstellt, dass sie auf einem optimalen Leistungsniveau bleiben, wodurch Ausfallzeiten reduziert werden. Doch nicht nur die Effizienz wird gesteigert, die Rationalisierung von Prozessen führt zu geringeren Kosten und folglich zu höheren Gewinnen. Darüber hinaus steigern einige KI-Lösungen aktiv die Einnahmen. So können beispielsweise Vertriebs- und Marketingabteilungen mithilfe von Daten das Kundenverhalten vorhersagen und Markttrends erkennen. Dies führt zu effektiveren Marketingtaktiken, besserer Lead-Generierung und höheren Umsätzen.
Optimierte Kundenerfahrung
Mit Hilfe von KI kann die Kundendienstabteilung schnelle und effektive Unterstützung bieten. Kunden mit einfachen Fragen müssen oft lange in einer Warteschleife warten, was zu Frustration und schlechten Erfahrungen führt. Durch die Bereitstellung von KI-gestützten Tools, wie Chatbots für den Kundensupport, können solche einfachen Fragen sofort beantwortet werden. Und wenn eine Frage komplizierter ist, kann sie bei Bedarf an ein Mitglied des Teams weitergereicht werden. Aber nicht nur Schnelligkeit ist für Kunden heute wichtig. Auch ein personalisierter Service wird immer wichtiger, und KI kann dabei helfen, ihn zu bieten. Daten über das Kundenverhalten und frühere Interaktionen können analysiert werden, um Erkenntnisse über die Präferenzen der Kunden zu gewinnen, so dass ein relevanter, personalisierter Kundensupport möglich ist.
Herausforderungen bei Datenmanagementsystemen
Viele Unternehmen verwenden Datenmanagementsysteme, um ihre Daten zu verwalten. Dies ist eine Schlüsselanforderung für jedes Unternehmen, das große Datenmengen verwaltet. Leider ist dies ein Trugschluss, denn es ist sowohl ein Sicherheitsrisiko (vor allem, wenn es sich um persönliche und sensible Daten handelt) als auch eine Verschwendung potenziell wertvoller Informationen. Bei KI-Datenmanagement Systemen handelt es sich im Allgemeinen um Systeme, die aus verschiedenen Technologien und Prozessen bestehen. Sie konzentrieren sich auf das Speichern, Abrufen und Sichern von Daten. Wenn es um KI in Unternehmen geht, ermöglichen sie die Prozesse der Datenerfassung, -integration, -bereinigung und -speicherung, die dies erst möglich machen.
Die Verwendung von KI-Datenverwaltungssystemen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen.
- Technisches Know-how
Der Einsatz von KI-DMS kann mit einer steilen Lernkurve verbunden sein. Oft sind spezielle Sprachkenntnisse, wie SQL, erforderlich. Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von KI und Datenmanagement sind Data Scientists, Data Engineers und Analysten mit dem richtigen Fachwissen gefragt. - Datengenauigkeit und –kuratierung
Alle Daten, die aufbewahrt und verwendet werden, müssen eine gute Qualität aufweisen. Probleme wie Formate, unvollständige Datensätze oder fehlende Metadaten können die Genauigkeit und Effektivität von KI-Algorithmen beeinträchtigen. Wenn Daten aus Altsystemen und unterschiedlichen Datenbanken integriert werden sollen, kann dies eine schwierige und zeitaufwändige Aufgabe sein. - Komplexität der Verwaltung
Datenverwaltungssysteme sind oft sehr komplex. Selbst mit hochwertigen Daten und den richtigen Mitarbeitern kann es schnell zu einer Überforderung kommen. In den meisten Unternehmen fallen große Datenmengen in hohem Tempo an, und ohne die richtigen Lösungen kann es leicht zu einem ungeordneten Durcheinander kommen. Wenn es nicht richtig verwaltet wird, kann dies schnell zu erhöhten Kosten und schlechter Leistung führen. - Governance und Datenschutz
Die Anforderungen an die Unternehmensführung können sich schnell ändern. In verschiedenen Ländern gelten unterschiedliche Vorschriften, wenn eine Organisation in mehreren Märkten tätig ist, muss sichergestellt sein, dass viele verschiedene Vorschriften eingehalten werden. Die Festlegung von Data Governance-Richtlinien, die Festlegung von Zugriffskontrollen und die Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften sind komplexe Prozesse. Noch komplizierter wird es, wenn es um Daten im Gesundheitswesen und anderen sensiblen Branchen geht. Der Schutz sensibler Daten vor Verstößen oder unbefugtem Zugriff erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen. Die Umsetzung dieser Maßnahmen kann jedoch kostspielig und zeitaufwendig sein. - Entstehung von KI-Anwendungen
Herkömmliche Datenverwaltungssysteme haben oft Schwierigkeiten, die Verarbeitungs-, Speicher- und Analyse Anforderungen von KI-Algorithmen zu erfüllen. Um generative KI-Anwendungen zu ermöglichen, die Abteilungsspezifische Anfragen beantworten, müssen Unternehmen große Sprachmodule entwickeln und abstimmen. Dies muss auf Plattformen geschehen, die von ihren Daten getrennt sind.
Fazit
Viele der Probleme, die den Einsatz von KI-DMS behindern, entstehen, weil die Datenplattformen die Daten eines Unternehmens und deren Verwendung nicht grundlegend verstehen. KI ist zwar teilweise die Ursache des Problems, kann aber auch die Lösung sein. Mit der generativen KI steht ein leistungsstarkes neues Werkzeug zur Verfügung, das zur Bewältigung dieser Herausforderungen beitragen kann. Data Intelligence Plattformen kombinieren die Leistung generativer KI mit den Vorteilen eines Data Lakehouse. Diese Kombination ermöglicht die Leistung einer Data Intelligence Engine; ein leistungsstarkes Tool, das die einzigartige Semantik von Daten versteht. Diese Komplexität zu managen ist eine große Herausforderung, eine Data Intelligence Engine versteht die Sprache des Unternehmens und macht Daten besser durchsuchbar und auffindbar. Generative KI hat die Art und Weise, wie mit Daten umgegangen wird, verändert. Um dies zu kompensieren, sollten Unternehmen strengere Governance- und Sicherheitsmaßnahmen einführen.
Min Yang, Senior Product Marketing Managerin, Databricks
