RPA und K.I – zwei Technologien, die immer noch Verwirrung stiften

Es fehlt ein umfassendes Verständnis

Darüber hinaus fehlt vielen CIOs und anderen Führungskräfte häufig ein umfassendes Verständnis für die Geschäftsprozesse, die notwendig sind, um KI-Programme voranzutreiben. Es fehlt die vollständige Übersicht über den Prozess, der automatisiert werden soll. Zudem sind manche Führungskräfte bei der Übergabe von Entscheidungskompetenzen an den Computer sehr zurückhaltend – wenn nicht sogar völlig dagegen – insbesondere in Bereichen, die unter staatliche behördliche Kontrollen fallen oder die ihre eigenen oder die Arbeitsplätze anderer gefährden könnten.

Gleichwohl hat diese Technologie in den Unternehmen oberste Priorität. Eine Umfrage des Softwareanbieters IFS aus dem Jahr 2020 ergab, dass 50 Prozent der Führungskräfte die Ausgaben für Initiativen zur digitalen Transformation erhöhen wollen. 24 % der Befragten erwarten, dass KI in den nächsten zwei Jahren die Technologieführerschaft übernehmen wird, vor anderen Trendtechnologien wie Virtual und Augmented Reality, IoT, Blockchain und 5G.

Teilbereiche, die Mehrwert schaffen

Von Bild- und Spracherkennungssystemen bis hin zur Stimmungsanalyse – KI-Technologien eröffnen in Unternehmen immer mehr Anwendungsfälle. Es lassen sich fünf KI-Teilbereiche, die einzeln und in Kombination von Unternehmen eingesetzt werden, identifizieren, die Unternehmen einen Mehrwert bringen werden:

Image Recognition

• Identifizieren von Produkten in Regalen

• Identifizierung von Personen in einem Bild oder Video

• Erkennen von Defekten am Fließband

• Generieren von Schadensschätzungen bei Versicherungen

• Erkennen von Kunden beim Betreten eines Ladens

• Zählen von Menschenmengen bei öffentlichen Großveranstaltungen

• Erkennen von Straßenobjekten für selbstfahrende Autos


Speech Recognition

• Aufzeichnung von Telefonkonferenzen und physischen Meetings

• Überwachung von Call-Center-Interaktionen zwischen Agenten und Kunden

• Sprachübersetzung für Reisende

• Sprachbefehle für Heim- und Mobilgeräte

• Diktieren von medizinischen Berichten


Chatbots und ChatOps

• Kundeninteraktionen automatisieren,

• Repräsentieren der Unternehmensmarke in den sozialen Medien

• Nachverfolgen wichtiger Leistungsindikatoren

• Automatisieren häufig gestellter HR-Fragen

• Bearbeiten und Sortieren von IT-Helpdesk-Anfragen


Natural Language Generation

• Generieren maßgeschneiderter Produktbeschreibungen auf Basis von Benutzerinteressen und Fachwissen

• Generieren wiederkehrender Inhalte, wie z. B. Gehaltsreports

• Generierung von Erklärungen zu Grafiken und Metriken in Analyseberichten


Sentiment Analysis

• Analyse, wie eine Produkt- oder Servicegebühr auf Kunden wirkt

• Identifizierung und Aufbau von Beziehungen zu Influencern

• Messung der Mitarbeitermoral durch Analyse von internen Postings

• Identifizieren spezifischer Ursachen für den Rückgang der Markenbeliebtheit

• Identifizieren von Emotionen, die in Stimmen und Gesichtern vermittelt werden