Thought Leadership
Im neuen Gartner-Buch „When Machines Become Customers” identifizieren Experten die drei Entwicklungsphasen von Maschinen als Kunden.
Maschinen als Kunden stellen eine der größten neuen Wachstumschancen des Jahrzehnts dar. Unternehmensleiter müssen jetzt handeln, um den Weg für den Einstieg in einen geschäftlichen Megatrend zu ebnen, der laut Gartner bedeutender sein wird als der Beginn des digitalen Handels. Die Maschine als Kunde (ein maschineller Kunde) ist ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur, der Waren und/oder Dienstleistungen gegen Bezahlung erwirbt.
Im neuen Gartner-Buch „When Machines Become Customers“ erklären die Autoren Don Scheibenreif, VP-Analyst bei Gartner und Leiter der Gartner-Forschung zu Customer Experience, und Mark Raskino, VP-Analyst, Gartner Fellow und Leiter der Gartner-CEO-Forschung, dass maschinelle Kunden in ein breites Spektrum von Verbraucher- und Geschäfts-Kaufvorgängen eingebunden sein werden. In ihrem Buch gehen sie auf die wichtigsten Herausforderungen und Chancen für Unternehmen ein und zeigen auf, wie Unternehmen diese angehen sollten.
„Die Ära der Maschinen als Kunden hat bereits begonnen“, so Scheibenreif. „Es gibt mehr Maschinen mit dem Potenzial, als Käufer aufzutreten, als Menschen auf der Welt. Heute gibt es mehr als 9,7 Milliarden installierte IoT-Geräte, darunter Geräteüberwachung, Überwachungskameras, vernetzte Autos, intelligente Beleuchtung, Tablets, Smartwatches, intelligente Lautsprecher und vernetzte Drucker. Jedes dieser Geräte verfügt über eine immer bessere Fähigkeit, Informationen zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Jedes IoT-fähige Produkt könnte ein Kunde werden. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 50 % der Menschen in hoch entwickelten Volkswirtschaften persönliche KI-Assistenten haben werden, die jeden Tag für sie arbeiten.“
Führungskräfte aus dem gesamten Unternehmen müssen zusammenarbeiten, um sich auf maschinelle Kunden vorzubereiten. Dies reicht von Rechtsberatern (General Counsel), die sich mit Definitionen befassen und festlegen müssen, welche risikobeherrschten Wege das Unternehmen auf kommerzieller Ebene beschreiten kann, über CIOs, die den Aufbau von Plattformen leiten müssen, die in der Lage sind, Märkte für maschinelle Kunden zu bedienen, bis hin zu Marketingverantwortlichen, die neu definieren müssen, was ein Kunde ist und wie man die Bedürfnisse maschineller Kunden versteht. Personalverantwortliche, Supply-Chain-Verantwortliche und Umsatzverantwortliche müssen sich ebenso wie der Vertriebsleiter Gedanken darüber machen, wie sich maschinelle Kunden auf ihr Unternehmen auswirken werden.
Die Entwicklung des maschinellen Kunden in drei Phasen
Heute ist aktuell die erste Phase der Evolution der Maschinenkunden zu beobachten, die sich in Diensten wie HP Instant Ink, Amazon Dash Replenishment und Teslas Autos zeigt. Dies sind Beispiele für die automatische Ausführung begrenzter Funktionen als „Co-Kunden” im Namen des Eigentümers. Der Mensch legt die Regeln fest, und die Maschine führt sie innerhalb eines bestimmten und vorgeschriebenen Ökosystems aus. Diese Maschinen sind also „gebundene Kunden” und stellen die erste Phase einer dreistufigen Entwicklung dar (siehe Abbildung 1).
„In der zweiten, sich abzeichnenden Phase legt der Mensch als ‘anpassungsfähiger Kunde’ immer noch die Regeln für die Maschinen fest, obwohl die KI-Technologie bei ausgewählten Aufgaben mit minimalen Eingriffen im Namen des Menschen entscheiden und handeln kann”, so Raskino. Beispiele hierfür sind der Roboterhandel und autonome Fahrzeugsysteme.
In der letzten Phase sind diese neuen Wirtschaftsakteure „autonome Kunden”. Sie verfügen über genügend Intelligenz, um mit einem hohen Maß an Ermessensspielraum selbstständig im Auftrag des Menschen zu handeln und die meisten der mit einer Transaktion verbundenen Prozessschritte selbst durchzuführen.
„Was die maschinellen Kunden jeder Phase gemeinsam haben, ist, dass sie in dreierlei Hinsicht andere Entscheidungen treffen werden als Menschen”, so Scheibenreif. “Sie sind logisch und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Regeln, die transparent sein können oder auch nicht. Zweitens können sie auch große Mengen an Informationen verarbeiten. Und schließlich konzentrieren sich Maschinen darauf, Aufgaben effizient und ohne Emotionen zu erledigen, und sie lassen sich nicht dadurch beeinflussen, dass man sie ‘bewirtet’.”
www.gartner.com
