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Künstliche Intelligenz als Universaltechnologie
Experimentieren und Erfahrung sammeln

Nov 25, 2019 | Technologie

Wie frühere Universaltechnologien – etwa die Dampfmaschine oder die Elektrizität – dürfte künstliche Intelligenz die Wirtschaft grundlegend verändern. Um sie nutzenstiftend einzusetzen, müssen die möglichen Anwendungsfelder aber erst einmal bekannt sein.

Chancen und Risiken

KI und insbesondere maschinelles Lernen sorgt in Unternehmen auf drei Ebenen für Veränderung und somit für neue Chancen aber auch Risiken: @WK Einrückung:Aufgaben und Tätigkeiten: KI kann z.B. zur Analyse und Aufbereitung von Reports im Controlling verwendet werden. Der Controller kann sich auf die Erklärung von gefundenen Phänomenen konzentrieren, der Anteil interessanter und wertschöpfender Tätigkeiten der Mitarbeiter steigt. @WK Einrückung:Geschäftsprozesse: Die Auftrags- und Produktionssteuerung insbesondere in Verbindung mit Störungen und dem situativ richtigen Umgang damit kann viel besser durch KI erfolgen, da sie schnell viele und übergreifend vernetzte Daten miteinander vergleichen kann. @WK Einrückung:Geschäftsmodelle: Die hohe Verfügbarkeit interner und externer Daten unterstützt einerseits die Kundenorientierung, wenn individuelle Bedürfnisse antizipiert und adressiert werden können. Andererseits bieten Daten selbst die Möglichkeit der Monetarisierung entlang spezifischer Wertschöpfungsketten.

Fazit

Der größte Hemmschuh in der Umsetzung der bereits vorhandenen Möglichkeiten der KI ist heute das Management in den Unternehmen. Die neue Technologie, ihre Fähigkeiten und Limitationen sind noch zu wenig transparent. Initiativen, die ohne klare Ziele und mit geringer Einbindung geeigneter Domänenexperten des jeweiligen Anwendungsfalls oder Funktionsbereichs durchgeführt werden, verlaufen häufig im Sand oder liefern nicht zufriedenstellende Ergebnisse. Für vielversprechende und passende Anwendungsszenarien ist das richtige interne Team zu finden bevor geeignete Technologiepartner ausgewählt werden. Unternehmen sollten jetzt beginnen passende Anwendungsszenarien zu identifizieren und erste praktische Erfahrungen mit KI zu sammeln.

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