Wer nach Beispielen für den praktischen Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning sucht, sollte mit den Branchen Technologie, Medien und Telekommunikation beginnen. Prozesse, Märkte und ganze Geschäftsmodelle in diesen Sektoren ändern sich permanent; große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten bilden häufig die Basis für neue Produkte und Services.
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Drei Kernbereiche für den Einsatz künstlicher Intelligenz
Das Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen Deloitte hat gemeinsam mit Kunden, Anbietern und Wissenschaftlern drei Bereiche identifiziert, in denen sich der KI-Einsatz für Unternehmen aus dem TMT-Sektor (Technology, Media and Telecom) besonders lohnt. Im Kern geht es um das Automatisieren von Arbeitsprozessen, eine bessere Entscheidungsfindung sowie einen veränderten Kundenkontakt.
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Dell und die New York Times: KI automatisiert Prozesse
Künstliche Intelligenz und Machine Learning kann Unternehmen helfen, Geschäftsprozesse im Backend zu automatisieren. Damit verbunden sind in der Regel Kosteneinsparungen; Mitarbeiter werden von Routinetätigkeiten entlastet und können sich etwa auf Analyse- und Strategieaufgaben konzentrieren. Ein Beispiel aus dem Technologiesektor ist der IT-Konzern Dell. Um die vielfältigen Herausforderungen im Bereich Buchhaltung und Reporting besser in den Griff zu bekommen, entwickelten die Texaner gemeinsam mit Deloitte ein KI-gestütztes Robotic-Process-Automation-System (RPA). Reporting-Funktionen wurden damit vereinfacht, Dell konnte seine Abschlüsse in kürzerer Zeit und zu niedrigeren Kosten erledigen. Deloitte berichtet von Einsparungen, die ungefähr drei Vollzeitstellen entsprechen. Die automatisierten Prozesse will Dell als Blaupause für weitere RPA-Initiativen in anderen Unternehmensteilen nutzen.
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Wie CIOs RPA-Projekte stemmen können
Wie Künstliche Intelligenz Medienhäuser unterstützen kann, zeigt das Beispiel der New York Times. Um die zahlreichen Leserkommentare auf der Website auf Verstöße gegen interne Richtlinien zu überprüfen, setzte das Unternehmen ursprünglich 14 Moderatoren ein, die pro Tag maximal 12.000 Kommentare prüfen konnten. Die Folge: Lediglich zehn Prozent aller Artikel erschienen im Online-Auftritt mit den zugehörigen Kommentaren. Mithilfe von Jigsaw, einem Machine-Learning-Tool von Google, gelang es den Verantwortlichen, den Prüfprozess zu beschleunigen und potenziell problematische Kommentare zu kennzeichnen. Der Anteil der Artikel mit Leserkommentaren ist seitdem auf 25 Prozent gestiegen.
Auch der amerikanische Telekommunikationsanbieter ComRes Telecom profitiert von Künstlicher Intelligenz. Ein unterbrechungsfreier IT-Betrieb ist für die internationalen Kunden des Unternehmens aus Florida essenziell. Kritische Aufgaben wie die Konfiguration der IT-Systeme oder das Backup von Kundendaten erledigte der Anbieter lange Zeit manuell. Mehr als die Hälfte der IT-Mannschaft war damit beschäftigt. Eine KI-basierte Automatisierungslösung erledigt heute einen Großteil solcher Aufgaben, die manuellen Arbeiten schrumpften auf einen Bruchteil des bisherigen Aufwands. ComRes berichtet zudem von einer erheblich verbesserten Zuverlässigkeit der IT insgesamt.