3 Praxisbeispiele, wie künstliche Intelligenz jedem Unternehmen helfen kann

3 Praxisbeispiele, wie künstliche Intelligenz jedem Unternehmen helfen kann

Ein neuer Trend in der digitalen Welt der Unternehmen erobert aktuell die Welt: Künstliche Intelligenz (kurz: KI) ist in aller Munde. Konzerne setzen bereits seit längerem in diversen Bereichen auf KI-Technologien. Aber gerade im Mittelstand ist oftmals noch nicht klar, welche Vorteile man mit Hilfe von KI Algorithmen erzielen kann. Dabei können auch kleinere und mittlere Unternehmen von den unterschiedlichen Technologien profitieren, die es zur Zeit gibt. An dieser Stelle werden nun drei Praxisbeispiele für künstliche Intelligenz vorgestellt, die auch bei mittelständischen Unternehmen gut eingesetzt werden können und sehr schnell einen echten Mehrwert bieten.

1. Die passende Mitarbeiter finden

Der Recruiting- und Auswahlprozess für neue Mitarbeiter ist ein langes und zeitraubendes Unterfangen. Doch können KI-Algorithmen hier intelligente Automatismen liefern, die aus dieser umfangreichen Aufgabe ein schnelles und elegantes Verfahren machen, dass vollautomatisiert ein qualitatives Ergebnis liefert. Für einen unserer Kunden haben wir Algorithmen mit künstlicher Intelligenz entwickelt, die auf Basis einer Stellenausschreibung und den Bewerbungen von bereits eingestellten hervorragenden Mitarbeiter herausfindet, ob die Daten und Informationen eines Kandidaten mit denen bereits im Unternehmen arbeitenden Mitarbeiter möglichst gut übereinstimmen. Damit kann unser Kunde Kandidaten für eine Stelle herausfiltern, die besonders gut zum Unternehmen passen.

Der Erfolg gibt uns Recht: Offene Stellen wurden viel schneller besetzt als früher und die eingestellten Mitarbeiter passen sehr gut in die Unternehmenskultur unseres Kunden. Das Recruiting hat sich hier zu einem Aufgabengebiet entwickelt, das keinerlei Sorgen mehr bereitet, sondern Zuversicht liefert.

2. Die richtigen Kunden finden

Gerade im B2B Bereich ist die Suche nach passenden Kunden sehr aufwendig. Doch auch diese Aufgabe kann durch intelligente Verfahren stark vereinfacht werden. In einer von uns entwickelten Lösung untersuchen wir Daten aus einem CRM System, in dem die Daten von bereits vorhanden Kunden und Leads enthalten sind. Diese werden analysiert um herauszufinden, aus welchen Chancen sich rentable Aufträge entwickelt haben. Hier spielt also nicht nur die Auftragsvergabe eine Rolle, sondern auch WIE der Auftrag abgewickelt wurde. Auf Basis dieser Informationen und den Eigenschaften eines Kunden ermittelt unsere künstliche Intelligenz Kriterien. Anhand dieser Kriterien wird prognostiziert, welche Leads eine gute Chance für eine rentable Auftragsabwicklung haben.

Ziel ist es, den Vertrieb viel zielgerichteter zu steuern und genau die perfekten Kunden zu finden. Damit können Kosten in der Akquise-Seite stark reduziert und gleichzeitig die Umsätze erhöht werden. Die Machine Learning Algorithmen können dabei immer weiter lernen und gewinnen mit der gesammelten Erfahrung eine immer besser werdende Trefferquote. Wenn man die Kundensuche noch auf soziale Medien erweitert, können sogar noch die passenden Ansprechpartner ermittelt werden.

3. In die Zukunft schauen

Im KI Bereich nennt sich das Schauen in die Zukunft „Predictive Analytics“. Mit dieser Methode werden Prognosen für die zukünftige Unternehmensentwicklung errechnet. Auf Basis von CRM und ERP Zahlen aus der Vergangenheit ermittelt man Vorhersagen, wie sich Umsätze, Deckungsbeiträge und Gewinne entwickeln. Spannend ist es, wenn man dies auf Regionen herunterbricht um dann feststellen zu können, in welchen Regionen die Produktion erhöht und in welchen Regionen die Produktion heruntergefahren werden muss. Im ersten Fall kann man das ganze Potential einer Region ausschöpfen,im anderen Fall kann man Kosten reduzieren, die bei einer Überproduktion entstehen würden. Was nach einer einfachen Hochrechnung klingt, ist tatsächlich ein gutes Beispiel von künstlicher Intelligenz:

Beispiel: Vorgehen bei Predictive Analytics

Um solche Prognosen erstellen zu können, schauen wir erst einmal in die Vergangenheit und berechnen dort die Entwicklung. Wenn es zum Beispiel um den Umsatz geht, berechnen wir die Umsatzzahlen der Vergangenheit in einer Region. Dieser eine Faktor reicht aber nicht aus. Wir ziehen in der Regel noch weitere bekannte Größen heran. Handelt es sich zum Beispiel um ein Produkt, dass jeder erwachsene Mensch benötigt, so setzen wir die Bevölkerungsentwicklung als weiteren Faktor mit an. Handelt es sich vielleicht um ein teureres Produkt, so ist die Kaufkraftentwicklung der Region ein spannendes Merkmal. Diese Kennzahlen ziehen wir heran und lassen die künstliche Intelligenz ermitteln, inwieweit diese Faktoren aufeinander Einfluss haben. Wenn wir die Werte der Vergangenheit haben und die künstliche Intelligenz ein Berechnungsmodell entworfen hat, dann können wir die Daten für die Zukunft ermitteln.

Natürlich kommt jetzt die Frage auf, wie wir sicherstellen, dass die Prognosen zutreffend sind. Eine exakte Genauigkeit können wir nicht liefern. Zum einen gibt es Ereignisse, die nicht sinnvoll in Berechnungsmodelle mit aufgenommen werden können, wie zum Beispiel, Naturkatastrophen, Kriege oder eine globale Krise. Was wir aber tun können, ist, unsere Modelle zu testen. Wenn wir zum Beispiel eine Umsatzprognose für die Zukunft erstellen sollen, dann können wir historische Daten aus der Vergangenheit nehmen um unser Modell aufzubauen (zum Beispiel von 2002 bis 2008) und können die künstliche Intelligenz auf dieser Basis eine Prognose für zum Beispiel 2014 bis 2017 berechnen lassen. Da dies auch in der Vergangenheit liegt, können wir damit überprüfen, wie weit unsere Prognosen von der Realität entfernt sind und können daraufhin unsere Prognosemodelle noch einmal anpassen um dann letztendlich wirklich zutreffende Vorhersagen für die Zukunft zu liefern.

Mit diesen Informationen können sich anschließend Unternehmen zukunftsfähig aufstellen und ihre Strategien für die Zukunft aufstellen.

Und das ist noch nicht alles

Diese drei Beispiele sind nur ein kleiner Einblick in die Welt der Möglichkeiten, die intelligente Algorithmen tatsächlich jedem Unternehmen bieten. Um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, werden dabei häufig mehrere Technologien miteinander kombiniert. Mehr Informationen zum Projektablauf und möglichen Technologien finden Sie hier.

Gerne überlegen wir mit Ihnen zusammen, in welchen Bereichen KI Ihrem Unternehmen einen Vorsprung geben kann! Rufen Sie uns einfach unter 0821/899 492 0 an oder schreiben Sie eine E-Mail an ki@wogra.com