KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Unternehmen wollen mit diesem Wissen präziser auf Kundenanforderungen reagieren, Trends früh erkennen und personalisierte Services anbieten. Etwa im Kundenservice: KI-gesteuerte Chatbots beantworten einfache Anfragen rund um die Uhr und entlasten so das Service-Team. Mithilfe von maschinellem Lernen und Natural Language Processing (NLP) entwickeln sich diese Chatbots stetig weiter und bewältigen zunehmend komplexere Anfragen.
Was Kunden brauchen
Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet ist die Vorhersage von Kundenbedürfnissen. KI kann anhand von Verhaltensdaten Trends erkennen und proaktiv Lösungen vorschlagen, noch bevor der Kunde einen Bedarf äußert. In der Fertigung unterstützen KI-Systeme, indem sie große Datenmengen analysieren, Anomalien erkennen und vorausschauende Wartung ermöglichen. Auch beim Service-Support direkt an der Maschine helfen KI-gestützte Assistenzsysteme, niedrigschwellige Serviceanfragen ohne Techniker vor Ort zu lösen. Ebenso übernehmen KI-basierte Systeme bei umfangreichen Kundenaufträgen die automatisierte Verarbeitung von Bestellungen, wodurch manuelle Prozesse reduziert werden.
Make or Buy:
Die Entscheidung, ob ein Unternehmen eigene KI-Systeme entwickelt oder zukauft, hängt nicht nur von der strategischen Ausrichtung und den verfügbaren Ressourcen ab. Sie wird auch davon beeinflusst, ob die KI in Kernprozessen oder in unterstützenden, standardisierten Bereichen zum Einsatz kommt. Die Eigenentwicklung bietet sich für Kernprozesse und produktrelevante Anwendungen mit maßgeschneiderten Anforderungen an. In Bereichen wie dem Backoffice, wo es darum geht, Effizienz in standardisierten Abläufen zu steigern, sind bewährte Standardapplikationen oft die bessere Wahl.
Individuell, aber teuer
Ein gutes Beispiel für sinnvolle KI-Eigenentwicklungen sind Automobilhersteller: Sie entwickeln maßgeschneiderte KI-Systeme fürs autonome Fahren, die exakt auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Solche maßgeschneiderten Anwendungen bieten häufig Wettbewerbsvorteile und ermöglichen es, das Potenzial der KI auszuschöpfen. Jedoch ist dieser Weg oft mit hohen Kosten und großem Ressourcenaufwand verbunden. Zudem erfordert die Entwicklung tiefgehende Expertise, die nicht in jedem Unternehmen vorhanden ist.
