Spätestens mit dem Einzug von Chatbots, wie ChatGPT, sind durch künstliche Intelligenz gesteuerte Softwareprodukte bekannt geworden und haben in vielen Bereichen der Wirtschaft breite Anwendung gefunden. Diese Tools sind aber nicht nur ein Modetrend, sie müssen als Investition in die Zukunft verstanden werden. Kein modernes Unternehmen kann auf KI-gesteuerte Geschäftsprozesse verzichten. Sie müssen vielmehr als Bestandteil der Unternehmensphilosophie und Unternehmenskultur betrachtet werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI-Tools bieten viele Vorteile in Bezug auf Automatisierung, der Analyse großer Datenmengen für Prognosen und zur Entscheidungsfindung und einem verbesserten Kundenerlebnis, um nur einige Beispiele zu nennen. Steigende Produktivität und geringere Betriebskosten sind unmittelbare wirtschaftliche Ergebnisse, die mit dem Einsatz der neuen Technologie erreicht werden können.
Es ist deshalb höchste Zeit zum handeln, denn die Integration künstlicher Intelligenz in nahezu alle Geschäftsprozesse ist längst keine Utopie mehr, sondern gelebte Praxis. Die nachfolgend beschriebenen 10 Tools eröffnen viele Möglichkeiten für jede Branche, damit Ihr Unternehmen den Geschäftserfolg langfristig sichern kann.
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Jetzt anmeldenEs gibt eine ganze Anzahl von Plattformen für maschinelles Lernen (ML) mit Funktionen, die speziell auf die Entfaltung der Fähigkeiten künstlicher Intelligenz spezialisiert sind. Die richtige Auswahl hängt von den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens ab, das KI-gesteuerte Geschäftsprozesse einsetzen möchte. Dabei gilt es, die zu verwendenden Funktionen nach spezifischen Kriterien zu bewerten, zum Beispiel:
Skalierbarkeit. Neben der Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen und komplexen Modellen sollte die ML-Plattform sowohl auf lokalen Computern, als auch in der Cloud einsetzbar sein. Das ermöglicht die Nutzung an verteilten Standorten.
Integrationsfähigkeit. Die Algorithmen müssen sich in andere Softwaresysteme integrieren lassen und Daten aus diesen importieren können. Das betrifft insbesondere die im Unternehmen eingesetzten Datenbanken oder Visualisierungswerkzeuge. Dadurch wird die Möglichkeit eröffnet, die ML-Software als Datenintegrationstools in vorhandene Workflows zu integrieren. Ein Beispiel dafür ist BigQuery. Mit dieser Funktion lassen sich zum Beispiel CRM-Daten und aus Google Analytics gewonnene Erkenntnisse kombinieren.
Natürliche Sprachverarbeitung ist eine der wichtigsten Eigenschaften, die zum beschleunigten Einsatz künstlicher Intelligenz beigetragen haben. KI-gesteuerte Geschäftsprozesse haben in den letzten Jahren besonders durch den Einsatz von Chatbots zur Unterstützung der Servicemitarbeiter breite Anwendung gefunden.
Die Funktionen zur Umwandlung gesprochener Worte in Text (Speech-to-Text) und umgekehrt (Text-to-Speech) erlauben Interaktionen mit Nutzern sowohl im Callcenter als auch auf entsprechend ausgestatteten Websites. Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) analysiert die Bedeutung der Wörter und erstellt daraus Antworten. Mit der Sentiment-Analyse erkennen intelligente Geschäftstools sogar aus der Tonalität die Emotionalität eines Gesprächspartners und können im Sinne einer verbesserten Kundenzufriedenheit entsprechend reagieren.
Echtzeitverarbeitung und Multisprachfähigkeit erweitern den Anwendungsbereich solcher KI-Geschäftstools, indem Meeting-Diskussionen unmittelbar in den Ergebnisbericht übernommen werden können. Mit der Ausfertigung in verschiedenen Sprachen wird ein zusätzlicher Mehrwert generiert. Die Fähigkeit zur Echtzeitverarbeitung erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz im Kundenservice durch schnelle Beantwortung von Anfragen. Aus den Kundeninteraktionen werden gleichzeitig wertvolle Daten für den maschinellen Lernprozess des KI-Tools gesammelt.
Regelbasierte Aufgabenstellungen, die sich zudem oft wiederholen, sind für Mitarbeiter ermüdend und oft demotivierend. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) bietet geeignete Hilfe für monotone, repetitive Tätigkeiten. Digitale Tools steigern zudem die Effizienz, Produktivität und reduzieren Fehler.
Mit dem Einsatz von RPA-Software lassen sich KI-gesteuerte Geschäftsprozesse entwickeln, die komplexe Arbeitsabfolgen umsetzen. Die Tätigkeit des Mitarbeiters wird zunächst aufgezeichnet, inklusive Abweichungen bei sich wiederholenden Vorgängen. Aus den Verhaltensweisen wird ein Prozess modelliert und grafisch aufbereitet. Durch Datenanalyse lässt sich schließlich ein automatisierter Ablauf entwickeln und maschinell umsetzen. KI-Prozessautomatisierung erkennt die Notwendigkeit zur Ausnahmebehandlung, sobald eine nicht vorhergesehene Abweichung vom Ablauf eintritt und informiert den menschlichen Aufgabenverantwortlichen. Alternativ können RPA-Algorithmen auf der Basis vordefinierter Regeln auch eigenständige Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen, wenn die menschliche Intervention nicht erforderlich ist.
Wichtige Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz der robotergestützten Prozessautomatisierung ist die Fähigkeit der Tools, sich in verschiedene IT-Lösungen, wie zum Beispiel CRM- oder ERP-Systeme integrieren zu können.
In diesem Abschnitt werden KI-Frameworks und Werkzeuge beschrieben, die komplexe Daten analysieren und in ein Modell integrieren, auf dessen Grundlage strategische Entscheidungen getroffen werden können. KI-gesteuerte Geschäftsprozesse, die zur eigentlichen Entscheidungsfindung führen, werden später noch gesondert behandelt.
Die hier zu betrachtenden Frameworks umfassen Laufzeitumgebung, Bibliotheken und eine Reihe weiterer Komponenten, mit denen Programmierer Softwareprodukte erschaffen, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen sammeln können. Über das Framework wird ein geeigneter Algorithmus für die Datenanalyse und die daraus entstehende Modellierung gewählt. Einer dieser typischen Algorithmen ist als Deep Learning bekannt. Mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachgebildet. Zunächst sammelt das KNN riesige Mengen von Informationen, analysiert diese und transformiert die heterogenen Daten schließlich in eine Form, die sich von bekannten KI-Modellen, etwa GPT oder PaLM, weiterverarbeiten lassen. Die aus den Daten gewonnen Erkenntnisse können beispielsweise zur Vorbereitung strategischer Entscheidungen dienen.
KI-Entwicklungs-Frameworks sind Sammlungen von Softwarebibliotheken, Werkzeugen und Richtlinien, die speziell für die Entwicklung von KI-Anwendungen konzipiert wurden. Sie bieten Softwareingenieuren eine Vielzahl von Funktionen, wie:
Aufbereitung von Datenstrukturen und Datensätzen zur Modellierung,
Bereitstellung von Implementierungen gängiger KI-Algorithmen wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Support-Vektor-Systeme,
Training von KI-Modellen zur Schaffung von Vorhersagemustern,
Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen zur direkten Einbindung in andere Softwareanwendungen.
Die Wahl eines geeigneten KI-Entwicklungs-Frameworks hängt von Faktoren wie der Größe und Komplexität der auszuwertenden Datensätze, den verfügbaren Ressourcen an Rechnerleistung, der Art der zu erschaffenden KI-Anwendung und nicht zuletzt den Fähigkeiten und Vorlieben der Entwickler ab.
Eines der beliebtesten Frameworks zur Anwendungserstellung auf KI-Basis ist TensorFlow als Open Source Entwicklungsumgebung, die sich durch besondere Flexibilität und Skalierbarkeit auszeichnet und häufig für Deep-Learning-Anwendungen wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung verwendet wird. Eine andere bekannte Entwicklungsumgebung für KI-gesteuerte Geschäftsprozesse ist PyTorch, besonders wegen der Benutzerfreundlichkeit und Python-Integrationsfähigkeit geschätzt.
Als prädiktive Analytik bezeichnet man ein Verfahren, das mittels mathematischer Modelle aus großen Datenmengen Muster vorausgegangener Ereignisse bewertet, um daraus zukünftig zu erwartende Ergebnisse vorauszusagen. Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich solche Vorhersagen mit hoher Wahrscheinlichkeit erzielen.
Als Beispiel für KI-gesteuerte Geschäftsprozesse soll die Umsatzprognose eines überarbeiteten Onlineshops dienen. Prädiktive Analysesoftware ist in der Lage, sehr große Informationsmengen aus unterschiedlichsten Quellen, wie Kundendaten, Transaktionen während des Onlineshopping-Prozesses, Social-Media-Daten oder Feedbacks über die Unternehmenswebsite zu sammeln. Die Informationen werden bereinigt und in ein Format gebracht, das die Analysesoftware auswerten kann. Anhand mathematischer Algorithmen – dazu gehören lineare und logistische Regression oder Entscheidungsbäume – und mittels neuronaler Netze wird aus den Daten ein Modell generiert. Dieses wiederum bietet die Grundlage zur Umsatzprognose des neuen Onlineshops. Hinzu kommt die Technik des maschinellen Lernens, siehe Abschnitt 1, mit dem die Vorhersageleistung stetig verbessert wird.
Im vorangegangenen Abschnitt wurde die prädiktive Analyse zur Erstellung von Prognosen auf der Grundlage bereits gesammelter großer Datenmengen erklärt. Die Aufbereitung unstrukturierter Informationen und heterogener Datensätze ist allerdings kein einfacher Prozess. Dafür werden bevorzugt Deep-Learning-Umgebungen eingesetzt.
Um Daten für KI-gesteuerte Geschäftsprozesse aufzubereiten, müssen sie zunächst gesammelt und in ein einheitliches Format gebracht werden. Die in der Regel aus Datenbanken, digitalen Texten, Social-Media-Accounts oder anderen verfügbaren Quellen stammenden Informationen sind per Software zu transformieren, um Konsistenz zu erreichen. Aus den nach gemeinsamen Attributen fusionierten Daten müssen im folgenden Schritt Merkmale selektiert werden, die für die jeweilige Analyse relevant sind.
Das Deep-Learning-Modell kommt zum Einsatz, um mit den fusionierten Daten und den extrahierten Merkmalen zu trainieren. Es lernt, Beziehungen und Muster zu erkennen. Je nach Einsatzfall kann das Erkennen bestimmter Muster oder Abweichungen von diesen zu Schlussfolgerungen führen, die in Vorhersagen oder einem noch zu behandelnden Entscheidungsprozess münden. Die Ergebnisse lassen sich zum Beispiel durch numerische Umwandlungen oder Grafiken präsentieren.
Projektmanagement-Tools partizipieren von künstlicher Intelligenz durch die Optimierung von Aufgabenmanagement und Ressourcenverwaltung. Produktivität und Effizient des Projekts werden verbessert, wie der Einsatz des CoPilots in Bitrix24 eindrucksvoll demonstriert. Die KI-betriebene Aufgabenverwaltung beginnt bereits bei der Planung. Es genügt, kurze Anweisungen für eine Aufgabe zu schreiben, der CoPilot entwickelt daraus die vollständige und detaillierte Beschreibung. Feedbacks der Mitarbeiter zu den Aufgabenstellungen müssen nicht mehr einzeln gelesen werden, das KI-Tool erstellt aus allen Beiträgen eine Zusammenfassung. Umfangreiche Aufgabenbeschreibungen lassen sich in Checklisten gliedern, was den chronologischen und vollständigen Arbeitsablauf erleichtert.
Künstliche Intelligenz kann aber noch viel mehr. Durch die Auswertung historischer Daten aus früheren Projekten lassen sich Schlussfolgerungen über die effektivste Verteilung der Arbeit unter Vermeidung von Engpässen und Überlastungen ziehen. KI-gesteuerte Geschäftsprozesse im Rahmen des Projektmanagements sorgen durch Analyse von Projektanforderungen und Human Resources dafür, dass die am besten geeigneten Mitarbeiter Aufgaben entsprechend ihrer Fähigkeiten und Erfahrungen zugewiesen bekommen.
Mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Entscheidungsmanagement-Systeme (Decision Management Systems, DMS) sind spezialisierte Softwarelösungen, die zur Optimierung von Entscheidungsprozessen entwickelt wurden.
Ihre Funktionsweise lässt sich wie folgt erklären:
Zunächst wird der ausstehende Entscheidungsprozess modelliert. Dafür kommen eine spezielle Modellierungssprache und Werkzeuge zum Einsatz, die dem Decision Model und Notation Standard entsprechen. Mittels Prozess- und Regelmanagement sind die für die Entscheidungsfindung einzuhaltenden Geschäftsregeln zu definieren oder diese zu optimieren. Im folgenden Schritt werden Daten aus allen zur Verfügung stehenden Quellen gesammelt und aufbereitet. Dazu nutzen Entscheidungsmanagement-Systeme prädiktive Modelle, deren Wirkungsweise bereits in Abschnitt 6 erläutert wurde. Basierend auf den Geschäftsregeln und der prädiktiven Datenanalyse sind die DMS in der Lage, eigenständige Entscheidungen zu treffen. Moderne Systeme können sich zudem durch adaptive Logik an geänderte Bedingungen durch Echtzeitinformationen anpassen und Entscheidungen modifizieren. Schließlich wird durch Simulationen die Auswirkung der gefundenen Entscheidung auf wichtige Schlüsselkennzahlen (KPIs) und die Geschäftsziele bewertet.
Software, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, kann eine ganze Reihe wichtiger Funktionen übernehmen, die der Projektüberwachung in Kombination mit einer verbesserten Kommunikation und Zusammenarbeit dient.
KI-Tools sind in der Lage, den kontinuierlichen Fortschritt der Projektarbeit zu überwachen. Kommt es zu Verzögerungen bei einzelnen Aufgaben, können Optionen vorgeschlagen werden. Entweder erfolgt eine automatische Zuweisung von Teilaufgaben an andere Mitarbeiter, wie in Abschnitt 8 erklärt, oder es wird der Zeitplan unter Berücksichtigung des Zieltermins angepasst. Die Software kann sogar proaktiv wirken. Durch Analyse historischer Daten aus ähnlichen Projekten lassen sich Warnungen generieren, wenn Risiken zu erkennen sind, die Planvorgaben gefährden.
Automatisierte Warnungen an das Projektteam weist auf eine mögliche Terminüberschreitung hin, gleichzeitig werden Entscheidungsvorschläge zur Abhilfe verschickt und die Mitarbeiter zu gegenseitiger Kommunikation aufgefordert.
KI-gesteuerte Geschäftsprozesse bedürfen der Überwachung hinsichtlich Sicherheit und Compliance. Bei sensiblen Daten implementieren Entscheidungsmanagement-Systeme Sicherheitsmaßnahmen, die den Zugriff auf sicherheitsrelevante Informationen kontrollieren, sowie Compliance und die Bestimmungen des Datenschutzes einhalten.
Fazit: Für moderne Unternehmen sind KI-gesteuerte Softwarelösungen unverzichtbar
KI-Integrationstools erfüllen eine Vielzahl unterschiedlicher Funktionen und leisten dabei einen wichtigen Beitrag, um Geschäftsprozesse effizienter und produktiver zu gestalten. Plattformen für maschinelles Lernen erleichtern die Entwicklung spezifischer KI-Fähigkeiten unter Nutzung der Integrationsmöglichkeiten in vorhandene Softwarelösungen. Werkzeuge für die Verarbeitung natürlicher Sprache erlauben Interaktionen mit Kunden durch die Umwandlung gesprochener Worte in Text (Speech-to-Text) und umgekehrt (Text-to-Speech).
Mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Entscheidungsmanagement-Systeme nutzen speziell entwickelte Skills zur Analyse großer Datenmengen und dem Erkennen von Mustern für selbständige Entscheidungen. Deep-Learning-Umgebungen sorgen dafür, diese Analysen aus heterogenen Informationen vorzunehmen und Relationen herzustellen zu können. Diese Fähigkeiten werden nicht nur zur Entscheidungsfindung, sondern auch für die prädiktive Analytik genutzt.
KI-gesteuerte Geschäftsprozesse erlangen immer größere Bedeutung für die Produktivitätssteigerung in Unternehmen. Bereits heute sind mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Tools ein unverzichtbarer Bestandteil im modernen Projektmanagement. Bitrix24 hat sich mit seiner umfassenden Suite von Unternehmenstools als führend in der Integration von künstlicher Intelligenz etabliert. Über die Erstellung von Inhalten und die Aufgabenverwaltung hinaus revolutioniert die KI in Bitrix24 die Arbeitsweise von Unternehmen.
Das durch KI gestützte CRM von Bitrix24 prognostiziert das Kundenverhalten, automatisiert repetitive Aufgaben und bietet personalisierte Empfehlungen, um mehr Geschäft zu generieren. Das ermöglicht Unternehmen, intelligentere und effiziente Entscheidungen innerhalb ihrer Vertriebsstrategien zu treffen.
Darüber hinaus erlaubt die künstliche Intelligenz in Bitrix24 die Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung zu gewinnen. Innerhalb des Projektmanagements automatisiert die KI routinemäßige Aufgaben - etwa bei der Berichtserstellung - und gestattet den Mitarbeitern damit, sich auf kreative und strategische Aufgaben zu konzentrieren.
KI bietet auch die Chance zur Verbesserung der Benutzererfahrung. Intelligente Chatbots gewährleisten Kundensupport rund um die Uhr und intuitive Suchfunktionen erleichtern das Auffinden von Informationen.
Zusammenfassend gesagt, bietet Bitrix24 mit seinem Fokus auf künstliche Intelligenz jedem Unternehmen eine leistungsstarke Plattform zur Optimierung aller wichtigen Prozesse, von einer Verbesserung der Entscheidungsfindung bis zur Optimierung der Kundenerfahrung. Registrieren Sie sich noch heute bei Bitrix24.
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Jetzt anmeldenZu den besten KI-Tools für Geschäftsprozesse gehören:
Plattformen für maschinelles Lernen
Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP-Tools)
Robotergestützte Prozessautomatisierung
Software, die Datenaufbereitung zur prädiktiven Analytik nutzt
Deep-Learning-Umgebungen
KI-gesteuerte Projektmanagement-Tools für die Erstellung und Automatisierung von Aufgaben
Entscheidungsmanagement-Systeme
KI-gesteuerte Software zur Prozessüberwachung und Kommunikation
KI kann die Geschäftseffizienz auf mannigfaltige Art verbessern, zum Beispiel durch
Einsatz in der Aufgabenverwaltung des Projektmanagements, durch Zuweisung und Automatisierung der Aufgaben
Verbesserung der Entscheidungsfindung auf Basis großer Datenmengen und der Analytik hinsichtlich erkennbarer Muster
Risikominderung durch prädiktive Analytik
Verbesserung der Kundenerfahrung durch Personalisierung
Maschinelles Lernen (ML) spielt eine entscheidende Rolle bei der Prozessautomatisierung durch intelligente Software. ML-Algorithmen sind in der Lage, aus der Analyse von Aufgabenstellungen, Muster zu erkennen und Entscheidungen autonom zu treffen, wodurch eine höhere Anpassungsfähigkeit der Automatisierung erreicht und diese flexibler wird.