KI-gesteuerte Geschäftsprozesse sind auf dem Vormarsch. Sie revolutionieren die Geschäftsprozesse von Unternehmen auf der ganzen Welt. Tools mit KI und intelligenten Technologien, die fast monatlich neu an den Markt kommen, verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Kein Unternehmen kann es sich mehr leisten, auf künstliche Intelligenz zu verzichten. KI ist nicht nur eine vorübergehende Erscheinung, sondern entwickelt sich rasant weiter.
KI-Tools basieren auf verschiedenen Technologien künstlicher Intelligenz (auf Englisch "Artificial Intelligence"). Sie finden sich entweder einzeln oder kombiniert in den entsprechenden Software-Lösungen. Der folgende Artikel soll Sie deshalb mit 8 der am häufigsten eingesetzten KI-Systeme bekannt machen. Einige Einsatzbereiche sind KI-Projektmanagement, Kommunikation oder auch Prognosemodelle.
Zu den Anwendungen für Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen wollen, gehören die Bitrix24-Lösungen. CRM, Projekt- und Aufgabenmanagement oder Textgenerierung für Ihre Stellenanzeigen wird durch den CoPilot vereinfacht. Mit diesem virtuellen Assistenten mit KI konnten Kunden nach einer Studie von Bitrix24 aus dem Jahr 2024 über 10 % mehr Geschäfte abschließen.
Maschinelles Lernen: Modelle entwickeln und bereitstellen
Das maschinelle Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Das Grundprinzip besteht darin, dass Computer aufgrund von vorhandenen Daten Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.
Es werden also keine einzelnen Regeln für jedes mögliche Szenario programmiert. Stattdessen gibt es maschinelle Lernalgorithmen, die Daten analysieren. Sie erkennen Muster oder Abweichungen und entwickeln daraus Modelle. Diese Modelle haben dann die Fähigkeit, unbekannte Daten zu interpretieren und Aufgaben zu automatisieren.
Flexibilität durch maschinelles Lernen
Der größte Vorteil von maschinellem Lernen ist die Flexibilität. Die jeweilige KI-Plattform kann genau an die Anforderungen des Unternehmens angepasst werden. So entstehen individuelle Lösungen, die sich ganz nach den geschäftlichen Aufgaben und dem Unternehmensumfeld richten.
Künstliche Intelligenz-Tools mit ML finden Sie etwa im Bereich der Betrugserkennung oder bei Empfehlungssystemen wie Netflix oder Amazon. Sie schlagen auf Basis der vorangegangenen Nutzererfahrungen Inhalte oder Produkte vor.
Außerdem kommt maschinelles Lernen beim autonomen Fahren zum Einsatz. In Bereichen wie Übersetzung, Bild- und Texterkennung oder der Medizin gibt es ebenfalls KI-Unterstützung, die maschinelles Lernen nutzt.
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Skalierbarkeit der Modelle
Die Anwendungsmöglichkeiten für ML im Unternehmensbereich sind fast unbegrenzt. Im Zuge der Digitalisierung nutzen heute immer mehr Unternehmen maschinelles Lernen zur Optimierung ihrer Abreitsabläufe.
Plattformen wie Microsoft Azure Machine Learning oder Amazon SageMaker sind Optionen, mit denen Sie rasch ML-Modelle entwickeln und trainieren können. Maschinelles Lernen verbessert sich mit jeder Aktion, denn es passt sich automatisch den Anforderungen an.
Sprachverarbeitung (NLP): Flüssigere Interaktionen zwischen Mensch und Computer
Zu den KI-Technologien gehört die Sprachverarbeitung (Natural Language Processing oder NLP). Diese Technologie erkennt menschliche Sprache, kann sie interpretieren und umsetzen. Das prominenteste Beispiel hierfür ist das KI-Tool ChatGPT. Wir alle erinnern uns sicherlich an den Hype, der mit der Veröffentlichung verbunden war.
Bei NLP analysiert das KI-Tool menschliche Sprache in schriftlicher oder gesprochener Form. Die Eingaben werden in ihre Komponenten zerlegt und nach Syntax, Semantik, Pragmatik und Sentiment gegliedert. Auf dieser Basis entsteht eine maschinenlesbare Struktur. Diese wiederum ist die Grundlage für das automatische Generieren von Texten und Bildern, die Analyse von Stimmungen und für Übersetzungen.
Sprachverarbeitung im Kundenservice
KI-Tools wie ein Chatbot oder virtuelle Assistenten gehören mittlerweile im Kundendienst zum Arbeitsalltag. Diese Verarbeitung natürlicher Sprache mit KI spart Kosten, weil für viele Prozesse keine menschlichen Mitarbeitenden mehr vorgehalten werden müssen.
Im Kundenservice können Kunden mithilfe von Chatbots selbst Antworten auf ihre Fragen finden. Wenn sie z. B. wissen wollen, wie ein Produkt funktioniert, ist es einfacher, sich das von einem KI-Tool erklären zu lassen, anstatt lange in der Warteschleife zu hängen und auf den nächst verfügbaren Kundendienstmitarbeiter zu warten.
Unterstützung durch NLP in der Teamarbeit
Außerdem kommt NLP bei KI-Tools für Unternehmen zum Einsatz, die ihre Teamarbeit verbessern wollen. Anwendungen wie Otter.ai können virtuelle Meetings und Gespräche transkribieren, die den Teammitgliedern schneller und einfacher zur Verfügung gestellt werden.
Plattformen wie Slack mit NLP-Bots automatisieren die Kommunikation und erstellen Aufgaben. Die gesamten Informationen werden so besser verwaltet. Auch Microsoft Teams hat solche NLP-Bots. Sie beantworten Fragen von Mitarbeitern und unterstützen sie auf diese Weise.
Robotic Process Automation (RPA): Routineaufgaben effizienter erledigen
Der geschäftliche Alltag besteht häufig aus vielen, sich wiederholenden Aufgaben. Um diese maschinell zu erledigen, gibt es Robotic Process Automation. Bei diesem Teilbereich der künstlichen Intelligenz imitieren Roboter die menschlichen Aktionen mit einer Software.
RPA-Software können Sie beispielsweise so programmieren, dass sie automatisch Formulare ausfüllt, E-Mails versendet oder andere Aufgaben übernimmt. Vorteile hiervon sind, dass Unternehmen nicht den Überblick über Aufgaben verlieren und alles schneller und effizienter erledigen können. Menschen machen natürlich auch mehr Fehler als ein Bot, der richtig programmiert ist.
Die Bots werden allerdings nicht tief in die Software integriert. Sie arbeiten über dieselbe Benutzeroberfläche der Software, die für Menschen gedacht ist. Die Einbindung erfolgt normalerweise über die grafische Benutzerschnittstelle (Graphic User Interface, GUI).
Automatisierung einfacher Aufgaben
Bei RPA legen Sie zuerst einen Prozess fest, den der Bot ausführen soll. Sie programmieren den Bot so, dass er die Aufgabe wie ein Mensch ausführt. Bei der Durchführung der Prozesse sammelt der Bot Daten, verarbeitet und überträgt sie. Die Programmierung eines Software-Bots benötigt normalerweise keine umfassenden Programmierkenntnisse. Sie beschränkt sich auf Drag & Drop oder virtuelle Workflows.
Beispiele für Aufgaben, die RPA übernehmen kann, sind die Annahme von Bestellungen im Kundendienst, KI-gestützte Buchhaltung, Prozesse im medizinischen oder IT-Bereich. Außerdem kann Robotic Process Automation bei praktisch allen Geschäftsprozessen zur Anwendung kommen. Denkbar sind hier die Vergabe von Terminen, das Versenden von E-Mails oder das Projektmanagement.
Komplexere Automatisierungsprozesse
KI-Geschäftsmodelle mit komplexeren Prozessen kann RPA ebenfalls automatisieren. Ein Beispiel hierfür wäre, wenn das KI-Tool Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Prozessen verwaltet. Ist ein Prozess beendet, kann die Software automatisch den nächsten Schritt zuweisen und überwachen.
KI-optimierte Geschäftsanalysesysteme: Klügere Entscheidungen treffen
KI-Analysetools nutzen künstliche Intelligenz, um Daten zu analysieren und auszuwerten. Die Ergebnisse sind dann Grundlage für KI-Geschäftsmodelle, bei denen die Entscheidungen auf KI basieren.
Die Analysetools sind eine Kombination aus verschiedenen Technologien. Sie vereinen KI für Business Intelligence, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und Datenvisualisierung.
Die KI-Tools gehen also einen Schritt weiter als herkömmliche Analysesysteme. Sie sammeln und verarbeiten nicht nur Daten und stellen sie visuell dar. Geschäftsanalyse mit KI kann dank maschinellem Lernen und Algorithmen kleinste Abweichungen und Trends in riesigen Datenmengen entdecken.
So können diese Anwendungen Muster aufdecken, Vorhersagen berechnen und sogar Handlungsempfehlungen geben. Allerdings benötigt der gesamte Prozess der KI-Entscheidungsfindung nicht nur bereinigte Daten, sondern auch leistungsfähige Hard- und Software.
Datenanalyse in Echtzeit
Die Entwicklung von KI-gesteuerten Analysesystemen bringt Unternehmen entscheidende Vorteile. Sie können Quellen wie Datenbanken, soziale Medien oder CRM-Plattformen nach Daten durchsuchen. Die Analyse findet in Echtzeit statt.
Diese Möglichkeiten sind ein Grund für Investitionen in diese Technologie, denn sie bieten Benutzern den entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Während manche Unternehmen auf herkömmliche Art Daten analysieren, können fortschrittliche Unternehmen viel schneller Trends erkennen, Prognosemodelle entwickeln und sich vor allem sofort auf veränderte Markt- und Wettbewerbssituationen einstellen.
Optimierung der Geschäftsentscheidungen
Nicht nur die eingesparte Zeit ist bei KI-Analysen von Bedeutung. Analyseplattformen mit künstlicher Intelligenz machen auch weniger Fehler. Sie durchforsten riesige Datenbanken nach bestimmten Trends, Abweichungen und Muster mit einem geringeren Fehlerrisiko. Der Mensch ist dann derjenige, der die Parameter festlegt und die Funktionen überwacht.
KI-Entwicklungs-Frameworks: KI-Anwendungen schneller launchen
Anwendungen mit künstlicher Intelligenz müssen natürlich programmiert werden. Hierbei sind KI-Entwicklungs-Frameworks nützlich. Vereinfacht gesagt, sind das die Bibliotheken und Software-Tools, auf die Entwickler für die Programmierung von KI-Lösungen zurückgreifen.
Dank dieser bereits vorhandenen Elemente können Softwareanbieter ihre KI-Produkte schneller entwickeln, trainieren und umsetzen. Diese Bibliotheken enthalten Tools, um Rechenmodelle zu optimieren und Algorithmen zu testen. Die Entwicklung von KI-Tools von Grund auf ist normalerweise mit viel Zeit und hohen Kosten verbunden. Bereits vorhandene, anpassbare Komponenten verringern die Entwicklungszeit erheblich.
Integration von KI in bestehende Anwendungen
Zu den Vorteilen von KI-Entwicklungs-Frameworks gehört auch, dass sie in bereits vorhandene Anwendungen implementiert werden können. Hiervon profitieren auch kleinere Unternehmen, die nicht so viele Ressourcen in die Entwicklung neuer KI-Tools investieren wollen.
Sie fügen die gewünschten Komponenten mit künstlicher Intelligenz ihren bestehenden Softwarelösungen hinzu. Diese KI-Bestandteile betreffen dann nur bestimmte Bereiche der Tools für die jeweiligen Geschäftsprozesse.
Vorlagen für schnelle Implementierung
Die Elemente der Frameworks lassen sich mit einem Baukasten vergleichen. Entwickler wählen die benötigten Komponenten aus und passen sie an ihre Anforderungen an.
Ein signifikanter Wettbewerbsvorteil entsteht dadurch, dass Unternehmen ihre KI-Produkte so schneller und kostengünstiger an den Markt bringen können. Außerdem können Entwickler rascher auf Änderungen des geschäftlichen Umfelds reagieren.
Prädiktive Analytik: Vergleich potenzieller Ergebnisse
Die prädiktive Analytik gehört zum Bereich der Datenanalyse. Dank künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und statistischen Methoden treffen die KI-Tools Voraussagen über zukünftige Ereignisse oder Szenarien.
Einfach ausgedrückt erkennt prädiktive Analytik Muster und Trends in historischen und aktuellen Daten. Die Technologie überträgt die Erkenntnisse dann auf Prognosemodelle. Auf dieser Grundlage treffen Unternehmen vorteilhaftere geschäftliche Entscheidungen, verringern Risiken und können gleichzeitig unternehmerische Chancen besser für sich nutzen.
Je nach Modell und Datensätzen lassen sich mit prädiktiver Analyse unterschiedliche Szenarien vergleichen. Unternehmen haben so eine Bandbreite an Prognosen und sind besser auf mögliche Risiken vorbereitet.
Anwendung in der Finanzplanung
Ein Anwendungsbeispiel für voraussagende Analysen ist die Finanzplanung. KI-Modelle sagen voraus, wie sich die finanzielle Situation eines Unternehmens in vorgegebenen Szenarien entwickeln könnte. Die jeweiligen Variablen werden dann beispielsweise als optimale, neutrale oder ungünstige Bedingungen angepasst.
Risikoanalyse und Entscheidungsfindung
Es gibt unzählige weitere Anwendungsbereiche für prädiktive Analytik. Einsatzmöglichkeiten sind beispielsweise Marketing und Kundenanalyse. Vertriebs- und Marketingabteilungen können so schätzen, wann ein Kunde ein bestimmtes Produkt kauft oder wie erfolgreich eine Kampagne sein kann.
Datenintegrationsplattformen: Daten kombinieren und analysieren
Eine KI-gestützte Datenintegrationsplattform sammelt, verarbeitet und analysiert Daten aus verschiedenen Ressourcen und Ebenen. Hierdurch bieten sich mehr Optionen für die Automatisierung, die Datenqualität verbessert sich und es werden komplexe Muster erkannt.
Diese KI-Systeme nutzen z. B. maschinelles Lernen, um ETL-Prozesse zu automatisieren. Sie wählen automatisch die besten Methoden aus, um Datensätze aus den jeweiligen Quellen zu verarbeiten. Mithilfe von Data Mapping lernen die KI-Algorithmen, wie sie Datenfelder richtig zuordnen können. Sie machen dann Vorschläge, die sich an der vorherigen Datenverarbeitung orientieren.
Durch maschinelles Lernen können die Datenintegrationsplattformen die Daten anreichern. Sind Datensätze unvollständig oder fehlen, ergänzt das System sie durch Vorhersagen oder Wahrscheinlichkeitsmodelle.
Automatisierte Datenerfassung
In Unternehmen fallen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen an. Es gibt verschiedene Abteilungen, Kunden oder Geschäftsbereiche, die analysiert werden müssen. Datenintegrationsplattformen mit künstlicher Intelligenz führen sie an einem Punkt zusammen. Unternehmen brauchen sich nicht mehr mit langwierigen, kostenintensiven Prozessen zu beschäftigen, die außerdem noch sehr fehlerbehaftet sind.
Ganzheitliche Unternehmensanalyse
Anstatt verschiedene Daten einzeln zu betrachten, bekommen Sie mit KI-Tools zur Datenintegration einen vollständigen Blick auf die Unternehmensdaten. Da die KI-Prozesse durch maschinelles Lernen ständig optimiert werden, kann die Datenintegrationsplattform schnell neue Datenquellen analysieren. Mit dieser Technologie und ihren Vorteilen haben Unternehmen ein einheitliches Bild von ihren Geschäftsprozessen.
Deep Learning: Muster erkennen, die Menschen nicht sehen
AI Deep Learning ist eine Technologie, die auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert. Das steht im Gegensatz zu maschinellem Lernen, das flachere Netze verwendet. Deep Learning nutzt also viele verschiedene Schichten, wobei jede davon besondere Merkmale von Daten erkennt. Je mehr Schichten dieses Netzwerk hat, desto tiefer ist es. Daher kommt der Begriff “Deep Learning”.
Bei Deep Learning erhält das Netz verschiedene Arten von Daten, etwa in Form von Bildern, Text, Audio oder numerischen Daten. Jede Schicht erkennt besondere Merkmale. Wenn mehr Ebenen vorhanden sind, kann die obere Schicht komplexere Merkmale erkennen und priorisieren. Die untere Schicht dagegen unterscheidet nach einfacheren Merkmalen.
Nutzung von tiefen Lernmodellen im Marketing
Der Einsatz von Deep Learning schreitet in immer mehr Umgebungen fort. Im Unternehmensbereich kann diese Technologie z. B. im Marketing eingesetzt werden. Tiefe Lernmodelle finden bei der Analyse großer Datenmengen Anwendung, vor allem wenn sie unstrukturiert sind. Unternehmen nutzen Deep Learning auch vielfach, wenn sie Kunden personalisierte Erlebnisse bieten wollen.
Optimierung der Lieferkette durch tiefe Lernumgebungen
KI-Geschäftsprozesse wie die Optimierung von Lieferketten lassen sich mit Deep Learning besser als auf manuelle Weise durchführen. Die tiefen Lernumgebungen bieten einen genaueren Einblick in die Abschnitte der Lieferkette. Sie erkennen Barrieren und Engpässe, wodurch das Unternehmen dann die richtigen Maßnahmen ergreifen kann.
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Fazit
In der heutigen Zeit kommt kein Unternehmen mehr ohne KI-Geschäftsprozesse aus. Die zugrundeliegenden Technologien sind hierbei vielfältig. Sie reichen vom maschinellen Lernen über NLP und RPA bis hin zu Deep Learning. In vielen KI-Tools finden sich eine oder mehrere Technologien davon. Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass wir unsere Prozesse automatisieren, Daten integrieren, Text generieren und Prognosen treffen können.
Bei den Bitrix24-Tools sehen Sie beispielsweise Robotic Process Automation und NLP. Im CRM ist auch maschinelles Lernen beteiligt. Sie wird für das Lead Scoring und die Vorhersagemodelle im Vertrieb eingesetzt. Außerdem analysieren Modelle für maschinelles Lernen in Bitrix24 Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg.
