Mehr als 100 Anwendungsfälle für KI mit Beispielen aus dem realen Leben im Jahr
Cem Dilmegani
aktualisiert am Apr 16, 2026
Siehe unsere ethischen Normen
In meinen rund 20 Jahren Erfahrung mit der Implementierung fortschrittlicher Analyse- und KI-Lösungen in Unternehmen habe ich die Bedeutung der Auswahl von Anwendungsfällen erkannt. Ich habe über 100 KI-Anwendungsfälle und ihre praktischen Beispiele analysiert und sie nach Geschäftsfunktion und Branche kategorisiert. Folgen Sie den unten stehenden Links, die auf Ihre Interessensgebiete zugeschnitten sind:
- Anwendungsfälle von KI für Geschäftsfunktionen: Analytik , Kundenservice , Cybersicherheit , Daten , Finanzen , Personalwesen , Marketing , operativer Vertrieb , Strategie und Recht sowie Technologie .
- Anwendungsfälle für KI in verschiedenen Branchen: Automobilindustrie & autonome Systeme , Bildung , Mode , Fintech , HealthTech , Fertigung , gemeinnützige Organisationen , Einzelhandel und Telekommunikation .
- Weitere Anwendungsfälle von KI
Für alle KI-Anwendungen im Geschäftsleben und ihre Praxisbeispiele/Fallstudien können Sie filtern:
AI Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis
Verarbeitung natürlicher Sprache
Maschinen in die Lage versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren – für Kommunikation, Analyse und Automatisierung.
Betrugserkennung
Identifizierung verdächtiger Transaktionen und Verhaltensweisen zur Verhinderung von finanziellen Verlusten und Cyberkriminalität.
Vorausschauende Wartung
Vorhersage von Geräteausfällen zur Planung von Wartungsarbeiten und Reduzierung von Ausfallzeiten.
Absatzprognose
Zukünftige Verkaufstrends prognostizieren, um die Geschäftsplanung und Ressourcenzuweisung zu steuern.
Leadgenerierung
Identifizierung und Ansprache potenzieller Kunden durch datengestütztes Targeting.
Personalisiertes Marketing
Personalisierung von Werbe- und Inhaltsempfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten.
Dateneingabeautomatisierung
Ersetzt die manuelle Dateneingabe durch intelligente Automatisierung, wodurch menschliche Fehler reduziert und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung systemübergreifend erhöht wird.
Rechnungsverarbeitung
Automatisierung der Extraktion, Validierung und Verarbeitung von Rechnungen zur Optimierung der Finanzprozesse und Reduzierung von Fehlern.
Lieferkettenmanagement
Management und Optimierung von Logistik-, Beschaffungs- und Vertriebsprozessen im Hinblick auf Effizienz und Kostenreduzierung.
Optimierung der Lieferkette
Verbesserung der Transparenz und Effizienz der Lieferkette durch prädiktive Analysen und Automatisierung.
Bestandsoptimierung
Bestandsmanagement durch automatisierte Bedarfsplanung und Nachschubstrategien.
Einhaltung
Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch automatisierte Überwachung, Berichterstattung und Risikobewertung.
Konversationelle KI & Chatbots
Verbessert den Kundenservice durch die Automatisierung von Antworten, die Weiterleitung von Anfragen und die Integration mit Backend-Systemen für den Echtzeit-Datenzugriff.
KPI-Überwachung
Automatisiert die Erfassung, Visualisierung und Alarmierung von Leistungskennzahlen und liefert Echtzeit-Einblicke für die Entscheidungsfindung.
Kundenanalyse
Analyse des Kundenverhaltens und von Trends zur Optimierung von Geschäftsstrategien und Kundenbindung.
Personalmanagement
Optimierung der Personaleinsatzplanung und -zuweisung zur Steigerung der Effizienz und Senkung der Kosten.
Netzwerkoptimierung
Optimierung der Netzwerkleistung hinsichtlich Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Ressourcennutzung.
Echtzeitanalysen
Daten werden umgehend verarbeitet und analysiert, um zeitnah Entscheidungen treffen zu können.
Anrufklassifizierung
Anrufe nach Thema, Stimmung oder Dringlichkeit kategorisieren.
Anrufabsichtserkennung
Den Zweck von Kundenanrufen ermitteln, um die Antworten zu optimieren.
Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Vereinfachung der Erstellung von ML-Modellen ohne umfangreiche Fachkenntnisse.
Geo-Analytik
Analyse standortbezogener Daten zur Aufdeckung räumlicher Muster und Trends.
Datenintegration
Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen für einen einheitlichen Zugriff und eine einheitliche Analyse.
Datenkennzeichnung
Annotation von Daten zur Verbesserung der Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens.
Datenvisualisierung
Komplexe Daten durch intuitive Diagramme und Grafiken darstellen.
Datentransformation
Daten in geeignete Formate für Analyse und Weiterverarbeitung umwandeln.
Datenaufbereitung
Datenbereinigung und -strukturierung für Analyse und Modellierung.
Datenmanagement / Überwachung
Gewährleistung von Datenkonsistenz, -zugänglichkeit und -sicherheit.
Automatisierung des Inkassowesens
Verbesserung des Forderungseinzugs durch automatisierte Arbeitsabläufe und Kommunikation.
Kreditvergabe und -bewertung
Beurteilung der Kreditwürdigkeit und des Risikos auf Basis von Datenanalysen.
Krediteintreibung
Automatisierung von Strategien zur Verfolgung und zum Einzug unbezahlter Kredite.
Mitarbeiterüberwachung
Verfolgung der Mitarbeiteraktivitäten zur Optimierung von Produktivität und Compliance.
Leistungsmanagement
Überwachung und Verbesserung der Arbeitseffizienz und -ergebnisse.
Verkaufsroboter im Einzelhandel
Kunden bei Produktempfehlungen und Transaktionen unterstützen.
Wissensmanagement
Informationszugriff organisieren und optimieren, um Effizienz zu erzielen.
Nachhilfe
Bereitstellung von KI-gestützter Bildungsunterstützung und personalisiertem Lernen.
Patientendatenanalyse
Gewinnung von Erkenntnissen aus medizinischen Daten zur Verbesserung der Versorgung.
Personalisierte Medizin
Behandlungen werden auf Basis individueller Gesundheitsdaten angepasst.
Wirkstoffforschung
Beschleunigung der pharmazeutischen Forschung durch KI-gestützte Analysen.
Unterstützte/Automatisierte Diagnose
Unterstützung von medizinischem Fachpersonal durch KI-gestützte Diagnostik.
Filter
Industrie
Geschäftsfunktion
Anwendungsfälle für generative KI
Generative KI umfasst KI-Modelle, die Ergebnisse für Aufgaben generieren, bei denen es keine eindeutig richtige Lösung gibt (z. B. kreatives Schreiben). Seit dem Start von ChatGPT hat ihre Popularität rasant zugenommen. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von Marketinginhalten, die Generierung von Softwarecode, das Design von Benutzeroberflächen und vieles mehr.
Mehr dazu: Anwendungsfälle für generative KI .
Abbildung 1: Der Anstieg von „Generative AI“ auf Google.
Anwendungsfälle für KI in Geschäftsfunktionen
Hier sind die gängigsten Anwendungsgebiete der künstlichen Intelligenz in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Kundenservice, Sicherheit, Daten, Technologie und anderen Prozessen.
> Analysen
Allgemeine Lösungen
- Analyseplattform: Statten Sie Ihre Mitarbeiter mit einheitlichen Daten und Tools aus, um fortgeschrittene Analysen durchzuführen, Probleme schnell zu erkennen und datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen.
- Analysedienstleistungen : Erfüllen Sie Ihre individuellen Analyseanforderungen mit diesen Komplettlösungsanbietern. Die Anbieter unterstützen Sie bei der Erreichung Ihrer Geschäftsziele durch schlüsselfertige Lösungen.
- Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) : KI-gestützte Systeme unterstützen Data Scientists bei der Optimierung von Modellen des maschinellen Lernens. Angesichts der zunehmenden Daten- und Analysemöglichkeiten ist Automatisierung in der Datenwissenschaft immer wichtiger. AutoML automatisiert zeitaufwändige Aufgaben des maschinellen Lernens, wie beispielsweise die Dateneingabe, und ermöglicht es Unternehmen so, Modelle schneller bereitzustellen und Prozesse zu automatisieren.
Speziallösungen
- Konversationsanalyse : Nutzen Sie dialogbasierte Schnittstellen zur Analyse Ihrer Geschäftsdaten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unterstützt Sie bei der Arbeit mit Sprachdaten und mehr und ermöglicht die automatisierte Analyse von Rezensionen und Vorschlägen.
- E-Commerce-Analyse : Spezialisierte Analysesysteme, die für die Bewältigung des rasanten Anstiegs von E-Commerce-Daten entwickelt wurden. Optimieren Sie Ihren Vertriebstrichter und Ihren Kundenverkehr, um Ihren Gewinn zu maximieren.
- Geo-Analyse-Plattform : Analysieren Sie detaillierte Satellitenbilder für vorausschauende Erkenntnisse. Nutzen Sie Geodaten, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen und Veränderungen in Echtzeit in jeder Landschaft zu erfassen.
- Bilderkennung und visuelle Analytik : Analysieren Sie visuelle Daten mithilfe fortschrittlicher Bild- und Videoerkennungssysteme. Gewinnen Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Mengen von Bildern und Videos.
- Echtzeitanalysen : Gewinnen Sie Echtzeit-Einblicke für zeitkritische Entscheidungen. Handeln Sie umgehend, um Ihre KPIs zu halten. Nutzen Sie maschinelles Lernen, um unstrukturierte Daten ohne Unterbrechungen zu analysieren.
Kundenservice
- Anrufanalyse : Nutzen Sie fortschrittliche Analysen von Anrufdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz steigern. Erkennen Sie Muster und optimieren Sie Ihre Ergebnisse, indem Sie Kundenbewertungen anhand von Sprachdaten analysieren und so Verbesserungspotenziale aufdecken.
- Ein Beispiel aus der Praxis: Sestek berichtet, dass die ING Bank nach der Integration von KI in ihre Kontaktsysteme einen Anstieg des Vertriebsqualitäts-Scores um 15 % und einen Rückgang der gesamten Stillschweigenraten um 3 % verzeichnen konnte.
- Anrufklassifizierung : Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) werden die Absichten der Kunden verstanden, sodass sich die Mitarbeiter auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können. Die Art des Kundenbedarfs wird vor der Anrufweiterleitung ermittelt, um sicherzustellen, dass die zuständige Abteilung das Anliegen bearbeitet. Dieser Ansatz steigert die Effizienz und erhöht die Kundenzufriedenheit.
- Anrufabsichtserkennung : Nutzen Sie NLP und maschinelles Lernen, um die Kundenabsicht (z. B. Kundenabwanderung) zu ermitteln und zu steuern und so die Kundenzufriedenheit und Geschäftskennzahlen zu verbessern. Die Analyse der Kundenstimmung anhand von Lautstärke und Tonfall kann Mikroemotionen aufdecken, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. Erfahren Sie, wie Sie die Kundenabsicht mithilfe der Chatbot- Absichtserkennung ermitteln können.
- Chatbot für den Kundenservice (Self-Service-Lösung) : Dank verbesserter KI-Algorithmen verstehen Chatbots immer komplexere Anfragen. Erstellen Sie intelligente, selbstlernende Chatbots, die rund um die Uhr verfügbar sind, die meisten Anfragen bearbeiten und Kunden bei Bedarf an Mitarbeiter weiterleiten. Dies senkt die Kundenservicekosten und erhöht die Kundenzufriedenheit, sodass sich Ihre Mitarbeiter auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Kunden konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um mehr über Chatbots im Kundenservice zu erfahren, oder entdecken Sie Chatbot-Plattformen .
- Chatbot-Analyse : Analysieren Sie die Kundeninteraktionen mit Ihrem Chatbot, um dessen Gesamtleistung zu bewerten. Identifizieren Sie Schwächen und Verbesserungspotenziale und messen Sie die Kundenzufriedenheit mit dem Chatbot.
- Chatbot-Tests : Nutzen Sie halbautomatisierte und vollautomatisierte Testframeworks, um die Chatbot-Performance vor der Bereitstellung zu evaluieren. Vermeiden Sie schwerwiegende Ausfälle, indem Sie Schwachstellen im Gesprächsablauf identifizieren.
- Kundenkontaktanalyse : Wenden Sie fortschrittliche Analysemethoden auf alle Kundenkontaktdaten an, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenzufriedenheit und Effizienz steigern. Nutzen Sie NLP, um höhere Zufriedenheitsraten zu erzielen.
- Vorschläge für Kundenservice-Antworten : Bots hören die Anrufe der Mitarbeiter mit und schlagen optimale Antwortmöglichkeiten vor, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und das Kundenerlebnis zu standardisieren. Durch die Bereitstellung passender Vorschläge können zudem Zusatzverkäufe und Cross-Selling gefördert werden.
- Social Listening & Ticketing : Mithilfe von NLP und maschinellem Sehen identifizieren wir Kunden, die Kontakt benötigen, und reagieren automatisch oder weisen sie den zuständigen Mitarbeitern zu, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Wir analysieren Social-Media-Daten, um die Zielgruppe und das Produktangebot zu bestimmen.
- Intelligent Anrufweiterleitung : Leiten Sie Anrufe an die am besten qualifizierten verfügbaren Mitarbeiter weiter. Die Weiterleitungssysteme von Intelligent nutzen Daten aus allen Kundeninteraktionen, um die Kundenzufriedenheit zu optimieren. Durch die Berücksichtigung von Kundenprofilen und Mitarbeiterleistung können Sie den passenden Service dem richtigen Mitarbeiter zuordnen und so hervorragende Net Promoter Scores erzielen. Lesen Sie gerne Fallstudien zur Zuordnung von Kunden zu den richtigen Mitarbeitern in unserem Artikel mit Beispielen zu emotionaler KI .
- Umfrage- und Bewertungsanalyse : Nutzen Sie NLP, um Textfelder in Umfragen und Bewertungen zu analysieren und so Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenzufriedenheit steigern. Automatisieren Sie den Prozess, indem Sie relevante Schlüsselwörter den entsprechenden Bewertungen zuordnen und so den Zeitaufwand für die Berichtserstellung reduzieren.
- Praxisbeispiel: Protobrand analysierte früher Rezensionen manuell durch manuelle Codierung, automatisiert aber nun einen Großteil der Arbeit mit Gavagai. Dadurch kann das Unternehmen größere Datenmengen verarbeiten und Analysen effizient durchführen. Erfahren Sie mehr über Umfrageanalysen in unserem zugehörigen Artikel .
- Sprachauthentifizierung : Kunden werden per biometrischer Spracherkennung passwortlos authentifiziert. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und minimiert Probleme mit vergessenen Passwörtern. Kunden können mit ihrer individuellen Sprach-ID auf vertrauliche Informationen zugreifen – eine sichere Alternative zu herkömmlichen Authentifizierungsmethoden wie der Sozialversicherungsnummer.
Cybersicherheit
DLP
Software zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) nutzt KI-Technologien, um Folgendes zu erreichen
- Echtzeiterkennung sensibler Daten, die über die mit regelbasierten Ansätzen identifizierten Daten hinausgehen
- Intelligent Zugriffskontrolle lernt aus erlaubten Datenzugriffsmustern, um Fehlalarme zu reduzieren
Weitere Informationen finden Sie unter Best Practices für den Einsatz von KI in DLP .
Netzwerküberwachung
Typische Anwendungsfälle sind:
- Erkennung von Anomaly im Netzwerkverkehr zur Identifizierung von Cyberangriffen
- Automatisierte Netzwerkoptimierung zur Bewältigung von Lastspitzen zu optimalen Kosten, ohne die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.
Beispiele aus der Praxis: KI in der Netzwerküberwachung
> Daten
- Plattform für Datenbereinigung und -validierung : Vermeiden Sie fehlerhafte Daten, indem Sie die Qualität Ihrer Daten durch geeignete Bereinigungsprozesse und -tools sicherstellen. Automatisieren Sie den Validierungsprozess mithilfe externer Datenquellen. Planen Sie regelmäßige Wartungsbereinigungen ein und steigern Sie so die Datenqualität.
- Datenintegration : Kombinieren Sie Ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu aussagekräftigen und wertvollen Informationen. Der Datenverkehr ist von mehreren Plattformen abhängig. Daher ist es wichtig, diesen enormen Datenverkehr zu verwalten und die Daten in ein sinnvolles Format zu strukturieren. Halten Sie Ihren Data Lake für weitere Analysen verfügbar.
- Datenmanagement & -überwachung : Sichern Sie die hohe Datenqualität für fortgeschrittene Analysen. Optimieren Sie die Qualität durch Filterung der eingehenden Daten. Sparen Sie Zeit durch die Automatisierung manueller und wiederkehrender Aufgaben.
- Datenaufbereitungsplattform : Bereiten Sie Ihre Daten aus Rohformaten mit Qualitätsproblemen in ein sauberes, analysereifes Format vor. Nutzen Sie ETL-Plattformen (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Ihre Daten vor der Speicherung in einem Data Warehouse zu optimieren.
- Datentransformation : Transformieren Sie Ihre Daten, um sie für fortgeschrittene Analysen vorzubereiten. Falls sie unstrukturiert sind, passen Sie sie an das erforderliche Format an.
- Datenvisualisierung : Visualisieren Sie Ihre Daten für bessere Analysen und fundiertere Entscheidungen. Lassen Sie Ihre Dashboards sprechen. Vermitteln Sie Ihre Botschaft einfacher und ansprechender.
- Datenkennzeichnung : Sofern Sie keine unüberwachten Lernsysteme verwenden, benötigen Sie qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten. Kennzeichnen Sie Ihre Daten, um Ihre überwachten Lernsysteme zu trainieren. Systeme mit menschlicher Interaktion kennzeichnen Ihre Daten automatisch und nutzen Crowdsourcing zur Kennzeichnung von Datenpunkten, die nicht zuverlässig automatisch gekennzeichnet werden können.
- Synthetische Daten : Computer können künstlich erzeugte Daten nutzen, um bestimmte Operationen durchzuführen. Diese synthetischen Daten werden üblicherweise verwendet, um neue Produkte und Tools zu testen, Modelle zu validieren und KI-Anforderungen zu erfüllen. Unternehmen können mithilfe synthetischer Daten noch unbekannte Situationen simulieren und entsprechende Vorkehrungen treffen. Da keine realen Daten offengelegt werden, werden auch Datenschutzbeschränkungen umgangen. Synthetische Daten stellen somit eine intelligente KI-Lösung für Unternehmen dar, um zukünftige Ereignisse zu simulieren und zukünftige Möglichkeiten zu berücksichtigen. Weitere Informationen zu synthetischen Daten finden Sie inunserem zugehörigen Artikel .
Energie
- Optimierung intelligenter Stromnetze: Künstliche Intelligenz (KI) kann Angebot und Nachfrage in Echtzeit ausgleichen, indem sie Energieverbrauchsmuster vorhersagt, erneuerbare Energiequellen effizienter integriert und Netzanomalien erkennt. Dadurch lassen sich die Ausfallsicherheit intelligenter Stromnetze verbessern und Stromausfälle reduzieren.
- Energieverbrauchsprognose: Algorithmen des maschinellen Lernens helfen bei der Prognose des kurz- und langfristigen Energieverbrauchs auf Gebäude-, Stadtteil- oder nationaler Ebene. Diese Prognosen ermöglichen die Abstimmung von Produktion und Nachfrage, die Optimierung von Preisstrategien und die Sicherstellung von Energieeffizienz sowohl im privaten als auch im industriellen Bereich.
- Vorausschauende Instandhaltung in der Energieinfrastruktur: Künstliche Intelligenz (KI) kann zur Überwachung von Turbinen, Transformatoren und Pipelines eingesetzt werden, um frühzeitig Anzeichen von Ausfällen zu erkennen. Durch datengestützte Prognosen und automatisierte Warnsysteme trägt sie dazu bei, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und die Instandhaltungskosten zu senken.
- Prognosen für erneuerbare Energien: KI-Funktionen können die Genauigkeit von Prognosen zur Solar- und Windenergieerzeugung auf Basis von Wetterdaten, historischen Daten und Sensordaten verbessern. Dadurch können Anwender die Integration erneuerbarer Energien in den Energiemix optimieren und gleichzeitig die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen als Reservequellen verringern.
- Optimierung des Energiehandels: Reinforcement Learning und fortschrittliche Analysen ermöglichen risikoadjustierte Handelsentscheidungen in Echtzeit auf volatilen Energiemärkten. Durch die Identifizierung optimaler Gebotsstrategien werden Gewinne maximiert und Ungleichgewichte minimiert.
- Energiemanagement mit Laststeuerung: KI-Modelle können den Energieverbrauch während Spitzenlastzeiten steuern und automatisieren. So können Unternehmen ihren Verbrauch intelligent an dynamische Preise, Umgebungsbedingungen und das Nutzerverhalten anpassen, um die Netzbelastung und Kosten zu reduzieren.
- Optimierung des Fusionsreaktor-Designs: Maschinelles Lernen (ML) optimiert Stellarator-Designs und beschleunigt so die Entwicklung sauberer und sicherer Fusionsenergie. ML-Modelle ersetzen komplexe physikalische Simulationen und ermöglichen schnellere und effizientere Designiterationen. Durch die Kombination von wissenschaftlicher Modellierung und KI-gestützter Innovation lassen sich technische Anforderungen vereinfachen, Kosten senken und die Fusionsenergie greifbarer machen.
> Finanzen
Die vom CEO geleitete Finanzabteilung erledigt zahlreiche sich wiederholende Aufgaben, die quantitative Fähigkeiten erfordern, wodurch sie sich gut für die KI-Transformation eignet:
- Zahlungserinnerungen : Nutzen Sie benutzerfreundliche Abrechnungsdienste, die Ihre Kunden mit KI-gestützten, generativen Nachrichten an die Zahlung erinnern.
- Rechnungsautomatisierung & Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung : Die Rechnungsverarbeitung ist ein stark repetitiver Prozess, der in vielen Unternehmen manuell durchgeführt wird. Dies führt zu menschlichen Fehlern und hohen Kosten, insbesondere bei der Verarbeitung großer Dokumentenmengen. Lösungen zur Rechnungsautomatisierung extrahieren relevante Daten aus Rechnungen unterschiedlicher Formate (z. B. PDF, E-Rechnungen), führen eine automatisierte Rechnungsvalidierung durch und wählen die korrekten Kostenstellen aus. Dadurch wird der manuelle Eingriff auf wenige Ausnahmefälle beschränkt. Die Rechnungsautomatisierung ist in den meisten ERP-Systemen über Plugins verfügbar. Beispiele für ERP-Systeme finden Sie hier:
Weitere Informationen finden Sie unter Anwendungsfälle von KI in der Kreditorenbuchhaltungsautomatisierung .
> HR
- Mitarbeiterüberwachung : Überwachen Sie Ihre Mitarbeiter, um deren Produktivität besser zu messen. Stellen Sie objektive Kennzahlen bereit, um deren Leistungsfähigkeit zu beurteilen. Prognostizieren Sie deren Gesamtleistung mithilfe umfangreicher Daten.
- Einstellungsprozess : Die Personalsuche gleicht einem Vorhersagespiel: Welcher Kandidat wird, ausgehend von einer bestimmten Position, den größten Beitrag zum Unternehmen leisten? Die verbesserten Datenverarbeitungsfähigkeiten von Maschinen und Recruiting-Chatbots unterstützen die Personalabteilung in verschiedenen Bereichen des Einstellungsprozesses, beispielsweise bei der Suche nach qualifizierten Kandidaten, der Durchführung von Interviews mit Bots, um deren Eignung zu ermitteln, oder der Auswertung von Beurteilungsergebnissen, um über eine Einstellungszusage zu entscheiden.
- HR-Analysen : HR-Analysedienste liefern Ihnen wertvolle Einblicke in die Mitarbeiterentwicklung. Analysieren Sie Ihre Personaldaten und treffen Sie fundiertere HR-Entscheidungen. Profitieren Sie von konkreten Handlungsempfehlungen und wirkungsvollen Vorschlägen für eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit.
- Personalbindungsmanagement : Erkennen Sie, welche Mitarbeiter voraussichtlich kündigen werden, und steigern Sie deren Arbeitszufriedenheit, um sie im Unternehmen zu halten. Ermitteln Sie die Gründe für ihre Jobsuche. Indem Sie diese Mitarbeiter im Unternehmen halten, reduzieren Sie den Verlust an Humankapital.
- Leistungsmanagement : Steuern Sie die Leistung Ihrer Mitarbeiter effektiv und fair, ohne deren Motivation zu beeinträchtigen. Verfolgen Sie die KPIs in Ihrem Dashboard und geben Sie Echtzeit-Feedback. Dies steigert die Mitarbeiterzufriedenheit und senkt die Fluktuation in Ihrem Unternehmen. Entfalten Sie das volle berufliche Potenzial Ihrer Mitarbeiter mit den richtigen Tools.
Sie können auch unseren Artikel über HR-Technologietrends lesen.
> Marketing
Eine 2021 unter globalen Marketingfachleuten durchgeführte Umfrage ergab, dass 41 % der Befragten aufgrund des Einsatzes von KI in ihren Marketingkampagnen ein Umsatzwachstum und eine verbesserte Performance verzeichnen konnten.
Marketing lässt sich zusammenfassen als die Aufgabe, den Kunden mit dem richtigen Angebot, der richtigen Botschaft, zum richtigen Zeitpunkt und über den richtigen Kanal zu erreichen – und dabei kontinuierlich dazuzulernen. Um erfolgreich zu sein, können Unternehmen KI-gestützte Tools nutzen, um ihre Kunden besser kennenzulernen, überzeugendere Inhalte zu erstellen und personalisierte Marketingkampagnen durchzuführen. KI liefert präzise Erkenntnisse und schlägt intelligente Marketinglösungen vor, die sich anhand von Kundendaten direkt auf den Gewinn auswirken. Die drei wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Marketing sind:
- Marketing-Analytics : KI-Systeme lernen, analysieren und messen Marketingmaßnahmen. Diese Lösungen verfolgen Medienaktivitäten und liefern Einblicke in PR-Aktivitäten, um aufzuzeigen, was Engagement, Traffic und Umsatz steigert. Dadurch können Unternehmen ihren Kunden bessere und präzisere Marketingdienstleistungen anbieten. Neben PR-Maßnahmen ermöglicht KI-gestütztes Marketing-Analytics Unternehmen, ihre Kundengruppen genauer zu identifizieren. Durch die Identifizierung ihrer treuen Kunden können Unternehmen präzise Marketingstrategien entwickeln und Kunden, die bereits Interesse an Produkten oder Dienstleistungen gezeigt haben, erneut ansprechen. Lesen Sie in diesem Artikel mehr über Marketing-Analytics mit KI.
- Personalisiertes Marketing: Je besser Unternehmen ihre Kunden verstehen, desto besser können sie sie bedienen. Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen dabei unterstützen und ihnen helfen, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie besuchen einen Online-Shop, sehen sich ein Produkt an, kaufen es aber nicht. Anschließend sehen Sie genau dieses Produkt in digitalen Anzeigen. Darüber hinaus können Unternehmen personalisierte E-Mails oder Sonderangebote versenden und neue Produkte empfehlen, die den Vorlieben der Kunden entsprechen.
- Kontextbezogenes Marketing : Mithilfe vonmaschinellem Sehen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Sie den Kontext verstehen, in dem Ihre Anzeigen geschaltet werden. Mit kontextbezogener Werbung schützen Sie Ihre Marke und steigern die Marketingeffizienz, indem Sie sicherstellen, dass Ihre Botschaft zum Kontext passt und statische Bilder im Web durch Ihre Botschaften lebendig werden.
Mehr dazu finden Sie unter KI-Anwendungsfälle im Marketing oder KI für E-Mail-Marketing . KI-gestützte E-Mail-Marketing-Software gehört zu den ersten KI-Tools, mit denen Marketer arbeiten sollten.
> Operationen
- Kognitive Automatisierung : Kombinieren Sie robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) mit KI, um komplexe Prozesse mit unstrukturierten Daten zu automatisieren. Digitalisieren Sie Ihre Prozesse innerhalb weniger Wochen, ohne Ihre bestehenden Systeme zu ersetzen – ein Prozess, der Jahre dauern kann. Bots können auf bestehenden Systemen operieren und lernen dabei von den Anweisungen und Aktionen Ihrer Mitarbeiter. Steigern Sie Ihre Effizienz und Rentabilität. Erhöhen Sie Geschwindigkeit und Präzision und profitieren Sie von vielen weiteren Vorteilen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Anwendungsbeispielen für intelligente Automatisierung .
- Implementierung von Robotic Process Automation (RPA) : Die Implementierung von RPA-Lösungen ist aufwändig. Geeignete Prozesse müssen identifiziert werden. Soll ein regelbasierter Roboter eingesetzt werden, muss dieser programmiert werden. Fragen der Mitarbeiter müssen beantwortet werden. Daher nehmen die meisten Unternehmen externe Unterstützung in Anspruch. Outsourcing-Unternehmen, Berater und IT-Integratoren stellen in der Regel gerne temporäre Arbeitskräfte für diese Aufgaben zur Verfügung.
- Prozess-Mining : Nutzen Sie Prozess-Mining-Algorithmen, um Ihre Prozesse zu analysieren und Ihre tatsächlichen Abläufe detailliert zu verstehen. Prozess-Mining-Tools liefern Ihnen in kürzester Zeit Erkenntnisse über Ihre Ist-Prozesse, wie Fallstudien belegen. Weitere Informationen finden Sie in den Anwendungsfällen und Vorteilen von Prozess-Mining.
- Vorausschauende Wartung : Warten Sie Ihre Roboter und andere Maschinen vorausschauend, um Betriebsunterbrechungen zu minimieren. Nutzen Sie Big-Data-Analysen, um die Faktoren zu ermitteln, die Ihren zukünftigen Cashflow beeinflussen könnten. Optimieren Sie Ihre Sachanlageninvestitionen, indem Sie Einblicke in diese Einflussfaktoren gewinnen.
- Bestands- und Lieferkettenoptimierung : Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Bestands- und Lieferkettenoptimierung auf die nächste Stufe zu heben. Analysieren Sie mögliche Szenarien bei unterschiedlichen Kundenanforderungen. Reduzieren Sie Ihre Lagerbestände, senken Sie Ihre Betriebskosten und maximieren Sie Ihre Lagerumschlagshäufigkeit. Steigern Sie Ihren Einfluss in der Wertschöpfungskette.
Administrator
- Gebäudemanagement : Sensoren und fortschrittliche Analysen optimieren das Gebäudemanagement. Integrieren Sie IoT-Systeme in Ihr Gebäude, um den Energieverbrauch zu senken und vieles mehr. Erweitern Sie die verfügbaren Daten durch den Einsatz geeigneter Datenerfassungstools für ein effektives Gebäudemanagement.
- Digitale Assistenten : Digitale Assistenten sind mittlerweile so ausgereift, dass sie menschliche Assistenten in der E-Mail-Kommunikation ersetzen können. Nutzen Sie sie in Ihren E-Mails, um Termine zu vereinbaren. Sie haben bereits Hunderttausende von Terminen koordiniert.
> Vertrieb
Vorverkauf
- Absatzprognose: KI ermöglicht automatische und präzise Absatzprognosen auf Basis aller Kundenkontakte und bisheriger Verkaufsergebnisse. Prognostizieren Sie Ihre Umsätze automatisch und präzise. Geben Sie Ihren Vertriebsmitarbeitern mehr Zeit für den Verkauf und erhöhen Sie gleichzeitig die Prognosegenauigkeit.
- Ein Beispiel aus der Praxis: Hewlett Packard Enterprise gibt an , mit den Vertriebsprognosetools von Clari eine fünffache Steigerung der Einfachheit, Geschwindigkeit und Genauigkeit der Prognosen erzielt zu haben.
- Leadgenerierung : Nutzen Sie ein umfassendes Datenprofil Ihrer Besucher, um herauszufinden, mit welchen Unternehmen Ihre Vertriebsmitarbeiter in Kontakt treten sollten. Generieren Sie Leads für Ihre Vertriebsmitarbeiter mithilfe von Datenbanken und sozialen Netzwerken.
Verkäufe
- Automatisierte Dateneingabe im Vertrieb: Daten aus verschiedenen Quellen werden mühelos und intelligent in Ihr CRM-System übernommen. Kalender, Adressbuch, E-Mails, Anrufe und Nachrichten Ihres Vertriebsteams werden automatisch mit Ihrem CRM-System synchronisiert. Profitieren Sie von besserer Transparenz und aussagekräftigeren Analysen im Vertrieb und geben Sie Ihren Mitarbeitern mehr Zeit für den direkten Verkauf.
- Predictive Sales/Lead-Scoring: Nutzen Sie KI für vorausschauenden Vertrieb. Bewerten Sie Leads, um die Maßnahmen Ihrer Vertriebsmitarbeiter anhand von Lead-Scores und Kontaktfaktoren zu priorisieren. Die Umsatzprognose wird automatisiert und präziser, da die Systeme detaillierten Zugriff auf Lead-Scores und die Performance der Vertriebsmitarbeiter haben. Für das Lead-Scoring verwenden diese Systeme anonymisierte Transaktionsdaten ihrer Kunden sowie die Umsatzdaten des jeweiligen Kunden. Zur Bewertung der Kontaktfaktoren analysieren sie ebenfalls anonymisierte Daten und alle Kundenkontakte wie E-Mails und Anrufe.
- KI-gestütztes Agenten-Coaching : Sowohl KI als auch emotionale KI können genutzt werden, um Vertriebsmitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter zu coachen, indem:
- Antwortvorschläge für Vertriebsmitarbeiter: KI schlägt während Live-Gesprächen oder schriftlichen Nachrichten an Leads Antworten vor. Bots hören in die Gespräche der Mitarbeiter hinein und geben Tipps zu Best-Practice-Antworten, um die Vertriebseffektivität zu steigern.
- Handlungsempfehlungen für Ihre Vertriebsmitarbeiter : Die Aktionen und Leads Ihrer Vertriebsmitarbeiter werden analysiert, um die optimale nächste Maßnahme vorzuschlagen. Diese situationsgerechte Lösung hilft Ihren Mitarbeitern, die richtige Vorgehensweise für jedes Problem zu finden. Historische Daten und das Profil des jeweiligen Mitarbeiters tragen zu besseren Ergebnissen bei. All dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit.
- Personalisierung und Analyse von Vertriebsinhalten: Wir analysieren die Präferenzen und das Surfverhalten von Leads mit hoher Priorität, um ihnen die passenden Inhalte bereitzustellen und ihre wichtigsten Fragen zu beantworten. Personalisieren Sie Ihre Vertriebsinhalte und analysieren Sie deren Effektivität, um kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen.
- Verkaufs-Bot : Setzen Sie Bots in Ihrem Geschäft ein, um Kundenfragen zu beantworten und Produkte zu bewerben. Analysieren Sie Kundenprofile, um gezielt auf die richtigen Kunden einzugehen. Computer Vision unterstützt Sie dabei, basierend auf den Merkmalen und dem Verhalten des Kunden die passende Aktion auszulösen.
- Automatisierte Terminplanung (Digitaler Assistent): Überlassen Sie die Terminplanung einem digitalen Assistenten und entlasten Sie so Ihre Vertriebsmitarbeiter. Legen Sie Prioritäten fest und halten Sie Ihre KPIs hoch.
- Präskriptiver Verkauf : Die meisten Verkaufsprozesse finden im Kopf Ihrer Vertriebsmitarbeiter statt. Diese interagieren mit Kunden basierend auf ihren individuellen Gewohnheiten und Beobachtungen. Präskriptive Verkaufssysteme geben Inhalt, Kommunikationskanal, Frequenz und Preis auf Grundlage von Daten ähnlicher Kunden vor .
- Vertriebs-Chatbot : Chatbots eignen sich ideal zur Beantwortung erster Kundenfragen. Sollte der Chatbot feststellen, dass er den Kunden nicht adäquat unterstützen kann, leitet er ihn an menschliche Mitarbeiter weiter. Intelligente, sich selbst optimierende Bots, die rund um die Uhr verfügbar sind, übernehmen die Erstkontaktaufnahme mit potenziellen Kunden. Hochwertige, reaktionsschnelle Leads werden anschließend von unseren Mitarbeitern kontaktiert, was die Vertriebseffektivität steigert.
Vertriebsanalyse
Wie Gartner erläutert , bieten Vertriebsanalysesysteme Funktionen zur Unterstützung von Analyse-, Diagnose- und Prognoseprozessen. Sie ermöglichen die Manipulation von Parametern, Kennzahlen, Dimensionen oder Daten im Rahmen von Analyse- oder Planungsmaßnahmen. Algorithmen des maschinellen Lernens können die Datenerfassung automatisieren und Lösungen zur Verbesserung der Vertriebsleistung bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel über Vertriebsanalysen .
- Kundenkontaktanalyse : Analysieren Sie alle Kundenkontakte, einschließlich Telefonate und E-Mails, um zu verstehen, welche Verhaltensweisen und Aktionen den Umsatz steigern. Erweiterte Analysen aller Vertriebsdaten liefern wertvolle Erkenntnisse zur Steigerung der Vertriebseffektivität.
- Verkaufsgesprächsanalyse : Erweiterte Analysen von Anrufdaten liefern Ihnen wertvolle Erkenntnisse zur Steigerung Ihrer Vertriebseffektivität. Prüfen Sie die Performance Ihres Gesprächsablaufs. Die Integration von Anrufdaten hilft Ihnen, die Leistung jeder einzelnen Komponente Ihres Vertriebstrichters zu ermitteln.
- Umsatzattribution : Nutzen Sie Big Data, um Umsätze präzise den Marketing- und Vertriebsmaßnahmen zuzuordnen. Erkennen Sie, welche Stufe Ihres Vertriebstrichters am besten funktioniert. Identifizieren Sie mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse die leistungsschwächsten Bereiche.
- Vertriebsvergütung : Ermitteln Sie die angemessene Vergütung für Ihre Vertriebsmitarbeiter. Wählen Sie den passenden Anreizmechanismus. Nutzen Sie die Verkaufsdaten, um objektive Kennzahlen bereitzustellen und die Leistung Ihrer Vertriebsmitarbeiter kontinuierlich zu steigern.
Mehr zum Thema KI im Vertrieb .
Strategie & Recht
- Präsentationsvorbereitung : In den meisten Unternehmen bestehen Präsentationen des Topmanagements aus Folien (z. B. PowerPoint). Generative KI-Präsentationssoftware kann anhand von Vorgaben Folien erstellen.
Rechtsberater können sich in folgenden Bereichen auf KI verlassen:
- Vertragsgestaltung
- Vertragsprüfung
- Rechtsrecherche
Mehr dazu: KI-Software für den Rechtsbereich
> Technik
- KI- und App-Entwicklung ohne Programmierung : KI- und App-Entwicklungsplattformen für Ihre individuellen Projekte. Ihr internes Entwicklungsteam kann originelle Lösungen für Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen erstellen.
- Analytics & Predictive Analytics für die Sicherheit : Analysieren Sie Datenfeeds zu umfassenden Cyberaktivitäten sowie Verhaltensdaten innerhalb des Unternehmensnetzwerks, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. So können Analysten drohende Angriffe vorhersagen und abwehren. Integrieren Sie externe Datenquellen, um globale Cyberbedrohungen frühzeitig zu erkennen und zeitnah zu reagieren. Schützen Sie Ihre IT-Infrastruktur oder minimieren Sie Verluste.
- Wissensmanagement : Unternehmensweites Wissensmanagement ermöglicht die effektive und mühelose Speicherung und den Abruf von Unternehmensdaten und sichert so das organisatorische Gedächtnis. Es verbessert die Zusammenarbeit, indem sichergestellt wird, dass die richtigen Personen mit den richtigen Daten arbeiten. Die nahtlose Integration in die Organisation wird durch Wissensmanagement-Plattformen gewährleistet.
- Bibliothek/SDK/API für natürliche Sprachverarbeitung : Nutzen Sie Bibliotheken/SDKs/APIs für natürliche Sprachverarbeitung, um schnell und kostengünstig Ihre eigenen NLP-gestützten Systeme zu entwickeln oder Ihre Systeme um NLP-Funktionen zu erweitern. Ihr internes Team sammelt Erfahrung und fundierte Kenntnisse im Umgang mit den Tools. Dies erweitert die Entwicklungs- und Bereitstellungsmöglichkeiten Ihres Unternehmens.
- Bilderkennungsbibliothek/ SDK/ API : Nutzen Sie Bilderkennungsbibliotheken/SDKs/APIs, um schnell und kostengünstig Ihre eigenen Bildverarbeitungssysteme zu erstellen oder Ihre bestehenden Systeme um Bildverarbeitungsfunktionen zu erweitern.
- Sichere Kommunikation : Schützen Sie die Mitarbeiterkommunikation wie E-Mails oder Telefongespräche mit fortschrittlicher, mehrschichtiger Kryptografie und Datenspeicherung. Schützen Sie Ihre Geschäftsgeheimnisse vor Wirtschaftsspionage.
- Täuschungssicherheit : Setzen Sie Köder-Assets in Ihrem Netzwerk ein, um Angreifer anzulocken und Sicherheitsbedrohungen wie hochentwickelte automatisierte Malware-Angriffe zu erkennen, zu verfolgen und zu unterbinden, bevor diese Schaden anrichten können. Schützen Sie Ihre Daten und Ihren Datenverkehr, indem Sie diese in Ködern halten. Verbessern Sie Ihre Cybersicherheitsfähigkeiten gegen verschiedene Formen von Cyberangriffen.
- Autonome Cybersicherheitssysteme : Nutzen Sie lernende Systeme, um effizient und in Echtzeit auf Sicherheitsbedrohungen zu reagieren und so die Arbeit von Sicherheitsanalysten zu unterstützen. Reduzieren Sie das Risiko menschlicher Fehler durch mehr Autonomie Ihrer Cybersicherheit. KI-gestützte Systeme können die Einhaltung von Standards überprüfen.
- Intelligente Sicherheitssysteme : KI-gestützte, autonome Sicherheitssysteme. Rund um die Uhr aktiv für maximalen Schutz. Computer Vision erkennt selbst kleinste Anomalien in Ihrer Umgebung. Automatisierte Notfallmaßnahmen dank sofortiger Benachrichtigung.
- Machine Learning Bibliothek/ SDK/ API : Nutzen Sie Machine Learning Bibliotheken/SDKs/APIs, um schnell und kostengünstig Ihre eigenen Lernsysteme zu erstellen oder Ihren bestehenden Systemen Lernfunktionen hinzuzufügen.
- KI-Entwickler : Entwickeln Sie Ihre individuellen KI-Lösungen mit erfahrenen KI-Entwicklungsunternehmen. Wir erstellen schlüsselfertige Projekte und implementieren diese für spezifische Geschäftsbereiche. Ideal für Unternehmen mit begrenzten internen KI-Kapazitäten.
- Deep Learning Bibliothek/ SDK/ API : Nutzen Sie Deep Learning Bibliotheken/SDKs/APIs, um schnell und kostengünstig Ihre eigenen Lernsysteme zu erstellen oder Ihren Systemen Lernfunktionen hinzuzufügen.
- Entwicklerunterstützung : Wir unterstützen Ihre Entwickler mithilfe von KI, damit sie intelligent auf Programmierwissen im Web zugreifen und von vorgeschlagenen Codebeispielen lernen können. Profitieren Sie von Best Practices für spezifische Entwicklungsaufgaben und entwickeln Sie Ihre individuelle Lösung. Erhalten Sie Echtzeit-Feedback basierend auf umfangreichen historischen Fehlern und Best Practices Ihrer Entwickler.
- KI-Beratung : Wir bieten Beratungsleistungen zur Unterstützung Ihrer internen KI-Entwicklung, einschließlich Projekten im Bereich maschinelles Lernen und Data Science. Ermitteln Sie, welche Abteilungen am meisten von einem KI-Einsatz profitieren können. Optimieren Sie Ihre KI-Ausgaben und erzielen Sie mit den Erkenntnissen unserer Berater beste Ergebnisse.
Anwendungsfälle für KI in verschiedenen Branchen
> Automobil- und autonome Systeme
Autonome Systeme wie Autos und Drohnen beeinflussen alle Geschäftsbereiche, von der Produktion bis zur Logistik.
- Fahrassistent : Erforderliche Komponenten und intelligente Lösungen zur Verbesserung des Fahrerlebnisses. Implementierung KI-gestützter Fahrzeugerkennungslösungen für ein optimales Fahrerlebnis.
- Fahrzeug-Cybersicherheit : Schützen Sie vernetzte und autonome Fahrzeuge sowie andere Fahrzeuge mit intelligenten Cybersicherheitslösungen. Gewährleisten Sie Ihre Sicherheit durch manipulationssichere Mechanismen. Schützen Sie Ihre intelligenten Systeme vor Angriffen.
- Bildverarbeitungssysteme : Bildverarbeitungssysteme für autonome Fahrzeuge. Integrieren Sie Bildsensorik und -verarbeitung in Ihr Fahrzeug. Erreichen Sie Ihre Ziele mithilfe von Computer Vision.
- Autonome Fahrzeuge : Vom Bergbau bis zur Fertigung steigern autonome Fahrzeuge die Effizienz und Effektivität von Betriebsabläufen. Integrieren Sie sie in Ihr Unternehmen, um Ihre Effizienz weiter zu steigern. Nutzen Sie die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz für komplexe Aufgaben.
Bildung
- Kurserstellung
- Nachhilfe
Mehr dazu: Generative KI-Anwendungen im Bildungsbereich
> Mode
- Kreatives Design
- Virtuelle Anprobe
- Trendanalyse
Mehr dazu: Generative KI-Anwendungen in der Mode
FinTech
- Betrugserkennung : Nutzen Sie maschinelles Lernen, um betrügerisches und ungewöhnliches Finanzverhalten aufzudecken , und/oder setzen Sie KI ein, um die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Senken Sie Ihre Betriebskosten, indem Sie das Risiko durch gefälschte Dokumente minimieren.
- Versicherung & InsurTech : Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Underwriting-Anträge effizient und profitabel zu bearbeiten, optimale Preise anzubieten, Schadenfälle effektiv zu managen und die Kundenzufriedenheit zu steigern – bei gleichzeitiger Kostensenkung. Ermitteln Sie das Risikoprofil Ihrer Kunden und bieten Sie den passenden Versicherungsschutz.
- Plattform für Finanzanalysen : Nutzen Sie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere KI-Techniken für Finanzanalysen, algorithmischen Handel und andere Anlagestrategien oder -instrumente.
- Reisekostenmanagement : Optimieren Sie die Datenextraktion aus Belegen aller Art, darunter Hotel-, Tankstellen-, Taxi- und Lebensmittelbelege. Nutzen Sie Anomalieerkennung und weitere Verfahren, um Betrug und nicht regelkonforme Ausgaben aufzudecken. Reduzieren Sie Genehmigungsprozesse und Bearbeitungskosten pro Einheit.
- Kreditvergabe & Bonitätsbewertung : Nutzen Sie KI für fundierte Kreditanträge. Setzen Sie prädiktive Modelle ein, um potenziell notleidende Kredite zu identifizieren und entsprechend zu handeln. Sehen Sie die potenziellen Kreditwürdigkeitswerte Ihrer Kunden ein, bevor diese einen Kredit beantragen, und bieten Sie maßgeschneiderte Lösungen an.
- Krediteintreibung: Steigern Sie Ihre Krediteintreibungsquoten mit empathischen und automatisierten Nachrichten.
- Robo-Advisory : Nutzen Sie KI-gestützte Finanz-Chatbots und mobile Apps, um Ihre Finanzen im Blick zu behalten. Legen Sie Ihre Spar- oder Ausgabenziele fest. Ihr Finanzassistent kümmert sich um den Rest und liefert Ihnen wertvolle Einblicke, wie Sie Ihre finanziellen Ziele erreichen.
- Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen : Nutzen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Rechts- und Verordnungstexte schnell und in großem Umfang auf Compliance-Probleme zu überprüfen. Bearbeiten Sie Tausende von Dokumenten vollautomatisch.
- Datenerfassung : Nutzen Sie KI, um effizient externe Daten wie Stimmungsanalysen und andere marktrelevante Daten zu erfassen. Bereiten Sie die Daten für Ihre Finanzmodelle und Handelsstrategien auf.
- Inkasso : Nutzen Sie KI für einen rechtskonformen und effizienten Inkassoprozess. Bewältigen Sie Streitigkeiten effektiv und erzielen Sie direkt Erfolge im Inkasso.
- Conversational Banking : Finanzinstitute interagieren mit ihren Kunden über verschiedene Kommunikationsplattformen ( WhatsApp , mobile App , Website usw.) mithilfe von dialogbasierten KI-Tools, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und viele Aufgaben wie das Kunden-Onboarding zu automatisieren .
> Gesundheitstechnologie
- Patientendatenanalyse : Analysieren Sie Patientendaten und/oder Daten von Drittanbietern, um Erkenntnisse zu gewinnen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Erhöhen Sie die Genauigkeit durch assistierte Diagnostik. Senken Sie die Sterblichkeitsrate und steigern Sie die Patientenzufriedenheit, indem Sie alle verfügbaren diagnostischen Daten nutzen, um die Ursachen der Symptome zu ermitteln.
- Personalisierte Medikamente und Pflege : Finden Sie die besten Behandlungspläne anhand der Patientendaten. Bieten Sie maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Patienten. Mithilfe ihrer Krankengeschichte und ihres genetischen Profils können Sie einen individuellen Medikamenten- oder Pflegeplan erstellen.
- Wirkstoffforschung : Finden Sie neue Medikamente auf Basis bestehender Daten und medizinischer Expertise. Senken Sie Ihre F&E-Kosten und steigern Sie den Output – für mehr Effizienz. Integrieren Sie FDA-Daten und optimieren Sie Ihre Wirkstoffforschung, indem Sie Marktlücken und FDA-Zulassungs- bzw. -Ablehnungsquoten ermitteln.
- Priorisierung und Triage in Echtzeit : Prädiktive Analysen von Patientendaten ermöglichen eine präzise Priorisierung und Triage von Fällen in Echtzeit. Optimieren Sie Ihren Patientenfluss durch Automatisierung. Integrieren Sie Ihr Callcenter und nutzen Sie Sprachverarbeitungstools, um Informationen zu extrahieren, Patienten mit dringendem Behandlungsbedarf zu priorisieren und Ihre Fehlerquote zu senken. Vermeiden Sie fehleranfällige Entscheidungen durch eine optimierte Patientenversorgung.
- Früherkennung : Analysieren Sie chronische Erkrankungen mithilfe von Labordaten und anderen medizinischen Daten, um eine frühzeitige Diagnose zu ermöglichen. Erstellen Sie einen detaillierten Bericht über die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung bestimmter Krankheiten unter Einbeziehung genetischer Daten. Integrieren Sie den passenden Behandlungsplan zur Beseitigung oder Reduzierung der Risikofaktoren.
- Unterstützte oder automatisierte Diagnose und Verschreibung : Wir schlagen die optimale Behandlung basierend auf den Beschwerden des Patienten und weiteren Daten vor. Wir implementieren Kontrollmechanismen, die mögliche Diagnosefehler erkennen und verhindern. Wir ermitteln, welcher Wirkstoff für den jeweiligen Patienten am wirksamsten ist. Wir liefern die richtigen Statistiken für ein optimales Behandlungsmanagement.
- Schwangerschaftsmanagement : Überwachung der Gesundheit von Mutter und Fötus, um die Sorgen der Mütter zu reduzieren und eine frühzeitige Diagnose zu ermöglichen. Einsatz von maschinellem Lernen zur schnellen Erkennung potenzieller Risiken und Komplikationen. Senkung der Fehlgeburten- und Schwangerschaftserkrankungsraten.
- Einblicke in die medizinische Bildgebung : Fortschrittliche medizinische Bildgebung zur Analyse und Transformation von Bildern sowie zur Modellierung möglicher Krankheitsverläufe. Nutzen Sie Diagnoseplattformen mit leistungsstarker Bildverarbeitungskapazität zur Erkennung potenzieller Erkrankungen.
- Marktforschung im Gesundheitswesen : Verschaffen Sie sich Wettbewerbsinformationen für Krankenhäuser, indem Sie Marktpreise verfolgen. Analysieren Sie verfügbare Versicherungstarife, Medikamentenpreise und viele weitere öffentlich zugängliche Daten, um Ihre Leistungen zu optimieren. Nutzen Sie NLP-Tools, um die riesigen Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren.
- Markenmanagement und Marketing im Gesundheitswesen : Entwickeln Sie eine optimale Marketingstrategie für Ihre Marke, basierend auf Marktwahrnehmung und Zielgruppensegment. Hochpräzise Tools ermöglichen es Ihnen, Ihre Zielgruppe gezielt anzusprechen und den Umsatz von Gesundheitsdienstleistern zu steigern.
- Genanalyse und -editierung : Gene und ihre Komponenten verstehen und die Auswirkungen von Genveränderungen vorhersagen.
- Vergleichende Wirksamkeitsanalyse von Medizinprodukten und Arzneimitteln : Analysieren Sie die Wirksamkeit von Arzneimitteln und Medizinprodukten. Anstatt sich nur auf Simulationen zu verlassen, testen Sie die Wirksamkeit des neuen Medikaments anhand von Patientendaten und vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit Referenzpräparaten, um die Wirkung des Medikaments zu belegen.
- Chatbot im Gesundheitswesen : Nutzen Sie einen Chatbot, um Patiententermine zu vereinbaren, Informationen zu bestimmten Krankheiten oder Vorschriften bereitzustellen, Patientendaten zu erfassen, Versicherungsanfragen zu bearbeiten und psychologische Unterstützung anzubieten. Sie können auch intelligente Automatisierung mit Chatbot-Funktionen kombinieren.
- KI-Agent im Gesundheitswesen: Nutzen Sie einen KI-Agenten, um Termine zu vereinbaren, Informationen über Krankheiten oder Gesundheitsvorschriften bereitzustellen, Patientendaten zu dokumentieren, Versicherungsfragen zu beantworten, Unterstützung bei der psychischen Gesundheit zu leisten und klinische und administrative Aufgaben mit intelligenten Chatbot-Funktionen zu automatisieren.
Mehr dazu finden Sie in unserem Artikel über die Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen .
> Fertigung
- Fertigungsanalytik : Diese auch als industrielle Analysesysteme bezeichneten Systeme ermöglichen die Analyse Ihres Fertigungsprozesses von der Produktion bis zur Logistik, um Zeit zu sparen, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. So halten Sie die Effektivität Ihrer Branche auf optimalem Niveau.
- Kollaborative Roboter : Cobots bieten eine flexible Methode der Automatisierung. Cobots sind flexible Roboter, die durch Nachahmung des Verhaltens menschlicher Arbeiter lernen.
- Robotik : Produktionshallen verändern sich durch programmierbare, kollaborative Roboter, die Seite an Seite mit Mitarbeitern wiederkehrende Aufgaben übernehmen. Automatisieren Sie physische Prozesse wie Fertigung oder Logistik mithilfe fortschrittlicher Robotik. Erweitern Sie Ihre vernetzten Systeme durch die Zentralisierung des gesamten Fertigungsprozesses. Reduzieren Sie das Risiko menschlicher Fehler.
Gemeinnützige Organisationen
- Personalisierte Spenderansprache und -bindung auf Basis historischer Daten zur Steigerung der Spendeneinnahmen bei gleichzeitiger Vermeidung von E-Mail-Müdigkeit.
- Spenderidentifizierung mithilfe von Techniken wie Lookalike Audiences.
Weitere Anwendungsbeispiele für KI im Fundraising finden Sie hier.
> Einzelhandel
- Kassenloses Bezahlen : Selbstbedienungskassen haben viele Bezeichnungen. Sie werden auch als kassenlose, kassenfreie oder automatisierte Kassensysteme bezeichnet. Sie ermöglichen es Einzelhändlern, Kunden in ihren Filialen ohne Kassierer zu bedienen. Technologien, die es Nutzern ermöglichen, ihre Produkte zu scannen und zu bezahlen, werden bereits seit fast einem Jahrzehnt eingesetzt, und diese Systeme benötigten keine großen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Heutzutage sehen wir jedoch Systeme, die mit fortschrittlichen Sensoren und KI ausgestattet sind, um gekaufte Waren zu identifizieren und den Kunden automatisch den Betrag in Rechnung zu stellen.
> Telekommunikation
- Netzwerkinvestitionsoptimierung : Sowohl kabelgebundene als auch drahtlose Netzbetreiber müssen in Infrastruktur wie aktive Geräte oder Verbindungen mit höherer Bandbreite investieren, um die Dienstqualität (QoS) zu verbessern. Maschinelles Lernen kann eingesetzt werden, um die rentabelsten Investitionen zu identifizieren, die zu geringerer Kundenabwanderung und höheren Cross- und Upselling-Umsätzen führen.
Weitere Anwendungsfälle von KI
Dies war eine Liste von Bereichen nach Geschäftsfunktion, für die sofort einsatzbereite Lösungen verfügbar sind. KI bietet jedoch, wie Software allgemein, zu viele Anwendungsmöglichkeiten, um sie hier aufzulisten. In unserem Artikel „KI im Geschäftsleben“ finden Sie weitere Informationen zu KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen. Gerne können Sie auch unseren Artikel über KI-Dienstleistungen lesen .
Es ist wichtig, schnell mit wirkungsvollen Anwendungen zu starten und ohne monatelangen Aufwand einen Mehrwert für das Unternehmen zu generieren. Daher empfehlen wir Unternehmen , No-Code-KI-Lösungen zu nutzen, um schnell KI-Modelle zu erstellen .
Sobald Unternehmen einige Modelle in der Produktion einsetzen, müssen sie ihr KI/ML-Entwicklungsmodell genauer unter die Lupe nehmen.
- Man kann auf AutoML-Software zurückgreifen, um komplexe KI-Modelle zu erstellen. Obwohl die meisten AutoML-Softwarelösungen nicht so einfach zu bedienen sind wie No-Code-KI-Lösungen, können sie dennoch zur Erstellung komplexer Modelle verwendet werden.
- Entwicklung kundenspezifischer KI-Lösungen im eigenen Haus
- Zusammenarbeit mit Partnern zur Entwicklung kundenspezifischer Modelle
- Führen Sie Data-Science-Wettbewerbe durch, um maßgeschneiderte KI-Modelle zu erstellen.
- Nutzen Sie vortrainierte Modelle von KI-Anbietern.
Sie können sich auch unsere Liste der KI-Tools und -Dienste ansehen:
- KI-Berater
- KI/ML-Entwicklungsdienstleistungen
- Data Science / ML / KI-Plattform
- Tools für die KI-Governance , verantwortungsvolle KI-Software und Lösungen zur Einhaltung der KI-Vorschriften zur Verwaltung eines KI-Inventars , zur Minderung von KI-Verzerrungen und anderer Risiken generativer KI .
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- Vorteile von KI aus Sicht führender Experten .
Abschluss
Künstliche Intelligenz (KI) findet in nahezu allen Branchen Anwendung, wobei Beispiele aus der Praxis ihr Potenzial in Marketing, Fertigung, Finanzen und darüber hinaus verdeutlichen. Die oben genannten, wachsenden Anwendungsfälle unterstreichen die praktischen Auswirkungen von KI auf verschiedene Geschäftsbereiche.
Wertschöpfung erfordert jedoch mehr als die bloße Einführung von KI. Unternehmen müssen KI-Tools auf konkrete Ziele ausrichten, eine ethische Datennutzung gewährleisten und die richtige Infrastruktur sowie die passenden Fachkräfte bereitstellen. Die erfolgreichsten Anwendungsfälle verbinden Innovation mit strategischer Umsetzung.
FAQs
Künstliche Intelligenz (KI) ist der Teilbereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Aktivitäten wie Lernen, Problemlösen, das Verstehen natürlicher Sprache, Spracherkennung und visuelle Wahrnehmung. KI-Systeme können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Entscheidungen treffen, oft mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit, die die menschlichen Fähigkeiten übertrifft.
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Branchen und Geschäftsfunktionen und führt zu einem wachsenden Interesse an KI und ihren Teilgebieten wie maschinellem Lernen und Data Science. Mit dem Start von ChatGPT hat das Interesse an generativer KI , einem Teilgebiet der KI, sprunghaft zugenommen (siehe Abbildung 1 ). Laut einer aktuellen McKinsey-Studie nutzen 55 % der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion. 1
Künstliche Intelligenz (KI) ist in viele Aspekte des täglichen Lebens integriert. Einige gängige Beispiele aus dem Alltag sind:
Virtuelle Assistenten: Wie Siri, Alexa und der Google Assistant verstehen und beantworten diese KI-gestützten Tools Sprachbefehle und führen Aufgaben wie das Einstellen von Erinnerungen, das Beantworten von Fragen und das Steuern von Smart-Home-Geräten aus.
Navigation und Karten: Künstliche Intelligenz wird in Diensten wie Google Maps und Waze zur Routenoptimierung, Verkehrsvorhersage und Bereitstellung von Echtzeit-Wegbeschreibungen eingesetzt.
Empfehlungssysteme: Streaming-Dienste wie Netflix und Spotify nutzen KI, um Ihre Seh- oder Hörgewohnheiten zu analysieren und Ihnen Filme, Serien oder Musik zu empfehlen.
Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos nutzen KI, um die Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen für eine sichere Navigation zu treffen.
Soziale Medien: Plattformen wie Facebook und Instagram nutzen KI für die Kuratierung von Inhalten, zielgerichtete Werbung und Gesichtserkennung auf Fotos.
Sicherheit und Überwachung: Künstliche Intelligenz unterstützt die Anomalieerkennung, die Gesichtserkennung und Überwachungssysteme für mehr Sicherheit.
Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst den Arbeitsmarkt durch die Automatisierung von Routineaufgaben, was in einigen Branchen zu Arbeitsplatzverlusten führen kann. Gleichzeitig schafft sie jedoch auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten in der KI-Entwicklung, der Datenanalyse und anderen technologiebezogenen Bereichen, wodurch die Notwendigkeit der Anpassung von Qualifikationen unterstrichen wird.
Mehr dazu finden Sie in unserem Artikel über die Ethik der KI .
Zu den weit verbreiteten Missverständnissen gehört die Annahme, KI könne menschliche Intelligenz vollständig nachbilden, sie sei stets unvoreingenommen oder KI-gestützte Automatisierung werde flächendeckend Arbeitsplätze vernichten. Tatsächlich hat KI ihre Grenzen, kann Verzerrungen aus Daten übernehmen und verändert oft eher bestehende Aufgabenbereiche, als sie zu ersetzen.
Und falls Sie vor einer konkreten geschäftlichen Herausforderung stehen, können wir Ihnen helfen, den richtigen Anbieter zu finden, um diese Herausforderung zu meistern:
Die richtigen Anbieter findenObwohl die meisten Anwendungsfälle auf Grundlage unserer Erfahrung kategorisiert wurden, haben wir vor der endgültigen Festlegung der Liste auch die Anwendungsfallliste von Tractica für KI berücksichtigt. Weitere Quellen:
Cem Dilmegani
Leitender Analyst
Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.
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Kommentare 2
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Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!
Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!
We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:
47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?