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Wie künstliche Intelligenz und Collaboration verschmelzen

Microsoft, Salesforce, IBM und Oracle sollten bei der KI-Entwicklung danach beurteilt werden, wie gut ihre Plattformen mit Collaboration-Tools integriert sind.

Das Versprechen von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zur Verbesserung der Zusammenarbeit von Mitarbeitern treibt zukunftsorientierte Führungskräfte schon lange um. Jetzt ist dieses Versprechen in greifbarer Nähe, dank der jüngsten Fortschritte von großen Unternehmen wie Microsoft, Salesforce und Oracle bei der Integration von KI in ihre Collaboration-Tools.

Viele Experten sagen allerdings, dass die interne Entwicklung von künstlicher Intelligenz durch diese Anbieter nur ein Teil der Gleichung ist. Sie verweisen darauf, dass die wahre Erfolgsvariable für KI darin besteht, wie gut die Anbieter Wege finden, um externe KI-Funktionalitäten durch einen Ökosystemansatz, der auf soliden Integrations- und Partner-Strategien beruht, in ihre Plattform einzubinden.

Wie verändert KI das Spiel?

Laut Omri Sigelman, Mitbegründer und Chief Marketing Officer bei NURO Secure Messaging, einem Start-up im Collaboration-Bereich, sind die Einsatzmöglichkeiten von KI- und Collaboration-Plattform-Verknüpfungen unbegrenzt. Er nennt einige Beispiele, um die Bandbreite an Möglichkeiten von Enterprise Collaboration Tools aufzuzeigen.

Supply-Chain-Prozesse können Lieferverzögerungen in Echtzeit erkennen, so dass man geeignete Maßnahmen ergreifen kann, um sicherzustellen, dass alternative Lieferungen fristgerecht eintreffen. Zudem lassen sich schnell eskalierende Problemszenarien mit dem Senior Management besprechen, um bei Bedarf schnelle Entscheidungen zu treffen”, sagt Sigelman. „Außendienstmitarbeiter können sich mit Helpdesk-Mitarbeitern in Verbindung setzen, um die Erfolgsquote bei Einzelbesuchen zu erhöhen. Rechtsexperten können sich darauf verlassen, dass ihre Kollegen intern oder mit Kunden über eine sichere, vollständig konforme Messaging-Plattform kommunizieren.”

Gleichzeitig bieten sich für Unternehmen immer Möglichkeiten, ihr Engagement mit Kunden gezielt zu gestalten. Wenn ein Versicherungsunternehmen zum Beispiel in der Lage ist, vorausschauende Wetterinformationen mit Kundendaten zu kombinieren, kann es damit beginnen, automatisierte Benachrichtigungen an Kunden zu senden, um mögliche Probleme zu reduzieren. Ein System, das so programmiert ist, dass es Kunden eine SMS sendet, damit diese ihr Auto sicher unterstellen, wenn die Wahrscheinlichkeit eines Hagelschlags in ihrem Gebiet hoch ist, ist nur ein Beispiel.

„Die Warnmeldung zeigt zum Beispiel, dass mein versichertes Fahrzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von 72 Prozent in 45 Minuten von einem Hagelschlag getroffen werden kann“, sagt Rip Gerber, Chief Marketing and Alliance Officer bei Vlocity, einem unabhängigen Softwareanbieter von Salesforce, der sich auf die Versicherungsbranche konzentriert. „Das ist nur ein Beispiel für branchenspezifische KI, die Verbrauchern und Unternehmen in den nächsten fünf Jahren Milliarden einspart.“

„Das Problem ist, dass das Versprechen solcher KI-Anwendungen in Enterprise Collaboration Tools noch nicht ausgereizt genug ist, um Geschäftsprozesse wirklich auf eine neue Stufe zu heben“, sagt Andrew Kinzer, Chief Product Officer bei Outreach, einem Entwicklungsunternehmen von Verkaufsplattformen, das derzeit mit Salesforce kooperiert und an einem Deal mit Microsoft Dynamics arbeitet.

„Die Realität ist für jeden innerhalb des Ökosystems – von der Technologie bis zum Kunden – noch weit davon entfernt, das vollständige disruptive Potenzial von KI zu erleben“, erklärt Kinzer. "Was viele Benutzer als KI bezeichnen, sind eigentlich verschiedene Ebenen des Machine Learnings.“

So hat sich Outreach kürzlich mit Forrester Research zusammengetan, um eine Studie über die Arten von Technologien anzufertigen, die Vertriebsleiter benötigen, um erfolgreich zu sein. Weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen stufen KI als eine wichtige Technologie ein. Damit mehr von ihnen interessiert sind, sollte die Technologie „einfach funktionieren“, sagt Kinzer.

„Als Verkäufer möchten Sie die Leichtigkeit spüren, wenn manuelle, zeitintensive Aufgaben beseitigt werden und Benachrichtigungen erscheinen, die Sie wissen lassen, dass KI in Ihrem Namen etwas erledigt hat, was Ihre Arbeitsbelastung verringert“, sagt er. „Betrachten Sie es als einen Assistenten, der Ihnen Bericht erstattet. Je weniger Zeit sie damit verbringen, die unangenehmen Teile der Arbeit eines Verkäufers auszuführen, desto mehr Zeit können sie darauf verwenden, zu verstehen, was sie verkaufen.“

KI hängt von Integration und Kooperation ab

Was braucht es also für die Kombination von KI und Enterprise Collaboration Tools, um zu einer konsistenten und einfachen Bedienung zu gelangen? Die großen Anbieter müssen nicht nur ihr eigenes internes Innovationstempo beibehalten, sondern auch weiter an APIs und Partnerschaften arbeiten.

„Die dominierenden Plattformanbieter im KI-Ökosystem, wie Amazon, Google, Salesforce und IBM, müssen untereinander und mit einem großen und vielfältigen Portfolio von Anwendungs-, Geräte- und Content-Unternehmen ein synergistisches und selbstregulierendes System bilden“, sagt Gerber. „Nur durch ein solches kooperatives KI-Ökosystem werden wir die Vorteile der Daten und Erkenntnisse, die uns heute zur Verfügung stehen, erkennen und aufrechterhalten – vom Wetter bis zum eigenen Herzschlag.“

Gerber sagt, dass die Anwendungsintegration über APIs genauso wichtig ist. Er geht davon aus, dass der zukünftige Erfolg von Plattformanbietern von ihrer Fähigkeit abhängt, ihre Architektur zu öffnen.

Sigelman stimmt dem zu. „Eine Collaboration-Plattform – sei es von einem großen oder kleinen Player – muss offene APIs haben, die es ermöglichen, sich in alles zu integrieren“, sagt er. „Kurz gesagt, je offener sie ist sind, desto einfacher ist es für andere Entwickler, sich in das Produkt zu integrieren. Geschlossene und proprietäre Software wird im Collaboration-Zeitalter einfach nicht ausreichen.“

Darüber hinaus müssen sich die großen Anbieter auch auf Channel-Partner verlassen können, um Kunden in der realen Welt dabei zu unterstützen, ihre Legacy-Systeme mit fortschrittlichen neuen Funktionen zusammenzuführen.

„Der Hauptaspekt, an dem diese Unternehmen arbeiten müssen, ist die Fähigkeit, diese neuen KI-gestützten Tools mit den Legacy-Programmen zu verbinden, die täglich von Millionen von Geschäftsleuten genutzt werden“, sagt sagt Jordan Lavoie, Product Marketing Manager bei Semeon Analytics, einem Microsoft-Partner im Bereich Customer Relationship Management (CRM). „Es geht darum, neue Technologien, die Millionen von Textdaten analysieren können, in das Ökosystem einzubringen. Das ist viel schwieriger, als es sich leider anhört, denn jedes neue KI-Tool wird sich möglicherweise anders mit den Daten verbinden.“

Die wichtigsten Anbieter im Vergleich

Im vergangenen Jahr haben Microsoft, Oracle und Salesforce bedeutende Fortschritte bei der Kombination von KI- und Enterprise-Collaboration-Tools erzielt, wobei einige davon intern und andere auf Integration und Partnerschaft ausgerichtet sind.

Wenn es um interne Initiativen geht, muss man vor allem Salesforce mit seiner Einstein-Ankündigung nennen. Microsoft treibt die Entwicklung von Cortana mit voller Kraft voran. Und Oracle setzt große Hoffnungen in die Weiterentwicklung seiner umfassenden Palette von Software as a Service (SaaS).

Inzwischen investieren Microsoft und Salesforce auch in Partnerschaften und APIs. Vor rund einem Jahr hat Microsoft Cognitive Services – ein offenes API-Programm, das aus dem langjährigen Projekt Oxford hervorgegangen ist – ins Leben gerufen, um sein eigenes Ökosystem aufzubauen. Einstein wurde von Anfang an offen konzipiert. Salesforce fährt außerdem schwere Geschütze auf, indem es eine Partnerschaft mit IBM eingeht und Watson mit Einstein koppelt, um erweiterte Funktionen zu erreichen, die mit dem Versicherungsbeispiel von Gerber vergleichbar sind.

„Salesforce Einstein ist ein aggressives Programm mit fortschrittlichen Funktionen, die speziell auf CRM-Prozesse ausgerichtet sind“, sagt Francis Dion, CEO von Xpertdoc Technologies, einem Unternehmen für Kundenkommunikations-Management. „Diese Vision ist vielversprechend, aber noch lange nicht ausgereift. Zum Vergleich: Microsoft Cognitive Services werden bereits seit längerer Zeit entwickelt und genutzt, da das Unternehmen stark in Kernkompetenzen und Infrastruktur investiert hat. Die offene API-Architektur erleichtert Unternehmen den Einstieg, auch für Szenarien außerhalb der CRM-Prozesse. Das bedeutet natürlich auch Arbeit.“

Es bleibt abzuwarten, ob der Bottom-up-Ansatz von Microsoft schnellere Ergebnisse liefert als der Top-down-Ansatz von Salesforce. „Wir verstehen unseren Ansatz ähnlich wir Oracle, die mehr als fünf Milliarden anonymisierten Verbraucher- und Geschäftsprofile, die sie im Laufe der Jahre gesammelt haben, nutzen und daraus Erkenntnisse gewinnen, indem sie ihre großen datenorientierten Tools einsetzen“, sagt Dion. „Wir haben jedoch nicht gesehen, dass sie die Art von spezialisierten oder universellen Funktionen zur Verfügung stellen, die Salesforce und Microsoft heute anbieten.“

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2018 aktualisiert

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