Die KI-Revolution: Neue Chancen durch prädikative Analytik

Zu Recht wird der aktuelle Fortschritt im Bereich künstliche Intelligenz (KI) als nächste industrielle Revolution bezeichnet. Neue KI-Anwendungen weisen erstaunliche Fähigkeiten auf: Sie können Inhalte und Zusammenhänge verstehen, analysieren und darauf basierend Vorhersagen treffen sowie eigene Inhalte generieren. Doch welche Auswirkungen hat diese Entwicklung auf Branchen wie den Finanzsektor, die produzierende Industrie und das Gesundheitswesen und wie können Organisationen sich dabei Vorteile verschaffen?

ChatGPT war nur der Anfang: In den letzten Monaten haben Unternehmen immer mehr KI-basierte Tools, in ihre Arbeitsumgebungen integriert. Denn inzwischen haben IT-Führungskräfte wie Unternehmensverantwortliche erkannt, welche Möglichkeiten ihnen KI-Anwendungen beispielsweise für die Optimierung von Prozessen bieten, um das Geschäft effizienter und produktiver aufzustellen. 

Das große Potenzial von KI entfaltet sich aber auch noch in einem weiteren Bereich: der prädiktiven Analytik. Hierbei werden historische Daten genutzt, um vorrausschauende Modelle zu entwickeln, die auf aktuelle Daten angewandt werden. Die Fähigkeit von KIs, große Mengen an Daten schnell zu verstehen, ist dafür unentbehrlich und bietet Organisationen die Chance, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und operative Konstrukte, die seit Jahrzehnten bestehen, zu überarbeiten. Zudem lassen sich auf Basis dieser KI-generierten Erkenntnisse Prozesse automatisieren, die bisher manuell ausgeführt wurden.

Führungskräfte können also jetzt darüber nachdenken, wie sie die Fähigkeiten von KI einsetzen wollen, um ihre Unternehmen zu modernisieren – zum Beispiel im Finanzsektor, der Fertigungsindustrie oder dem Gesundheitswesen.

Personalisierung von Finanzprodukten

Das Finanzwesen lebt bekanntlich von Zahlen. Entsprechend eignet sich die Branche gut für den Einsatz von KI-Technologien zur Beschleunigung und Automatisierung von Prozessen. Der Blick auf das veränderte Nutzerverhalten der letzten Jahre, insbesondere seit der Etablierung des Mobile Banking, zeigt, wo die KI-Reise hingehen wird.

Die Nutzer erwarten heute von den Apps auf ihren Smartphones, Tablets und Laptops, dass sie ihnen unmittelbar den gewünschten Service oder die notwendige Unterstützung bieten. Die Erwartungshaltung steigt aber noch weiter: Angesichts der immer stärkeren Personalisierung von Services in anderen Branchen erwarten Kunden dieses Level zunehmend auch von ihrer Bank. So konkurrieren traditionelle Finanzinstitute inzwischen mit Startups um Kunden, weil Letztere genau solche maßgeschneiderten Dienstleistungen den technikaffinen Verbrauchern von heute bieten können.

Um den Anschluss nicht zu verlieren, ist er Einsatz von KI unerlässlich. Dadurch sind Banken in der Lage, die riesigen Mengen an gesammelten Daten besser einzusetzen, um Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen sowie ihr Produktportfolio zu diversifizieren und stärker auf einzelne Zielgruppen auszurichten. Aufgrund des Fachkräftemangels wäre dieser Arbeitsumfang nicht von tatsächlichen Mitarbeitern zu bewältigen. 

Risikominimierung bei Lieferketten und Maschinen

Im produzierenden Gewerbe müssen viele verschiedene Abteilungen zusammenarbeiten. Doch die letzten Jahre haben gezeigt, welche Konsequenz es hat, wenn eine dieser Abteilungen ausfällt oder es zu Verzögerungen kommt. Spätestens seit Beginn der COVID-19-Pandemie wissen deutlich mehr Menschen, wie fragil die globalen Lieferketten sind, da sie die Verzögerungen oft selbst zu spüren bekommen haben.

Doch für Hersteller ist es in der Regel keine Option, alle Produktionsschritte an einem Ort zu zentrieren – so müssen zumindest viele Rohstoffe und Materialien importiert werden. Aber sie können mithilfe von KI-Anwendungen zum Beispiel Schwachstellen in ihren Lieferketten aufspüren und schneller reagieren, wenn es zu unvorhergesehenen Ereignissen kommt, wie beispielsweise das Containerschiff Ever Given, das im März 2021 den Suezkanal mehrere Tage lang blockierte.

Darüber hinaus setzen Fertigungsbetriebe zunehmend auf KI-basierte Predictive Maintenance (PdM) für die Wartung ihrer Maschinen. Das vermeidet unnötigen Ressourcenverbrauch durch zu häufige Wartungsarbeiten. Warten sie allerdings zu lange, erhöht sich der Verschleiß. Durch PdM minimieren sie daher das Risiko, wertvolle Zeit oder Geld zu verlieren.

Lebensretter KI

Im Gesundheitswesen kann KI buchstäblich den Unterschied zwischen Leben und Tod ausmachen. Dabei gibt es verschiedene Einsatzmöglichkeiten für smarte Anwendungen, etwa um den Verwaltungsaufwand zu reduzieren. Auch sind KIs heute sehr zuverlässig in der Interpretation von visuellem Input wie Röntgenbildern, weil sie in diesen wiederkehrende Muster aus vorherigen Krankheitsbildern erkennen können. Dadurch besteht die Chance, lebensgefährliche Krankheiten frühzeitig zu erkennen und zu behandeln.

„Inzwischen haben IT-Führungskräfte wie Unternehmensverantwortliche erkannt, welche Möglichkeiten ihnen KI-Anwendungen beispielsweise für die Optimierung von Prozessen bieten, um das Geschäft effizienter und produktiver aufzustellen.  Das große Potenzial von KI entfaltet sich aber auch noch in einem weiteren Bereich: der prädiktiven Analytik. Hierbei werden historische Daten genutzt, um vorrausschauende Modelle zu entwickeln, die auf aktuelle Daten angewandt werden.“

Lori Witzel, Spotfire

Bei der Entwicklung von Arzneimitteln können die Fähigkeiten von KI-Tools ebenfalls eine enorme Hilfestellung sein, weil sie beispielsweise Vorhersagen über Moleküle oder die Eigenschaften von Wirkstoffen treffen können. Dies verringert den Forschungsaufwand sowie die notwendigen Kosten deutlich.

Bei den Daten fängt es an

Um von den Fähigkeiten künstlicher Intelligenz zu profitieren, müssen Organisationen aber zunächst sicherstellen, dass ihre Daten für die Nutzung durch KI-Tools vorbereitet sind. Das heißt, sie brauchen Datenmanagement- und Datenvirtualisierungs-Tools, die ein hohes Maß an Data Governance bieten und eine hohe Datenqualität ermöglichen. Erst dann sind sie in der Lage, eine Datenwertschöpfungskette aufzubauen – einen Ansatz für das Informationsmanagement, bei dem ein Unternehmen KI schnell, pragmatisch und ganzheitlich einsetzen kann – und die Erwartungen und Anforderungen ihrer Kunden zu erfüllen.

Über die Autorin: Lori Witzel ist Thought Leader Alumnus bei Spotfire. Sie entwickelt und teilt Perspektiven zur Verbesserung von Geschäftsergebnissen durch digitale Transformation, menschenzentrierte künstliche Intelligenz und Datenkompetenz. Als Ratgeberin für Geschäftsleute zu aktuellen Themen wie KI-Regulierung, Vertrauen und Transparenz sowie Nachhaltigkeit hilft sie Kunden, mehr Wert aus Daten zu ziehen und gleichzeitig Risiken bestmöglich zu managen.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.