9 Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Industrie

1. KI für Kundenerfahrung, Service und Support

Einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI in Unternehmen betrifft Kundenerfahrung, Service und Support.

„Die KI-Anwendungen, die in Unternehmen am häufigsten zum Einsatz kommen, sind in erster Linie kundenorientiert“, sagt Seth Earley, Autor von The AI-Powered Enterprise sowie Gründer und CEO von Earley Information Science.

Chatbots zum Beispiel nutzen sowohl Algorithmen des maschinellen Lernens als auch NLP, um Kundenanfragen zu verstehen und angemessen zu beantworten. Und sie tun dies schneller als menschliche Mitarbeiter und zu geringeren Kosten.

KI unterstützt auch Empfehlungsfunktionen, die Kundendaten und prädiktive Analysen nutzen, um Produkte vorzuschlagen, die die Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit benötigen oder wünschen und deshalb kaufen werden.

Intelligente Systeme können auch Mitarbeiter unterstützen, die Kunden besser zu bedienen, indem sie auf ähnliche Analysen zurückgreifen, wie sie in Chatbots und Empfehlungsmaschinen verwendet werden, um den Mitarbeitern Vorschläge zu machen, während sie sich um die Kunden kümmern.

„Das System kann die nächstbesten Maßnahmen vorschlagen, wie die Diskussion mit dem Kunden weitergeführt und wie eine bestimmte gezielte Option präsentiert werden kann“, erklärt Alex Linden, Analyst und Research Vice President bei Gartner, der sich auf Data Science, maschinelles Lernen und fortschrittliche Algorithmen spezialisiert hat.

2. KI für gezieltes Marketing

Suchmaschinenanbieter, Online-Händler und andere Internetunternehmen nutzen intelligente Systeme, um die Nutzer und ihr Kaufverhalten zu verstehen, damit sie Werbung für die spezifischen Produkte auswählen können, die sie am ehesten wünschen oder benötigen.

„Jede Werbung [im Internet] wird von Maschinen geschaltet und ist darauf ausgelegt, die Klickraten zu optimieren“, sagt Linden.

KI hilft Unternehmen auch in der realen Welt, gezieltes Marketing zu betreiben. Einige Unternehmen haben damit begonnen, intelligente Technologien wie Gesichtserkennung und Geodatensoftware mit Analysen zu kombinieren, um Kunden zunächst zu identifizieren und dann Produkte oder Dienstleistungen zu bewerben, die ihren persönlichen Vorlieben entsprechen.

3. Intelligentere Lieferketten

Unternehmen aller Branchen setzen KI ein, um das Management ihrer Lieferketten zu verbessern. Sie nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um zu prognostizieren, was wann benötigt wird und wann der optimale Zeitpunkt für die Verlagerung von Lieferungen ist.

In diesem Anwendungsfall hilft KI den Unternehmen, effizientere und kostengünstigere Lieferketten zu schaffen, indem sie Überbestände und das Risiko, dass gefragte Produkte knapp werden, minimiert und möglicherweise sogar eliminiert.

Gartner prognostiziert, dass 50 Prozent der Supply-Chain-Unternehmen zwischen 2020 und 2024 in Anwendungen investieren, die KI und erweiterte Analysefunktionen unterstützen.

4. Intelligentere Prozesse

Da die Entwickler von Geschäftsprozessanwendungen KI-fähige Funktionen in ihre Softwareprodukte einbauen, wird die KI im gesamten Unternehmen integriert.

„Es gibt KI in allen Funktionen, die das Geschäft unterstützen, wie Personalwesen, Finanzen und Recht“, sagt Beena Ammanath, Executive Director des Deloitte AI Institute. „Die [Software] selbst nutzt KI, und die Teammitglieder nutzen das Tool und wissen vielleicht nicht einmal, dass KI in einer Weise genutzt wird, die ihre Funktion unterstützt.“

KI kann zum Beispiel viele Kundenanfragen bearbeiten; sie kann Kundenanrufe nicht nur an verfügbare Mitarbeiter weiterleiten, sondern an diejenigen, die am besten geeignet sind, die spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Inzwischen nutzen Einzelhändler KI für die intelligente Gestaltung von Geschäften, die optimierte Produktauswahl und die Überwachung der Aktivitäten in den Geschäften. Einige setzen KI ein, um den Bestand in den Regalen auf verschiedene Weise zu überwachen, unter anderem auf die Frische von verderblichen Waren.

KI wirkt sich auch auf den IT-Betrieb aus. So erkennen einige intelligente Softwareanwendungen Anomalien, die auf Hackeraktivitäten und Ransomware-Angriffe hindeuten, während andere KI-Lösungen Selbstheilungsfunktionen für Infrastrukturprobleme bieten.

5. Sicherer Betrieb

KI wird von einer Vielzahl von Branchen zur Verbesserung der Sicherheit eingesetzt.

Bauunternehmen, Versorgungsunternehmen, landwirtschaftliche Betriebe, Bergbauunternehmen und andere Firmen, die in Außenbereichen oder in weitläufigen geografischen Gebieten arbeiten, sammeln Daten von Endgeräten wie Kameras, Thermometern, Bewegungsmeldern und Deep-Learning-Sensoren. Unternehmen können diese Daten dann in intelligente Systeme einspeisen, die problematische Verhaltensweisen, gefährliche Bedingungen oder Geschäftsmöglichkeiten erkennen und dann Empfehlungen aussprechen oder sogar vorbeugende oder korrigierende Maßnahmen ergreifen.

Auch in anderen Branchen werden KI-gestützte Anwendungen zur Überwachung der Sicherheitsbedingungen eingesetzt. So setzen beispielsweise Hersteller KI-Software und Computer Vision ein, um das Verhalten ihrer Mitarbeiter zu überwachen und sicherzustellen, dass sie die Sicherheitsprotokolle einhalten.

Ebenso können Unternehmen aller Art KI verwenden, um Daten zu verarbeiten, die von IoT-Ökosystemen vor Ort gesammelt wurden, um Einrichtungen oder Mitarbeiter zu überwachen. In solchen Fällen achten die intelligenten Systeme auf gefährliche Zustände, wie zum Beispiel abgelenktes Fahren in Lieferwagen.

6. KI-gestützte Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung

Hersteller nutzen seit Jahrzehnten maschinelles Sehen, eine Form der KI. Doch mittlerweile erweitern sie diese Anwendungen, indem sie Qualitätskontrollsoftware mit Deep-Learning-Funktionen integrieren, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit ihrer Qualitätskontrollfunktionen zu verbessern und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.

Diese Systeme sorgen für eine präzisere und immer bessere Qualitätssicherung, da Deep-Learning-Modelle ihre eigenen Regeln erstellen, um zu bestimmen, was Qualität auszeichnet.

7. KI für kontextuelles Verstehen

Unternehmen nutzen KI auch für kontextbezogenes Verstehen. Linden verweist auf den Einsatz von Überwachungstechnologien in der Versicherungsbranche, um Rabatte für sicheres Fahren anzubieten. KI wird bei der Verarbeitung von Daten über das Fahrverhalten eingesetzt, um vorherzusagen, ob es sich um ein geringes oder hohes Risiko handelt. „Die Klassifizierung des Risikos ist in gewissem Maße KI“, erklärt der Analyst.

KI wird laut Linden in ähnlicher Weise bei der nutzungsabhängigen Abrechnung eingesetzt. Wiederum mit Blick auf die Versicherungsbranche als Beispiel sagt er, dass Anbieter KI verwenden können, um Tarife über die typischen Parameter der jährlichen Kilometerleistung und des Zulassungsortes hinaus anzupassen, indem sie verstehen, wann, wie und wo ein Fahrzeug gefahren wird.

8. KI für Optimierungen

Optimierung ist ein weiterer Anwendungsfall für KI, der sich über alle Branchen und Geschäftsfunktionen erstreckt. KI-Geschäftsanwendungen können Algorithmen und Modelle nutzen, um Daten in verwertbare Erkenntnisse darüber umzuwandeln, wie Unternehmen eine Reihe von Funktionen und Geschäftsprozessen optimieren können - von Arbeitsplänen bis hin zur Preisgestaltung für Produktionslösungen.

9. KI und effektiveres Lernen

Der potenzielle Einfluss von KI auf das Bildungswesen ist beträchtlich, da viele Organisationen bereits KI-Software einsetzen oder erforschen, um die Lernmethoden zu verbessern.

„Es gibt so viele Möglichkeiten, wie KI eingesetzt werden kann, um das Lernen zu verbessern“, sagt Ammanath, verweist aber auch darauf, dass der Einsatz von KI in diesem Bereich noch in den Kinderschuhen steckt. „Dies ist ein Bereich, der sich in den nächsten Jahren definitiv weiterentwickeln wird.“

Laut Ammanath können intelligente Tools dazu verwendet werden, Bildungspläne an die individuellen Lernbedürfnisse und das Verständnisniveau jedes einzelnen Schülers anzupassen. Auch Unternehmen können von KI-gestützter Schulungssoftware profitieren, um ihre Mitarbeiter weiterzubilden.

KI als Antwort auf branchenspezifische Bedürfnisse

Obwohl viele KI-Anwendungen branchenübergreifend sind, gibt es auch Anwendungsfälle, die speziell auf die Bedürfnisse einzelner Branchen zugeschnitten sind. Hier sind einige Beispiele:

• Gesundheitswesen. Die Gesundheitsbranche setzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein, um die riesigen Datenmengen zu analysieren, die in den letzten Jahrzehnten gesammelt wurden, um Muster und Erkenntnisse zu entdecken, die Menschen allein nicht finden können. Algorithmen in Diagnosewerkzeugen helfen Ärzten, genauere Diagnosen zu stellen, und zwar zu einem früheren Zeitpunkt im Verlauf einer Krankheit. Andere intelligente Tools unterstützen Ärzte auch bei der Entwicklung individuellerer Behandlungspläne, die für jeden einzelnen Patienten ein Höchstmaß an Effizienz bieten.
• Finanzdienstleistungen. Der Finanzdienstleistungssektor nutzt KI und maschinelles Lernen für die Betrugserkennung und die digitale Datensicherheit, indem er historische und Echtzeitdaten analysiert, um nahezu sofortige Entscheidungen über die Legitimität einzelner Transaktionen zu treffen. Finanzdienstleister nutzen KI auch für Nischenanwendungen wie Vermögensverwaltung, Kreditgenehmigungen und Handelsentscheidungen.
• Industrielle Wartung. Der Industriesektor nutzt KI für die vorausschauende Wartung von Maschinen und setzt sie ein, um den wahrscheinlichsten Zeitpunkt zu ermitteln, zu dem die Anlagen gewartet werden müssen, und um die Planung der Wartungsarbeiten zu optimieren. KI wird auch in Fabriken eingesetzt, um die Effizienz zu steigern.
• Transportwesen. KI ermöglicht eine wachsende Flotte von selbstfahrenden Fahrzeugen, die mit zunehmender Navigationserfahrung immer intelligenter werden. KI wird auch für ein intelligenteres Verkehrsmanagement und die Transportlogistik eingesetzt.