Branchenführer setzen voll auf künstliche Intelligenz

Während generative KI derzeit im Rampenlicht steht, unternehmen die meisten Organisationen im Bereich KI nur sehr wenig. Tom Davenport, leitender Berater im Analysebereich von Deloitte, wies darauf hin, dass dies ein großer Fehler sei. Unternehmen, insbesondere Branchenführer, müssen stark in KI investieren, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Davenport sagte, dass Unternehmen die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen in der Arbeitsumgebung interagieren, überdenken müssen, um wirklich von Investitionen in künstliche Intelligenz zu profitieren, beginnend mit Anwendungen, die die Art und Weise verändern, wie Mitarbeiter arbeiten und mit Kunden interagieren. KI sollte dabei helfen, jede Geschäftsentscheidung und jedes Produkt oder jede Dienstleistung voranzutreiben.

Das ist der Kernpunkt von Davenports neuem Buch „All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence“. Das Buch wurde von Nitin Mittal, einem Direktor bei Deloitte Consulting, mitverfasst.

Davenport sagte: „Nur an der KI herumzubasteln – hier oder da zu experimentieren, bringt keinen großen Nutzen.“ Wir können KI leicht in die Art und Weise integrieren, wie Sie arbeiten Technologiearchitektur.“

Stattdessen müssen Unternehmen KI in Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe integrieren. Um die Arbeit mit KI zu ermöglichen, müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter weiterbilden und außerdem sicherstellen, dass die KI-Technologie skalierbar ist. Gleichzeitig müssen Organisationen diese Anstrengungen auch im Laufe der Zeit unternehmen, um sicherzustellen, dass Veränderungen in der Welt ihre Bemühungen nicht kontraproduktiv machen.

Davenport betonte: „Es hat viele Vorteile, künstliche Intelligenz aktiv einzuführen und sie zur Änderung Ihrer Strategie, Ihres Geschäftsmodells und Ihrer wichtigsten Geschäftsprozesse zu nutzen. Dies drängt Unternehmen wirklich dazu, künstliche Intelligenz zu nutzen, um mehr Arbeit zu erledigen, anstatt auf Zehenspitzen zu gehen.“ „

Lernen Sie von den Menschen, die enorme Vorteile aus ihren KI-Investitionen ziehen.“ In diesem Buch identifizieren Davenport und Mittal 30 Unternehmen, die „All-in“-Organisationen haben. Wir investieren in KI und profitieren enorm von dieser Strategie. Davenport erklärte: „Das beeindruckendste Beispiel ist die chinesische Ping An-Gruppe, obwohl sie in Bezug auf den Umsatz weltweit auf Platz 16 liegt Gegründet: Es begann als Versicherungsunternehmen, verfügt aber mittlerweile über fünf „Ökosysteme“ oder Geschäftseinheiten. Zusätzlich zur Versicherung kamen Banking, Gesundheitswesen, Smart Cities (ein Smart-City-Geschäft) und Automobildienstleistungen hinzu.“

Davenport wies darauf hin heraus, dass Ping An unglaublich schnell wächst. Das Unternehmen hat diesen Ökosystem-Ansatz entwickelt, der es ihm ermöglicht, mit anderen Organisationen zusammenzuarbeiten und Kundendaten aus diesen Beziehungen zu erhalten. Aus diesen Daten erstellen sie Modelle der künstlichen Intelligenz, die gute Vorhersagen oder Verhaltensklassifizierungen ermöglichen. Dann bauen sie jedes Unternehmen aus und erhalten mehr Daten.

Davenport fuhr fort: „Mein Lieblingsbeispiel ist ihr Gesundheitsunternehmen, das ein Produkt namens „The Good Doctor“ entwickelt hat. Während der Pandemie können Amerikaner über Zoom, Rezepte oder andere Dienste mit ihren Ärzten sprechen, aber Good Doctor geht weit darüber hinaus Diese Dienste.“ Ihm zufolge ist Good Doctor ein KI-basiertes System zur Triage, Diagnose und dann zum Vorschlagen eines Behandlungsplans. Ein echter Arzt stellt dem Patienten eine endgültige Diagnose und erstellt einen Behandlungsplan. Gleichzeitig erhält der Arzt Empfehlungen vom Good Doctor-System.

Davenport sagte: „Das Schockierendste für mich ist, dass fast 400 Millionen Menschen in China es verwenden, das ist mehr als die gesamte Bevölkerung der Vereinigten Staaten. China hat nicht genügend Ärzte, also ‚gute Ärzte‘.“ „sind für die medizinische Versorgung sehr wichtig.“ Das Gesundheitswesen hatte einen enormen Einfluss.“ Künstliche Intelligenz gestaltet einige Prozesse neu. Die bekanntesten Beispiele sind Inspektionen rund um die großen Anlagen und Pipelines von Shell.

Davenport sagte: „Früher hätte es bis zu sechs Jahre gedauert, jeden Aspekt einer Fabrik mit menschlichen Inspektoren vollständig zu inspizieren. Jetzt nutzt Shell Drohnen und auf künstlicher Intelligenz basierende Bildanalysesysteme, um sechstägige Filmaufnahmen durchzuführen. Die drastische Verkürzung der Zeit, die für die Durchführung dieser Inspektion benötigt wird, bringt potenzielle Sicherheitsvorteile mit sich, da Shell auch mehr als 5.000 Ingenieure zu Citizen Data Scientists ausgebildet hat, ohne über einen professionellen datenwissenschaftlichen Hintergrund zu verfügen

Das dritte Beispiel ist Kroger, einer der größten Lebensmitteleinzelhändler in den Vereinigten Staaten. Kroger hat eine hundertprozentige Data-Science-Tochtergesellschaft namens 84 Point 51 Degrees mit Sitz in Cincinnati. Der Name leitet sich vom Längengrad Cincinnatis ab.

Davenport erklärte: „Diese Tochtergesellschaft ist wirklich beeindruckend in Bezug auf die datenwissenschaftliche Arbeit, die sie für Kroger im Zusammenhang mit Konsumgütern leistet, und die Unternehmen, die Produkte bei Kroger verkaufen, führen beispielsweise ein riesiges Modell durch, das Verkäufe pro SKU und pro Geschäft vorhersagt , in der gesamten Ladenkette und jeden Abend.“

Die Kroger Company verfügt außerdem über das größte Treueprogramm für Lebensmittelgeschäfte im Land. Das Unternehmen nutzt die Daten des Programms, um vorherzusagen, welche Produkte und Werbeaktionen die Mitglieder davon überzeugen werden, häufiger in den örtlichen Geschäften vorbeizuschauen und mehr Käufe zu generieren.

Davenport sagte: „Sie nutzen ihr Treueprogramm, um neue Produkte mit hohem Nährwert zu empfehlen, um Kunden zum Einkaufen im Bereich gesunder Lebensmittel zu ermutigen. Ich glaube, sie verkaufen einige ihrer Dateneinblicke an Partner für Konsumgüter In dieser Hinsicht sind Einzelhändler anderen Lebensmittelgeschäften deutlich voraus.“ Transformation.

Davenport bemerkte: „Hier geht es nicht um die Digital Natives, die es viel besser haben, weil jeder in diesen Organisationen bereits an KI und digitale Transformation glaubt. Dennoch sagen viele Unternehmen, dass sie es tun.“ Wir tun es, aber sie nutzen es nur selten in ihrer täglichen Arbeit und erzielen daher keinen wirklichen wirtschaftlichen Nutzen.“ der Investition in dieses relativ frühe Stadium der KI. Dieses Buch möchte jedoch zeigen, wie Unternehmen, die sich für den Einsatz künstlicher Intelligenz einsetzen, enorme Vorteile daraus ziehen und in einigen Fällen ihre Märkte verändern. Zu diesem Zweck sind diese führenden Organisationen bei der Einführung von KI sowohl umfassend als auch tiefgreifend, sagte Davenport. Sie haben eine ganze Reihe von Anwendungsfällen oder Anwendungen in der Produktion. Sie verwenden eine Vielzahl von Techniken, einschließlich maschinellem Lernen. Viele Organisationen nutzen auch robotergestützte Prozessautomatisierung und linguistikbasierte computergestützte Chatbots. Davenport betont: „Die Tage des Abseitssitzens sind vorbei. In gewisser Weise wollen wir den Lesern Angst machen, indem wir sagen: ‚Wenn jemand anderes in Ihrer Branche das tut, wird es für Sie schwer sein, aufzuholen.‘ '"

Davenport wies weiter darauf hin, dass künstliche Intelligenz unter dem Strich ein schwieriges Feld ist, um ein schneller Follower zu werden, da sie große Datenmengen und eine große Anzahl von Fähigkeiten erfordert, die nicht allgemein verfügbar sind. Unternehmen sollten jetzt damit beginnen, in KI zu investieren, und es gibt Möglichkeiten, dies relativ einfach und relativ kostengünstig zu tun.

Davenport sagte: „Viele Anbieter integrieren KI-Funktionen in ihre ERP-Systeme und CRM-Systeme, also können Sie dort anfangen. Wenn Sie jedoch einen Wettbewerbsvorteil durch KI erzielen möchten, müssen Sie möglicherweise selbst einige Funktionen entwickeln.“ Entwickeln Sie Fähigkeiten und technische Fähigkeiten, um einige eigene Anwendungsfälle zu generieren.

Quelle: www.cio.com

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