Machine Learning, Robotic Process Automation und Conversational AI sind hier, um Ihr Geschäft zu verändern. Erfahren Sie mehr über die Technologie der künstlichen Intelligenz.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Oberbegriff für Technologien, die es Maschinen ermöglichen, wahrzunehmen, zu verstehen, zu handeln und zu lernen. Algorithmen des Machine Learning (ML), Robotic Process Automation (RPA), Gesichts- und Spracherkennung sind einige der bekanntesten Beispiele, aber das Feld ist breit gefächert und umfasst zahlreiche Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
KI kann in drei verschiedene Komplexitätsstufen eingeteilt werden:
Stufe 1: Technologie, die in der Lage ist, Muster zu erkennen, beispielsweise in Bildern oder Sprache.
Stufe 2: Technologie, die Daten verknüpfen und Vorhersagen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten treffen kann.
Stufe 3: Technologie, die neue Zusammenhänge entdecken und aus Erfahrungen lernen kann.
Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) ist bereits Teil unseres täglichen Lebens. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz, denen Sie vielleicht begegnen, ohne es zu bemerken.
Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten – wie Google Assistant oder Amazon Echo – nutzen KI und Spracherkennung, um interaktive Zwei-Wege-Erlebnisse zu schaffen. Sie könnten beispielsweise darum bitten, einen Termin in Ihren Kalender einzutragen. Die verschiedenen KI-Technologien würden Ihre Sprache analysieren, feststellen, was an dem Befehl relevant war, und dann nach detaillierteren Informationen fragen, bevor sie das Ereignis zu einem strukturierten Datensatz (dem Kalender) hinzufügen.
Smart Homes: Smart Homes nutzen vernetzte Geräte, wie KI-fähige Sicherheitskameras und Thermostate. Google Nest beispielsweise kann die Gewohnheiten eines Bewohners erlernen und die Innentemperatur anpassen, je nachdem, ob er zu Hause oder bei der Arbeit, wach oder schlafend ist.
Medienempfehlungen: Dienste wie Netflix, Spotify und YouTube nutzen KI, um zu lernen, was den Nutzern gefällt und was nicht. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse geben sie dann Empfehlungen ab.
Mitfahrgelegenheiten: Dienste wie Uber und Lift nutzen KI, um Vorhersagen darüber zu treffen, wie lange ein Nutzer auf eine Abholung warten muss oder wie lange es noch dauert, bis er an seinem Ziel ankommt.
Machine Learning ist ein Überbegriff für eine Art von künstlicher Intelligenz, die aus Erfahrungen lernt. Algorithmen des maschinellen Lernens eignen sich perfekt für die Lösung komplexer, umfangreicher Probleme. Die Technologie wird häufig eingesetzt, um Vorhersagen auf der Grundlage des Verhaltens von Menschen oder der Umwelt zu treffen oder um bisher unbemerkte Ineffizienzen oder Muster in grossen Datensätzen zu finden.
Systeme des maschinellen Lernens sind spezialisierte Systeme, die nur in den ihnen zugewiesenen Bereichen effizient und mit vollem Potenzial eingesetzt werden können. Wie funktioniert das? Machine Learning erfordert einen Algorithmus auf der Grundlage von Daten. Dieser Algorithmus wird dann so „trainiert“, dass er eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann. Während der Algorithmus arbeitet, wächst der Datenbestand ständig, da sich die Bedingungen ändern. Durch die Einbeziehung dieser zusätzlichen Daten setzt der Algorithmus sein Training fort, „lernt“ und erweitert seine Fähigkeiten Schritt für Schritt. An dieser Stelle kann NTT DATA Business Solutions helfen.
NTT DATA Business Solutions nutzte Algorithmen des maschinellen Lernens, Sensortechnologie und Wettervorhersagen, um Xervon dabei zu helfen, zu erkennen, wie viele Kühltürme zu einem bestimmten Zeitpunkt betrieben werden müssen. So konnte das Unternehmen durch die Senkung der Energiekosten Geld sparen. Ausserdem konnte Xervon Wartungsarbeiten für Zeiten planen, in denen die Kühltürme voraussichtlich nicht in Betrieb sein würden.
In diesem Whitepaper wird erläutert, wie Sie eine Strategie entwickeln können, die die Grundlage des Wettbewerbs in Ihrer Branche verändert. Erfahren Sie mehr über das ungenutzte Potenzial des maschinellen Lernens.
Wir zeigen, wie sich ein Machine-Learning-Projekt umsetzen lässt, in einem kurzen Zeitraum und mit überschaubaren Mitteln.
Thomas Nørmark Global Head of AI & Robotics
In der Vergangenheit waren Geschäftsentscheidungen stark von anekdotischen Erkenntnissen abhängig. Heute stellt sich die Situation ganz anders dar. Da immer mehr Geräte miteinander verbunden sind, wächst die Datenmenge exponenziell. Die Maximierung des Werts umfangreicher Datensätze ist nun die Herausforderung.
Mit der Technologie der künstlichen Intelligenz können Sie all diese Daten nutzen, um fundierte und genaue Entscheidungen zu treffen und ein intelligentes Unternehmen zu werden. IoT-Sensordaten können beispielsweise mit KI-fähigen cloudbasierten Diensten kombiniert werden, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern. Robotic Process Automation (RPA) rationalisiert repetitive Aufgaben und eliminiert menschliche Fehler. Digitale Avatare können wertvolle Zeit für Ihre Mitarbeiter freisetzen und die Dienstleistungen für Ihre Kunden optimieren. Machine Learning kann Prognosen verbessern. Haben Sie Daten, die im Überfluss vorhanden sind, aber nicht ausreichend genutzt werden? Vielleicht kann KI helfen.
Der Fall der Logistikbrücke: Erfahren Sie, wie NTT DATA Business Solutions die Internet-of-Things-Technologie und SAP-Cloud-Ressourcen nutzt, um eine bessere Track-and-Trace-Lösung zu entwickeln.
Der Fall Kia Mia: Erfahren Sie, wie NTT DATA Business Solutions künstliche Intelligenz und SAP HANA einsetzt.
Das FarmBot-Netzwerk: Erfahren Sie, wie NTT DATA Business Solutions eine Plattform für Nutzer von FarmBot-Gärten geschaffen hat, die Logistik, Beschaffung und die Gärten selbst integriert.
Der Fall des Riesenbärenklaus: Erfahren Sie, wie NTT DATA Business Solutions intelligente Technologie und SAP-Innovationen einsetzt, um Leben zu retten.
Die XERVON-Kühltürme: Erfahren Sie, wie NTT DATA Business Solutions maschinelles Lernen einsetzt, um die Effizienz zu steigern und die Wartung besser zu planen.
Dimitri Schweigerdt
Mai 11, 2023
Wolfgang Möller
Apr 11, 2023
Isabelle Wilson
Mrz 02, 2023
Wolfgang Möller
Feb 23, 2023
Thomas Nørmark
Jan 19, 2023
NTT DATA Business Solutions Schweiz
Jan 12, 2023
NTT DATA Business Solutions Schweiz
Okt 27, 2022
NTT DATA Business Solutions Schweiz
Okt 11, 2022
Jan Ammann
Sep 05, 2022
Adrian Kostrz
Jun 09, 2022
Chatbots mit Conversational AI sind typisch für den Online-Kundenservice und leiten die Nutzer auf der Grundlage der eingegebenen Fragen zu relevanten Informationen weiter.
Physische Roboter, die auch als digitale Menschen oder digitale Avatare bezeichnet werden, können Kunden in stationären Geschäften helfen. Die Ladenroboter sind mit Monitoren ausgestattet und können Fragen beantworten und die Kunden zu den gesuchten Produkten führen.
Finanzmanager nutzen KI, um den Handel zu beschleunigen und Marktprognosen zu erstellen. Bots können bei der Dateneingabe Zeit sparen. Sie können auch bei komplexeren Aufgaben helfen, indem sie beispielsweise durch die Automatisierung des Cashflows menschliche Fehler reduzieren oder sicherstellen, dass komplexe Compliance-Massnahmen und rechtliche Anforderungen eingehalten werden.
Chatbots und RPA-Bots können häufige und sich wiederholende HR-Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen, das Scannen von E-Mails nach wichtigen Informationen und die Dateneingabe automatisieren.KI kann helfen, grosse Gruppen von Bewerbern auf einige wenige herausragende Kandidaten zu reduzieren. Und die Technologie kann den Personalbestand Ihres Unternehmens verbessern, indem sie Mitarbeiter identifiziert, die Gefahr laufen, das Unternehmen zu verlassen.
KI kann beim Kundenbeziehungsmanagement helfen, indem sie vorhersagt, welche Kunden abwandern werden und warum. Sind es strategisch wichtige Kunden? Kann man etwas tun, um sie zufrieden zu stellen? Mit KI ist es möglich, zu analysieren, welche Kunden gerade jetzt besondere Aufmerksamkeit benötigen.
Die Bildanalyse kann Kategorisierungs- und Bewertungsprozesse rationalisieren. Auf einer Online-Website für den Wiederverkauf von Möbeln beispielsweise müssen die Händler normalerweise Fotos von jedem Stuhl machen, den Designer identifizieren, die Funktionalität des Stuhls beschreiben, die Abnutzung detailliert beschreiben und den Preis festlegen. Die KI-Bildanalyse kann diese Prozesse automatisch abwickeln.
IoT-Technologien wie Track & Trace haben den Zustelldiensten ein Mass an Präzision verliehen, das es vor kurzem noch nicht gab. Es ist jetzt möglich, nicht nur den Tag der Zustellung zu planen, sondern auch genau vorherzusagen, wann ein Paket ankommen wird.
Unser Experte Adrian Kostrz gibt in dieser On-Demand-Session Einblicke in die intelligente Suite SAP S/4HANA und ihre integrierten Funktionalitäten, die durch künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Robotic Process Automation unterstützt werden. Erfahren Sie, wie diese fortschrittlichen Technologien das Puzzle eines intelligenten Unternehmens vervollständigen und wie sie leicht an Ihr reales Geschäftsmodell und Ihre Prozesse angepasst werden können.
Bei NTT DATA Business Solutions sind wir darauf spezialisiert, neue Ideen durch Co-Innovation in verschiedene Branchen zu bringen. Dabei handelt es sich nicht um ein Patentrezept, sondern um einen einzigartigen, modularen und iterativen Ansatz. Betrachten Sie es als einen Wegweiser, der Sie von Ihrem Ausgangspunkt, wo auch immer er sein mag, bis zu Ihrem Ziel führt, und wir begleiten Sie auf dem Weg dorthin. Das Ziel ist immer dasselbe: Innovation in Wert zu verwandeln.
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Marco Emmenegger
SAP Senior Expert Consultant Project- & Integrationmanagement
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