Maschinelles Lernen, Robotic Process Automation (RPA) und Conversational AI werden Ihr Unternehmen verändern. Erfahren Sie mehr über die Technologie der Künstlichen Intelligenz.
Künstliche Intelligenz (KI), oder auch Artificial Intelligence (AI), sind Oberbegriffe für Technologien, die es Maschinen ermöglichen, wahrzunehmen, zu verstehen, zu handeln und zu lernen. Machine Learning-Algorithmen (ML), Robotic Process Automation (RPA) oder Gesichts- und Spracherkennung sind einige der bekanntesten Beispiele für Technologien der Künstlichen Intelligenz. Das Feld ist jedoch sehr breit gefächert und umfasst zahlreiche weitere Anwendungen von Künstlicher Intelligenz.
KI kann in drei verschiedene Komplexitätsstufen eingeteilt werden:
Stufe 1: Technologie, die in der Lage ist, Muster zu erkennen, z. B. in Bildern oder Sprache.
Stufe 2: Technologie, die Daten verknüpfen und auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten Vorhersagen treffen kann.
Stufe 3: Technologie, die neue Zusammenhänge entdecken und aus Erfahrungen lernen kann.
Künstliche Intelligenz ist bereits Teil unseres täglichen Lebens. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Anwendungen, denen Sie vielleicht begegnen, ohne es zu merken.
Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten – wie Google Assistant oder Amazon Echo – nutzen KI und Spracherkennung, um interaktive, wechselseitige Erfahrungen zu schaffen. Sie könnten z. B. darum bitten, einen Termin in Ihren Kalender einzutragen. Die verschiedenen KI-Technologien würden Ihre Sprache analysieren, feststellen, was an dem Befehl relevant ist, und dann nach detaillierteren Informationen fragen, bevor sie das Ereignis zu einem strukturierten Datensatz (dem Kalender) hinzufügen.
Smart Homes: Intelligente Häuser nutzen vernetzte Geräte, wie KI-fähige Sicherheitskameras und Thermostate. Google Nest beispielsweise kann die Gewohnheiten eines Bewohnenden erlernen und die Innentemperatur anpassen, je nachdem, ob die Person zu Hause oder bei der Arbeit, ob sie wach ist oder schläft.
Medienempfehlungen: Dienste wie Netflix, Spotify und YouTube nutzen KI, um zu lernen, was den Nutzenden gefällt oder nicht gefällt und geben auf Basis dieser Erkenntnisse Empfehlungen.
Mitfahrgelegenheiten: Dienste wie Uber und Lift nutzen KI, um Vorhersagen darüber zu treffen, wie lange ein Nutzender darauf warten muss abgeholt zu werden oder wie lange es dauert, bis er an seinem Ziel ankommt.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Oberbegriff für eine Art von Künstlicher Intelligenz, die aus Erfahrungen lernt. Algorithmen des Maschinellen Lernens eignen sich perfekt für die Lösung komplexer, groß angelegter 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? Maschinelles Lernen 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.
Kann man Gerüche und Geschmäcke digital abbilden? Wie können Kunden in der Qualitätskontrolle diese Sinneseindrücke miteinbeziehen? Und gelingt es, einen virtuellen Geruch in einer SAP-Landschaft zu prozessieren? Fragestellungen, die unser Gewinner-Team beim #Hack2Build on SAP Artificial Intelligence analysierte. Das Ergebnis ist die AI-Nose als Prototyp, die mithilfe eines Sensorsystems und Künstlicher Intelligenz Gerüche erkennt und anhand des Ergebnisses selbstständig Prozesse im Wareneingang, im Lager oder in der Produktion auslöst. Besonders im Bereich Qualitätsmanagement liegt hier ein enormes Potenzial. Gherdì Glaser von NTT DATA Business Solutions erklärt Ihnen im Video, wie die AI Nose funktioniert.
Wir zeigen, wie sich ein Machine-Learning-Projekt umsetzen lässt, in einem kurzen Zeitraum und mit überschaubaren Mitteln.
This whitepaper explains how to develop a strategy that will change the basis of competition in your industry. Find out more about the untapped potential of machine learning.
Thomas Nørmark | Global Head of AI & Robotics
In der Vergangenheit wurden Geschäftsentscheidungen häufig ohne Grundlage von verlässlichen Daten getroffen. Heute ist die Situation ganz anders. Da immer mehr Geräte miteinander verbunden sind, wächst die Menge der Daten exponentiell. Jetzt besteht die Herausforderung darin, aus diesen riesigen Datensätzen den maximalen Mehrwert zu schaffen.
Mit Hilfe von Technologien für Künstliche Intelligenz können Sie all diese Daten nutzen, um fundierte und präzise Entscheidungen zu treffen und sich zu einem intelligenten Unternehmen zu entwickeln. IoT-Sensordaten (Internet of Things) können beispielsweise mit KI-fähigen cloudbasierten Diensten kombiniert werden, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern. Robotic Process Automation (RPA) automatisiert repetitive Aufgaben und eliminiert menschliche Fehler. Digitale Avatare können wertvolle Zeit für Ihre Mitarbeitenden freisetzen und den Service für Ihre Kund*innen optimieren. Machine Learning kann Prognosen verbessern. Haben Sie Daten, die im Überfluss vorhanden sind, aber nicht ausreichend und sinnvoll genutzt werden? Vielleicht kann KI helfen.
NTT DATA Business Solutions | Germany
Jan 16, 2023
NTT DATA Business Solutions | Germany
Okt 19, 2022
NTT DATA Business Solutions | Germany
Sep 26, 2022
NTT DATA Business Solutions | Germany
Jul 11, 2022
Dries Guth
Mai 31, 2022
Paul Dietrich
Mrz 22, 2022
Gherdì Glaser
Feb 17, 2022
Sebastian Herzog
Jan 24, 2022
Dimitri Schweigerdt
Dez 07, 2021
Gherdì Glaser
Nov 23, 2021
Chatbots mit Conversational AI sind typisch für den Online-Kundenservice und leiten Nutzende auf Basis eingegebener Fragen zu relevanten Informationen weiter.
Physische Roboter, die auch als „digital humans“ oder digitale Avatare bezeichnet werden, können Kund*innen im stationären Handel helfen. Die Roboter sind mit Monitoren ausgestattet, können Fragen beantworten und die Kundschaft zu den gesuchten Waren führen.
Finanzmanager nutzen KI, um den Handel zu beschleunigen und Marktvorhersagen zu treffen.. Bots können bei der Dateneingabe Zeit sparen. Sie können auch bei komplexeren Aufgaben helfen und menschliche Fehler reduzieren, indem sie z. B. den Cashflow automatisieren oder sicherstellen, dass komplexe Compliance-Maßnahmen und rechtliche Anforderungen eingehalten werden.
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Chatbots und RPA-Bots können gängige und sich wiederholende Aufgaben im Personalwesen automatisieren, wie das Ausfüllen von Formularen, das Scannen von E-Mails nach wichtigen Informationen und die Dateneingabe. KI kann dabei helfen, große Gruppen von Bewerber*innen auf einige wenige herausragende Kandidat*innen zu beschränken. Die Technologie kann den Personalbestand Ihres Unternehmens optimieren, indem sie Mitarbeitende identifiziert, die das Unternehmen wahrscheinlich verlassen wollen.
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KI kann beim Kundenbeziehungsmanagement helfen, indem sie vorhersagt, welche Kunden abwandern werden und warum. Handelt es sich um strategisch wichtige Kunden? Kann man etwas tun, um sie zufrieden zu stellen? Mit KI lässt sich 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.
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Sensoren und Bildanalyse können Maschinen und Anlagen überwachen und Muster erkennen, die auf eine notwendige Wartung hinweisen könnten. Diese intelligente Sensortechnologie hilft bei der Wartung von Windkraftanlagen, Brücken und Bohrinseln. Sie sagt den Wartungsbedarf voraus, wodurch das Wartungspersonal Ausfallzeiten besser planen kann und die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass relevante Ersatzteile vorrätig sind.
IoT-Technologien wie Track & Trace haben den Lieferdiensten ein Maß an Präzision verliehen, das es noch vor kurzem nicht gab. Es ist jetzt möglich, nicht nur den Tag der Lieferung zu planen, sondern auch genau vorherzusagen, wann ein Paket ankommen wird.
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Dieses Pilot-Projekt zeigt, wie durch das Zusammenspiel innovativer Technologien konkrete Mehrwerte erzielt werden können: Neue Geschäftsmodelle entstehen, Gefahrstoffe lassen sich umweltschonend lagern und Prozesse werden sicherer.
Mit Robotic Process Automation wurden monotone und redundante Prozesse bei der DMG MORI AG verschlankt, optimiert und automatisiert, um die Mitarbeiter zu entlasten.
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Der Austausch und die kollektive Intelligenz waren entscheidend für das positive Ergebnis dieses Big Picture Workshops. Denn durch das Mitwirken abteilungsübergreifender Ressourcen können kurzfristige Entscheidungen und langfristige Veränderungen erfolgsversprechend sein.
Als Early Adopter profitiert der eSports Betreiber von der wegweisenden SAP S/4HANA Lösung – und das nicht in der On-Premise-Variante, sondern direkt in der Public Cloud bei der SAP.
Mit der SAP Activate Methode hat NTT DATA Business Solutions die Basis für das erfolgreiche Go-live von SAP S/4HANA Cloud gelegt. In den Fit-To-Standard Workshops konnten die Prozesse schnell analysiert und an den SAP Standard angepasst werden.
Gestartet mit der Vision, SAP S/4HANA in einem Big Bang an 12 globalen Standorten einzuführen, wurde das Projekt in 10 Monaten zum Go-live geführt.
In unserem kostenfreien Webinar erfahren Sie, wie Sie mit der UDI Platform von p36 und dem gebündelten SAP-Know-how von NTT DATA Business Solutions auch globale...
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Was, wo, wohin? Wer Waren effizient bewegen will, braucht viele Daten. Bluetooth-Sender erleichtern dabei den Logistikalltag. In unserer Aufzeichnung von der Transformation NOW! 2021 zeigen...
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Wer seine Daten sinnvoll nutzen möchte, muss sich über die Business-Ziele klar sein. Und er benötigt eine agile IT-Architektur, die er zweckmäßig einsetzt.
Viele Unternehmen sehen nur die technische Notwendigkeit, auf SAP S/4HANA umzusteigen. Dabei bietet die längst ausgereifte Lösung auch strategische, operative und kaufmännische Vorteile.
Mit dem Umstieg auf SAP S/4HANA stellt sich die Frage: Wie und wo soll das neue System betrieben werden? Wir beleuchten die Möglichkeiten sowie Vor-...
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Marktanalysen zeigen, dass der weltweite Umsatz für Daten-basierte Produkte und Services bis 2025 dreimal so groß sein wird wie der weltweite Bekleidungsmarkt. Haben Sie sich...
RISE with SAP beschleunigt die Digitalisierung. Aber kennen Sie die Voraussetzungen, Optionen und Mehrwerte?
Bei NTT DATA Business Solutions sind wir darauf spezialisiert, neue Ideen durch Co-Innovation in verschiedene Branchen zu bringen. Dieser Ansatz ist nicht einheitlich, sondern für jedes Unternehmen einzigartig, modular und iterativ. Betrachten Sie es als einen Fahrplan, der Sie von Ihrem Ausgangspunkt, wo auch immer er sein mag, bis zu Ihrem Ziel führt. Wir begleiten Sie auf dem Weg dorthin. Unser Ziel: Innovation in Mehrwert zu verwandeln.
Oft herrscht die Annahme, Innovationen bedürften eines genialen Geistesblitzes zur Initialzündung. Eine Vorstellung, die viele Unternehmen vor eigenen Innovationsprojekten zurückschrecken lässt. Unsere Überzeugung bei NTT DATA Business Solutions ist eine andere: Innovationsprojekte sind auch ohne „Big Bang“ möglich!
In unserem E-Book “Innovationspotenziale erkennen & aktivieren” zeigen wir Ihnen Beispiele dafür. Projekte, in denen wir mit unseren Kunden ohne enorme Aufwände großen Mehrwert generieren konnten. Lassen Sie sich von unserem E-Book inspirieren. Meist reicht es, ein wenig um die Ecke zu denken. Mit Offenheit, Kreativität und der richtigen Methode aktivieren auch Sie Ihr Innovationspotenzial. Wir unterstützen Sie gerne dabei!
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Dries Guth
Principal Innovation Manager - Head of Co-Innovation Labs & Ecosystems
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