Maschinelles Lernen, Robotic Process Automation und Conversational AI sind dafür da, um Ihr Geschäft zu verändern. Entdecken Sie mehr über die Technologie für künstlichen Intelligenz.
Künstlichen Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) genannt sind Überbegriffe, hinter denen sich unterschiedliche Technologien verbergen. Diese Technologien ermöglichen es Maschinen wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen zu lassen. 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.
AI kann in drei verschiedene Stufen eingeteilt werden:
1: Technologie, die in der Lage ist, Muster zu erkennen, z. B. in Bildern oder Sprache.
2: Technologie, die Daten verknüpfen und Vorhersagen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten treffen kann.
3: Technologie, die neue Verbindungen entdecken und aus Erfahrungen lernen kann.
Technologien für künstliche Intelligenz (KI) sind bereits fester Bestandteil unseres täglichen Lebens. Hier ein paar Beispiele der häufiger vorkommenden Anwendungen, denen Sie im Alltag, ohne es zu merken, vielleicht schon einmal begegnet sind.
Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten – wie Google Assistant oder Amazon Echo – nutzen Conversational AI und Spracherkennung, um interaktive bidirektionale Erlebnisse zu schaffen. Sie können z. B. den Assistenten darum bitten, einen Termin zu Ihrem Kalender hinzuzufügen. Die verschiedenen KI-Technologien werden 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 kann beispielsweise die Gewohnheiten eines Bewohners erlernen und die Innentemperatur anpassen, je nachdem, ob er zu Hause oder bei der Arbeit ist, ob er wach ist oder schläft.
Medienempfehlungen: Dienste wie Netflix, Spotify und YouTube nutzen KI, um zu lernen, was den Nutzern gefällt oder nicht gefällt. Basierend auf diesen Erkenntnissen geben sie dann gezielte 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.
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 um sich zu einem intelligenten Unternehmen zu entwickeln. IoT-Sensordaten können beispielsweise mit KI-fähigen Cloud-basierten 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 Mitarbeiter freisetzen und den Service für Ihre Kunden optimieren. Maschinelles Lernen kann Prognosen verbessern. Haben Sie Daten, die im Überfluss vorhanden sind, aber nicht ausreichend und sinnvoll genutzt werden? Vielleicht kann KI helfen.
Chatbots mit Conversational AI sind typisch für den Online-Kundenservice und leiten Benutzer auf der Grundlage von eingegebenen Fragen zu relevanten Informationen weiter.
Physische Roboter, die als “digital humans” oder digitale Avatare bezeichnet werden, können Kunden in stationären Geschäften helfen. Die Ladenroboter sind mit Monitoren ausgestattet und können Fragen beantworten und Kunden zu den gesuchten Waren führen.
Finanzmanager nutzen KI, um Transaktionen zu beschleunigen und Marktvorhersagen zu treffen. Bots können bei Eingabe von Daten 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 häufige und repetitive HR-Aufgaben automatisieren, wie z. B. das Ausfüllen von Formularen, das Scannen von E-Mails nach wichtigen Informationen oder die Dateneingabe. KI kann dabei helfen, große Gruppen von Bewerbern auf einige wenige herausragende Kandidaten einzugrenzen. Die Technologie kann dabei helfen die Belegschaft Ihres Unternehmens zu optimieren, indem sie Mitarbeiter, die Gefahr laufen das Unternehmen zu verlassen, frühzeitig identifiziert.
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KI kann beim Kundenbeziehungsmanagement helfen, indem sie Ihnen vorhersagt, welche Kunden sie verlieren könnten und warum. Sind es strategisch wichtige Kunden? Kann etwas getan werden, um sie zufriedenzustellen und zu halten? Mit KI ist es möglich, zu analysieren, welche Kunden gerade jetzt besondere Aufmerksamkeit benötigen.
Die Bildanalyse kann Kategorisierungs- und Bewertungsprozesse rationalisieren. Auf der Website eines Onlineshops für Möbel beispielsweise müssen die Händler normalerweise Bilder 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 verwalten.
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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.
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IoT-Technologien wie Track & Trace haben den Zustelldiensten ein Maß an Präzision verliehen, das noch vor Kurzem nicht existierte. Es ist jetzt möglich, nicht nur den Tag der Zustellung zu planen, sondern exakt vorherzusagen, wann ein Paket ankommen könnte.
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Machine Learning ist ein Überbegriff für eine Art von künstlicher Intelligenz, die aus Erfahrungen lernt. Algorithmen des maschinellen Lernens sind perfekt für die Lösung komplexer, umfangreicher Probleme. Die Technologie wird häufig eingesetzt, um Vorhersagen auf Basis des Verhaltens von Menschen oder der Umwelt zu treffen oder um bisher unbemerkte Ineffizienzen oder Muster in großen Datensätzen zu finden.
Maschinelle Lernsysteme sind spezialisierte Systeme, die nur in ihren trainierten Bereichen effizient und mit vollem Potenzial eingesetzt werden können. Wie funktioniert das? Machine Learning erfordert einen Algorithmus, der auf Daten basiert. Dieser Algorithmus wird dann “trainiert”, damit 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 Ihnen helfen.
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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.
Die Nutzung von it.capture ist für LOGSTOR nichts Neues, dann das Unternehmen verwendet die Lösung seit 10 Jahren, um seine Rechnungen zu automatisieren. Mit zunehmender Komplexität im Bereich Einkauf war es naheliegend, die Lösung auch für die Auftragsbestätigungen zu verwenden.
Mit SAP S/4HANA wurde das Fundament für den Aufbau eines intelligenten Unternehmens geschaffen und die Geschäftsprozesse auf globaler Ebene standardisiert, um zukünftige Akquisitionen im Einklang mit den Wachstumsbestrebungen des Unternehmens zu unterstützen.
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.
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.
Die neue KI/Data-Science-Plattform von SAP zur Verwaltung komplexer Datenlandschaften, zum Aufbau skalierbarer Datenpipelines und zur Bereitstellung des gesamten Data-Science-Prozesses. Erfahren Sie mehr über SAP Data Intelligence auf der Website von SAP
Die ERP-Software-Suite von SAP nutzt Machine Learning und Predictive Analytics, um aus Abweichungen zu lernen und an die Geschäftsrichtlinien anzupassen. Anwender können Erkenntnisse gewinnen, genauere Vorhersagen treffen und Ergebnisse besser planen. Darüber hinaus werden nächste Schritte empfohlen und Prozesse automatisiert, die die Effizienz im gesamten Unternehmen steigern können. Erfahren Sie mehr über SAP S/4HANA.
Ein Cloud-fähiges System, welches sich in bestehende SAP- und Nicht-SAP-Umgebungen integrieren lässt und ERP in einem unternehmensweiten Ökosystem vereinheitlicht. Das System enthält integrierte Analyse- und Machine-Learning-Funktionen und kann Ihrem Unternehmen ein neues Maß an Flexibilität und Transparenz verschaffen. Erfahren Sie mehr über S/4HANA Cloud.
Bei NTT DATA Business Solutions sind wir darauf spezialisiert, neue Ideen durch Co-Innovation in verschiedene Branchen zu bringen. Es ist kein Ansatz, der für alle passt, sondern ein einzigartiger, modularer und iterativer Ansatz. Betrachten Sie es als eine Roadmap, die Sie von Ihrem individuellen Startpunkt zu Ihrem Ziel führt, und wir begleiten Sie dabei. Das Ziel ist immer dasselbe: Innovation in Mehrwert zu verwandeln.
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NTT DATA Business Solutions | Sep 04, 2018
Wir glauben nicht an den Einsatz von KI, nur weil es der neueste Trend ist. Bei Innovation geht es darum, Mehrwerte zu schaffen. Bei NTT DATA Business Solutions konzentrieren wir uns darauf, echte Probleme zu lösen. Wir arbeiten eng mit Ihnen zusammen und identifizieren innovative Wege, um Ihr Unternehmen profitabler zu machen. Basierend auf jahrzehntelanger Erfahrung mit SAP-Kunden und Nicht-SAP-Kunden bauen wir zunächst eine vertrauensvolle Partnerschaft auf. Wir transferieren Wissen aus erfolgreichen SAP-Projekten über verschiedene Branchen und Länder hinweg, um neue Ideen für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Gemeinsam integrieren wir neue Technologien in Ihre SAP- oder IT-Infrastruktur, um einen Mehrwert zu schaffen. Wir optimieren und erweitern Ihre bestehenden Prozesse oder entwickeln ganz neue Produkte und Dienstleistungen für Sie.
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 GuthInnovation Manager & Lead IoT Innovation Lab |
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