Die neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben für große Aufmerksamkeit gesorgt. Das im November 2022 von OpenAI veröffentlichte ChatGPT generiert Texte von beeindruckend hoher sprachlicher Qualität. Da liegt es nahe, den Einsatz solcher Modelle in der Kundenkommunikation in Betracht zu ziehen.
Ihr KI-Projekt ist fertig entwickelt, jetzt kann es losgehen! Aber womit? »Mit der Nutzung natürlich!« ist hier sicher eine wünschenswerte Antwort. In einigen Fällen mag das stimmen. Oft geht es jedoch um komplexe Services, die in den laufenden Betrieb integriert werden müssen, und das funktioniert im Normalfall nicht ohne Weiteres. Wie kann also eine neue KI erfolgreich in die unternehmerische Praxis überführt werden?
Am Anfang jedes Projekts steht eine gute Idee – doch nicht selten scheitert das Wünschenswerte an der Machbarkeit. Vor allem bei KI-Projekten muss der Rahmen für das Projekt abgesteckt und geprüft werden, ob die Anforderungen, die daraus resultieren, zu den Unternehmenszielen passen. Eine strukturierte Vorgehensweise hilft Ihnen, aus guten Ideen erfolgreiche Projekte werden zu lassen.
Für viele skeptische Kundinnen und Kunden sind Hürden beim Ladevorgang an sich ein wichtiger Grund gegen die Anschaffung und Nutzung von Elektrofahrzeugen. Auf Seiten der Hersteller und Betreiber von Ladeinfrastruktur gibt es einen guten Überblick über technische Ursachen von nicht erfolgreich verlaufenden Ladevorgängen – allerdings entspricht die technische Ursache nicht immer den von Nutzenden wahrgenommenen Problemen beim Laden. Wenn die Elektromobilität in naher Zukunft wirklich zu einer tragenden Säule unseres Verkehrs werden soll, müssen die latenten Bedürfnisse der Nutzenden und Störfaktoren identifiziert werden, um schnelle und erfolgreiche Ladevorgänge in Zukunft zuverlässiger zu ermöglichen.
KMU gehen strategische Maßnahmen zur erfolgreichen Implementierung von KI in vielen Bereichen mit geeigneten Mitteln erfolgreich an. In anderen strategischen Handlungsfeldern fehlen jedoch entweder geeignete Methoden, oder gar das Bewusstsein, dass es hier überhaupt Handlungsbedarf geben kann. Ein Blick auf diesen toten Winkel der KI-Einführung kann v.a. KMU helfen, überraschende Hindernisse zu vermeiden, unabhängig von der Vorgehensweise bei der KI-Einführung.
Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) denken mittlerweile darüber nach, Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) einzusetzen, doch schreckt die Komplexität von KI-Einführungsprojekten viele ab. Dabei können viele Unternehmen einige neuartige Herausforderungen schon antizipieren, für die bisher keine Lösungsansätze oder Erfahrungen vorliegen. Diese Hindernisse können aber überwunden werden, wenn über den Rahmen eines KI-Projekts hinaus frühzeitig ein strategischer Ansatz bei der KI-Einführung verfolgt wird.
Um 20 Uhr im Zug Richtung Köln: Personen auf den Gleisen, für etwa 200 Fahrgäste endet ihre Zugfahrt vorläufig auf dem tristen Bahnsteig eines rheinischen Kleinstadtbahnhofs. Situationen wie diese dürfte jeder von uns aus eigener Erfahrung kennen.
Die Bahn informiert zwar minutengenau via App und Internet über den Stand der Dinge, aber der Frust und Unmut der im Feierabendverkehr Gestrandeten nimmt von Minute zu Minute zu. In diesem Alltagsbeispiel stoßen intelligente Technologien und nüchterne Information an klare menschliche Grenzen: Sie können den tatsächlichen Bedarf an Information und Ansprache der Kunden nicht befriedigen. Dieses leider verbreitete Beispiel zeigt: Technologien wie Künstliche Intelligenz müssen im menschlichen Kontext funktionieren – und brauchen dafür mitunter menschliche Unterstützung.
Mit zunehmender Komplexität von Produkten und Arbeitsplätzen steigen auch die Anforderungen an die Mitarbeitenden. Wechselnde Fertigungsschritte, höhere Kundenanforderungen und Produktvarianten führen zu neuen Aufgaben und Arbeitsreihenfolgen. Eine Möglichkeit, Unternehmen und deren Mitarbeitende bei dieser zusätzlichen Belastung zu unterstützen, bieten digitale Assistenzsysteme. Sie entlasten aktiv in Arbeits- und Entscheidungsprozessen und helfen dabei, Aufgaben effektiver zu gestalten, stressfreier und sicher zu erlernen sowie Fehler zu vermeiden. Eine kleine Übersicht über verschiedene Arten und Vorteile von solchen digitalen Assistenzsystemen gibt dieser Blogbeitrag.
Services, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, können die Resilienz von Fertigungsprozessen stärken, Produktions- und Arbeitsprozesse unterstützen, zur Qualitätssicherung beitragen und letztlich die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen stärken. Dennoch werden derzeit nur wenige industrielle KI-Anwendungen in der realen Umgebung eingesetzt.
Industrieunternehmen arbeiten erfolgreich an der Entwicklung, es gibt vielversprechende Proof-of-Concepts (PoC) und Pilotprojekte. ABER erfolgreich im operativen Betrieb eingesetzte industrielle KI-Anwendungen sind aktuell noch selten. Doch warum ist das so und wie kann die Implementierung KI-basierter Services in der Produktion erfolgreich gelingen? Zwei Fragen, auf die ich in meinem Beitrag näher eingehen möchte.
Ob per Smartwatch, Pulsgürtel, mobilem EEG oder sogar im Ring eingebaut: Immer mehr Technik-Gadgets messen unsere Vitalparameter, zeigen unser vermeintliches Stressniveau an und begleiten unseren Schlaf. Riesige Mengen an Daten werden aufgezeichnet, verarbeitet und in Form von einfachem Feedback analysiert und bewertet. Vor dem digitalen Zeitalter und der Weiterentwicklung in Data Science und KI waren Wearables v. a. im medizinischen Kontext zu sehen. Heutzutage sind sie auch im öffentlichen Leben angekommen und für jeden Menschen verfügbar.