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KI Arbeit 704481040 700

Erst rund 17 Prozent der befragten Unternehmen setzen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrem Teilgebiet, dem Maschinellen Lernen (ML), ein. Rund 40 Prozent, die noch nicht auf KI setzen, möchten dies jedoch künftig tun. Dies hat eine Umfrage von Uniserv unter 143 Befragungsteilnehmern ergeben. 

Dabei macht vor allem der Marketingbereich vor, wie die smarte Technologie genutzt werden kann. So planen und steuern drei Viertel von ihnen mittels KI und ML bereits Marketingkampagnen. Mehr als jeder Zweite analysiert und prognostiziert auf diese Weise das Kundenverhalten (52 Prozent). Bei immerhin 48 Prozent unterstützt KI die Betreuung von Kunden sowie den Kundenservice.

Unternehmen nutzen KI für Unternehmensanalysen und zur Interaktion mit Kunden

Doch welche KI-basierten Technologien werden bereits konkret eingesetzt? Unternehmen nutzen smarte Algorithmen vor allem zur vorausschauenden Analyse (Predictive Analytics) (76 Prozent). Auf maschinelles Lesen (36 Prozent) und Chatbots (32 Prozent) setzt etwa jeweils jeder dritte Befragte. Maschinelles Lesen wird beispielsweise in der Versicherungsbranche eingesetzt, unter anderem von der Versicherungskammer Bayern, um Kundenbriefe zu bewerten und darin enthaltene Unzufriedenheitsäußerungen zu erkennen. Chatbots, also textbasierte Dialogprogramme, nutzen Unternehmen wie Lufthansa, Zalando, Opel oder Wetter.com bereits, um Kundenanfragen zu beantworten oder ihren Kunden einen rund-um-die-Uhr-Service zu bieten.

„Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass Unternehmen bereits Einsatzfelder von KI und ML identifiziert haben. Die intelligente Technologie kann insbesondere immer dann unterstützen, wenn es um die Bewältigung von unternehmerischen Standard- oder Routineaufgaben geht“, erklärt Frank Thomas, Managing Director DQ Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Uniserv. „Eine KI kann beispielweise einen Standardversicherungsfall deutlich schneller bearbeiten als ein Sachbearbeiter. Oder sie kann Emotionen schneller und zielsicherer identifizieren und Vorhersagen zur Kundenabwanderung treffen als ein Servicemitarbeiter. Gerade in kundennahen Bereichen kann Künstliche Intelligenz also wertvolle Dienste leisten.“

Komplexität und fehlende Expertise hindern Unternehmen am KI-Einsatz

Rund 40 Prozent der Umfrageteilnehmer, die noch nicht auf KI setzen, möchten dies künftig tun. Bereitsinnerhalb der nächsten zwölf Monate wollen knapp 28 Prozent von ihnen die intelligente Technologie nutzen. Mehr als jedes dritte (37 Prozent) Unternehmen plant die Umsetzung innerhalb eines mittelfristigen Zeithorizonts. Von 60 Prozent der Umfrageteilnehmer werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen hingegen noch zurückhaltend betrachtet. So sieht mehr als jeder Zweite (51 Prozent) von ihnen noch keinen Bedarf oder Vorteil, der sich für sie aus dem Einsatz von KI- und ML-Methoden ergibt. Für 21 Prozent stellt sich das Thema KI als deutlich zu komplex dar. 53 Prozent geben zu, dass ihnen das notwendige Know-how fehlt, um KI-Initiativen umzusetzen.

Unternehmen stufen Künstliche Intelligenz als künftig relevant ein

Trotz etwaiger Zurückhaltung gehen 72 Prozent aller Umfrageteilnehmer davon aus, dass KI und ML in Zukunft eine wichtige Rolle einnehmen werden. Nach konkreten Anwendungsszenarien im Marketing, Vertrieb und Service gefragt, sagen 89 Prozent: KI wird besonders bei der Planung von Marketingkampagnen eine große Rolle spielen. 87 Prozent meinen, dass KI vor allem für die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenloyalität wichtig wird. Dahinter folgt die Automatisierung manueller Aktivitäten mit 67 Prozent.

Doch Holger Stelz, Managing Director CDH Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Uniserv, warnt: „Gerade, wenn Unternehmen KI und ML zur vorausschauenden Analyse und Planung nutzen wollen, müssen sie erst einmal die notwendige Voraussetzung schaffen. Und das ist eine gute Qualität ihrer Daten, seien es Kunden,- Markt-, Lieferanten- oder Unternehmensdaten. Denn Grundlage jedes ML-Systems sind Datenmengen, anhand derer Systeme trainiert werden. Nach Beendigung der Lernphase kann das System verallgemeinern und auch unbekannte Daten beurteilen. Damit das ML-System aber nicht falsch lernt und irrtümliche Prognosen erstellt, ist es kritisch, dass die zugrundliegende Datenbasis absolut fehlerfrei ist. Ohne eine gute Datenbasis kann KI also kaum einen echten Mehrwert liefern“.

Aus diesem Grund wurden die Umfrageteilnehmer danach gefragt, wie sie den Zusammenhang zwischen der Qualität der im Unternehmen vorhandenen Kundendaten und dem Thema KI einstufen. 42 Prozent der Unternehmen haben die enge Beziehung zwischen beiden Themen bereits erkannt, 40 Prozent konnten hingegen keine Einschätzung abgeben. Hier scheint es also noch deutliche Unterschiede beim Informations- und Kenntnisstand in deutschen Unternehmen zu geben. Beim Grundlagenthema Datenqualität und ihrem Zusammenhang mit KI besteht also immer noch ein hoher Aufklärungsbedarf.

Die Studie sollte hier zum kostenlosen Download stehen.

uniserv.com
 

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