Thought Leadership
Von der Digitalisierung sind insbesondere Geschäftsprozesse im Marketing, dem Vertrieb sowie im (Kunden-)Service betroffen. Daher setzt bereits jedes vierte Unternehmen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in diesen Unternehmensbereichen ein. Im Vorjahr taten dies erst 17 Prozent der Befragten.
Zu diesen Ergebnissen kommt eine aktuelle Umfrage von Uniserv. Die Befragung erfolgte unter 154 Entscheidern in mittleren und großen Unternehmen in Deutschland. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass sich intelligente Technologien zwar erst langsam, aber doch zunehmend im Unternehmenseinsatz durchsetzen.
Unternehmen nutzen KI zur besseren Interaktion mit Geschäftspartnern
Die Mehrheit der befragten Unternehmen (67 Prozent) nutzen KI und ihr Teilgebiet, das maschinelle Lernen (Machine Learning, ML), für die Planung und Steuerung von Marketing- sowie Vertriebskampagnen. Knapp jeder Drittesetzt intelligente Technologien in der Leadgenerierung und dem Leadmanagement sowie in der Kundenbetreuung und im Kundenservice ein. Ziel der Befragten ist es, den Kontakt mit Interessenten und Kunden sowie Geschäftspartnern zu verbessern.Darüber hinaus versucht jedes zweite Unternehmen (49 Prozent), mittels KI das Kundenverhalten und die Kundenloyalität zu analysieren und zu prognostizieren.
Um all diese Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen jedoch erst einmal die notwendige Voraussetzung schaffen. Denn Grundlage jedes KI- und ML-Systems sind Daten, anhand derer die Systeme trainiert werden. Nach Beendigung der Lernphase kann dasSystem verallgemeinern, abstrahieren und auch unbekannte Daten beurteilen. Damit ML-Technologien aber nicht falsch lernen und irrtümliche Prognosen erstellen, ist es kritisch, dass die zugrundliegende Datenbasis absolut fehlerfrei ist – seien es Kunden-, Markt-, Lieferanten- oder Unternehmensdaten. Ohne eine gute Datenbasis kann KI also kaum einen echten Mehrwert liefern. Daten und ihrer Qualität kommt hier also eine besondere Rolle zu.
Datenqualität entscheidet über Erfolg oder Misserfolg von KI-Systemen
Aus diesem Grund wurden die Teilnehmer auch in diesem Jahr wieder danach gefragt: Wie stufen diese den Zusammenhang zwischen der Qualität der im Unternehmen vorhandenen Geschäftspartnerdaten und dem Thema KI ein. 51 Prozent der Befragten haben die enge Beziehung zwischen beiden Themen bereits erkannt. Im Vorjahr lag dieser Wert erst bei 42 Prozent. „Es zeigt sich deutlich, dass sich Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten informiert haben. Sie erkennen, dass eine hohe Datenqualität eng mit den Ergebnissen, die eine KI liefert, zusammenhängt. Im letzten Jahr konnten 40 Prozent der Befragten gar keine Einschätzung zu diesem Zusammenhang abgeben. Aktuell liegt dieser Wert nur noch bei 29 Prozent“, kommentiert Roland Pfeiffer, CEO von Uniserv, die Ergebnisse der aktuellen Umfrage.
KI-Anwendungen Chatbots und Prognosen bleiben Dauerbrenner
Um KI-Initiativen technisch umzusetzen, nutzen die Befragten vor allem Predictive-Analytics-Lösungen, also Lösungen zur vorausschauenden Analyse (67 Prozent). Jedes dritte Unternehmen setzt zudem KI-gestützte Chatbots ein. 26 Prozent verlassen sich darüber hinaus auch auf robotergesteuerte Prozessautomatisierung, auf die sogenannte Robotic Process Automation (RPA). Auf diese Weise werden manuelle Aktivitäten automatisiert – etwa, um Briefe, Verträge oder Rechnungen maschinell zu bearbeiten. Insbesondere in Banken und Versicherungen kommt RPA zum Einsatz, indem die intelligente Technologie selbständig Kredit- oder Schadensanträge prüft und abwickelt. Darüber hinaus setzt jedes vierte befragte Unternehmen auf die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache, dem Natural Language Processing (NLP). NLP kommt typischerweise zum Einsatz, um Text zu extrahieren und zu übersetzen oder bei sprachgesteuerten Assistenten.
Die Zahl der KI-Skeptiker ist zurückgegangen
Knapp jedes zweite Unternehmen (47 Prozent), dass heute noch nicht auf KI setzt, will dies in Zukunft ändern. 31 Prozent von ihnen planen KI-Initiativen innerhalb der kommenden zwölf Monate, 48 Prozent auf mittelfristige Sicht zu realisieren. Die Mehrheit der Unternehmen, die sich nicht vorstellen kann, intelligente Technologien zu nutzen, sieht entweder keinen Bedarf oder keine Vorteile. Dies sagen 59 Prozent.
Zusätzlich geben 57 Prozent zu, dass ihnen das Wissen fehle, um KI-Konzepte umzusetzen. Dass smarte Technologien für sie zu komplex seinen, sagen nur 16 Prozent. „Wir sehen deutlich, dass die Zahl derjenigen Unternehmen, die Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen noch zurückhaltend betrachten, in den vergangenen zwölf Monaten gesunken ist. Die Anzahl der Skeptiker ist damit signifikant zurückgegangen. So sagten 2018 noch 60 Prozent derjenigen, die bis dato keine smarten Technologien eingesetzt haben, dass sie das auch weiterhin nicht möchten. In diesem Jahr sagten dies nur noch 40 Prozent“, unterstreicht Roland Pfeiffer. „Darüber hinaus gehen fast drei Viertel aller Umfrageteilnehmer davon aus, dass KI künftig weiterhin eine wichtige Rolle in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Service einnehmen wird.“ Nach konkreten Anwendungsbereichen gefragt, sagen 88 Prozent von ihnen, dass KI vor allem wichtig wird, um Kundenverhalten und Kundenloyalität zu analysieren. Dahinter folgen die Planung von Marketingkampagnen (84 Prozent) sowie die Leadgenerierung und das Leadmanagement (69 Prozent).
Weitere Inhalte der Studie sollten hier zum Download stehen.
Über die Studie:
Die Entscheiderstudie wurde von Grohmann Business Consulting im Auftrag von Uniserv unter 154 Fach- und Führungskräften aus Unternehmen im deutschsprachigen Raum aller Branchen und Größen durchgeführt. Die Online-Befragung erfolgte im Zeitraum Dezember 2018 bis April 2019. Ein Drittel der Befragten sind CRM-Verantwortliche oder Marketingleiter/CMOs. 72 Prozent der Umfrageteilnehmer verwalten mehr als 100.000 Kundenstammdatensätze. Die aktuellen Ergebnisse wurden teilweise mit den Resultaten aus der Vorjahresumfrage verglichen. An der Vorjahresstudie beteiligten sich 143 Teilnehmer aus deutschen Unternehmen im Zeitraum Dezember 2017 bis Februar 2018.
