Ergänzung aller IT-Lösungen

Mit KI sind Prozesse im Flow

Die Informationslogistik zur Unterstützung von Geschäfts- und Kommunikationsprozessen wird zunehmend komplexer – und von Unternehmen immer häufiger als problematisch wahrgenommen. Dabei sind eine schnelle und umfassende Bereitstellung von Informationen und eine innovative und zielgerichtete Kundenkommunikation erfolgskritische Faktoren.

Mit KI sind Prozesse im Flow

In der Getränkeindustrie werden Bierflaschen im sogenannten Gegendruckverfahren befüllt. Falsche Druckparameter führen bis hin zum Maschinenstillstand.

Ein Blick in den Markt zeigt, dass Unternehmen teilweise massiv in die Integration dieser Prozesse in die IT-Systeme, genauer gesagt Back-End-Systeme, investiert haben – nur oftmals nicht stringent. Und damit, ohne den vollen erzielbaren Nutzen gehoben zu haben. Diese Erfahrungen führen aktuell dazu, dass viele Organisationen die bestehenden Ansätze und Lösungen vor einer unternehmensweiten Nutzung in Frage stellen.

Dabei wird gleichzeitig der Ruf nach Künstlicher Intelligenz (KI) laut: Sie soll als Ergänzung aller bekannten IT-Lösungen die Prozessauswahl, -vergleiche und damit Automatisierung ermöglichen, um Qualitäts- und Kostennutzen zu stiften. Oftmals wird jedoch die Verhältnismäßigkeit des Technologieeinsatzes kaum bewertet und in Relation gestellt.

Reifegradmodelle als Wegweiser

Genau dies ist jedoch entscheidend – und Reifegradmodelle unterstützen hierbei: Sie berücksichtigen, dass Risikobereitschaft, Innovationskraft und der Wunsch nach Investitionssicherheit branchenspezifisch divers ausgeprägt sind und zu unterschiedlichen Startzeitpunkten und Schrittfolgen bei der Auswahl von Prozessen und Teillösungen für neue, KI-basierte Technologien führen. Diese Aspekte haben sich durch die Cloud-basierten Lösungen nämlich massiv verändert, was sich auch in den geänderten Beschaffungs-, Miet- und Leasing-Modellen für Endkunden widerspiegelt.

Nehmen wir das Beispiel eines spezifischen Reifegradmodells, welches eine Klassifikation von Lösungsansätzen hinsichtlich des zu erwartenden Nutzens und deren Einsatz im Cloud- bzw. X-as-a-Service-Umfeld ermöglicht: Damit können Ableitungen getroffen werden, für welche Unternehmen(stypen) welcher stufenweise Einstieg in diese Welt möglich und zu empfehlen ist. KI-Reifegrad des Unternehmens, Vorgehensmodell und angestrebter Nutzen sind in solch einem Ansatz die wesentlichen Stellschrauben für den wirtschaftlich erfolgreichen Einsatz von KI und Cloud-Technologien. Deren Evaluation resultiert in einer Strategiedefinition. 

Wie sehen nun die Ergebnisse der Anwendung solcher Modelle in der Praxis aus? 

Der Fall eines Unternehmens aus dem Bereich Finanzdienstleistung ist exemplarisch: Meist liegt bei Finanzdienstleistern der Fokus auf einem analytischen Kunden- und Kampagnen-Management, um zu einer zielgruppenspezifischen Ansprache zu kommen. Hierbei liegen die Unterschiede hinsichtlich Abschlusszahlen sowie Stornoquoten von KI-basierten Ansätzen in Relation zu nicht KI- und Analytics-nutzenden Herangehensweisen oft im dreistelligen Prozentbereich. 

Interessant sind auch Erfahrungen aus der Industrie: In der Getränkeindustrie werden beispielsweise Bierflaschen im sog. Gegendruckverfahren befüllt. Stimmen der Vorspanndruck in der Flasche und Abfülldruck nicht überein, führt dies bis hin zu Downtime bei den Maschinen und zu kostenintensiven Reinigungsarbeiten.

Da der Innendruck pro Flasche technisch bedingt nicht gemessen werden kann, können unter Nutzung von KI-basierten Modellen und in Hybrid-Cloud-Szenarien, geeignete Prädiktoren aus Umgebungsvariablen ermittelt und auf Basis eines prädiktiven Modells Korrelationen für positive und negative Fälle generiert werden. Es können auch Zustandsbeschreibungen und Vorhersagen über mögliche Ausfälle getroffen werden. Diese nutzenorientierten Elemente werden mit den weiteren, aus den Investitions- und Betriebskosten resultierenden Komponenten, kombiniert und ermöglichen den Reifegrad der Ist-Situation sowie eines Maßnahmenplans für die schrittweise Erreichung des Zukunftsbildes.

Ungeachtet des Organisationstyps, der Branche oder des angewendeten Reifegradmodells: Anzumerken ist, dass die Auswahl der Anwendungsbereiche und die Identifikation der relevanten Prozesse, die durch KI zu unterstützen sind, für die Definition der Strategie von viel größerer Bedeutung sind, als beispielsweise die funktionalen Produktaspekte. Des Weiteren ist die Identifikation möglichst vieler Anwendungsbereiche für diese Technologie sinnvoll, um so die Erfahrungen und Kosten entsprechend zu verteilen und den Nutzen nicht auf Basis einer Lösungsinsel rechnen zu müssen. 

Und für alle Anbieter sollte gelten: Ob nun X-as-a-Service oder Pay-per-Use – partnerschaftliche Abrechnungsmodelle, die den Kunden und seinen Dienstleister an den Einsparungen und Vorteilen partizipieren lassen, sind die beste Basis für erfolgreiche Lösungswege. 

Bildquelle: Getty Images/iStock/Getty Images Plus

 

 

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