Kommentar von Ulrike Kogler, Mindbreeze

Mit intelligenten Tools zum Predictive Enterprise

| Autor / Redakteur: Ulrike Kogler / Nico Litzel

Die Autorin: Ulrike Kogler ist Trendscout und Wissensmanager bei Mindbreeze.
Die Autorin: Ulrike Kogler ist Trendscout und Wissensmanager bei Mindbreeze. (Bild: Mindbreeze)

Was wäre, wenn es möglich wäre, abzuschätzen, welche Produkte und Dienstleistungen Kunden in Zukunft wollen, noch bevor diese bewusst danach fragen? Dies ist keine Fiktion, sondern bereits heute Realität.

Können Sie sich noch erinnern als jedes Jahr dicke Kataloge im Postkasten lagen und daraus bestellt wurde? Keine Rezension zur Lieferung oder zum Produkt selbst gaben Aufschluss über die Qualität. Als Entscheidungsgrundlage dienten lediglich die Produktinformation und die Abbildung. Mit Glück konnte vielleicht noch ein Bekannter vor der Bestellung seine Erfahrungen teilen.

Wurde es vor Jahren noch mehr oder weniger dem Zufall überlassen, ob sich das erworbene Produkt später als unbrauchbar herausstellte, erhält man diese Informationen heute schon vorab – ganz ohne nachzufragen. Unternehmen wie Amazon haben nicht nur das Einkaufen revolutioniert, sondern auch den Umgang mit Daten auf eine völlig neue Ebene gehoben.

Ursprünglich für den Consumer-Bereich und Privatkunden entwickelt, hielt die Datenanalyse auch nach und nach Einzug in Unternehmen. Heutzutage überlassen diese nichts mehr dem Zufall. Vorhersagen über Kundenbedürfnisse, zukünftige Marktentwicklungen etc. zählen heute zu den täglichen Aufgaben, denn genau diese Einblicke bringen für Unternehmen enorme strategische Vorteile. Präzisere Prognosen verhelfen zu höheren Umsätzen, bringen zufriedenere Kunden, eine höhere Kundenbindung und stärken damit nicht zuletzt die Marktposition eines Unternehmens.

Mithilfe von Analysen und Formen der angewandten Künstlichen Intelligenz basieren Entscheidungen von Unternehmen heute weniger auf Annahmen, sondern sind durch Daten und Fakten gefestigt.

Predictive Enterprise – vorausschauendes Unternehmen

Viele Bereiche oder Fachabteilungen nutzen heute bereits Lösungen, die auf Enterprise Search und Information-Insight-Technologien sowie künstlicher Intelligenz basieren, ohne das zu bemerken. Diese Systeme stützen sich auf Methoden des Machine und Deep Learning sowie andere Formen der Künstlichen Intelligenz. Sie nutzen diese, um das vorhandene Wissen im Unternehmen zu bündeln, Informationen zu extrahieren und jene Daten in ihrer Gesamtheit verfügbar zu machen.

Durch die qualitative Aufbereitung der Daten können konkrete Handlungsrichtlinien abgeleitet und darauf aufbauend zukunftsweisende Geschäftsentscheidungen getroffen werden.

Heute existieren bereits zahlreiche Produkte am Markt, die sich mit dem Thema Verknüpfen und Analysieren von Unternehmensdaten beschäftigen. Der Unterschied ist jedoch enorm. Smarte Lösungen wenden Formen der Künstlichen Intelligenz heute schon intensiv an – insbesondere, um Informationen tatsächlich zu verstehen und die Vielfältigkeit der Sprache abzubilden. Sogenanntes Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) ermöglichen es, dass Abfragen in natürlicher Sprache abgegeben, Inhalte korrekt erfasst und so das Anliegen eines Anwenders und dessen konkreter Bedarf exakt ermittelt werden können.

Das funktioniert bereits heute für konkrete Fachbereiche oder Inhaltsdomänen schon sehr gut. So wird nur jene relevante und auch wirklich benötigte Information herausgefiltert und als personalisiertes Ergebnis dargestellt.

Bei der Extraktion der Fakten aus dem umfassenden Unternehmenswissen stellen diese intelligenten Systeme darüber hinaus sicher, dass Ergebnisse, abhängig von den Zugriffrechten des einzelnen Anwenders, angezeigt werden.

Dieser Umgang mit Daten revolutioniert die bislang bekannte, herkömmliche Suche. Losgelöst von dem typischen Suchfeld-Ergebnis-Schema, ermöglichen intelligente Systeme dem Anwender die Chance zur Interaktion, da NLP und NLQA einen Art Dialog zwischen Mensch und Maschine gewährleisten.

Mithilfe von semantischen Analysen werden die Ergebnisse um kontextspezifische Zusatzinformationen erweitert, wodurch die Mitarbeiter beim Suchvorgang unterstützt werden.

Andere Ausprägungen der Künstlichen Intelligenz werden eingesetzt, um der Lösung eine Art „Gedächtnis“ zu geben. Sogenanntes Deep Learning und Machine Learning helfen dabei, aus den vergangenen Arbeitsweisen der Mitarbeiter zu lernen, um bei neuen Suchabfragen die Relevanz der gefundenen Informationen zu errechnen und um jene personalisiert und proaktiv zur Verfügung zu stellen.

Unternehmensweit Daten verknüpfen und Wissen nutzen

Unternehmen arbeiten in den Fachabteilungen mit einer Vielzahl von verschiedenen Programmen. Das bedeutet, dass auch die Daten an unterschiedlichen Orten gespeichert werden. Der Ausgangspunkt für intelligentes Wissensmanagement sind daher alle Unternehmensquellen, welche an die Technologie angebunden werden. Eine Vielzahl an Konnektoren etwa für Netzlaufwerke, SAP, Microsoft SharePoint etc. für die unterschiedlichen Datenquellen ermöglichen, dass diese mit geringem Aufwand angebunden und die Daten indiziert werden können. So können solche Systeme heutzutage schon ganz einfach ohne langwierige und mühevolle Projekte im Unternehmen integriert werden.

Weil die meisten High-End-Lösungen genau diese Funktionalität aufweisen, werden jegliche Funktionen an die Bedürfnisse jedes einzelnen Fachbereichs adaptiert. Sowohl die fachspezifischen Inhalte (Relevanzmodell), als auch die dafür geeignete Darstellung (z. B. Filtermöglichkeiten) wird subjektiv an die Interessen des jeweiligen Fachbereichs angepasst. So erhält jeder Mitarbeiter entsprechend seiner Rolle und Position die für ihn und den spezifischen Anwendungsfall relevanten Informationen aus dem unternehmensweiten Informationspool.

Dadurch wird für eine abteilungsübergreifende Verknüpfung und Vernetzung des Unternehmenswissens gesorgt und sichergestellt, dass die Informationen zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, im richtigen Kontext von der richtigen Person abgerufen werden können.

Die mithilfe der umfassenden und übergreifenden Verknüpfung von Daten entstehende 360-Grad-Sicht beschleunigt und vereinfacht Geschäftsprozesse (Business Process Improvement). Zudem schafft sie vollständige Entscheidungsgrundlagen. Dieser Gesamtüberblick über alle Kunden, Lieferanten, Verantwortlichkeiten und Geschäftsfälle sorgt für das schnelle Auffinden von Informationen und dadurch für eine effizientere Verrichtung der Arbeit. Mitarbeiter sind weniger damit beschäftigt Daten aus unterschiedlichen Abteilungen und Anwendungen zusammenzusuchen, sondern können sich wichtigeren Aufgaben widmen. Dies stellt im beispielsweise im Customer Service einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar, denn die Aufmerksamkeit gilt zu 100 Prozent dem Kunden.

Fazit

Intelligente Technologien helfen Unternehmen deutlich flexibler, schneller und auf einem höheren Qualitätslevel zu agieren und so konkrete Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Sie bündeln das vorhandene Wissen im Unternehmen zu einer 360-Grad-Sicht, extrahieren die Daten und machen sie ihrer Gesamtheit verfügbar. Die resultierende Vernetzung aller relevanten Unternehmensinformationen ermöglicht eine adäquate Verarbeitung der Daten und stellt dadurch sicher, dass die Bereitstellung von Informationen, die in Zeiten der Digitalisierung mit immer höheren Anforderungen verknüpft ist, reibungslos abläuft.

Damit vereinen solche Lösungen alle Aspekte, um als Unternehmen vorausschauend agieren zu können.

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