Squirro nennt Kriterien

Sechs Erfolgsfaktoren für KI in Fachabteilungen

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Squirro nennt Erfolgsfaktoren zur KI-Einführung in Fachabteilungen.
Squirro nennt Erfolgsfaktoren zur KI-Einführung in Fachabteilungen. (Bild: rawpixel / pixabay.com / CC0)

Der Augmented-Intelligence-Spezialist Squirro hat sechs Faktoren identifiziert, die über den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) in Fachabteilungen entscheiden.

Gerade Power-User in Fachabteilungen fordern Squirro zufolge oft nachdrücklich den Einsatz KI-basierter Analysen, um Daten besser auswerten zu können. Diese Nutzergruppe wird auch als Citizen Data Scientists bezeichnet und benötigt entsprechende Tools, um KI-Applikationen effektiv zu nutzen. Allerdings ist die Implementierung entsprechender Werkzeuge nicht trivial. Squirro hat deshalb die folgenden sechs Erfolgsfaktoren zusammengefasst, um KI-basierte Applikationen optimal auf die Bedürfnisse von Power-Usern abzustimmen.

1. Smarte Dashboards

Eine einfache Möglichkeit zur Förderung der KI-Nutzung in den Fachabteilungen bieten Dashboards mit interaktiver Benutzeroberfläche. Für Power-User in den Fachabteilungen muss ein Dashboard ähnlich komfortabel zu bedienen sein wie die gewohnten Office-Applikationen. Ein leicht navigierbares Dashboard ist damit ein wesentliches Element, um die von KI-Applikationen bereitgestellten Daten effizient zu nutzen.

2. Leistungsfähige Visualisierungs-Tools

Einfache Excel-Listen mit strukturierten Daten vermitteln Usern lediglich statische Informationen. Eine KI-Applikation kann dagegen unstrukturierte und externe Daten in der Analyse berücksichtigen. Wenn diese Ergebnisse grafisch – etwa in einer dynamischen und interaktiven Karte – dargestellt werden, sind auf einem Blick wichtige Zusammenhänge erkennbar.

3. Effiziente Datenbereitstellung

Wenn Citizen Data Scientists in den Fachabteilungen Analysen und Berichte erstellen wollen, kommen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen zum Einsatz. Dabei muss eine KI-Applikation einen effizienten Datenfluss sicherstellen, den Benutzer komfortabel an ihre individuellen Anforderungen anpassen können. Besonders unstrukturierte Daten, die weit mehr als 90 Prozent der für Analysen zugänglichen Datenmenge ausmachen, bieten ein riesiges Potenzial, das Unternehmen bisher so gut wie nicht nutzen.

4. Optimale Empfehlungsmaschine

Die Power-User unter den Vertriebsmitarbeitern durchsuchen große Datenmengen, um individuell passende Angebote zusammenzustellen. Eine Empfehlungsmaschine hilft dabei: Sie analysiert Daten aus allen zugänglichen Quellen. Zudem unterstützt sie Power-User dabei, neue Geschäftsmöglichkeiten durch KI-gesteuerte Handlungsempfehlungen zu erkennen und ein umfassendes Verständnis von Kunden und Märkten zu entwickeln.

5. Leistungsstarke ML-Funktionen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Schlüsselfaktor für die Erstellung von Handlungsempfehlungen und die nächstbeste Aktion im Vertriebszyklus. Ausgereifte und ständig weiterentwickelte Algorithmen analysieren dazu große Datenmengen. Durch eine Anpassung der Algorithmen – gemessen an den Ergebnissen der Handlungsempfehlungen – lässt sich eine sehr hohe Treffsicherheit und damit Erfolgswahrscheinlichkeit der Empfehlungen erzielen. Wichtig ist ebenso die hohe Geschwindigkeit der Berechnungen. Unternehmen können deren Ergebnisse für kurzfristige Entscheidungen nutzen, etwa während eines E-Commerce-Kaufprozesses oder bei einer telefonischen Finanzberatung.

6. Funktionen zur kognitiven Suche

Die kognitive Suche geht weit über die herkömmliche Suche hinaus, indem sie Kontext, Relevanz, Absicht sowie Interesse des Benutzers erkennt und weitaus bessere Suchergebnisse liefert. Überall dort, wo Informationen und Empfehlungen immer schneller bereitstehen müssen, wird die kognitive Suche zu einem wichtigen Werkzeug für die betrieblichen Fachexperten unter den Datenwissenschaftlern.

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