Kommentar von Satish HC, Infosys So beeinflussen neue Technologien Analytics

Die rasanten Veränderungen in den Bereichen Digitalisierung, Daten und Analytics eröffnen Unternehmen Potenziale für nachhaltige Veränderungen. Organisationen können nun ihre Geschäftsmodelle neu gestalten, ihre Performance verbessern, die Kundenzufriedenheit steigern und Risiken reduzieren. Damit erfüllen sie Marktanforderungen und bleiben wettbewerbsfähig.

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Gleichzeitig entwickeln sich Technologien stetig weiter und eröffnen Unternehmen immer mehr Möglichkeiten. Die Technologien, die insbesondere bei Data Analytics eingesetzt werden, sind Künstliche Intelligenz (KI), das Internet of Things (IoT), Blockchain, Cloud Computing, Edge Computing, Big Data, Machine Learning und Automatisierung – wobei insbesondere KI, das IoT und Cloud Computing im Fokus stehen und Unternehmen einen industrialisierten Ansatz bei der Analyse von Daten ermöglichen.

Deutlicher Anstieg beim Einsatz von KI-Technologien

KI wird aktuell hauptsächlich eingesetzt, um große Menge an unstrukturierten Daten – wie Text, Sprache, Video und Bilder – zu verarbeiten und zu analysieren. Normalerweise geschieht das integriert und als Teil der Prozessautomatisierung in Unternehmen. Dennoch ist ein deutlicher Anstieg von KI-Technologien sowohl im operativen Bereich als auch bei strategischen Entscheidungsfindungsprozessen sichtbar.

Unterstützt wird dieses Phänomen durch die Verfügbarkeit vertrauenswürdiger, skalengerechter Daten und Experten erwarten groß angelegte Aktivitäten zur digitalen Transformation – die KI-Technologie sowie zughörige Services werden hier künftig wahrscheinlich am meisten eingesetzt. Dazu wird KI zunehmend kommerzialisiert und demokratisiert. Dies führt zur Einführung von Software-Frameworks, um die Potenziale von KI-at-Scale in den meisten Geschäfts- und Entscheidungsprozessen auszuschöpfen.

Durchbrüche in der KI – insbesondere Fortschritte bei Machine und Deep Learning – sowie die exponentielle Erhöhung der Rechenkapazität, machen die Technologie zu einem wichtigen Bestandteil des Analytics-Portfolios. Auch das IoT ist hier essenziell, da es in der Lage ist, große Datenmengen zu gewinnen. Und Cloud-Technologien ermöglichen das Speichern von wichtigen Assets und analytischen Anwendungen. Getrennt betrachtet, ist jede dieser Technologien ein Kraftpaket für sich. In Kombination können sie jedoch genau die Munition sein, die Unternehmen benötigen, um sich vom Wettbewerb abzusetzen.

KI eröffnet Potenziale

Dies war auch das Ergebnis einer weltweiten Studie von Infosys unter 1.000 Unternehmen mit einem jährlichen Umsatz von über einer Milliarde US-Dollar aus zwölf Branchen. Sie brachte neue Einblicke in den Einsatz verschiedener digitaler Technologien bei Data Analytics.

So nannten 37 Prozent der befragten Unternehmen KI als die digitale Technologie mit dem größten Einfluss auf die Ergebnisse bei Data Analytics. Mit 19 Prozent landet das IoT auf Platz zwei in der Umfrage. Insbesondere in der Fertigung sehen Unternehmen die Vorteile von KI: 45 Prozent der Befragten nannten die Technologie in Zusammenhang mit Data Analytics und versprechen sich durch die Erkenntnisse eine Optimierung der Lieferkette. Im Gesundheitswesen und der Biowissenschaft entschieden sich 23 Prozent der Organisationen für das IoT – dies ist angesichts der wachsenden Bedeutung von Fernüberwachung, Telemedizin und vernetzter Gesundheitsversorgung nicht überraschend.

Die Kombination aus KI und Automatisierung kann zu einer massiven Steigerung der Produktivität führen. Dabei sind 57 Prozent der Unternehmen der Meinung, dass Automatisierung vor allem bei der Umsetzung und Skalierung von Analyseinitiativen hilfreich ist. 53 Prozent der Organisationen gaben an, dass die Automatisierung das Potenzial hat, Daten und Analysetechniken zu standardisieren und 46 Prozent gehen von generellen Effizienzsteigerungen aus.

Bessere Kundenzufriedenheit durch Automatisierung

Im Tandem mit Analytics lässt sich die Automatisierung einsetzen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Effizienz des Kundenservices zu verbessern – dies ist vor allem in der Finanzbranche gängig. Unternehmen können die Intention eines Anrufes herausfiltern, so das Kundenerlebnis steigern und effizientere Lösungen finden. Ein weiteres Beispiel aus der Finanzbranche ist die sogenannte Straight-Through-Verarbeitung. Diese erhöht das Transaktionsvolumen und reduziert gleichzeitig Fehler und die Verwendung von Chatbots in Support-Szenarien. Gerade im Hightech-Bereich sind Chatbots bei der Produktsuche und der Beantwortung häufig gestellter Fragen gängig.

Der Einsatz von KI in Zusammenhang mit Analytics hat unterschiedliche Auswirkungen auf die befragten Unternehmen. 52 Prozent sind der Meinung, dass auf diese Weise neue Geschäftsmodelle entwickelt werden können. In der Finanz- und der Gesundheitsbranche teilen sogar 60 Prozent der Befragten diese Meinung. 51 Prozent der Organisationen sehen KI als Treiber für präskriptive und prädiktive Modelle an, was besonders im Verbraucher-, Einzelhandels- und Logistiksektor Anklang findet. Dazu nannten 31 Prozent der Organisationen KI als Unterstützung bei der Erkennung und Vorbeugung von Risiken. In der Telekommunikation wird Analytics beispielsweise eingesetzt, um Risiken wie Dienstunterbrechungen, Anrufausfälle usw. zu reduzieren – ähnlich wie im Einzelhandel. Hier werden Störungen in der Lieferketten sowie ethische und strategische Risiken mit Hilfe von Analytics behandelt. Dabei können Unternehmen Dank der Möglichkeiten von Data Analytics fast in Echtzeit auf Ereignisse oder Vorkommnisse reagieren.

Die Kombination macht‘s

Bei der Befragung der Teilnehmer zur Konvergenz von Cloud, Big Data und IoT waren sich 58 Prozent einig, dass es beim Daten-Management unterstützt. 50 Prozent der Befragten sprachen sich für prädiktive und präskriptive Analysen aus sowie 49 Prozent für neue Geschäftsmodelle, weitere 49 Prozent für skalierbare Analyse-Frameworks.

Der Großteil der befragten Branchen gab an, dass die Nutzung dieser Technologien Synergien schafft und den Unternehmen zahlreiche Vorteile bringt. Organisationen sollten bereit sein, ihre bestehenden Prozesse und vielleicht sogar ihre Geschäftsmodelle zu überarbeiten, um die Potenziale der digitalen Technologien auszuschöpfen.

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