Unternehmen kommen bei der Nutzung von KI nur langsam voran

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, dennoch zögern Unternehmen noch immer beim Einsatz. Der Praxisreport Künstliche Intelligenz: KI-Anwendungen in Marketing, Vertrieb und Produktmanagement von Campana & Schott und der Technischen Universität Darmstadt belegt: Wenn KI richtig eingesetzt wird, können Kundenbedürfnisse besser analysiert, Prozesse automatisiert und die Performance in Marketing und Vertrieb gesteigert werden.
 

„Unternehmen haben verstanden, dass ihnen der Einsatz Künstlicher Intelligenz enorme Vorteile auf dem Markt verschafft“, erklärt Boris Ovcak, Director Social Collaboration bei Campana & Schott. „Jedoch müssen als erstes die notwendigen technologischen und organisationalen Voraussetzungen geschaffen werden. So braucht es für einen erfolgreichen Einsatz von KI eine hochwertige Datengrundlage und Fach- und Führungskräfte mit digitalem Mindset und Skills. Davon dürfen sich Unternehmen aber nicht abschrecken lassen.“
 

Durch die Vielzahl an Kundendaten bietet der Einsatz von KI in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Produktmanagement besonders großes Potenzial. Der Schwerpunkt liegt derzeit im Marketing. Obwohl die befragten Unternehmen sich bereits intensiv mit der Nutzung von KI beschäftigen, wird sie bisher lediglich in der Hälfte der identifizierten Use Cases produktiv eingesetzt. Der Praxisreport stellt mögliche Lösungsansätze vor, um anderen Unternehmen den Weg für einen erfolgreichen Einsatz von KI zu ebnen.

Kundenbedürfnisse verstehen und Prozesse automatisieren

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Marketing ermöglicht tiefere Einblicke in das Kundenverhalten. Dadurch lässt sich die Ansprache potenzieller Kundinnen und Kunden verbessern, beispielsweise durch einen intelligenten Chatbot. Anhand gezielter Analysen lassen sich personalisierte Maßnahmen wie KI-basierte Empfehlungssysteme für Streamingdienste oder den Online-Buchhandel gestalten und die Marketing-Performance nachhaltig steigern.
 

Im Vertrieb wird KI genutzt, um Prozesse zu automatisieren. So spart etwa maschinelle Text- und Bildverarbeitung Unternehmen Zeit und Ressourcen. Ein weiterer Use Case ist die „Nachfrage-Generierung“: Besonders vielversprechende Interessenten werden bezüglich ihrer Kaufbereitschaft analysiert und gezielt angesprochen, falls ein Kaufabschluss wahrscheinlich ist. So kann der Vertriebserfolg gesteigert werden.

Künstliche Intelligenz erweist sich im Produktmanagement besonders zu Analysezwecken als nützlich. Automatisch gesammelte Daten aus verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus geben Aufschluss über Kundenbedürfnisse, etwa im Versicherungswesen: Durch den Datenvergleich von Genesungsverläufen und erfolgreichen Behandlungsplänen für bestimmte Krankheiten, profitieren Versicherte von gezielten Gesundheitsangeboten.

Datenbasis, Prozesse, Experten – Die größten Hindernisse der KI-Nutzung

Bisher ist KI mehr im Testbetrieb als im Alltag etabliert – was zeigt, dass Unternehmen sich vor möglichen Schwierigkeiten beim Einsatz scheuen. Eine der größten Herausforderungen sind hinreichende und vor allem qualitativ hochwertige Daten. Auf Basis der Expertenbefragung empfiehlt der Praxisreport, Standards im Umgang mit Daten einzuführen. Gleiches gilt beim Thema Datenschutz: Unternehmen müssen wissen, welche Daten sie für das maschinelle Lernen rechtlich überhaupt verwenden dürfen und welche Schutzmaßnahmen, wie die Anonymisierung sensibler Kundendaten, ergriffen werden müssen.

Zudem sind Unternehmen gut beraten, ihre organisationalen Prozesse sorgfältig auf den Einsatz von KI einzustellen: Technische Vorrausetzungen wie ausreichende Speicher- und Rechenkapazitäten stellen einen entscheidenden Faktor für die erfolgreiche Implementierung dar. „Mit Hilfe externer Cloud-Services können Unternehmen sich der KI-Entwicklung annähern und viel schneller sowie günstiger nutzbare Ergebnisse generieren“, sagt Ingo Meironke, Innovation Manager bei Campana & Schott. „Zudem ist Agilität eine weitere Grundvoraussetzung. Denn technologische Entscheidungen für bestimmte Plattformen müssen immer wieder überdacht und gegebenenfalls neu getroffen werden.“  

Dies erfordert geschultes Personal. Bevor Unternehmen KI praktisch einsetzen, benötigen zunächst die Führungskräfte ein grundlegendes Verständnis über die Funktionsweise Künstlicher Intelligenz. Nur so können sie notwendige Maßnahmen aktiv unterstützen und Zweifel aus dem Weg räumen. Zudem braucht es Fachkräfte wie Data Scientists und Software Engineers. Diese sind jedoch auf dem Markt stark umkämpft und dementsprechend teuer. Deshalb ist es unabdingbar, dass Unternehmen vor dem Einsatz Künstlicher Intelligenz eine langfristige und gleichzeitig flexible Strategie entwickeln.