Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: 4 Anwendungsbereiche für KMU

Künstliche Intelligenz ist nicht gleich Maschinelles Lernen

Manche befürchten, dass der Einsatz technischer Innovationen mit Arbeitsplatzverlusten einhergeht. Diese Befürchtung ist nicht ganz unbegründet, denn letztlich sorgen KI und Co. dafür, dass bestimmte Prozesse in Unternehmen optimiert werden. Vielfach fallen Arbeitsplätze jedoch nicht komplett weg – es ändern sich nur einzelne Arbeitsschritte.

Zum besseren Verständnis lohnt ein Blick auf den Unterschied der beiden Begriffe: KI ist ein Oberbegriff für die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz benötigt wird. Hierzu gehören beispielsweise das Lösen von Problemen, Lernen, das Fällen von Entscheidungen oder das Erkennen von Sprache.

Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Algorithmen zu entwerfen und zu entwickeln, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Im Grunde ist ML also die Methode, mit der wir KI erreichen. Mit Hilfe von ML sind Maschinen in der Lage, sich auf der Grundlage von Erfahrungen zu verbessern und anzupassen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.

1. Automatisierung von Unternehmensprozessen

Kleine und mittelständische Unternehmen können KI und ML nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren.

So lässt sich durch den Einsatz von KI-Chatbots der Kundenservice deutlich verbessern. Ein Chatbot kann Bestellungen entgegennehmen, Kunden über den Stand ihrer Bestellung informieren oder Produktinformationen liefern. Außerdem kann eine Vielzahl von Kundenanfragen automatisch bearbeitet werden. Das erhöht die Effizienz, senkt die Wartezeit für die Kunden und steigert die Kundenzufriedenheit.

Darüber hinaus ist auch die Automatisierung von Marketing- und Vertriebsaktivitäten möglich: So können z. B. das Kundenverhalten vorhergesagt, Umsatzprognosen erstellt oder Kundendaten analysiert werden, um personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln.

Auch die Verarbeitung von Rechnungen und die Buchhaltung lassen sich vereinfachen. Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, bei der Software-Roboter sich wiederholende, regelbasierte Routineaufgaben übernehmen, die bisher von Menschen ausgeführt wurden. So können Rechnungen gescannt, Daten extrahiert, in Buchhaltungssysteme eingespeist und Zahlungen veranlasst werden.

Außerdem können KI und ML das Personalwesen optimieren, indem z. B. Bewerbungsprozesse automatisiert ablaufen. Entsprechende Tools helfen beim Scannen von Lebensläufen, bei der Bewertung von Bewerbern, bei der Planung von Vorstellungsgesprächen oder bei der Vorbereitung von Interviewfragen.

Schließlich verbessern KI und ML auch Lieferketten, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen zur Vorhersage von Nachfrage, Lieferzeiten und potenziellen Engpässen analysieren. Auf diese Weise sind eine effizientere Verwaltung der Lagerbestände und die Vermeidung von Lieferengpässen möglich.

2. Steigerung der IT-Sicherheit

KI und ML werden im Bereich der IT-Sicherheit nicht nur für große Unternehmen immer wichtiger. Sie ermöglichen es, Bedrohungen schneller zu erkennen und besser darauf zu reagieren. KI- und ML-Systeme analysieren große Mengen von Netzwerkdaten in Echtzeit und erkennen ungewöhnliche Aktivitäten, die auf mögliche Sicherheitsverletzungen hindeuten.

Auch Malware – selbst solche, die noch nie zuvor in Erscheinung getreten ist – kann mit Hilfe von ML schneller identifiziert werden. Darüber hinaus können KI und ML Phishing-Attacken erkennen und abwehren, indem sie E-Mails auf verdächtige Anhänge, Links oder Formulierungen analysieren.

Des Weiteren haben Unternehmen die Möglichkeit, automatische Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle zu implementieren: Ein betroffenes System wird dann automatisch vom Netz getrennt oder verdächtige Prozesse werden abgebrochen.

3. Analyse von Daten

KI und ML ermöglichen kleinen und mittleren Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Neben Analysen des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen, die beispielsweise in personalisierte Angebote münden und die Kundenbindung erhöhen, können Unternehmen ihre Betriebsdaten analysieren, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Hierfür könnten etwa Verkaufsdaten ausgewertet werden, um Lagerbestände zu optimieren und Über- oder Unterbestände zu vermeiden.

Auch für Finanzanalysen sind KI und ML nützlich – um künftige Umsätze vorherzusagen, finanzielle Risiken zu bewerten oder Betrug aufzudecken. Überdies können soziale Medien und andere Online-Datenquellen analysiert werden, um zu verstehen, wie ein Produkt oder eine Marke online wahrgenommen wird. So lassen sich Marketingstrategien anpassen, auf Kundenfeedback reagieren oder potenzielle Krisen schneller erkennen.

4. Schutz vor Ausfällen durch vorausschauende Wartung

Dank der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) können mittels KI und ML Maschinenausfälle und -probleme erkannt werden, ehe sie auftreten. Das hilft KMU, unerwartete Betriebsausfälle und teure Reparaturen zu vermeiden.

Mit Hilfe von Sensoren, die an Geräten oder Maschinen angebracht werden, können z. B. Druck oder Temperatur überwacht und aufgezeichnet werden. Ein ungewöhnlicher Anstieg der Temperatur könnte etwa auf einen Defekt im Kühlsystem hindeuten. ML-Modelle helfen also dabei, Daten zu analysieren und Abweichungen von der Norm frühzeitig anzuzeigen. Sie können aber auch Muster erkennen und sogar Vorhersagen darüber treffen, wann Maschinen voraussichtlich ausfallen werden. Das hat auch den Vorteil, dass Wartungsarbeiten besser planbar sind und Kosten durch Ausfallzeiten gesenkt werden. Auch die Lebensdauer einzelner Maschinenteile lässt sich vorhersagen – so können nicht nur unerwartete Ausfälle vermieden, sondern auch besser festgelegt werden, wann bestimmte Teile ausgetauscht werden müssen.

Wie Sie sehen, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, wie auch Sie als kleines oder mittelständisches Unternehmen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen profitieren und Ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern können. Gern unterstützen wir Sie dabei, die Technologien zu finden, die für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind, und sie optimal einzubinden.