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Mehrwerte aus Daten: KI und Data Science

KI und Data Science: Herangehensweise entscheidet ├╝ber Projekterfolg

K├╝nstliche Intelligenz (KI) und Data Science gelten als k├╝nftige Erfolgsfaktoren in der Wirtschaft. Zwar liegen wertvolle Daten in gro├čer Menge vor. Die Mehrwerte aus realisierten Data-Science-Projekten sind bis dato jedoch eher gering. Vielen Unternehmen f├Ąllt es au├čerdem schwer, einen Einstieg in das Thema zu finden. Woran liegt es, dass der Nutzen von KI im Mittelstand noch nicht ausgesch├Âpft wird?

K├╝nstliche Intelligenz: Enorme Potenziale f├╝r den Mittelstand

Fachkr├Ąftemangel, hohe Produktions- und Logistikkosten, globaler Konkurrenzdruck – Mittelst├Ąndler sehen sich im operativen Gesch├Ąft mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert. Mittlerweile k├Ânnte KI eingesetzt werden, um diesen Problemen zu begegnen. Erfolgreich umgesetzte Projekte zeigen, dass k├╝nstliche Intelligenz in der Lage ist, Fertigungsabl├Ąufe zu optimieren, Logistikprozesse besser zu planen, Personal zu entlasten oder eine vorausschauende Wartung zu realisieren. Zudem kann KI Muster in Daten erkennen. Entsprechende Algorithmen sind also „kleine Data Scientists“, die beispielsweise das Kundenverhalten analysieren, Qualit├Ątsprobleme identifizieren und Ma├čnahmen empfehlen.

Als k├╝nstliche Intelligenz marktf├Ąhig wurde, war sie aus Kosten- und Komplexit├Ątsgr├╝nden Gro├čunternehmen vorbehalten. Rechenleistung und Machine-Learning-Algorithmen haben sich in der j├╝ngeren Vergangenheit jedoch rasant weiterentwickelt, wodurch mittlerweile auch kleine und mittlere Unternehmen von KI-Technologien profitieren k├Ânnen. Voraussetzung ist jedoch das Vorhandensein sinnvoller Business Cases, klar definierter Ziele und Transparenz hinsichtlich des ROI. Hier setzt das KI-Starter-Paket von Trevisto an.

Mehrwert der Daten schrittweise erschlie├čen

Mit dem „Starterpaket K├╝nstliche Intelligenz“ von Trevisto lassen sich Daten- und KI-Projekte strukturiert angehen. Zun├Ąchst werden geeignete Business Cases im Unternehmen identifiziert und priorisiert. Angelehnt an das klassische Projektmanagement erfolgt zudem eine klare Zieldefinition. Die Business-Ziele werden mit einer Zielfunktion verkn├╝pft. F├╝r Investitionssicherheit sorgt eine Bewertung des Optimierungspotenzials. Sie zeigt nicht nur m├Âgliche Kostensenkungen auf. Es werden auch Umsatzpotenziale bewertet. Dies gilt f├╝r direkte Umsatzzuw├Ąchse ebenso wie f├╝r indirekte Umsatzsteigerungen, die etwa durch den Einstieg in neue Gesch├Ąftsfelder realisierbar sind.

Beginnen Sie klein

Mit intelligenten Daten-Analysen, Machine Learning und KI-Anwendungen m├╝ssen selbstverst├Ąndlich Unternehmensziele erreicht werden. Es lohnt sich also, Zeit in die Definition zu investieren, um einen klaren Fahrplan zu erhalten. Die Messbarkeit von Ergebnissen sollte ebenfalls gew├Ąhrleistet sein. Da k├╝nstliche Intelligenz jedoch immer noch neu und schwer greifbar ist, empfiehlt sich ein Vorgehen in kleinen Schritten. Es reicht zu Beginn aus, einzelne Arbeitsschritte mit KI zu verbessern oder Daten aus einem bestimmten Bereich auszuwerten. Trevisto bietet aus diesem Grund kleine, agile Projekte, die mit einem Proof of Concept einhergehen. Auf diese Weise lassen sich die Beteiligten im Unternehmen

abholen. Auch die Mehrwerte werden transparent. Zudem erm├Âglichen die Ergebnisse aus den Proof of Concepts eine belastbare Einsch├Ątzung des Kosten-Nutzen-Verh├Ąltnisses bei einer sp├Ąteren Skalierung.

In Summe wird deutlich: Ein externer „Anschub“ kann in vielen F├Ąllen hilfreich sein. Der Ansatz von Trevisto erm├Âglicht es Mittelst├Ąndlern, einen sinnvollen Einstieg in die Bereiche Data Science und k├╝nstliche Intelligenz zu finden. Es entstehen greifbare Ergebnisse f├╝r solide Investitionsentscheidungen.