Gezielt neue Geschäftstreiber einsetzen: KI, CpS und ML

Können Unternehmen beim Thema KI noch länger zögern, ohne ernsthaft Schaden zu nehmen? 

Die Einsatzfelder für Künstliche Intelligenz (KI) vermehren sich exponentiell. KI ist immer häufiger anzutreffen: Haushaltsgeräte, Fahrzeuge, Entscheidungen in der Produktion, auf Sozialen wie Handels-Plattformen und bei der Werbung. Überall sind KIs involviert. Künstliche Intelligenz basiert auf einer umfangreichen, lernfähigen Software. KI verfolgt das Ziel Entscheidungen auf Grundlage erhobener Daten gemäß eines Menschen zu treffen. Im Unterschied zum Menschen ist die KI jedoch 24 Stunden an allen Tagen verfügbar und kann bei Bedarf auch sehr komplexe Sachlagen schnell und genau entscheiden.

Beim Einstieg entscheiden Branche und Marktumfeld in dem sich das jeweilige Unternehmen befindet. Doch lange gültige Grenzen lösen sich auf. Industriefertiger setzen auf das Know-how von Finanzdiensteistern / Handelsunternehmen und setzen dafür KI-Werkzeuge im Search, Marketing und beim Einkauf ein. Umgekehrt folgen Versicherungen dem Denken von Industriebetrieben indem sie anhand ‚digitaler Zwillinge‘ die Risiken der versicherten Güter bewerten. 

Geschäftsmodelle die auf digitaler Technologie basieren

Ähnliches kann man auch für den Einsatz von Cyber-physischen Systemen (CpS) und dem Machine Learning (ML). CpS ermöglichen die Steuerung und die Kontrolle von komplexen Systemen und Infrastrukturen – weit über die eigene Unternehmensgrenzen hinaus. In der Industrie 4.0 spielen Cyber-physische Systeme eine zentrale Rolle. Cyber-physische Systeme setzen sich aus mechanischen Komponenten, Software und moderner Informationstechnik zusammen. Sie ermöglichen gegenüber herkömmlichen Maschinen, Anlagen und Gegenständen komplett neue Einsatzszenarien und erweiterte Geschäftsmodelle. 

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstliche Intelligenz. Es beschreibt dymanische Algorithmen, die einer Software ermöglichen, eigenständig dazuzulernen, um Entscheidungen, Ergebnisse oder Performance zu verbessern.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) verfügen über das Potenzial alle Wertschöpfungsketten neu zu definieren

Es ist Zeit für ein Paradigmenwechsel: KI optimieren nicht das Unternehmen – sie führt zu völlig neuen Formen der Umsatzgenerierung. Heutige Marktführer setzen KI dafür ein, ihre Position weiter zu festigen, während Herausforderer KI nutzen können, um Wertschöpfungsketten aufzulösen und sich dabei neu zu positionieren! Doch wer im Unternehmen kann das Denken und die Chancen erkennen, bewerten und umsetzen?

Was sind die sind die Schlüssel für Akzeptanz und Erfolg von KI als fester Bestandteil der Business-Strategie? Die Antwort ist vielfältig. Passende Mitarbeiter mit Know-how zu Digitaler Transformation, Einsatz neuer Technologien, Re-Design von Geschäftsmodellen und neue Partnerschaften. Eine leichte Aufgabe? Nein! Oder wissen schon alle Entscheider, welchen Mehrwert neue Technologien und eBuzsiness bringen? Oder werden bereits Daten und Algorithmen als Basis für Produktideen und Investitionen vollumfänglich eingesetzt?

Digital Influencer machen im Business Lust auf ‚Use Cases‘ und ‚eBusiness‘

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) stellen ihre wahren Herausforderung nicht in der Technologie. Vielmehr sind die richtigen Anwendungsszenarien (Use Cases) die bestimmende Größe.

  • Wie schaffen es Unternehmen, dass Mitarbeiter*innen ihre Scheuklappen ablegen und zukunftsorientiert denken?
  • Wie können sie selbst Zukunftsbild entwerfen und das Unternehmen dort hinführen?
  • Was blockiert Fantasie, Kreativität und Entscheidungsfreudigkeit der Führungskräfte und Mitarbeiter*innen?

Digital Influencer, die vorausgehen währen eine gute Maßnahme, um den Weg in des digitalen Wandel zu ebenen. Sie auszubilden und im Unternehmen zur Wirkung zu bringen, muss sehr gut geplant und immer wieder von der Unternehmensleitung unterstützt werden. Das Hindernisse von hierarchischen Strukturen, die das Denken im Unternehmen prägen, müssen dabei genauso berücksichtigt werden, wie das Potential der Mitarbeiter*innen die zum Digital Influencer werden sollen.

Für Digital Influencer müssen neue Formen der Weiterbildung und des kontinuierlichen Lernens zum Einsatz kommen und ihre Wirkung entfalten. Die Rolle des Digital Influencer im Unternehmen einzuführen und zu unterstützen bedeutet neue Ideen fördern, versteckt liegende Talente aktivieren, Kreativität stimulierten und altes Silo- oder Lagerdenken überwinden. Sie haben es in der Hand, die Hindernisse die auf dem Weg zu Künstliche Intelligenz (KI), Cyber physischen Systemen (CpS) und Machine Learning (ML) liegen, aus dem Weg zu räumen.

Grundlage von Business- und eBusiness-Entscheidung: KPIs im Unternehmen

KI, CpS, eBusiness … doch wie kann vorausschauend und nachhaltig entschieden und gesteuert werden? Es muss zuvor eine einheitliche und übersichtliche Datenlage geschaffen werden. Die historische Entscheidung ,Aus dem Bauch heraus‘ konnte lange Zeit richtig sein. Doch Komplexität und Zeitdruck haben extrem zugenommen. Daher muss an vielen Stellen der digitalen Entscheidung Vorrang eingeräumt werden. Doch weder künstliche Intelligenz noch digitale Maschinen besitzen einen entsprechend ,schlauen Bauch’! Daher arbeiten Unternehmen mit Key Performance Indicators (KPI). Was das bedeutet und wie der Zusammenhang ist, will ich hier etwas weiter ausführen.

Was bedeutet KPI?  

KPI steht für ‚Key Performance Indicators‘. So werden allg. Kennzahlen in der Betriebswirtschaftslehre bezeichnet. Diese Kennzahlen können sich auf Erfolg, Leistung oder Auslastung des Betriebs bzw. seiner einzelnen organisatorischen Einheiten oder auch nur einer Maschine beziehen. Sie werden von jedem Unternehmen selbst festgelegt und erhoben.

Welchen Sinn und Zweck verfolgt der Einsatz von KPI im Unternehmen?

Aufgrund des Leistungsbezugs der Kennzahlen sind Sie in vielen Jahren auch schon ohne dem Einsatz von KI erhoben und bewertet worden. Management und Controlling setzen sie ein, um Unternehmensprozesse, einzelne Projekte oder Abteilungen zu kontrollieren, zu bewerten und entsprechend weiter zu entwickeln bzw. einzustellen. Dabei können die Werte aus unterschiedlichen Perspektive betrachtet werden. Das internes Rechnungswesen, die Kunden oder das Management werden KPIs unterschiedlich betrachten und auslegen.

Wie können KPI ausgelegt werden?

Controling und internes Rechnungswesen benötigt in erster Linie Ergebniskennzahlen, Rentabilitätskennzahlen sowie Kennzahlen zu Liquidität und Cashflow. Im Management werden darüber hinaus Projektkenngrößen und Qualitätskenngrößen benötigt. Im Produktmarketing sowie im Vertrieb bilden Kennzahlen zur Aufbau und Pflege von Kundenbeziehung, Interaktion, Nutzung sowie zu Bestellentwicklung, Kommunikation, Lieferung und Preismanagement den Kern. Der Einkauf wird bei der Bewertung von Lieferanten und Materialbewegung stärker auf Qualität, Termintreue und Quantität setzen.

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