KI-Beratung: Schlüsseltechnologie KI erfolgreich einsetzen
KI-Beratung von aspectivo
Die aspectivo KI-Berater verfügen über umfangreiche Expertise mit praxiserprobten Anwendungsszenarien für KI – von der Optimierung des Vertriebs über die Produktivitätssteigerung in der Fertigung bis hin zu Lösungen für effizientere Logistik.
Erfahren Sie in einem unverbindlichen Gespräch welchen Mehrwert KI für Ihr Unternehmen bietet.
Organisationen, die unseren KI-Beratern vertrauen
Schlüsseltechnologie KI mit aspectivo erkunden
Treffend fasst der Stanford AI Index Report 2024 zusammen, warum auch im Jahr 2024 künstliche Intelligenz die Wirtschaft und Gesellschaft weiter dynamisch durchdringt. So werden mit Hilfe von KI realisierte Zeitgewinne, Kosteneinsparungen und Qualitätsoptimierungen zum immer relevanteren Wettbewerbsfaktor für Unternehmen auch in Deutschland.
Zeitgewinn durch KI
Einsatzmöglichkeiten künstlicher in Unternehmen sind vielfältig. So hat KI branchenübergreifend großes Potenzial Prozesse und Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Besonders erfolgversprechende Einsatzszenarien für KI liegen in Bereichen, die durch zeitaufwändige repetitive Aufgaben gekennzeichnet sind – ein gutes Anwendungsbeispiel ist die KI-basierte Auswertung von Messdaten in diagnostischen Laboren.
Einsparung von Kosten mit KI
Künstliche Intelligenz bietet mit ihren rapide wachsenden Fähigkeiten nie dagewesene Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen und damit verbundenen hohen Kosteneinsparungen. Dabei rücken im Jahr 2024 immer mehr auch Aufgaben mittlerer bis hoher Komplexität in den Fokus der Automatisierung. Vielversprechende Anwendungsfälle für KI-basierte Kostensenkungen finden sich beispielsweise im Bereich Service mit der automatischen Auswertung nutzergenerierter Texte oder in der Fertigung mit der Auswertung komplexer Sensor-Signale zur Planung von Maschinenwartungen.
KI zur Qualitätssteigerung
Neben Möglichkeiten zur Beschleunigung von Abläufen und Kosteneinsparung bietet die Automatisierung von Prozessen mit KI auch das Potenzial die Qualität von Ergebnissen zu verbessern. So stellen wir in der Praxis immer wieder nicht nur die bessere Objektivität von Ergebnissen einer KI-Lösung im Vergleich zum herkömmlichen Prozess fest, sondern auch niedrigere Fehlerquoten der KI. Prädestiniert für die Qualitätsverbesserung mit künstlicher Intelligenz sind stark repetitive manuelle Auswertungsprozesse wie auch Anwendungen, welche die zeitnahe Erkennung komplexer Anomalien erfordern.
Praxiserprobte KI-Beratung: Anwendungsszenarien für KI
Die Einsatzbreite künstlicher Intelligenz ist beeindruckend und durch Kombination verschiedener Fähigkeiten von KI lassen sich facettenreiche Lösungen zur Prozessoptimierung entwickeln – der McKinsey Report State of AI gibt einen guten Eindruck. In Anbetracht der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten für KI begegnet uns in der KI-Beratung häufig die Frage nach dem unkompliziertesten Use Case für einen erfolgreichen Start mit KI, den sogenannten Low-Hanging-Fruits, die schnellen Mehrwert im Unternehmen schaffen. Einige praxiserprobte Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Vertrieb, Produktion und Logistik stellen wir Ihnen hier vor:
Vertrieb
- Lead-Management/Priorisierung durch Advanced CRM-Analytics
- Personalisierung von Inhalten auf Grundlage von Machine Learning
- Auswertung von Kundenfeedback und Ableitung von Handlungsempfehlung auf der Basis generativer KI
- Cross- und Up-Selling mittels Recommendation Engines
- Preisfindung durch automatisierte Sensitivitätsanalysen
Produktion
- Vorausschauende Wartung und Vorhersage von Systemausfällen mit Predictive Maintenance
- Condition Monitoring von Fertigungsanlagen und Anomalie-Erkennung in Betriebsdaten
- Qualitätsüberwachung und automatisierte Qualitätstests
- Automatisierte Root Cause Analysen auf Grundlage von Sensordaten
Logistik
- Intelligente Automatisierung von Abläufen und Optimierungen im Bereich Logistik
- Handlungsempfehlungen für Supply Chain Manager auf Grundlage von Big-Data-Analysen
- Demand-Forecasts und frühzeitige Erkennung von Anomalien hinsichtlich Nachfrage oder Lieferketten
Passgenaue KI-Strategieberatung für unterschiedliche KI-Reifegrade
Bei der Einführung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen gibt es die Möglichkeit zahlreiche Synergien zu nutzen, welche die Entwicklung von KI-Anwendungen mit steigendem Reifegrad eines Unternehmens zunehmend günstig machen: Standards für einen sicheren und effizienten Datenzugang, die Professionalisierung eines technischen Betriebs-Frameworks für KI und die Einführung effizienter Governance-Prozesse für KI sind nur einige dieser Faktoren. Um sicherzustellen, dass erfolgversprechende Anwendungsfälle für KI zielführend erkannt und Synergieeffekte effektiv ausgeschöpft werden, unterstützen unsere Berater Unternehmen mit einer passgenauen Strategie, die sich eng an Gegebenheiten und dem KI-Reifegrad einer Organisation orientiert.
Beratungsleistungen im Überblick
KI-Reifegrad I: Orientierung - Kurzfristige Ziele definieren
Unternehmen mit diesem Erfahrungsstand mit KI haben möglicherweise erste Erkundungsvorhaben zu KI realisiert und damit begonnen neue Konzepte zu erproben.
Prioritäten:
- Identifikation von Quick-Win-Anwendungen für KI, die schnellen Mehrwert schaffen
- Sichtung erfolgversprechender Einsatzmöglichkeiten für KI im Unternehmen
KI-Reifegrad II: Erprobung - Erste KI Use Cases im Unternehmen realisieren
Unternehmen in dieser Phase haben damit begonnen praktische KI-Kompetenz aufzubauen und erste Fachbereiche haben KI-Lösungen implementiert.
Prioritäten:
- Verbreitung des KI-Know-Hows in weitere Fachbereiche
- Schnelle Entwicklung weiterer aussagekräftiger MVP-Lösungen (Minimum Viable Products)
KI-Reifegrad III: Skalierung - Professionalisierung und Aufbau unternehmensweiter Kompetenz
Unternehmen mit diesem Reifegrad setzten KI-Anwendungen erfolgreich für viele Geschäftsprozesse ein und Mitarbeitern sind im Umgang mit KI und datenbasierten Entscheidungen zunehmend versiert.
Prioritäten:
- Skalierung von KI mit effizienten IT-Systemen (ML Ops) und effektiven Governance-Prozessen zur Absicherung von KI
- Reduktion von Betriebskosten für KI und Beschleunigung des Rollouts von neuen KI-Anwendungen
KI-Reifegrad IV: Strukturentwicklung - Kosten für KI senken
Für Unternehmen, in denen KI etablierte Kernkompetenz geworden ist, sind KI-Neuentwicklungen und der sichere Betrieb von KI-Anwendungen mit nur relativ geringem Aufwand verbunden und der Umgang mit KI ist Teil der DNA der Mitarbeiter.
Prioritäten:
- Dezentralisierung von KI mit KI-Self-Services für alle Mitarbeiter.
- Effiziente Zusammensetzung von Spezialisten-Teams (Fachkräftegewinnung, Weiterbildung von Mitarbeitern zu KI-Professionals, Rollen-Spezialisierung, Offshoring)
Beginnen Sie heute Ihre erfolgreiche KI Journey mit der aspectivo KI-Beratung
Mit langjähriger Erfahrung aus der Praxis unterstützten Sie unsere KI-Experten bei der Ausarbeitung Ihrer passgenauen KI-Strategie – beginnend mit der Sichtung der individuellen Voraussetzungen und der Datenlage über die Umsetzung von Pilotprojekten bis hin zur Professionalisierung Ihrer Betriebsumgebung für KI.
Frequently Asked Questions
Können KI-Algorithmen auch für Advanced Analytics genutzt werden?
Künstliche Intelligenz bietet entscheidende Vorteile für Unternehmen um Prozesse gewinnbringend zu optimieren und Produkte wettbewerbsfähig zu positionieren. Unternehmen die bereits in IT-Systeme für Data Science und Advanced Analytics investiert haben, können in vielen Fällen von diesen Voraussetzungen profitieren und KI nahtlos integrieren. Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Algorithmen reichen dabei von der Aufwertung von Descriptive Analytics bis hin zur Unterstützung von Prescriptive Analytics:
Descriptive Analytics
Descriptive Analytics nutzen Data-Science-Methoden, um strategische Kennzahlen aus den Daten eines Unternehmens abzuleiten. Im Vergleich zur klassischen Business Intelligence erlauben KI-Algorithmen dabei die Verwertung auch besonders komplexer Muster. Anforderungen an den IT-Stack eines Unternehmens sind in der Regel gering. Beispiele sind:
- Erkennung von Kundensegmenten in CRM-Daten
- Rekonstruktion von Customer Journeys aus Online Daten
Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics untermauern Kennzahlen mit Diagnosen. In vielen Fällen kann diagnostische KI in die bestehenden Reporting-Pipelines eines Unternehmens integriert werden und bestehende Reports mit strategischen Insights aufwerten. Beispiele sind:
- Automatisierte Root Cause Analysen z.B. zur Identifikation der Ursache von Anlagenausfällen
- Attributions-Analysen zur Optimierung von Investitionen in Marketing
Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzen erkannte Muster nicht nur für das Reporting, sondern auch für automatisierte Vorhersagen. Oft kommt dabei die Technologie Machine Learning zum Einsatz. Im einfachsten Fall werden auch die Ergebnisse von Predictive Analytics über ein bereits bestehendes Reporting ausgespielt. Sollen Ergebnisse einer Predictive KI nahtlos und in Echtzeit in automatisierte Prozesse eingespielt werden, steigen an dieser Stelle die Anforderungen an die Vernetzung von Systemen und ein Framework für den stabilen Echtzeitbetrieb von KI wird notwendig. Beispiele für Predictive Analytics mit KI sind:
- Forecasts für Warenverfügbarkeit und Nachfrage z.B. in der Logistik
- Automatisierte Optimierung von Maßnahmen, beispielsweise die zielgenaue Ausspielung von Werbung
Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics heben die Fähigkeiten von Predictive Analytics auf eine strategische Ebene und können genutzt werden, um erkannte Muster in allgemeine Handlungsempfehlungen und Business Regeln zu übersetzen. Echtzeit-Funktionalitäten sind in diesem Fall oft von geringerer Relevanz. Damit vereinen Prescriptive Analytics die wirkungsstarken Fähigkeiten von Predictive Analytics mit einer oft einfachen IT-Architektur. Beispiele sind:
- Bestimmung effektiver Wartungsintervalle für Fertigungsanlagen
- Nutzung von Mustern in IoT-Sensordaten für die Produktverbesserung
Wie werden der Datenschutz und die Konformität bei KI-Anwendungen gewährleistet?
Datenschutz
Bei der KI-Beratung orientieren sich unsere Consultants in der Regel an der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung. Bei geplantem Einsatz von KI-Lösungen in Nicht-EU-Ländern ist die Berücksichtigung lokaler Regelungen möglich.
Konformität
Zur Gewährleistung von Sicherheit, Transparenz und Auditierbarkeit von KI-Anwendungen verwenden unsere Berater im Wesentlichen den Kriterienkatalog für KI-Cloud-Dienste des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (AIC4). Die Berücksichtigung Ihrer weiteren spezifischen Compliance-Anforderungen an KI ist selbstverständlich möglich.
Über wie viel Erfahrung verfügen die KI-Berater der aspectivo GmbH?
Als ausgezeichnetes Beratungsunternehmen setzt die aspectivo GmbH kompromisslos auf die Exzellenz ihrer Berater. So verfügen unsere Principal AI Consultants über mindestens 10 Jahre relevanter Berufserfahrung, Senior AI Consultants über mindestens 5 Jahre. Unabhängig vom Senioritätslevel verfügen alle Mitarbeiter der aspectivo GmbH über Zertifizierungen der einschlägigen Cloudplattformen, um Ihnen auch den idealen technischen Fit für Ihre Betriebsvoraussetzungen bieten zu können.