Mit KI zu 25% mehr Gewinn

Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, können 25% mehr Gewinn erwirtschaften. Das zeigt eine Studie des Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW, 2020). Laut einer aktuellen Bitcom-Umfrage nutzen aber erst 8% der deutschen Unternehmen die Technologie. 

Die Nutzung von KI kann somit zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Die Frage ist: Was braucht es, um KI erfolgreich im eigenen Unternehmen einzuführen?

Schritte zur erfolgreichen Implementierung

• Zuerst muss klar sein, welches Problem mit Hilfe von KI gelöst werden soll. Wichtig ist, dass der Return on Investment (RoI) positiv ist, dann ist der Mehrwert sicher.
• Hat das eigene Unternehmen das Knowhow zur Umsetzung oder sind bereits Lösungen am Markt? In den meisten Fällen greifen die Unternehmen auf fertige Lösungen zurück. Nur 3% der Unternehmen entwickelt die KI selbst. 
• Beteiligen Sie die Mitarbeiter von Beginn an, um Vorurteile und Ängste abzubauen. Denn nur wenn die neue Technologie auch fachgerecht angewendet wird, kann sie Vorteile für das Unternehmen bringen.
• Die Zusammenarbeit der verschiedenen Professionen ist der Schlüssel zum Erfolg. Beauftragen Sie mit der Planung bzw. Umsetzung interdisziplinäre Arbeitsgruppen.

Unkompliziert: KI aus der Cloud

Trotz sinkender Hürden, sind viele Unternehmen nicht in der Lage ein KI-Projekt selbst umzusetzen. Aber mittlerweile gibt es dafür „AI as a Service“, kurz: AIaaS. Dabei können Unternehmen auf vorgefertigte Algorithmen zugreifen und sie auf ihre Datensätze anwenden. 

Zur Verfügung stehen unter anderem Chat-Bots, Prognose-Tools und Sprachverständnisalgorithmen, die Daten und Informationen extrahieren. Unternehmen können ausprobieren, welche Methoden optimale Ergebnisse für die eigenen Ziele bringen, ohne viel Zeit und Geld in die Entwicklung einer eigenen Lösung zu investieren.

Bekannte Anbieter sind:

• Amazon Web Services (AWS): Algorithmen beruhen auf der langjährigen Erfahrung von Amazon. Der Service kommt mit einem kostenlosen Kontingent. Mit diesem können Sie das Angebot bis zu 12 Monate lang testen.
• Azure Cognitive Services: ermöglicht es Entwicklern und Data-Scientists mit ihren bekannten Programmiersprechen AI zu entwickeln. Dabei können sie auf bereits entwickelte Modelle zurückgreifen.
• Google Cloud Machine Learning: gestattet es mit minimalen Kenntnissen KI zu trainieren. Grundlage sind die neusten Entwicklungen von Google Research.

Kosten für Cloud-Computing

Die Kosten setzen sich entsprechend der Nutzung aus Faktoren, wie Datenverarbeitungszeit und Speicherplatz zusammen. Preisrechner und die Beratung der Anbieter gibt Ihnen einen Anhaltspunkt, wie viel Ihr Nutzungsverhalten kostet. Einen Preisrechner finden Sie z.B. auf www.microfin.de/produkte/tools/cloud-kosten-rechner/.