Künstliche Intelligenz: Ist ihr Unternehmen schon fit?
Künstliche Intelligenz und Business Intelligence gehen Hand in Hand
Künstliche Intelligenz: Die vierte industrielle Revolution – kurz Industrie 4.0 – wird mit einer steigenden Nutzung von Informationstechnologien in der Industrie begleitet. Dabei spielt vor allem die Künstliche Intelligenz eine große Rolle, wird sie zukünftig die Arbeit im produzierenden Gewerbe verändern. Aber KI birgt aber auch großes Potenzial, neue Geschäftsmodelle oder Produktideen zu entwickeln.
„Ein unverzichtbarer Leitfaden für alle Mittelständler, die die Digitalisierung erfolgreich vorantreiben wollen.“
Philipp Noack, vieljähriger leitender Manager mit Erfahrung von Digitalisierungsprojekten weltweit.
„Jedes Unternehmen hat Daten und nutzt sie. Dieses Buch zeigt, wie man es ohne Riesen-Investments effizienter und mit Gewinn machen kann.“
Thomas Balgheim, Aufsichtsratsvorsitzender Syngenio AG, Co-Founder DataValueThinking, Managementberater und Coach.
Was ist eigentlich die Voraussetzung für Künstliche Intelligenz?
Ganz einfach: ohne Daten keine KI!
Viele Unternehmen behandeln ihre Daten aber leider noch sehr „stiefmütterlich“. Dabei sollte aus unserer Sicht unbedingt ein „Data-first“- Ansatz verfolgt werden. Denn Entscheidungen aus dem Bauch heraus, könnten sich als fatal im Umgang mit Kunden oder internen Prozessen erweisen.
Was bedeutet „Data-first“?
Den „Data-first“-Ansatz sollten eigentlich alle Mitarbeiter im Unternehmen verinnerlichen: Daten sind wertvoll, kostbar und nützlich für das eigene Unternehmen. Auf Basis von Daten können neue Geschäftsmodelle, Produktneuheiten oder Innovationen entwickelt werden.
Daten: Ihr Treibstoff für Künstliche Intelligenz
In ihren Daten steckt also der Treibstoff für die Künstliche Intelligenz. Um KI-Modelle zu modellieren, zu trainieren und zu betreiben, benötigen Sie Daten, die sinnvoll verwertet werden können. Tun Sie das nicht oder kümmern Sie sich nicht darum, werden Sie langfristig gegenüber dem Wettbewerb verlieren.
Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0
Es sollte also selbstverständlich sein, dass passende Daten für eine KI-Anwendung vorhanden sind. Der Aufwand für Beschaffung, Qualitätssicherung und Aufbereitung kann allerdings sehr unterschiedlich sein.
Es ist zu prüfen, ob die fachlich notwendigen Daten vorhanden sind oder erst noch beschafft oder sogar generiert werden müssen. Dabei sollten Sie nicht anfangen, diese Datenbereiche manuell vorzubereiten. Das erleben wir sehr häufig das die sogenannten Data Scientist ihre eigentliche Rolle nicht einnehmen, nämlich den Mehrwert aus den Daten zu ziehen und nicht manuell die Daten zu integrieren, transformieren und zu konsolidieren. Dafür gibt es LowCode oder Automatisierungsplattform wie unsere bimanu Cloud – jetzt mehr erfahren.
Eventuell müssen Sie sogar Sensoren einsetzen, um die richtigen Daten zu generieren. Oder können Sie schon aus den bereits generierten Daten, notwendige Informationen ableiten? Sollten sie Daten von externen Quellen nutzen, ist zu überprüfen, welche Daten zur Verfügung stehen und welche Qualität die externen Daten haben.
Wie lernt die Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Machine Learning, also maschinelles Lernen, ist ein Teilbereich innerhalb der Künstlichen Intelligenz und kann ohne sie nicht existieren.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Künstliche Intelligenz nutzt und verarbeitet die Daten, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen – es ist das Gehirn eines computerbasierten Systems und die „Intelligenz“, die von Maschinen genutzt wird. Machine Learning ist also künstliches Wissen, dass aus Erfahrungen generiert wird.
Ihr System wird mit ihren Daten erst „richtig fit“ und lernt dazu.
Weitere Informationen zu unserem Projekt mit dem Frauenhofer Institut lesen Sie hier.
Künstliche Intelligenz und Deep Learning
Deep Learning ist ebenfalls ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. So kann – mithilfe diverse Algorithmen und Software, das menschliche Lernverhalten nachgebildet werden. Die gängigste Anwendung sind dabei Sprach-, Text- und Bilderkennung.
Durch Deep Learning wird es darüber hinaus möglich, komplexe Zusammenhänge zwischen industriellen Prozessen, Daten über die Interaktion mit Kunden und Sales-Daten herzustellen.
Deep Learning fokussiert sich auf große Datenmengen.
Künstliche Intelligenz und selbstfahrende Autos
Beispiel selbstfahrende Autos
Deep Learning verhilft dem Fahrzeug zu einer besseren Wahrnehmung der Umgebung. Auf der Straße sammeln moderne Autos riesige Mengen an Daten. Dabei ermöglicht Deep Learning, mittels dieser Daten, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Deep Learning sorgt also für Effizienzsteigerungen im Verkehr.
Künstliche Intelligenz und Business Intelligence
Wenn Daten fehlen oder Sie in ihrem Unternehmen riesige Datenmengen – sogenannte Datensilos – angehäuft haben, die ungenutzt „herumliegen“, kommt das „Business Intelligence“-System ins Spiel. Mittels einer Business Intelligence Software lassen sich ihre Unternehmensdaten zusammenführen, analysieren, auswerten und optisch aufbereiten. Dafür greift das BI–System auf unterschiedliche Datenquellen oder Datentöpfe zu, beispielsweise eine CRM– ,SAP– oder ERP-Software. Lesen Sie weiter in unserem Blogartikel „Ohne Daten keine künstliche Intelligenz“.
Die Themen Datenaufbereitung und Datenzugriff können aber erst richtig gelöst werden, wenn man das Thema Abteilungsübergreifend betrachtet. Werden alle Abteilungen mit in das Thema „data-first“ mit einbezogen, entstehen ganz spannende, neue Ideen: sei es Produktinnovationen oder Verbesserung der internen Unternehmensprozesse.
Wussten Sie, dass Sie Sie sogar mittels Künstlicher Intelligenz ihre Stromspitzen ermitteln können? Lesen Sie mehr in unserem Blogartikel Energiemanagement.
„Wer KI sagt, muss auch BI sagen.“
Künstliche Intelligenz und Business Intelligence
Aber für die Umsetzung eines BI-Systems, brauchen Unternehmen ordentliche, katalogisierte Daten, auf die jederzeit zugegriffen werden kann.
Und das ist ganz einfach umzusetzen: mit einer Cloud.
Eine Cloud beschleunigt also KI-basierte Anwendungen und Services. Die Cloud ist also ein „Künstlicher-Intelligenz“-Booster.
Klar ist: ohne eine Cloud ist das Thema künstliche Intelligenz viel schwieriger umzusetzen und deutlich mühsamer für Unternehmen.
Datenplattformen mit einer Cloud-Lösung liegen im Umsetzungstrend
Durch den Einsatz einer Cloud, wird das Thema Künstliche Intelligenz auch für mittelständische Unternehmen nutzbar. Bilderkennung per Cloud-Service kostet heute fast kaum noch etwas. Wenn die Unternehmen das selbst erledigen wollen, inklusive der zuzukaufenden Daten, wird das viel zu teuer. Die Cloud ist deshalb ein weiterer zentraler Trend, der das Thema Künstliche Intelligenz massiv voranbringt.
Der bimanu-Ansatz
Unsere Datenanalyse Software basiert auf dem bimanu Hub, einer automatisierten Veredelungssoftware für Ihre Daten. Der bimanu Hub sorgt für die logische Aufbereitung und qualitätsgesicherte Speicherung im bimanu Data Warehouse. Die bimanu Cloud deckt dabei alle Bereiche von der Datensammlung bis zur Datenanalyse in übersichtlichen Dashboards vollumfänglich ab.
Egal ob Daten aus dem ERP-System, technische IoT-Daten aus Maschinen und Anlagen oder Marketingdaten – mit Hilfe der bimanu Cloud können Sie vollumfänglich Ihre Unternehmensdaten sammeln und auswerten. Dank vordefinierter API-Schnittstellen können unterschiedliche Datenquellen problemlos angebunden und anschließend in übersichtlichen Dashboards analysiert werden.
Hier erfahren Sie mehr über unsere bimanu Cloud
Fazit
Wenn Unternehmen sich nicht um die eigenen Daten kümmern, verlieren Sie das Potenzial der Automatisierung. Ohne wertvolle Daten ist das Thema Künstliche Intelligenz gar nicht im Unternehmen einsetzbar oder kann gar nicht weiterentwicklet werden.
Das Gute ist: durch die Implementierung eines Business Intelligence – Systems schaffen Sie es spielend leicht, ihre Daten sinnvoll zu nutzen und ihren persönlichen, digitalen Reifegrad zu erhöhen.
Wir können Ihnen helfen, denn bimanu ist der rote Teppich für die KI. Wir wandeln ihr Datenchaos in einen Datenschatz.
Große Unternehmen wie Amazon oder Google haben auch klein angefangen und sind jetzt Marktführer in Ihren Bereichen, da sie es früh verstanden haben, auf digitale Geschäftsmodelle zu setzen.
Genau hier setzen die Gründer Michael und Swen von bimanu mit Ihrer bimanu Cloud an, eine intelligente Software, die es schafft, die Datensilos in den Unternehmen zu beseitigen und Daten gewinnbringend einzusetzen.
Weitere interessante Business Intelligence Beiträge
- Business Analytics vs. Business Intelligence
- Business Intelligence Cloud
- Business Intelligence Dashboard
- Business Intelligence Controlling
- Business Intelligence Beratung
- Business Intelligence Weiterbildung
- Business Intelligence Tools
- Business Intelligence Plattform
- Business Intelligence in der Finanzanalyse
Über den Autor
Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.
Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.
Jetzt mehr in unserer Fallstudie erfahren
Wie Du es als Business Intelligence-, IT-Leiter oder Chief Digital Officer schaffst, mit Deinem Team unverzichtbar zu werden und der führende Innovationstraeiber in Deinem Unternehmen wirst
Michael Jungschläger & Swen Göllner beweisen in Ihrer neuen Fallstudie „3×3 Regeln“, wie Du erste Analytics-Anwendungen innerhalb von 14 Tagen erfolgreich einführst ohne größeren Implementierungsaufwand
Du lernst diese 3×3 Regeln für die Umsetzung Deiner erfolgreichen Projekte in unserer neuen Fallstudie und wirst von den Resultaten verblüfft sein.
