Bereits jedes achte* Unternehmen in Deutschland nutzt heute künstliche Intelligenz. Dennoch bestehen auch weiterhin ungenutzte Potenziale für KI. Dies liegt zum Teil daran, dass den Unternehmen viele der Einsatzmöglichkeiten noch gar nicht bekannt sind. (* Quelle: destatis.de, Nov. 2023)

Pilotprojekte spielen eine Schlüsselrolle dabei, solche Szenarien zu identifizieren. Sie dienen dazu, künstliche Intelligenz in der Praxis auszuprobieren und ihre Vorteile zu erkennen. Die Anwendungsbereiche für den Einsatz von KI sind dabei äußerst vielfältig.

Daten analysieren

In der Datenanalyse sorgt KI für die schnelle Verarbeitung großer und komplexer Datensätze. Ziel ist es, dadurch Erkenntnisse zu gewinnen, die eine bessere Verwaltung und Entscheidungsfindung ermöglichen.

Anwendungsfälle
  • Textverarbeitung: Die Verarbeitung und Analyse großer Textdatensätze werden durch die Fähigkeit von KI beschleunigt, große Mengen automatisch zu lesen und zusammenzufassen.
  • Visuelle Analysen: KI kann aus großen Datenmengen Visualisierungen und Grafiken erstellen, wodurch komplexe Datensätze und Statistiken leichter verständlich werden.
  • Bessere Auffindbarkeit von Informationen: Durch das Verständnis natürlicher Sprache kann KI Kundinnen und Kunden helfen, benötigte Informationen leichter zu finden.

Ereignisse vorhersagen

KI-basierte Prognosen zielen darauf ab, zukünftige Ereignisse auf Basis aktueller Kenntnisse und vergangener Beobachtungen abzuschätzen. Sie können helfen, Trends und potenzielle Risiken besser zu verstehen.

Anwendungsfälle
  • Bevölkerungsprognose: Die Vorhersage von Bevölkerungstrends kann dazu beitragen, die städtische Infrastruktur und Services besser auf die Nachfrage abzustimmen.
  • Vorhersage des Energieverbrauchs: Die Vorhersage des Energieverbrauchs hilft Stromerzeugern und -verbrauchern bei der Optimierung ihres Betriebs. So können sie nachhaltiger agieren.
  • Wirtschaftsprognosen: KI kann große Mengen an Wirtschaftsdaten analysieren und Veränderungen des BIP usw. vorhersagen. Dies hilft Managern und Investoren, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Komplexe Planungen durchführen

AI Constraint Solving eignet sich besonders für Planungen, bei denen mehrere Faktoren zu berücksichtigen sind. Die KI-gestützte Optimierung ist ideal für Aufgabenstellungen, bei denen herkömmliche mathematische Methoden zu komplex sind.

Anwendungsfälle
  • Planung von Verteilungsrouten: KI kann dabei helfen, komplexe Verteilungsrouten so zu gestalten, dass Emissionen minimiert und die Transportkapazitäten effizient genutzt werden.
  • Schichtplanung: Die automatisierte Schichtplanung unterstützt komplexe Planungsaufgaben, bei denen gleichzeitig viele Faktoren berücksichtigt werden müssen.
  • Veranstaltungsplanung: Das Erstellen von Zeitplänen, die gleichzeitig die Dauer der Veranstaltung und andere relevante Faktoren berücksichtigen, kann den Verbrauch von Ressourcen minimieren.

Inhalte automatisiert erstellen

KI kann dazu dienen, selbstständig Texte, Bilder, Ton oder andere Inhalte zu erstellen. Dieser Ansatz ist optimal, wenn besonders schnell viele qualitativ gute Inhalte bereitgestellt werden müssen.

Anwendungsfälle
  • Verfassen von Artikeln, Blogbeiträgen und Nachrichten: Das automatische Zusammenfassen großer Datenmengen zu Artikeln und Blogbeiträgen spart Zeit und Ressourcen.
  • Erstellen von Bildern und Videos: Das Verwenden automatisch erstellter Bilder und Videos hilft den Entscheidungsträgern u. a. in der Stadtplanung, Projekte besser zu beurteilen.
  • Spracherkennung: Die Umwandlung von Sprache in Text und weiter in strukturierte Informationen für Back-End-Systeme beschleunigt die Bearbeitung u. a. von Krankenakten erheblich.

Anomalien erkennen

Unternehmen verfügen über große Datenmengen. KI kann dabei helfen, in dieser Masse ungewöhnliche Ereignisse herauszufiltern und so die Überwachung verschiedenster Bereiche zu vereinfachen.

Anwendungsfälle
  • Analyse der Belege in der Rechnungsprüfung: Durch das Beobachten von Transaktionen auf Einkaufsrechnungen können auf Betrug hinweisende atypische Einkaufsmuster aufgedeckt und fehlerhafte Rechnungen beim Erhalt herausgefiltert werden.
  • Überwachung des Zahllaufs: Durch das Ermitteln ungewöhnlicher Bewegungen in den Zahlungsströmen können fehlerhafte Transaktionen erkannt und finanzielle Unregelmäßigkeiten verhindert werden.
  • Analyse von Verkehrsströmen: Durch das Beobachten von Anomalien bei Verkehrs-strömen lassen sich Veränderungen feststellen, die bei der Stadtplanung berücksichtigt werden müssen.

Objekte besser klassifizieren

KI unterstützt Unternehmen dabei, Objekte anhand von Merkmalen wie numerischen Werten bestimmten Clustern zuzuordnen und so zum Beispiel Services zu optimieren und Betrugsversuche zu erkennen.

Anwendungsfälle
  • Identifizieren von Kundengruppen: Das Einteilen von Kunden in Gruppen kann dazu beitragen, die Services besser auf deren Bedürfnisse abzustimmen und so Kosten zu sparen.
  • Clusterung von Fahrzeugen: Die automatisierte Fahrzeugklassifizierung hilft Verkehrsplanern, die Verkehrsströme zu verstehen und die Verkehrsinfrastruktur entsprechend zu entwickeln.
  • Zuordnung von Dokumenten: Die Klassifizierung kann helfen, gefälschte Bilder, Dokumente oder Texte zu erkennen und so Betrugsversuche zu verhindern.

Software entwickeln

Bei der KI-gestützten Softwareentwicklung werden KI-Methoden als Teil des Konzepts, der Implementierung und der Tests eingesetzt. Dies ermöglicht einen effizienteren Entwicklungsprozess.

Anwendungsfälle
  • Erstellung von Softwarecode: KI kann dabei helfen, Softwarecode schneller und mit weniger Fehlern zu erstellen. Dazu schlägt sie Codeschnipsel vor, die die Leistung optimieren und vor möglichen Fehlern warnen.
  • Übersetzen von Code in eine andere Programmiersprache: KI erleichtert die Migration von Anwendungen, z. B. in die Cloud, durch Übersetzen von Softwarecode in andere Programmiersprachen.
  • Generierung von Testfällen: Die KI kann automatisch die Funktionalitäten einer Anwendung identifizieren und darauf basierend Testfälle generieren.

Prozesse automatisieren

KI ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, unstrukturierte Prozesse und Datenflüsse zu automatisieren. Das verbessert die Qualität und senkt die Fehlerquote.

Anwendungsfälle
  • Weiterleitung von Rechnungen: KI kann eingehende Rechnungen automatisch klassifizieren und weiterleiten. Dies spart Zeit und senkt die Fehlerwahrscheinlichkeit.
  • Verbesserung des Services und der Kundenberatung: Virtuelle Kundenservice-Agenten können die Kundenbedürfnisse in Echtzeit analysieren und sie entsprechend weiterleiten oder anhand von vordefinierten Antwortvorlagen direkt beantworten.
  • Automatisierung ganzer Aufgaben: Durch den Einsatz autonomer menschlicher Agenten, die komplexe Aufgaben selbstständig durchführen, lässt sich die Effizienz erheblich steigern.
Ein KI-Experte sitzt vor einem Monitor

Ob generative KI oder branchenspezifische KI-Lösungen: In ihren Blogbeiträgen sprechen unsere Fachleute darüber, wo und wie künstliche Intelligenz Mehrwert generiert.

Sie möchten mit KI neue Geschäftsmodelle entwickeln oder bestehende Betriebsmodelle optimieren? Die Nachhaltigkeit fördern oder Sicherheitsrisiken senken?
Mit unserem 4E-Ansatz unterstützen wir Sie dabei, Ihre Ziele zu erreichen.

 

Icon für Entwerfen der KI-Vision

Entwerfen der KI-Vision

  • Analysieren des KI-Reifegrads in einem Reifeassessment
  • Aufstellen von Leitlinien für einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI
  • Überprüfen der Richtlinien zu Risiken und Compliance
  • Entwickeln einer Roadmap für die Umsetzung in agilen Discovery-, Innovations- und Design-Sprints

 

Icon Erforschen der KI-Potentiale

Erforschen der KI-Potenziale

  • Identifizieren von Anwendungsfällen
  • Einsetzen von Task- und Process-Mining-Lösungen
  • Entwickeln und Durchführen eines Pilotprojekts als Proof of Concept
  • Aufbauen einer Make-or-Buy-Strategie
  • Überprüfen der für die Implementierung von KI notwendigen Architektur, Infrastruktur und Technologie-Plattformen
Icon Entwickeln der KI-Grundlagen

Entwickeln der KI-Grundlagen

  • Entwickeln eines KI-Betriebs- und Governance-Modells
  • Aufbau einer internen KI-Organisation als Center of Excellence
  • Aufsetzen eines MLOps-Prozesses inkl. DevOps, DataOps und CloudOps
  • Etablieren eines KI-Netzwerks durch Partner Management Marketplace etc.
  • Implementieren von intelligenter Automatisierung
  • Ergänzen um Edge-KI wie IoT, 5G, Digital Twin etc.
  • Entwickeln eines Datenmanagement-Modells (Katalog, MDM, Metadaten etc.)
  • Einsetzen von generativer KI
  • Erweitern um konversationelle KI
Icon Erweitern der KI-Fähigkeiten

Erweitern der KI-Fähigkeiten

  • Begleiten beim Change Management und Trainieren der Mitarbeitenden
  • Übernahme von KI Managed Services
  • Unterstützung bei der fortlaufenden Optimierung und dem Ausbau der Automatisierung
  • Überwachen der Sicherheit-, Compliance- und Government-Richtlinien
  • Unterstützung beim Kostenmanagement und FinOps
  • Implementieren von Business Intelligence und Data Mining

Unsere KI-Lösungen

Unsere ausgereiften und erprobten KI-Lösungen lassen sich auf die speziellen Anforderungen von Unternehmen und Organisationen individuell anpassen. So stellen wir sicher, dass sie mit ihren Investitionen die optimale Rendite erzielen. Erfahren Sie hier mehr über ausgewählte IPs.
Weitere globale KI-Lösungen

Zwei Berater sehen sich ein Ipad an

 

Künstliche Intelligenz muss rechtlichen und ethischen Leitlinien entsprechen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz nimmt permanent zu, und damit auch die Anzahl an Konfliktfällen, die hierdurch ausgelöst werden. Umso wichtiger ist es, dem regelkonformen und nachhaltigen Umgang mit KI größte Bedeutung beizumessen. Als global agierender IT- und Business-Dienstleister positionieren wir uns in dem Spannungsfeld zwischen Innovation und Verantwortung eindeutig und unterstützen Sie gerne mit den entsprechenden Frameworks und Methoden.
 

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