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Wie KI im E-Commerce das Kundeneinkaufserlebnis verbessern könnte
Rund 55 Millionen Nutzer*innen greifen aktuell auf E-Commerce Lösungen für ihre Einkäufe zurück – der Großteil ist aber unzufrieden mit dem Einkaufserlebnis. Könnte eine intelligente …
Interview
„Bosch hat konzernweit diverse Prozesse mit Voice- und Chatbots vorbildlich automatisiert. DATEV realisiert smarte Sprachassistenten für Rechtsanwälte, Steuerberater und Wirtschaftsprüfer. Bots werden immer stärker mit diversen Systemen vernetzt und mittelfristig an praktisch allen Interaktionspunkten zum Einsatz kommen.“
Marc Schneider, Vice President bei Cognigy
Künstliche Intelligenz und Chatbots sind in der Arbeitswelt angekommen. Aber nicht jedes Einsatzszenario hält, was es verspricht und generiert auch den erwarteten Business-Mehrwert. Die Redaktion des Digital.Now Magazins sprach mit Marc Schneider, Vice President bei Cognigy. Das weltweit tätige Unternehmen mit Hauptsitz in Düsseldorf ist Spezialist für intelligente Sprachassistenten und Chatbots, die 24/7 erreichbar sind. Mit seiner KI-Automatisierungsplattform erhöht Cognigy die Effizienz und Qualität von kundennahen Servicedienstleistungen.
Zum InterviewÜber dieses Thema
Sie sind die vielleicht bedeutendsten Technologien der Digitalen Transformation: Mit Sensoren verbundene intelligente Rechner generieren mittels Algorithmen „künstliches“ Wissen aus Erfahrung und Daten. Sie steuern damit Produktionsabläufe, sehen Ausfälle von Komponenten voraus oder führen Qualitätskontrollen in Echtzeit durch.
In diesem Zusammenhang werden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), neudeutsch: Artificial Intelligence (AI) eingesetzt, um intelligente Tätigkeiten des Menschen zu simulieren und nachzubilden. Niederschwellige AI wie Robotic Process Automation (RPA) kann einfache Entscheidungen anhand klar definierter Regeln wie Entscheidungsbäumen fällen und dient in erster Linie der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten, die Menschen nicht so gerne und oft fehlerbehaftet erledigen.
Echte AI, zum Beispiel Neuronale Netze, bildet die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit seinen Synapsen und Gewichtungen nach und ist lernfähig. Artificial Intelligence wird dadurch immer besser, präziser und helfen produktiver zu werden. Laut einer im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie durchgeführten Studie können Unternehmen, die KI einsetzen, ihren Gewinn um etwa 25 Prozent steigern.
Führungskräfte und Entscheider setzen sich deshalb intensiv mit KI-Einsatzszenarien auseinander. Das zeigt auch eine Umfrage des Branchenverbandes Bitkom: Demnach plant mittlerweile jedes vierte deutsche Unternehmen plant demnach entsprechende Investitionen. 44 Prozent erwarten schnellere und präzisere Problemanalysen durch AI, 35 Prozent beschleunigte Prozesse und 30 Prozent einen geringeren Ressourcenverbrauch, wovon auch die Umwelt profitieren würde.
Unser Digital.Now Magazin informiert Sie aktuell über die neuesten Trends und News rund um die Themen „AI, Machine Learning und RPA“.
Facts.Now
AI, Machine Learning, RPA in Zahlen54 %
würden sich von KI zur Altersvorsorge beraten lassen
Knapp die Hälfte (48 Prozent) will eine KI-Beratung nur ergänzend zu einer klassischen Beratung in Anspruch nehmen, 6 Prozent können bei einem KI-Einsatz aber ganz auf die tradierte Beratung verzichten. Das ist das Ergebnis einer Umfrage unter 1.003 Personen in Deutschland ab 18 Jahren im Auftrag des Digitalverbandes Bitkom.
Glossar
Was ist Artificial Intelligence (AI)?
Artificial Intelligence (AI) – oder hierzulande eher als Künstliche Intelligenz (KI) im Gebrauch – ist der Überbegriff für durch Maschinen erbrachte, menschenähnliche Intelligenzleistungen. Machine Learning oder RPA sind gewissermaßen Vorstufen davon. Grundprinzip dabei: Die „Maschine“, ein mit moderner Hard- und Software ausgestatteter Rechner, imitiert das menschliche Gehirn und beginnt zu lernen, zu urteilen und Probleme zu lösen. In der Digitalisierung haben die Fähigkeiten von AI-gestützten Rechnern in rapidem Tempo zugelegt. In der Zukunft soll AI frei von menschlichen Anweisungen interagieren, eigene Schlussfolgerungen ziehen und ihr Verhalten anpassen. Maschinelles Lernen in Vollendung.
