Künstliche Intelligenz (KI) ist in kürzester Zeit in unser kollektives Bewusstsein gerückt. Studien zufolge soll der globale KI-Markt von 2024 bis 2030 jährlich um 37 % wachsen. Über 40 % der Führungskräfte berichten von Produktivitätssteigerungen durch KI-Automatisierung.
KI zielt im Kern darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die wie Menschen denken und handeln können. KI-basierte Produkte verbessern beispielsweise den Kundenservice, optimieren Umsatzprognosen, beschleunigen Entscheidungsprozesse und steigern die Produktivität.
Eine der spannendsten Aufgaben von KI besteht darin, Innovation zu fördern. Generative KI ermöglicht beispielsweise neue und originelle Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos mithilfe von Algorithmen und Sprachmodellen. Generative KI-Tools wie ChatGPT zur Generierung neuer Ideen sind entsprechend populär. Maschinelles Lernen und neuronale Netze kommen in Bereichen wie Vertrieb, Marketing und Kundenservice zum Einsatz.
Erfahren Sie, wie KI Unternehmen revolutioniert – und was sie im Ideenmanagement bewirken kann.
Die Auswirkungen von KI auf Innovation
KI spielt bereits eine zentrale Rolle bei der Förderung von Innovation – sie verbessert bestehende Methoden und bringt kontinuierlich neue Lösungen hervor. Studien zufolge gab es in den letzten zwei Jahrzehnten enorme Fortschritte in der anwendungsorientierten Lernforschung, vor allem durch Deep Learning. Dieser Trend könnte zu einem Wandel führen – weg von aufwändiger Forschung hin zu Lösungen, die auf Basis von KI und großen Datensätzen bessere Vorhersagen treffen können.
Unternehmen, die in diese Technologien investieren, könnten somit schneller innovieren.
KI kann auch als Brücke dienen zwischen verschiedenen Disziplinen, indem sie unterschiedliche Datenquellen, Methoden und Fachkenntnisse integriert. Dadurch entstehen neuartige Ansätze und innovative Lösungen, die zuvor schwer realisierbar waren.
10 Bereiche, in denen KI das Business verändert
In vielen Schlüsselbereichen revolutioniert KI die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und innovieren:
1.Datenanalyse
KI nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen, um Datenmuster zu untersuchen, Trends zu erkennen und Prognosen zu erstellen, die für die Geschäftsführung von unschätzbarem Wert sind.
KI kann unter anderem folgende Arten der Datenanalyse durchführen:
- Rückblick: Hier geht es um deskriptive Analysen, die auf statistischen Interpretationen beruhen. KI kann historische Daten analysieren, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Das hilft Unternehmen zu verstehen, was in der Vergangenheit funktioniert hat und was nicht.
- Einsicht: Es handelt sich dabei um diagnostische Analysen der KI, die darauf abzielen, die Ursachen von Ereignissen, Ergebnissen und Verhaltensweisen zu verstehen. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen.
- Vorausschau: KI kann prädiktive Analysen durchführen, um zukünftige Erfolgsaussichten für Unternehmen zu bewerten.
- Kontext: Hier geht es um normative Analysen. KI analysiert die Daten, um optimale Handlungen oder Strategien zur Unterstützung des Unternehmensfortschritts zu entwickeln.
- Schlussfolgerung: KI nutzt menschenähnliche Intelligenz für kognitive Analysen, um Aufgaben wie die Erstellung von Algorithmen zu erfüllen. Das hilft Unternehmen, mit weniger Aufwand mehr zu erreichen.
2. Management der Lieferkette
KI-gestützte Lösungen verbessern die Transparenz und Effizienz der Lieferkette, indem sie die Verwaltung der Waren, Vorhersagen über Verbrauchernachfrage und die Verbesserung der Lieferprozesse unterstütz. Dies kann zu niedrigeren Kosten, höherer Produktivität und größerer Kundenzufriedenheit führen. KI kann auch eingesetzt werden, um Produkte beim Versand zu verfolgen und Verzögerungen oder Unterbrechungen vorherzusagen. Unternehmen können so fundierter entscheiden und proaktiv handeln, um potenzielle Probleme zu reduzieren.
Ein Beispiel für ein KI-Tool, das im Bereich des Supply Chain Managements große Fortschritte erzielt hat, ist HYPE. Die Online-Plattform wurde entwickelt für die nahtlose Verwaltung komplexer Lieferketten-Ökosysteme und bietet Unternehmen einfache Softwarelösungen, mit denen sie besser innovieren und zusammenarbeiten.
3. Cybersicherheit
Der Einsatz von KI-Technologie kann die Cybersicherheit von Unternehmen erheblich verbessern: Sie erkennt Viren schneller erkannt, macht die Authentifizierung sicherer und erhöht die Netzwerksicherheit. KI analysiert auch große Mengen statistischer Daten, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken. Da sich KI kontinuierlich an aktuelle Bedrohungen anpasst und von ihnen lernt, kann sie auch dazu beitragen, ihre Effektivität gegenüber neuen Arten von Cyberangriffen zu verbessern.
4. Sprach- und Bilderkennung
KI-Spracherkennung automatisiert Interaktionen zwischen Unternehmen und ihren Kunden und verbessert die Effizienz, indem sie Sprache schneller erfasst als menschliches Tippen.
Unternehmen können diese Technologie nutzen, um ihren Kundenservice zu verbessern, die Dateneingabe effizienter zu gestalten und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.
Bilderkennung funktioniert ähnlich wie Spracherkennung, erfüllt aber andere Funktionen. Sie unterstützt Unternehmen bei der Produktidentifikation, visuellen Suche und durch Bildproduktion, optische Zeichenerkennung und Gesichtserkennung.
Hier unterstützt die KI durch Bildproduktion, optische Zeichenerkennung und Gesichtserkennung Unternehmen in Bereichen wie Produktidentifikation, visueller Suche und Sicherheitsüberwachung.
5. Werbung und Marketing
KI-Technologie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen potenzielle Kunden erreichen, indem sie effektivere Werbe- und Marketingtaktiken ermöglicht. KI hilft Unternehmen dabei, Kundendaten und -verhalten zu analysieren und Trends zu erkennen, um sie für ihre Marketingstrategien zu nutzen. Mit prädiktiven Analysen und Empfehlungssystemen kann KI Display-Anzeigen, Social-Media-Marketing und E-Mail-Werbung optimieren. Unternehmen können auf Basis der durch KI-Tools gewonnenen Daten um ihre Konversionsraten und ihren Umsatz steigern, indem sie die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Person senden.
6. Effizienz und Zufriedenheit der Mitarbeitenden
KI kann die Effizienz und Zufriedenheit der Belegschaft steigern, indem sie repetitive Arbeiten automatisiert, individuelle Anweisungen liefert und promptes Feedback gibt. Durch die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben wie Dateneingabe, Terminplanung und Rechnungsstellung können die Mitarbeitenden sich auf lohnendere Aufgaben konzentrieren, was zum Erfolg des Unternehmens beiträgt.
Außerdem kann KI auf Basis der Qualifikationen, Fähigkeiten und Lernstile jedes Mitarbeitenden individuelle Anleitungen bereitstellen. Das hilft ihnen beim Erlernen neuer Fähigkeiten, fördert ihre Weiterentwicklung im Unternehmen und verbessert darüber hinaus auch ihre Effizienz und Motivation.
7. Prädiktive Modellierung
Untersuchungen zufolge nutzen über 30 % der Unternehmen prädiktive Modellierung (Predictive Modelling) – eine Funktion der KI-Technologie, die maschinelles Lernen zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und Trends verwendet. Speziell im Gesundheitswesen sind fast 60 % der Unternehmen auf prädiktive Analysen angewiesen, um neue Dienstleistungen und Produkte für ihre Kunden zu entwickeln.
Die Implementierung der prädiktiven Modellierung erfolgt methodisch. Sie beginnt mit der Festlegung eines Geschäftsziels und der Einspeisung von Daten in die KI, um ein statistisches Modell zu entwickeln. Ist das Modell dann getestet, bewertet und implementiert, hilft es Unternehmen dabei, mehr Kunden zu erreichen und ihre Bedürfnisse besser zu verstehen.
8. Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse verwendet Daten zur Vorhersage künftiger Kundentrends. KI hilft dabei, den Nutzern bevorzugte Dienstleistungen und Produkte zu empfehlen, Kundenwünsche zu analysieren und Lieferung sowie Produktion zu verbessern. Am Arbeitsplatz kann KI auch helfen, die Stimmung der Mitarbeiter zu interpretieren, um ihre Zufriedenheit und Bindung zu erhöhen.
9. Selbstverwaltete IT-Systeme
Mithilfe von KI können Unternehmen einen Algorithmus erstellen, der weitgehend eigenständig funktioniert und die Leistung steigert, während menschliche Fehler minimiert werden. Zu diesen Systemen gehören automatische Bereitstellung, automatische Skalierung von Cloud-Ressourcen, DevOps-Automatisierung sowie automatische Erfassung und Analyse von Nutzerfeedback.
10. Softwaretests und Qualitätswartung
KI kann den Prozess der Softwaretest- und -wartung beschleunigen, indem sie eine große Anzahl von Aufgaben in kurzer Zeit ausführt. Sie kann auch komplexe Workflows automatisieren und detaillierte Testberichte erstellen.
Generative KI im Ideenmanagement
Neuen Studien zufolge erwarten 91 Prozent der deutschen Unternehmen eine Produktivitätssteigerung durch den verbreiteten Einsatz von Generativer KI. Für das Ideenmanagement bietet generative KI wie ChatGPT vielfältige Nutzungsmöglichkeiten, sei es als kreativer Impulsgeber, Inputlieferant, Lektor oder Übersetzer. Sehen Sie selbst:
Von kreativer Ideenfindung…
ChatGPT ist ein prima Konzeptentwickler und hilft zum Beispiel bei der Erstellung von Schulungen oder Leitfäden, indem es thematische Grundstrukturen, Gliederungen und Checklisten generiert oder prüft. Die KI hilft auch dabei, inspirierende Ideen für Präsentationen oder Marketingmaterialien zu finden, bietet Argumentationshilfen für bevorstehende Diskussionen und findet überzeugende Gegenargumente. Natürlich können Sie damit auch passende Vorschläge für Gewinne zu Verlosungen, Kampagnen oder Wettbewerben finden oder interessante Fragestellungen für geplante Umfragen.
… bis zu originellen Text- und Bildbotschaften
Auch in punkto Text ist ChatGPT ein überaus hilfreicher Assistent. Die KI kann zum Beispiel Inhalte straffen, umformulieren, weiterentwickeln, optimieren, übersetzen. Sie brauchen prägnante Slogans, Zusammenfassungen oder Headlines für bestehende Inhalte? Fragen Sie ChatGPT. Sie benötigen eine andere Sprache oder Tonalität? Oder neue, lesefreundliche Formulierungen für Bescheide, Aufträge oder Mahnungen? Konsultieren Sie ChatGPT. Ebenso hilft die KI dabei, einen gemeinsamen Nenner oder roten Faden zwischen ähnlichen Vorschlägen zu identifizieren und Anregungen für die Nutzung besonders guter Ideen zu erhalten.
Auch der kreative Einsatz von Bildern und Videos ist entscheidend im Ideenmanagement. Bilder visualisieren als Eyecatcher Ihre Botschaften und Videos vermitteln Textinhalte auf lebendige Weise. Beispiele für mit DALL-E2 generierte Bilder zum Thema Ideenfindung finden Sie in diesem Beitrag: „Was sagt eigentlich ChatGPT zum Ideenmanagement?“
Und natürlich profitieren nicht nur die Ideenmanager selbst, sondern auch andere Prozessbeteiligte wie Mitarbeitende, Gutachter, Entscheider. Viele weitere Anwendungsmöglichkeiten und Beispiele generativer KI im Ideenmanagement für die verschiedenen Nutzergruppen liefert Ihnen der folgende Blogbeitrag: „Wo generative KI im Ideenmanagement helfen kann – und wo (noch) nicht“
KI im Ideenmanagementprozess – ein Überblick
Viele Technologieanbieter arbeiten derzeit an der Integration hilfreicher KI-Features und Tools. Bei Softwarehersteller HYPE liegt der Fokus aktuell auf der Entwicklung verschiedener KI-Anwendungen, die den Ideenmanagementprozess beschleunigen und erleichtern – von der Anzeige ähnlicher Ideen über die erweiterte Suche bis hin zum Expertenvorschlag und Ideenclustering. KI im Ideenmanagement heißt u.a.:
- Ideengenerierung: Spezielle Online-Plattformen wie HYPE Improve bieten eine KI-optimierte Ideensuche. Sie können in vielen Bereichen kreative Ideen liefern und zur zielführenden Verfeinerung beitragen.
- Ideenanalyse: KI sammelt und analysiert Daten, um Trends zu identifizieren und Entscheidungen zu erleichtern. KI-basierte Algorithmen entdecken auch das unerkannte Potenzial abgelehnter Ideen im Archiv und identifizieren relevante neue Ideen. wodurch sie schnell die vielversprechendsten Vorschläge aus der Fülle neuer Ideen filtern können.
- Ideenbewertung: KI bewertet Ideen anhand vordefinierter Kriterien und gibt Feedback zur Verbesserung.
- Personalisierte Empfehlungen: Basierend auf individuellen Präferenzen und bisherigem Verhalten kann die KI personalisierte Empfehlungen für Ideen oder Lösungsansätze geben.
- Beschleunigung und Automatisierung von Aufgaben: KI-unterstützte Ideenmanagementsoftware hilft bei der automatischen Klassifizierung, Sortierung und Priorisierung von Ideen. Mit der automatischen Verschlagwortung von Ideen finden Sie z.B. schnell passende Gutachter oder geeignete Themen.
- Ideenverwaltung: Softwareplattformen mit KI-Funktionen helfen enorm, Ihre Ideen zu organisieren, zu managen und zu archivieren, um den Überblick über Ihren Ideenpool zu behalten.
- Ideenwettbewerbe oder -kampagnen: KI-basierte Plattformen unterstützen Sie auch umfassend bei der Organisation und Durchführung von Kampagnen oder Ideenwettbewerben, indem sie beispielweise Teilnehmer einlädt, informiert und Ergebnisse analysiert.
Thema Datenschutz und Ideenmanagement
Wie auch immer KI eingesetzt wird – die Verantwortung für Lektorat, Faktencheck und finale Überprüfung liegt immer beim Menschen. Generell müssen Unternehmen beim Einsatz von KI im Ideenmanagement sicherstellen, dass Datenschutzbestimmungen eingehalten werden und die Privatsphäre der Nutzer respektiert wird. Hier einige Punkte, die Sie beachten sollten:
- Datensicherheit: Alle von KI-Systemen im Ideenmanagement verarbeiteten Daten müssen angemessen geschützt sein, z.B. durch Verschlüsselung und Zugriffskontrolle.
- Anonymisierung: Sensible Daten sollten vor der Verarbeitung durch KI-Algorithmen anonymisiert oder pseudonymisiert werden, um die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.
- Transparenz: Legen Sie offen, wie KI im Ideenmanagement eingesetzt wird und welche Daten verwendet werden, damit Ihre Nutzer informiert sind.
- Datenschutzrichtlinien: Klare Datenschutzrichtlinien und -verfahren sind essenziell und sollten den Umgang mit Nutzer- und Mitarbeiterdaten regeln.
- Einwilligung: Personen sollten ihre Einwilligung geben, bevor ihre Daten verarbeitet werden, besonders wenn sie für andere Zwecke als das Ideenmanagement genutzt werden.
- Verantwortung: Sensible Themen sollten nicht von KI des ursprünglichen Herstellers bearbeitet werden. Stattdessen sollten Sie generelle KI-Modelle nutzen und lokal mit firmeninternen Daten trainieren.