Haben Sie sich jemals gefragt, wie KI funktioniert und wie sie die Arbeitsweise künftiger Generationen verändern wird? Bevor wir uns mit der Funktionsweise befassen, sollten wir zunächst klären, was KI ist. Die KI-Technologie ahmt die menschliche Intelligenz nach und ermöglicht es Maschinen und Computern, durch algorithmisches Training und iterative Verarbeitung aus Erfahrungen zu lernen.

 

Was macht die KI-Technologie so nützlich?

KI bietet mehrere entscheidende Vorteile, die sie zu einem hervorragenden Werkzeug für praktisch jedes moderne Unternehmen oder jede Organisation machen, darunter

Analyse

Die KI kann die Daten schneller analysieren als der Mensch, so dass sie Muster schnell erkennen kann. Außerdem kann sie größere Datensätze analysieren und so Muster finden, die Menschen übersehen würden.

 

Automatisierung

Der Mensch lebt von Kreativität, und repetitive Aufgaben sind für ihn banal und ermüdend. KI kann eine sich wiederholende Aufgabe, die Menschen manuell erledigen, effektiv automatisieren, ohne dass sie Pausen machen müssen oder Ermüdungserscheinungen verspüren, wie es ein Mensch tun würde.

 

Erweiterung

Durch Funktionen wie optimierten Kundenservice, Konversationsroboter und bessere Produktempfehlungen macht KI Dienstleistungen/Produkte intelligenter und verbessert gleichzeitig das Kundenerlebnis.

 

Genauigkeit

KI kann genauer arbeiten als Menschen. Sie kann Daten sammeln und analysieren, um bessere Entscheidungen für Aufgaben wie die Erkennung bösartiger Wucherungen auf Röntgenbildern oder die Auswahl von Finanzanlagen zu treffen.

 

Rentabilität der Investition

Da KI komplexe, multivariate Beziehungen effektiver als Menschen analysieren kann, erhöht sie den Wert der Daten. Letztlich ist sie ein wichtiges Werkzeug für jedes Unternehmen, das auf Daten angewiesen ist und in großem Umfang arbeitet.

Nachdem wir nun verstanden haben, warum KI für Unternehmen und unser tägliches Leben wichtig ist, wollen wir nun erörtern, wie sie funktioniert.

 

Wie funktioniert die KI?

 

Datenerhebung

Daten sind das Kronjuwel der KI, denn die KI-Genauigkeit steigt mit dem Datenvolumen. Unabhängig davon, ob Sie externe Daten zur Ergänzung Ihrer internen Daten oder als primäre Quelle zur Lösung eines allgemeinen Problems verwenden, gibt es drei Möglichkeiten, sie zu aggregieren.

  • Vorgefertigte Daten - Es scheint eine schnelle Möglichkeit zu sein, Daten zu sammeln, aber manchmal ist der Aufwand größer als geplant. Bei vorgefertigten Daten müssen Unternehmen oft Code schreiben, APIs für die Integration erstellen und andere Anpassungen vornehmen.
  • Öffentliches Crowdsourcing - Mehrere Organisationen nutzen öffentliche Crowdsourcing-Dienste wie Amazon Mechanical Turk, um die Datenerfassung und -aufbereitung zu verteilen. Zu den Aufgaben gehören Datennormalisierung, Bilderkennung, Algorithmustraining usw.
  • Private Crowds - Unternehmen, die Vertraulichkeitsvereinbarungen für die Arbeit an ihren Daten und eine schnellere Bearbeitung benötigen, wenden sich an private Crowds von Datenspezialisten. Private Crowds bieten eine bessere Genauigkeit bei der Datenerfassung, der Vorbereitung der Beschriftung, der Identifizierung und den Schulungsaufgaben.

 

Analyse der Daten

KI hilft Vermarktern, ihre Entscheidungsfindung zu beschleunigen, indem sie große Datenmengen analysiert, um Verbraucherverhalten, Trends und andere relevante Informationen zu erkennen. Marketingfachleute können ihre Strategien schnell anpassen, um die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen. Durch den Einsatz von KI verbringen Marketer weniger Zeit damit, über technologische Hindernisse zu stolpern, und mehr Zeit mit der Entwicklung strategischer und kreativer Kampagnen.

Außerdem kann die KI zwei Arten von Daten analysieren:

  • Quantitative Daten - Daten, die gemessen und für statistische Analysen verwendet werden können. KI nutzt Data Mining, um Trends und Muster aus quantitativen Daten zu finden.
  • Qualitative Daten - Daten, die nicht gemessen werden können und zu Beschreibungszwecken verwendet werden. Typische qualitative Datenforschung umfasst Interviews, Umfragen und Fokusgruppen.

 

Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen liefern KI-gestützte Systeme datengestützte Erkenntnisse darüber, was funktioniert und was nicht. Für Vermarkter können sie Vorhersagen über Produktentwicklungen, Kundenpräferenzen und Marketingkanäle treffen. Darüber hinaus können sie die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen auf der Grundlage von saisonalen Trends, verfügbaren Beständen, früherem Kaufverhalten usw. prognostizieren.

Zur Analyse der Daten stehen verschiedene Tools zur Verfügung, mit denen die Daten sortiert und visualisiert werden können. Die besten Tools, die von Datenanalysten verwendet werden, erstellen schnell interaktive Visualisierungen, unterstützen komplexe Berechnungen, haben keine Geschwindigkeits- oder Speicherbeschränkungen und lassen sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren.

 

 

Umsetzung der KI-gesteuerten Erkenntnisse

KI-gesteuerte Erkenntnisse können in verschiedenen Branchen genutzt werden, z. B:

    • KI im Marketing

KI im Marketing hilft bei der vorausschauenden Analyse und rationalisiert die Marketingbemühungen. So können KI-Programme beispielsweise Informationen über potenzielle Leads auf der Grundlage detaillierter demografischer Daten liefern. Außerdem können KI-Einsichten bei der Produktpersonalisierung helfen. Under Armour hat zum Beispiel IBMs Watson genutzt, um Daten von Dritten mit Kundendaten zu kombinieren und eine personalisierte Gesundheits- und Fitness-Tracking-App zu entwickeln, "Datensatz.”

    • KI in der Fertigung

In der Fertigungsindustrie liefert KI innovative Entwürfe auf Produktionsebene mithilfe eines generativen Designprozesses. Der Konstrukteur gibt den historischen und bestehenden Produktkatalog des Unternehmens, die Ziele und Parameter wie Materialien, Kosten, Raumbedarf usw. ein. Die Software erstellt dann verschiedene Permutationen, aus denen sie auswählen kann, und verbessert ihre zukünftige Leistung, indem sie aus jeder Iteration lernt.

    • KI in der Wirtschaft

KI-Algorithmen, die in Analyse- und CRM-Plattformen integriert sind, können Erkenntnisse aufdecken, um Kunden besser zu bedienen. Auf Websites werden beispielsweise Chatbots eingesetzt, um einen unmittelbaren Kundenservice zu bieten. Klicken Sie hier um mehr über die Rolle der KI für den Erfolg von Chatbots zu erfahren. Darüber hinaus ist die Automatisierung von Arbeitsplätzen mittlerweile ein Gesprächsthema unter IT-Analysten geworden.

 

KI hat sich für Unternehmen als entscheidend erwiesen - von der Automatisierung überflüssiger Aufgaben bis hin zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Nach Angaben von Technaviowird prognostiziert, dass die globale AI-as-a-Service (AIaaS)-Branche zwischen 2021 und 2025 um $14,7 Mrd. wachsen wird. In der heutigen Zeit, in der sich Daten schnell ansammeln, haben Unternehmen, die KI einsetzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, einen Wettbewerbsvorteil.

Nachdem wir nun erörtert haben, wie KI funktioniert, wollen wir näher darauf eingehen, warum es wichtig ist, KI-Software von Drittanbietern zu integrieren oder mit Drittanbietern zusammenzuarbeiten.

 

Die wichtigsten Gründe für die Integration von KI-Tools von Drittanbietern oder die Beauftragung eines auf KI spezialisierten Unternehmens

Vermarkter und Unternehmen müssen AI-as-a-Service oder AIaaS nutzen, um mit geringeren Risiken und Vorabinvestitionen mit verschiedenen Zielen zu experimentieren. Zu den wichtigsten Gründen für den Einsatz von KI-Technologie von Drittanbietern gehören die folgenden:

 

1. Sie müssen keine aktuellen technischen Kenntnisse haben

Wenn Sie keinen KI-Programmierer haben, kann AIaaS dazu verwendet werden, eine Ebene der no-code Infrastruktur hinzuzufügen. Unternehmen, die AIaaS anbieten, verlangen zu keinem Zeitpunkt des Einrichtungsprozesses technische Kenntnisse oder Programmierkenntnisse.

 

2. Transparenz

Unternehmen von Drittanbietern verschaffen Ihnen nicht nur Zugang zu KI und verringern die nicht wertschöpfende Arbeit, sie bieten auch Transparenz. Natürlich können Sie ein KI-System von Grund auf neu erstellen, aber das erfordert zu viel Rechenleistung. Die Kosten für die Entwicklung eines solchen Systems sind sehr hoch. Bei KI-Systemen von Drittanbietern können Sie jedoch auf Nutzungsbasis zahlen. Einige Systeme bieten sogar mehr Kontrolle über die KI-Automatisierung.

 

3. Skalierbarkeit

Mit einer KI-Software oder einem KI-Unternehmen von Drittanbietern können Sie mit kleineren Projekten beginnen. So können Sie feststellen, ob die Software für Sie geeignet ist. Außerdem hilft es Ihnen, Ihre individuellen Bedürfnisse zu verstehen. Mit zunehmender Erfahrung im Umgang mit Ihren Daten können Sie Ihren Service feinabstimmen und ihn bei zunehmender Projektkomplexität nach oben oder unten skalieren. Darüber hinaus haben Unternehmen mit begrenzten Dateninfrastrukturen KI-Lösungen von Drittanbietern für ihre Datenverwaltungsbedürfnisse übernommen, da diese leicht in die Cloud integriert werden können.

 

Was sind die wichtigsten KI-Technologien, die Vermarktern bei der Skalierung eines Unternehmens helfen?

 

Fortgeschrittenes maschinelles Lernen

Durch maschinelles Lernen können Vorhersagealgorithmen mit der Zeit immer genauer werden. Sie werden verwendet, um die relevantesten Zielgruppen zu finden und kreative Elemente zu bestimmen, die bei diesen Zielgruppen auf Resonanz stoßen.

 

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind das Herzstück der fortgeschrittenen KI. Sie ermöglichen es Vermarktern, komplexe Muster im Kaufverhalten ihrer Kunden zu erkennen. Neuronale Netze werden auch zur Gebotsoptimierung eingesetzt und helfen Vermarktern, das richtige Gleichgewicht zwischen ROI und Kosten zu finden.

 

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP gibt Computern die Möglichkeit, Sprache und Text zu analysieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Vermarktern, wertvolle Erkenntnisse (wie Kundenpersönlichkeiten und Stimmungen) aus Social-Media-Plattformen und anderen Quellen zu gewinnen. Sie ermöglicht auch die Integration von automatisierten Kommunikationstools wie Chatbots.

Computer Vision

Sie ermöglicht Mustererkennung und Bildverarbeitung, um die Erstellung besserer Kreativprodukte zu beschleunigen und zu optimieren.

 

Schauen wir uns ein paar Fallstudien zu KI im Marketing an, um zu verstehen, wie große Marken KI einsetzen.

L.L.Bean setzte KI-Marketing ein, um die Konversionsrate für neue Produkte zu erhöhen.

L.L.Bean wollte den Bekanntheitsgrad seiner hochwertigen Athleisure-Kollektion steigern. Durch die Zusammenarbeit mit IBM Watson Advertising Accelerator erreichte das Unternehmen die richtige Zielgruppe mit den richtigen kreativen Werbeeinheiten. Mit Hilfe dieser Kampagne konnten die Bestellungen um 48% gesteigert und gleichzeitig die Kosten um 76% pro Website-Besuch und 68% pro Bestellung gesenkt werden.

 

Die American Marketing Association nutzt KI-Marketing, um personalisierte E-Mails zu schreiben.

Die AMA wollte ihre Abonnenten mit den relevantesten Inhalten versorgen. Deshalb wurde rasa.io eingesetzt, ein KI-System, das maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um personalisierte Newsletter zu erstellen und die Automatisierung von Newslettern zu ermöglichen. Durch den Einsatz eines KI-Systems konnte die AMA die Leserbindung deutlich verbessern.

 

Das endgültige Urteil

Die KI-Technologie definiert die Art und Weise neu, wie Geschäftsvorgänge in verschiedenen Bereichen, wie z. B. dem Marketing, durchgeführt werden. Unternehmen erforschen neue Wege, um von dieser Technologie erheblich zu profitieren. Dank der starken Datenanalysefähigkeit von KI können Unternehmen jetzt die Hardwarekosten für die Verwaltung großer Datenmengen senken. Außerdem verringert sich der menschliche Aufwand, alles manuell zu verwalten. Für die Erstellung von Inhalten ist die KI ein wirklich praktisches Werkzeug, das die Produktivität drastisch erhöht. Bei der KI genügt eine menschliche Eingabe, und die KI-Systeme erledigen den Rest der Arbeit.

Außerdem sind Geschichtenerzählen, Einfühlungsvermögen und Mitgefühl allesamt menschliche Eigenschaften, die die Technik noch nicht nachahmen kann. Die KI ist letztlich nicht durch menschliche Grenzen eingeschränkt. Wenn das Mooresche Gesetz noch eine Weile Bestand hat, ist nicht abzusehen, was KI in naher Zukunft leisten wird. In der Zwischenzeit wissen wir, wie KI funktioniert und warum es für Unternehmen und Vermarkter höchste Zeit ist, KI einzusetzen, um nachhaltiges Wachstum zu erzielen.