Finanzbranche, Industrie und Automotive

Künstliche Intelligenz in der Praxis

16.07.2018
Von 


Dr. Jürgen Krämer ist Senior Vice President Product Management & Marketing bei der Software AG.

KI im Marketing: Die Kundenerfahrung verbessern

Um Kunden zu binden und potenzielle Neukunden zum Kauf zu bewegen, möchten Unternehmen ihre Zielgruppe im richtigen Moment mit der richtigen Botschaft auf dem richtigen Kanal erreichen - ob mit Werbeeinblendungen beim Surfen, per E-Mail oder auf Social-Media-Plattformen. Dafür eignet sich intelligente Software, die Unmengen an Kundendaten auswertet. Ein klassisches Beispiel sind Empfehlungssysteme: Sie lernen aus dem bisherigen Verhalten eines Kunden, wofür er sich interessiert, und versorgen ihn automatisch mit passgenauen Tipps. Dabei werden sie mit jeder Interaktion treffsicherer.

KI im Auto: Autonomes Fahren

Zu den Vorreitern im Bereich künstliche Intelligenz gehört die Automobilindustrie. Alle großen Hersteller forschen mit Hochdruck am Zukunftsthema autonomes Fahren. Der Schlüssel dafür sind Datenanalysen in Echtzeit und selbstlernende Algorithmen. Damit ein Fahrzeug ohne menschliches Eingreifen in einer Verkehrssituation die richtige Entscheidung treffen kann, zählt jede Sekunde. Hier sind extrem leistungsfähige Systeme gefragt. Von einem vollständig autonomen Auto sind wir zwar noch etwas entfernt, aber die Entwicklung schreitet stetig voran. Konkurrenz bekommen die traditionellen Autobauer aus der Digitalbranche etwa von Google und Apple.

Eine skalierbare Plattform ermöglicht eine schnelle Umsetzung

Künstliche Intelligenz ist mehr als ein Hype. Selbstlernende Algorithmen kommen bereits quer über alle Branchen hinweg zum Einsatz und sind ein wichtiger Schritt in der digitalen Transformation. Analysten prognostizieren, dass sie bereits in zwei bis fünf Jahren zur Mainstream-Technologie wird. Bei der Einführung sollten Unternehmen keine Zeit verlieren. Denn wer zu lange wartet, ein Machine-Learning-Modell zu implementieren, verpasst Geschäftschancen - und wird im schlimmsten Fall von digitalen Pionieren verdrängt. Um Projekte schnell umzusetzen, empfiehlt sich eine skalierbare KI-Plattform, die auf offenen Standards basiert und die Ausführung von Machine-Learning-Algorithmen in Echtzeit unterstützt.