Für Sharma bedeutete das, bei Null anzufangen, ein Team von Datenwissenschaftlern zusammenzustellen und eine KI-Pipeline aufzubauen. Sharma und sein Team erstellten dann eine „intelligente Publikumsplattform“, die Anzeigen platziert, die für die neueste Veröffentlichung eines Künstlers werben, vor Zuhörern, die am wahrscheinlichsten mit diesem Künstler interagieren. Die Musikindustrie ist vielleicht nicht der erste Geschäftsfall, der für KI und Datenanalyse in den Sinn kommt. Doch KI-basierte Datenanalysen können in jeder Branche und in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eine transformative Wirkung haben.
Warum Unternehmen fortschrittliche Datenanalysen benötigen
Die meisten Organisationen ertrinken heute in Daten. Sie sammeln sie aus regulatorischen und Compliance-Gründen und archivieren auch zusätzliche Daten in der Erwartung, dass sie sich eines Tages als nützlich erweisen werden.
Dieser Tag ist gekommen. Oder wie Jason Hardy, globaler CTO bei Hitachi Vantara, es ausdrückt: Unternehmen haben einen „Aha-Moment“ – sie erkennen, dass KI-basierte Datenanalysen einen echten Geschäftswert aus ihren gesammelten Daten liefern können, der ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Er fügt hinzu: „Traditionell sagten Unternehmen: ‚Archivieren Sie es einfach und wir finden später heraus, was damit zu tun ist.’ Das hat sich in ein „Nein, das betrifft uns jetzt tatsächlich; wir müssen in der Lage sein, diese Daten in Echtzeit zu lesen und zu verarbeiten und daraus Rückschlüsse zu ziehen.’“
Das hat sich branchenübergreifend bewahrheitet. In der Fertigung kann eine bessere Analytik den Ertrag verbessern, Abfall reduzieren und die Effizienz steigern. In verbraucherorientierten Unternehmen kann KI die emotionalen Reaktionen von Kunden auf bestimmte Produktplatzierungen erkennen oder die Zufriedenheit mit dem Kundenservice messen. In Branchen, die auf eine Lieferkette angewiesen sind, kann KI Fehler in der Lieferkette vorhersagen und mindern, bevor sie auftreten.
Hardy fügt hinzu: „Wir sehen Kunden, die sagen: ‚Ich muss auf diesen KI-Zug aufspringen. Ich muss das herausfinden. Ich brauche eine Plattform, die mir dabei hilft, sei es in der Cloud oder vor Ort oder eine Kombination aus beidem.“
Leider wissen die meisten Organisationen nicht, wo sie anfangen sollen. Hardy sagt, dass C-Level-Führungskräfte ihm sagen: „Wir wollen KI und maschinelles Lernen einsetzen. Wir wollen unsere Daten nutzen. Wir wollen daraus Werte schaffen. Wir wissen eigentlich nicht wie. Wir kennen nicht einmal die Frage, die wir zu beantworten versuchen.“
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