„In der Vergangenheit galt KI als komplexe und teure Technologie, die nur großen Unternehmen mit großem Budget zugänglich war“, sagt Himadri Sarkar, Executive Vice President und Global Head of Consulting bei Teleperformance, einem Unternehmen für digitale Geschäftsdienstleistungen. „Die Entwicklung benutzerfreundlicher generativer KI-Tools hat es jedoch Unternehmen jeder Größe ermöglicht, mit KI zu experimentieren und herauszufinden, wie sie ihren Betrieb profitieren kann.“
Unternehmen machen dies mit innovativen Anwendungsfällen aufmerksam, die nicht nur eine Verbesserung der Back-Office-Abläufe versprechen, sondern auch unter dem Strich Vorteile bringen, von Kosteneinsparungen bis hin zu Produktivitätssteigerungen.
KI in Aktion
Laut der globalen KI-Umfrage 2022 von McKinsey hat sich die KI-Einführung mehr als verdoppelt – von 20 % der Befragten, die KI in mindestens einem Geschäftsbereich im Jahr 2017 eingeführt haben, auf heute 50 %. Die wachsende Beliebtheit dieser Technologie ist leicht zu verstehen: Da schwierige wirtschaftliche Zeiten mit steigenden Kundenerwartungen einhergehen, werden Unternehmen aufgefordert, mit weniger mehr zu erreichen.
„Unternehmen versuchen, ihre Ressourcennutzung in einem inflationären Umfeld zu optimieren“, sagt Omer Minkara, Vizepräsident und Chefanalyst bei Aberdeen Strategy and Research. „Zusätzlich zum Druck kommt hinzu, dass viele Unternehmen ihre Technologieausgaben und Personalaufstockungen zurückstellen müssen.“
Glücklicherweise können KI- und ML-Lösungen dazu beitragen, diese Lücke für eine Vielzahl von Branchen zu schließen, indem sie verschiedene Backoffice-Aufgaben und -Prozesse automatisieren und optimieren. Ein Einzelhändler kann beispielsweise KI-gestützte Chatbots verwenden, um routinemäßige Kundenanfragen zu bearbeiten, Bestellungen zu verfolgen und auf Rückerstattungsanfragen zu reagieren, was die Reaktionszeiten verkürzt, das Kundenerlebnis verbessert und Contact-Center-Mitarbeiter entlastet. Gleichzeitig entdecken Finanzinstitute die Macht von ML, Anomalien in großen Datenmengen zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten – ein Frühwarnsystem vor finanziellen Verlusten. Unternehmen aller Branchen können KI- und ML-Tools einsetzen, um Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen und Berichten zu extrahieren und zu analysieren und den Aufwand der manuellen Dateneingabe zu reduzieren, während gleichzeitig die Bearbeitungszeiten verkürzt und menschliche Fehler minimiert werden.
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