4 KI Trends die 2022 die digitalen Roadmaps prägen werden
In 2020 erlebte die Digitalisierung eine enorme Priorisierung, da viele Unternehmen ohne nicht mehr betriebsfähig waren. Jedoch waren die digitalisierten Aspekte oft Basisthemen wie virtuelle Kommunikation und Home-Office. Für 2021 werden bei vielen Unternehmen wieder Zukunftsthemen und Innovationen auf die Agenda rücken. Insbesondere im KI und Data-Science Bereich wurden Investitionen oft zurückgestellt, da es in der Regel um Automatisierung und Optimierung von bereits funktionierenden Prozessen ging. Mitten in der Krise also optional. Die folgenden 4 Punkte stehen jedoch für 2021 im Fokus:
1. Sales-Optimierung
Dieser Trend ist wird insbesondere dadurch geprägt, dass fast jedes Unternehmen Ihn für sich nutzen kann. Im Kern geht es darum herauszufinden welchem Kunden man welches Produkt zu welchem Zeitpunkt über welchen Kanal anbieten muss, um optimal viel zu verkaufen. Hier lässt sich im weiteren Schritt auch noch in Richtung Margen- und Lageroptimierung denken, sobald die Basis steht. Mit Ausnahme von Unternehmen die extrem wenig Verkäufe, dafür aber in hohen Volumina generieren und hochkomplexe Produkte haben (in der Regel B2B Lösungsvertrieb) können fast alle Unternehmen vom Mittelständler aufwärts von Sales-Optimierung profitieren. Die künstliche Intelligenz nutzt hierbei historische und zukünftig generierte Daten, um Voraussagen über optimale Verkaufsprozesse zu treffen und lernt aus Fehlern und Feedback.
2. Datenhaushalt
Viele Unternehmen wollen, nachdem im Jahr 2020 digitale Basisthemen wie die Einführung von Microsoft Teams oder ähnlichen abgehandelt wurden, Zukunfts- und Innovationsthemen auf die Agenda nehmen. Dabei stellt sich oft heraus, dass Datenqualität, Erfassung, Warehousing und viele andere Baustellen nur ungenügend auf Zukunftstechnologien wie Künstliche Intelligenz vorbereitet sind. Entsprechend sind die ersten Schritte für das Ermöglichen von Zukunftsprojekte unter anderem das Optimieren von Datenerfassungsprozessen, die Automatisierung des Austausch von Daten mit Partnern über Schnittstellen, die Einrichtung einer zentralen und qualitativ hochwertigen Datensammelstelle und vieles mehr.
3. QA-Automatisierung
Automatisierte Tests sind aus der Software-Entwicklung kaum noch wegzudenken und kein Unternehmen, das eine stabile und skalierbare Plattform unterhalten möchte, ignoriert diesen Trend. Durch KI entstehen momentan viele Start-Ups, die die Generierung dieser automatisierten Tests automatisieren. Auch werden in der Industrie und Produktion zunehmend Proof-of-Concept entwickelt, die durch hochauflösende Videokameras QA-Prozesse, die momentan noch manuell von Mitarbeitern durchgeführt werden, automatisieren.
4. Nachvollziehbare KI und Data-Science Entscheidungsfindung
Durch Gesetzesinitiativen und diverse öffentlich diskutierte Vorfälle in der Vergangenheit (KI, die angeblich aufgrund von Herkunft diskriminierende Entscheidungen trifft) rückt die Nachvollziehbarkeit von diesen komplexen Entscheidungsfindungen immer mehr in den Vordergrund. Gerade, wenn durch die Entscheidung einer KI-Menschen eine Versicherung, Förderung oder Medizin verwehrt wird oder beim automatisierten Fahren Leben auf dem Spiel stehen können. Jedoch beschäftigt man sich auch bei der allgemeinen Entwicklung von weniger polarisierenden Themen immer mehr mit der Nachvollziehbarkeit, um Fehler zu entdecken und die Qualität zu optimieren.