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Künstliche Intelligenz Der einfache Weg zu neuen Geschäftsprozessen mit KI-Systemen

Von Florian Weber*

Anbieter zum Thema

Schindler Parent GmbH
FIS Informationssysteme und Consulting GmbH
Medienwerft Agentur für digitale Medien und Kommunikation mbH
Dr. Kraus & Partner

Nach der Corona-Krise werden viele Unternehmen beim Gestalten ihrer Geschäftsprozesse verstärkt auf künstliche Intelligenz setzen. Damit geht ein großer Change-Bedarf in den Unternehmen einher – und auch bei deren Beratung.

Der richtige Weg zur individuellen Kundenansprache kann mit Hilfe Künstlicher Intelligenz schnell gefunden werden.
Der richtige Weg zur individuellen Kundenansprache kann mit Hilfe Künstlicher Intelligenz schnell gefunden werden.
(Bild: gemeinfrei / Pexels)

Es wirkt verrückt, was der Regisseur Spike Jonze in seinem 2013 produzierten Film „Her“ zum Thema künstliche Intelligenz, kurz KI, erzählt: Theodore Twombly, der Hauptcharakter des Films, verliebt sich in Samantha, ein Betriebssystem auf seinem Rechner, mit dem er via Headset und Videokamera kommuniziert. Samantha ist eine künstliche Intelligenz. Sie lernt über die Interaktion mit Theodore und ihr Verhalten wird immer menschlicher. Am Ende beginnt Theodore sogar eine intime Beziehung mit Samantha.

Die Rede ist von einem Film! Doch wie weit sind wir 2020 – circa zwei Jahre nachdem in Japan ein Mann ein Hologramm heiratete – noch von einem solchen Szenario entfernt? Und: Wie intelligent ist heute bereits die künstliche Intelligenz und wie gut kann sie mit uns kommunizieren?

Lernende Maschinen und Systeme

Maschinen lernen im Prinzip ähnlich wie Menschen. So kann ein Computerprogramm beispielsweise lernen, bestimmte Objekte zu erkennen. Dazu wird es zunächst mit Daten gefüttert und trainiert. Ihm wird zum Beispiel gesagt, welches Objekt eine Katze ist und welches nicht. Danach erhält das Programm regelmäßig eine Rückmeldung, ob es die Unterscheidung „Katze“ beziehungsweise „keine Katze“ richtig traf. Dieses Feedback nutzt der Algorithmus, um sich selbst so lange zu verbessern, bis er am Ende sicher die Entscheidung „Katze“ und „keine Katze“ trifft.

Ein Machine-Learning-System besteht in der Regel aus drei Komponenten:

  • 1. aus einem Modell, das Vorhersagen und Identifikationen trifft,
  • 2. aus Parametern, also Signalen oder Faktoren, die vom System genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen, und
  • 3. aus dem „Lern-Modul“.

Das „Lern-Modul“ optimiert die Parameter und somit das Modell, indem es die Unterschiede zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Ergebnis beziehungsweise Ereignis analysiert, um die Leistung des Gesamtsystems kontinuierlich zu verbessern.

KI in Unternehmen

Speziell Dienstleistungsunternehmen wie Banken und Versicherungen, aber auch Software-Unternehmen investieren schon vor der Corona-Pandemie viel Zeit und Geld in künstliche Intelligenz. Sie setzen beispielsweise auf KI-Diszipline wie Robotic Process Automation (RPA), Knowledge-Management-Software, digitale Assistenten und Predictive Analytics. Dabei sehen sie den Nutzen der künstlichen Intelligenz vor allem im Managen der Kundenkontakte und des Services. Mit Hilfe der KI sollen beispielsweise die angebotenen Leistungen und die Kundenansprache individueller gestaltet werden. Dabei werden die Kunden heute jedoch noch meist von persönlichen Kundenberatern bedient; die KI nur eine Unterstützungsfunktion – auch weil es auf Menschen befremdlich wirkt, sich mit einer Computerstimme zu unterhalten, die unsere natürliche Sprache nicht versteht.

Doch Google stellte bereits 2018 mit Google Duplex eine Technologie vor, die es ermöglicht, dass KI-Systeme scheinbar echte Gespräche mit Menschen führen – zumindest solche von kurzer Dauer und zu Themen, für die das System zuvor trainiert wurde. Beim Anschauen der YouTube-Videos, in denen Google Duplex vorgestellt wird, wird schnell klar: Menschen können die Computerstimme nicht von der Stimme eines echten Menschen unterscheiden, und das System versteht echte menschliche Sprache und reagiert adäquat hierauf. Es vereinbart zum Beispiel für seinen Nutzer einen Friseurtermin oder bestellt einen Restauranttisch.

Solche Systeme werden künftig von Unternehmen gewiss zunehmend eingesetzt werden, beispielsweise um telefonisch Bestellungen, Beschwerden oder Fehler- beziehungsweise Schadensmeldungen aufzunehmen und zu bearbeiten. Dabei lernt das System durch das Feedback der Anrufer ständig hinzu.

KI-Einführung erfordert Change-Management

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bedingt einen Veränderungsprozess in den Unternehmen. Denn hierbei werden bisher von Menschen verrichtete Arbeiten von Maschinen übernommen; Menschen werden nur noch zu Beginn benötigt, um das System zu trainieren.

Damit geht ein Wandel der Unternehmenskultur einher. Unter anderem deshalb sollten die betroffenen Mitarbeiter am Einführungsprozess beteiligt sein. Ein Patentrezept hierfür gibt es (noch) nicht. Umso wichtiger ist es, sich bewusst zu machen, dass die Einführung von künstlicher Intelligenz zwangsläufig ein zielgerichtetes Change-Management erfordert.

Die aktuell bestehenden KI-Systeme können noch keine komplexen (Telefon-)Analysen und Beratungen durchführen. Doch es gibt bereits Systeme, die solche Prozesse unterstützen. Diese sind zwar noch keine KI an sich, doch eine Vorstufe hiervon.

KI-Elemente fließen in den Beratungsprozess ein

Solche Systeme kommen inzwischen auch bei größeren Beratungsunternehmen und Industriedienstleistern zum Einsatz: beispielsweise, um den Change-Bedarf in Unternehmen beziehungsweise Klienten-Systemen zu analysieren sowie Change-Prozesse zu planen und zu managen.

Aufgrund ihrer Beratertätigkeit verfügen viele Beratungsunternehmen sowie Industriedienstleister, wozu auch viele Softwareunternehmen zählen, über ein großes Experten- und Erfahrungswissen hierzu. Hiervon sollen all ihre Berater und Kunden profitieren. Deshalb speichern viele Beratungsunternehmen das individuelle und kollektive Wissen sowie die gemachten Erfahrungen beispielweise zum Thema Change-Bedarf in Zusammenhang mit der Einführung und Verknüpfung von IT-Systemen in einer Software. Dieses geballte Know-how ist für Kunden jedoch nur insoweit interessant, wie es sich mit ihrem Bedarf deckt. Sie wären überfordert, wenn die Beratungsunternehmen, bildhaft gesprochen, ihr gesamtes Wissen einfach auf ihrem Schreibtisch ausschütten und sie damit allein lassen würden.

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Deshalb werden den Kunden zum Beispiel bei anstehenden Change-Projekten mit Hilfe einer speziellen Software, ausgehend von ihrer Situation, die verschiedenen (Handlungs-)Optionen aufgezeigt. Die Kunden entscheiden dann, welche Option sie wählen. Im nächsten Schritt werden ihnen für die gewählte Option wiederum die Handlungsalternativen aufgezeigt, von denen sie erneut die für sie relevantesten Möglichkeiten auswählen. So führt das System die Kunden Schritt für Schritt durch die Kernfragen, die sie sich in ihrer Situation stellen sollten. Die Kunden können somit unmittelbar ihr Anliegen bearbeiten, ohne die ganze Welt des Change Managements zu verstehen. Und die Unternehmensberater? Sie können besser vorinformiert ins Gespräch mit den Kunden einsteigen.

Aktuell arbeiten diese Systeme noch weitgehend ohne künstliche Intelligenz. Sie werden jedoch kontinuierlich mit dem neuen (Erfahrungs-)Wissen der Change-Berater beziehungsweise Projektberater gefüllt und weiterentwickelt. Das heißt auch: Systemzweige des Softwareprogramms, die sich als erfolgreich erwiesen haben, werden beibehalten; Zweige hingegen, die weniger zielführend waren, entfernt oder optimiert. Hierin ähnelt die Funktionsweise dieser Programme schon der eines KI-Systems.

KI hilft, kundenspezifische Lösungen zu entwerfen

Mit solchen Wissens- und Datenbanken, auf die auch ihre Kunden Zugriff haben, sammeln Beratungsunternehmen gleich welcher Couleur positive Erfahrungen, denn: Unabhängig von der Größe und vom Charakter eines Projekts helfen sie, schnell einen Überblick über das Kunden-Vorhaben beziehungsweise -Anliegen zu bekommen und kundenspezifische Lösungen zu erarbeiten. Entsprechend positiv ist die Resonanz der Kunden – auch weil durch den Einsatz solcher Systeme viele Beratereinsätze vor Ort beim Kunden zur Problem- beziehungsweise Bedarfsanalyse sowie Projektplanung und -steuerung entfallen; ein (Entwicklungs-)Ziel, das unter anderem durch die Corona-Krise nochmals einen starken Pusch erhalten hat.

Sich jetzt schon für die Zukunft wappnen

Der aktuelle Entwicklungsstand der KI lässt noch keine abschließenden Anwendungsszenarien zu. Er offenbart jedoch zahlreiche Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu beschleunigen und effizienter zu gestalten. Deshalb empfiehlt es sich zum Beispiel für Beratungsunternehmen, sich mit den Möglichkeiten und Anforderungen eines Einsatzes KI-gestützter Systeme vertraut zu machen. Dies ist wichtig, um mögliche Einsatzgebiete früh zu identifizieren und deren Einsatz vorzubereiten. Diese strategische Vorbereitung kann darüber entscheiden, welche Dienstleister und Systemanbieter in der immer dynamischer und digitaler werden Unternehmensumwelt zu den Gewinnern zählen und welche aufgrund der technologischen Disruption vom Markt verschwinden.

*Florian Weber ist Changeberater bei der Unternehmensberatung Dr. Kraus & Partner.

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