Artificial Intelligence Studie: So schafft AI Mehrwert im TMT-Sektor

Für den gewinnbringenden Einsatz von Artificial Intelligence ist es entscheidend zu verstehen, wie kognitive Technologien funktionieren, und wie sie Geschäftsprozesse verbessern können. Das gilt im Besonderen für die datengetriebenen Geschäftsmodelle des TMT-Sektors, die das Business der Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Medien und Telekommunikation prägen.

Denn Anwendungen und Produkte der künstlichen Intelligenz zielen darauf ab, bestimmte, genau definierte Aufgaben zu erfüllen. Die in der öffentlichen Diskussion kursierende, überzogene Vorstellung einer synthetischen Superintelligenz, die alles besser kann als der Mensch, hat mehr mit Science-Fiction zu tun als mit der Realität.

Wir von Deloitte beschäftigen uns seit Jahren umfassend mit den realen Herausforderungen und Chancen von Artificial Intelligence und haben in der Zusammenarbeit mit zahlreichen Kunden, Anbietern und Wissenschaftlern drei Kernbereiche identifiziert, für die AI im TMT-Sektor aktuell den größten Nutzen erbringt:

• AI kann zur intelligenten Automatisierung von Geschäftsprozessen im Backend eingesetzt werden, um Kosteneinsparungen zu erzielen und Mitarbeiter bei Routineaufgaben zu entlasten, damit sie sich auf wichtigere Analyse- und Strategieaufgaben fokussieren können.
• AI-basierte Tools können es Unternehmen ermöglichen, die gewaltige Menge an Daten zu analysieren, die sie beispielsweise über das Internet sammeln, um Business Insights zu generieren und auf deren Basis schneller und besser Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Artificial Intelligence kann dazu dienen, die Kommunikation mit Kunden zu verbessern, indem sie deren Bedürfnisse vorhersieht und gezielte Handlungsvorschläge unterbreitet.

Die Artificial Intelligence Studie „Technology, media, and telecom get smarter“ zeigt, in welchen praktischen Anwendungsszenarien der Mehrwert von künstlicher Intelligenz im TMT-Sektor greifbar wird. Sie belegt zudem durch Umfrageergebnisse, dass Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Medien und Telekommunikation bisher einen signifikant höheren Nutzen durch den Einsatz von AI erzielen als jene aus andere Sektoren.

AI verändert die Arbeitsprozesse: Robotic and Cognitive Automation

Während ein Industrieroboter aus tausenden von Einzelteilen beispielsweise ein Automobil zusammensetzt, arbeitet AI-basierte Automatisierung (Robotic and Cognitive Automation) mit Informationen. Sie sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und fügt sie etwa zu einer Rechnung zusammen. Beide Formen der Automatisierung folgen dem gleichen Ziel: den Menschen von mühsamer und sich wiederholender Arbeit zu entlasten, die Produktion zu beschleunigen und schlussendlich fehlerfreie Produkte und Ergebnisse zu schaffen.

Am Beispiel der Rechnung zeigt sich anschaulich, worin der Mehrwert von Artificial Intelligence bei der Automatisierung derartiger Arbeitsprozesse liegt: Wenn die von der Buchhaltung für die Rechnungsstellung benötigten Informationen bereits alle in digitaler Form vorliegen und das Format sowie der Ort der Daten konsistent ist, ist die Aufgabe auch durch simple Computersysteme zu bewältigen. Doch das ist in der Praxis meist nicht der Fall – und sobald auch unstrukturierte Daten einfließen, sind diese Systeme überfordert. Hier kann nur intelligente Automatisierung die komplexen Prozesse selbsttätig steuern und fehlerfrei abschließen.

Fallbeispiel 1: AI-Anwendungen in Technologieunternehmen

Als globales Fortune 50 Technologieunternehmen steht Dell vor zahlreichen Herausforderungen im Bereich der Rechnungslegung und Berichterstattung. Zur Optimierung dieser Finanzfunktionen hat Deloitte gemeinsam mit Dell ein AI-gestütztes System für Robotic and Cognitive Automation entwickelt, welches es Dell ermöglicht, seine Bücher in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten zu schließen. Durch die intelligente Prozessautomatisierung konnten Effizienzeffekte mehrerer Vollzeitstellen realisiert werden. Zudem ermöglicht das System die künftige Erweiterung auf weitere Dell-Berichtsfunktionen.

AI verändert Entscheidungsprozesse: Cognitive Insights

Mithilfe intelligenter Technologien zur Generierung von Cognitive Insights können Unternehmen nicht nur den gewaltigen Strom von Informationen verwalten, den sie im digitalen Zeitalter tagtäglich im Rahmen ihrer vielfältigen Geschäftsprozesse sammeln, sondern diese Informationen auch nutzen, um Echtzeit-Einblicke zur Schaffung von Mehrwert zu generieren. Auch hier gilt es, Daten unterschiedlicher Quellen und Formate zu verarbeiten – und agil auszuwerten. Für Unternehmen bedeutet das, überkommene Hard- und Softwarestrukturen neu zu denken, um einen Data Lake zu schaffen und diesen mithilfe von Analytics effizient und intelligent zu bewirtschaften. Dank der Möglichkeiten von Artificial Intelligence lassen sich so spezifische Herausforderungen in Echtzeit lösen, um z.B. das wahrscheinliche Verhalten eines bestimmten Kunden oder Lieferanten zu antizipieren.

Fallbeispiel 2: AI-Anwendungen in Telekommunikationsunternehmen

Mithilfe intelligenter Technologien zur Generierung von Cognitive Insights können Unternehmen nicht nur den gewaltigen Strom von Informationen verwalten, den sie im digitalen Zeitalter tagtäglich im Rahmen ihrer vielfältigen Geschäftsprozesse sammeln, sondern diese Informationen auch nutzen, um Echtzeit-Einblicke zur Schaffung von Mehrwert zu generieren. Auch hier gilt es, Daten unterschiedlicher Quellen und Formate zu verarbeiten – und agil auszuwerten. Für Unternehmen bedeutet das, überkommene Hard- und Softwarestrukturen neu zu denken, um einen Data Lake zu schaffen und diesen mithilfe von Analytics effizient und intelligent zu bewirtschaften. Dank der Möglichkeiten von Artificial Intelligence lassen sich so spezifische Herausforderungen in Echtzeit lösen, um z.B. das wahrscheinliche Verhalten eines bestimmten Kunden oder Lieferanten zu antizipieren.

AI verändert die Interaktion mit Kunden: Cognitive Engagement

In Zeiten von Smartphone und Social Media haben sich die Kommunikationspräferenzen der Kunden gewandelt. Sie mit traditionellen Formen der Werbung und der Kundenbetreuung zu erreichen, wird immer schwieriger. Unternehmen auf der Suche nach effizienteren und effektiveren Lösungen für das Customer Engagement nutzen deshalb vermehrt AI-basierte Technologien. Beispielsweise Recommendation Engines, deren intelligente Algorithmen den Kunden beim Einkauf im Internet individuelle Angebote und Werbung ausspielen. Diese Empfehlungssysteme berücksichtigen auf Basis der in der Vergangenheit generierten Aktivitäten und Daten gezielt die persönlichen Interessen und Präferenzen der Kunden. Eine weiteres Beispiel sind Chatbots, die AI zur Sprachverarbeitung und Texterkennung nutzen, und in unterschiedlicher Form im Kundenservice zum Einsatz kommen: vom Dialogfenster auf einer Webseite, dem man die dahinter steckende künstliche Intelligenz nicht ansieht, bis hin zu ausgefeilten intelligenten Sprachsystemen, die den Dialog zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache ermöglichen.

Fallbeispiel 3: AI-Anwendungen in Medienunternehmen

Netflix nutzt eine neuartige AI-Lösung, die den Kunden aus dem unüberschaubar großen Film- und Serienangebot selbstständig und gezielt attraktive Programmempfehlungen ausspricht. So soll im hart umkämpften Streaming-Markt die Abwanderung zur Konkurrenz unterbunden werden. Mit Erfolg: Netflix schätzt, dass der wirtschaftliche Effekt dieser Maßnahme einem jährlichen Umsatzbeitrag in Höhe von 1 Mrd. US-Dollar entspricht.

Laden Sie hier die Deloitte Insights Studie „Technology, media, and telecom get smarter“ herunter und erfahren Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von Artificial Intelligence.