Neun Voraussetzungen für den Aufbau einer KI-fähigen Organisation

Die aktuelle Studie 'Growth Report 2023'von Twilio   hat deutlich aufgezeigt, dass KI-Automatisierung zum wichtigsten Mittel für Unternehmen geworden ist, um das Customer Engagement sowie Umsätze zu steigern und effizient zu arbeiten. Bei all diesen Aktivitäten stellt sich jedoch die Frage, welche Erwägungen die Entscheidungsträger treffen müssen, um ihre KI-Maßnahmen zu positiven Resultaten zu führen. Neun zentrale Themenfelder haben in diesem strategischen Kontext besondere Relevanz.

1. Das Potenzial von KI richtig einschätzen

KI/ML-Technologien revolutionieren die Personalisierung und machen es einfacher denn je, jedem Kunden Kundin einzigartige, maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten. Diese Form der Personalisierung geht weit über das bloße Einfügen eines Kundennamens in eine E-Mail hinaus. Sie nutzt Kundendaten, um individuelle Verhaltensweisen, Vorlieben und Muster zu verstehen. Dieses tiefere Verständnis wiederum ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote und Interaktionen auf jeden einzelnen Kunden zuzuschneiden, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Engagement, die Loyalität und die Konversionsraten zu erhöhen. KI kann riesige Datenmengen verarbeiten und aussagekräftige Trends und Muster viel effizienter erkennen, als es ein Mensch je könnte. Sie kann zudem den Browserverlauf eines Kunden, seine Kaufhistorie und seine Interaktionen mit der Marke über verschiedene Kanäle hinweg analysieren, um personalisierte Empfehlungen, gezielte Werbeaktionen und personalisierte Inhalte zu ermöglichen.

2. Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten erkennen

Die Datenqualität ist einer der wichtigsten Faktoren für den Erfolg jeder KI-Initiative, denn sie hat einen direkten Einfluss auf die Ergebnisse von KI-Modellen. Wenn die Daten unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind, wird das KI-Modell unzuverlässige Ergebnisse liefern. Hochwertige Daten hingegen führen zu präzisen und effektiven KI-Lösungen. Investitionen in die Datenqualität sollten also für jedes Unternehmen Priorität besitzen. Dies kann die Einführung von Tools für das Datenqualitätsmanagement, die Festlegung von Richtlinien für die Datenverwaltung und die Förderung einer datengesteuerten Kultur beinhalten, die die Bedeutung hochwertiger Daten schätzt und versteht. Wenn Unternehmen der Datenqualität Priorität einräumen, können sie eine solide Grundlage für erfolgreiche KI-Initiativen schaffen.

3. Hindernisse bei der Datenqualität beseitigen

Nur weil eine KI-Lösung implementiert wird, heißt das nicht automatisch, dass die Anwender sofort erstklassige, personalisierte Inhalte versenden können. So machen es beispielsweise unterschiedliche Systeme im Unternehmen unglaublich schwierig, eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu erhalten. Dies ist nicht nur zeitaufwändig, sondern erschwert auch die Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse und das Treffen zuverlässiger Entscheidungen. Wenn man sich also auf KI verlassen will, um das Kundenerlebnis zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben, muss man sich um qualitativ hochwertige Daten bemühen, die den Grundstein für genaue Vorhersagen, personalisierte Interaktionen und fundierte Entscheidungen bilden.

4. Eine hohe Datenqualität sicherstellen

Gute Daten entstehen nicht von selbst. Sie zu pflegen und zu erhalten erfordert erhebliche Investitionen in Zeit und Ressourcen. Diese sechs Schritte sind notwendig, um Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten zu bekommen und um eine konsistente und zuverlässige KI-Strategie zu verfolgen:

• Prüfen der vorhandenen Daten
  
• Erstellung eines klaren Data-Tracking-Plans
  
• Definition von Benennungs-Richtlinien
  
• Blockierung von schlechten Daten bereits an der Quelle
  
• Auswahl der richtigen Analysedatenbank
  
• Kommunikation des neuen Prozesses an die Teams

5. Entwicklung einer KI-Kompetenzkultur

KI kann Geschäftsabläufe nur verbessern, wenn sie in der gesamten Organisation verstanden und effektiv genutzt wird. Die Förderung einer Kultur der KI-Kompetenz wird damit zu einem wesentlichen Faktor für die gesamte KI-Strategie und deren Erfolg.

6. Der richtige Umgang mit Echtzeitdaten

Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, kann für Unternehmen von Vorteil sein, denn sie können sofort auf das Kundenverhalten reagieren, genaue Vorhersagen treffen und dynamische Geschäftsstrategien aufsetzen. Im Kontext von KI-Anwendungen bieten Echtzeitdaten die Mittel, um präzise Entscheidungen zu treffen.

7. Den Datenschutz respektieren

Im digitalen Zeitalter kann sich der Spagat zwischen KI-Funktionen und Datenschutz wie eine Gratwanderung anfühlen. Unternehmen möchten die Vorhersage- und Analysefähigkeiten der KI nutzen, sollten jedoch die Privatsphäre ihrer Kunden nicht verletzen. Dieses Gleichgewicht zu finden ist entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die Datenschutzgesetze einzuhalten.

8. KI und ML ethisch korrekt nutzen

Ethik in der KI ist ein zunehmend kritischer Aspekt, da die Gesellschaft beginnt, sich mit den möglichen Folgen autonomer Systeme auseinanderzusetzen, die Entscheidungen treffen, die traditionell dem Menschen vorbehalten waren. Dies gilt insbesondere für Bereiche wie das Gesundheitswesen, Finanzen und die Strafverfolgung, wo KI-Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf das Leben des Einzelnen und die Gesellschaft insgesamt haben können. Ethik sollte daher von Beginn eines jeden KI-Projekts an ein zentrales Thema sein. Dies können Maßnahmen sein wie die Überprüfung von KI-Modellen auf Befangenheit, die Förderung von Transparenz durch erklärbare KI und die Einführung solider Datenschutzpraktiken. Indem sie den ethischen Einsatz von KI sicherstellen, können Unternehmen Systeme entwickeln, die nicht nur technisch solide sind, sondern auch das Vertrauen und die Akzeptanz ihrer Nutzer genießen.

9. Der sinnvolle Einsatz von Customer Data Platforms

Bei der Vorbereitung von Daten für KI-Anwendungen spielen Plattformen für Kundendaten (Customer Data Platforms: CDP) eine wichtige Rolle. Datenbezogene Aufgaben können so mit einem zentralen Werkzeug bearbeitet werden. Einer der zentralen Vorteile einer CDP ist die Datenvereinheitlichung. Unternehmen können so Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Websites, mobilen Apps, CRM-Systemen und sogar Offline-Quellen konsolidieren, wodurch Datensilos aufgelöst werden. Außerdem hilft diese Plattform dabei, die in KI-Systeme eingespeisten Daten zu vervollständigen und aktuell zu halten. Die Datenqualität zu verbessern ist ein weiterer Einsatzzweck. Hierfür verfügt die CDP über integrierte Funktionen zum Bereinigen und Standardisieren von Daten, zum Entfernen von Duplikaten, zum Korrigieren von Fehlern und zum Sicherstellen der Konsistenz der Datenformatierung. Auf diese Weise wird erreicht, dass die von den KI-Systemen aufgenommenen Daten von hoher Qualität sind, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse steigen.



Fazit
Für Unternehmen bietet KI ein immenses Potenzial für mehr Wachstum. Durch die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Automatisierung von Prozessen kann KI dabei helfen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Um Teams jedoch in die Lage zu versetzen, KI zu nutzen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen, sollten Organisationen in den Ausbau interner KI-Kenntnisse und eine verbesserte Datenqualität investieren.