Machine Learning macht Geschäftsprozesse effizienter

Mit hochentwickelten Algorithmen lernen Maschinen aus großen Datenmengen. Erkenntnisse und Vorhersagen treffen sie oft zuverlässiger als Menschen. SAP lotet gerade das Potenzial von Machine Learning in Unternehmensanwendungen aus, wie Markus Noga, Leiter des Bereichs Machine Learning berichtet: „Mit künstlicher Intelligenz machen wir alle Unternehmen intelligent. Selbst lernende Software nimmt künftig dem Anwender sich wiederholende Tätigkeiten ab, erkennt Probleme und schlägt Lösungen dafür vor. Die Basis dafür bildet eine Plattform, auf der Entwickler Services für künstliche Intelligenz als Bausteine abrufen, um sie in innovative Applikationen zu integrieren.“

Machine Learning ist laut Noga mehr als eine neue Technologie. Vielmehr handelt es sich um eine neue Art, durch das Lernen aus Daten Problemstellungen im Unternehmen mit Lösungen zu bewältigen, die früher nicht möglich waren. Dies bringt ein neues Arbeiten mit sich, nämlich eine konstante Auseinandersetzung mit den Daten.

SAP Leonardo bündelt Innovationstechnologien

Die Praxiserfahrungen der Co-Innovationspartner mit den Technologiebausteinen von SAP Leonardo Machine Learning sehen gut aus: „Uns geht es nicht alleine um Automatisierung, sondern um intelligente Geschäftsprozesse“, berichtet Helio Mosquim, Head of Global IT Innovation beim weltweit aktiven Bergbauunternehmen VALE S.A. „In unserem Prototypen haben wir die Verbindung zwischen SAP ERP und SAP Leonardo Machine Learning getestet. Unser Architekturteam war positiv überrascht von den offenen Programmschnittstellen und der einfachen Implementierung.“ Die IT Architektur bei VALE S.A. umfasst zwei Schichten: SAP ERP für die standardisierten Abläufe und SAP Leonardo für agile Applikationen, die sich schnell ändern können.

Ähnlich positiv wie der Bergbau-Spezialist äußert sich Pedro Ahlers, Digital Growth Manager beim Chemieunternehmen BASF SE: „Über unseren digitalen Assistenten CuRT synchronisieren wir im Rahmen von Customer Request Tracking die Anfragen aus unterschiedlichen Kontaktkanälen, um auf Basis von SAP Leonardo Machine Learning die Qualität unserer Services zu steigern.“

Marktbeobachter gehen davon aus, dass Unternehmen, die Machine Learning anwenden, sich starke Wettbewerbsvorteile erarbeiten: „In den kommenden drei bis fünf Jahren wird diese Technologie eine starke disruptive Kraft bekommen“, berichtet Cliff Justice Principal Innovation and Enterprise Solutions beim Beratungshaus KPMG. „Unternehmen, die an ihren althergebrachten Legacy-Prozessen festhalten, dürften es schwer haben, mit Konkurrenten mitzuhalten, die dank Machine Learning neue Wertbeiträge mit einem Bruchteil der bisherigen Ressourcen erzielen.“

Machine Learning ist disruptiver als die Cloud

Welche Wettbewerbsvorteile die Pilotanwender von Machine Learning erzielen, zeigt eine Marktstudie auf, die SAP zusammen mit der Economist Intelligence Unit (EIU) durchgeführt hat. Die Marktforscher befragten die Führungskräfte von weltweit 360 Unternehmen, die sich für Machine Learning interessieren. Die Studienautoren haben Fast Learner identifiziert, das sind Unternehmen, die mit ihren Projekten sehr schnell Erfolge erzielten.

Algorithmen werden selbstständig immer besser

Vom Konzept her unterscheiden sich Machine-Learning-Lösungen fundamental von der bisherigen Unternehmenssoftware. Während die klassischen Lösungen statisch programmiert sind, werden Machine-Learning-Anwendungen von sich aus besser, je häufiger sie zum Einsatz kommen. Angesichts des sich daraus ergebenden Business-Nutzens ist es keine Überraschung, dass zwei Drittel (68 Prozent) der in der Studie befragten Unternehmen mit dieser Technologie experimentieren.

Die Erfolge der Early Adopter lassen sich sehen: 48 Prozent berichten von einer Profitabilität, 41 Prozent von zufriedeneren Kunden, 39 Prozent von schnelleren Geschäftsprozessen und jeweils 34 Prozent von Kosteneinsparungen sowie einer höheren Qualität und weniger Ausschuss. Die Gruppe der Fast Learner betrachtet Machine Learning nicht als klassische Technologie, die auf kleine Effizienzgewinne abzielt. Vielmehr sehen die Führungskräfte darin die Chance, sich nachhaltig von der Konkurrenz abzusetzen. 31 Prozent der Fast Learner berichten, dass einzelne Geschäftsprozesse oder das ganze Geschäftsmodell von dieser Innovation profitieren. „Künstliche Intelligenz und Machine Learning beeinflussen das Geschäftsmodell eines Unternehmens viel stärker als die Cloud oder andere disruptive Technologien, die wir in der Vergangenheit beobachtet haben“, bestätigt KPMG Consulter Justice.

Auf die Frage, was Machine Learning zu einer disruptiven Technologie macht, die traditionelle Geschäftsprozesse nach und nach erschüttert, nennt die SAP/EIU-Studie vier Eigenschaften:

  1. Machine Learning arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten und nicht mit statischer Programmierung.
    Dank fortgeschrittener Algorithmen und großer Datenmengen können Maschinen aus der Erfahrung lernen. „Diese Technologie zieht ihre Schlüsse ähnlich wie ein Mensch“, erläutert Justice.
  2. Machine Learning steigert die Effizienz exponentiell.
    Machine Learning steigert die Effizienz von Geschäftsprozessen ein, ohne dass der dazugehörige Aufwand wächst. „Auf Basis von Machine Learning lässt sich die Anzahl der Lohnabrechnungen ohne Probleme von einem zum nächsten Monat von 5.000 auf 20.000 steigern“, berichtet Sudir Jha Head of Product Management and Strategy beim IT-Dienstleister Infosys.
  3. Machine Learning legt menschliche und finanzielle Ressourcen frei.
    „Dank der Automatisierung mit Machine Learning können Unternehmen ihre Mitarbeiter und ihr Finanzkapital dort einsetzen, wo es der Wettbewerbsfähigkeit am meisten nutzt“, erklärt Justice. Weil Mitarbeiter künftig anspruchsvolle Tätigkeiten mit einer höheren Wertschöpfung erledigten, steige deren Zufriedenheit, und sie blieben länger im Unternehmen.
  4. Machine Learning schafft neue Business-Chancen.
    „Künstliche Intelligenz und Machine Learning ist die Basis für mehr Wissen, tiefere Einsichten sowie Vorhersagen, die bisher nicht möglich waren“, erläutert Justice. „Möglich werden damit nicht nur effizientere Geschäftsprozesse, sondern völlig neue Geschäftsmodelle mit einem deutlich höheren Wertbeitrag für Kunden.“

Fünf Schritte auf dem Weg zur digitalen Transformation

Als Technologie alleine wird Machine Learning die Unternehmen nicht verändern. Um den Nutzen zu haben, brauchen Unternehmen eine übergreifende Strategie für die digitale Transformation, die den einzelnen Bausteinen der Innovation den richtigen Platz zuweist. Die SAP/EIU-Studie unterscheidet dabei fünf Schritte:

  1. Organisieren Sie ein Boot Camp für Machine Learning.
    Schulungen für Führungskräfte und Fachbereichsleiter zeigen auf, wie Machine Learning das Business unterstützt.
  2. Identifizieren Sie interne und externe Wissensquellen.
    Fachbereichsleiter sollten Innovationsplattformen zu Rate ziehen, wo Ideen und Praxiserfahrungen zu Machine Learning diskutiert werden.
  3. Starten Sie ein kurzes Pilotprojekt.
    Die erste Initiative in Sachen Machine Learning sollte in einem kleinen Geschäftsprozess mit einem geringen Risiko starten. Die Praxiserfahrungen sollten auf andere Geschäftsprozesse übertragen werden.
  4. Formulieren Sie Botschaften.
    Der Fachbereich für Marketing und Kommunikation sollte Kernbotschaften formulieren, die Führungskräften aufzeigen, was Machine Learning für ihr Team bedeutet.
  5. Stellen Sie Outsourcing-Verträge auf den Prüfstand.
    Eine Task Force sollte überprüfen, welche bislang ausgelagerten Prozesse auf Basis von Machine Learning wieder ins Unternehmen zurückgeholt werden können.