Von digital zu intelligent – maschinelles Lernen optimal nutzen

Unternehmen sind nicht mehr nur digital – sie werden immer intelligenter. Eine kürzlich von der Economist Intelligence Unit und SAP unter 360 Unternehmen durchgeführte Umfrage ergab: Durchschnittlich 68 Prozent dieser Unternehmen nutzen maschinelles Lernen zur Optimierung ihrer Prozesse. Und sie gehen mittlerweile einen Schritt weiter: Statt lediglich bestehende Abläufe zu verbessern, entwickeln die Unternehmen ganz neue Geschäftsmodelle, optimierte Prozesse und Wertversprechen.

Unternehmen können mit maschinellem Lernen ihre Software so entwickeln, dass Aufgaben und Prozesse selbstständig ausgeführt, angepasst und verbessert werden. Das spart Zeit und Geld und ermöglicht den Mitarbeitern, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren, die einen größeren Mehrwert bieten. Unternehmer, die bereits von den Vorteilen des maschinellen Lernens profitieren, werden als „Vorreiter“ bezeichnet. Sie haben zufriedenere Kunden und erzielen eine höhere Rentabilität. Einige haben ihren Kundensupport verbessert, indem sie Chatbots einsetzen, die auf Basis von maschinellem Lernen funktionieren. Fast die Hälfte der Vorreiter rechnet bis 2019 mit einem Umsatzwachstum von über sechs Prozent.

Wie heben sich die Vorreiter von ihren Wettbewerbern ab? Warum sind sie im Gegensatz zu anderen Unternehmen bereit, das (oft überschätzte) Risiko einzugehen, die neue Technologie zu nutzen? Während ich Unternehmen beim Implementieren des maschinellen Lernens in ihre Prozesse unterstützt habe, sind mir fünf Merkmale aufgefallen, die sie gemeinsam haben:

Die fünf Erfolgsfaktoren der Vorreiter beim maschinellen Lernen:

  1. Strategische Priorität der Geschäftsführung: Die oberste Führungsebene weiß um den strategischen Wert des maschinellen Lernens und schafft eine Arbeitsumgebung, die frei von der Angst vor Veränderung ist.
  2. Bessere Abgrenzung von den Mitbewerbern: Vorreiter betrachten maschinelles Lernen als pragmatischen und dennoch innovativen Weg, ihre Wettbewerbsposition zu stärken – und nicht einfach nur als einen Trend.
  3. Neue Einnahmequellen und höhere Rentabilität: Für Vorreiter ist maschinelles Lernen eine wichtige Einnahmequelle und ein Garant für höhere Rentabilität. Sie streben eine grundlegende Veränderung an und erkennen das enorme Potenzial von maschinellem Lernen bei der Innovation von Geschäftsmodellen.
  4. Standortnahe zentrale Prozesse: Vorreiter legen Wert darauf, lokal zu investieren. Sie haben standortnah höhere Ausgaben als in Niedriglohnländern.
  5. Unternehmensweite Strategie: Vorreiter betrachten die Möglichkeiten, die maschinelles Lernen für ihr Unternehmen bietet, ganzheitlich, statt zu versuchen, einen isolierten Einsatzbereich zu finden, der vielleicht gar nicht dafür geeignet ist.

Von diesen Faktoren halte ich die „Strategische Priorität der Geschäftsführung“ und die „Unternehmensweite Strategie“ für die wichtigsten. Sie gehen oft Hand in Hand – wenn die Führungsebene die Möglichkeiten und auch die Einschränkungen des maschinellen Lernens kennt, kann sie besser einschätzen, was die Technologie mit einer unternehmensweiten Strategie leisten kann. Danach folgen die anderen Faktoren.

Machine Learning: Dem Hype folgen und Geschäftsverfahren optimieren

Natürlich gibt es auch Gründe, warum Unternehmen kein maschinelles Lernen einsetzen. Meist sind die Unternehmen skeptisch, denen die genannten Merkmale fehlen. Aber oft gibt es auch falsche Vorstellungen über den Aufwand und die Kosten für die Implementierung von ML-Lösungen. Manche wissen einfach nicht, wo sie anfangen sollen, und befürchten, einem weiteren technologischem Trend zum Opfer zu fallen.

Doch der Hype um maschinelles Lernen ist gerechtfertigt. Die Vorreiter, die maschinelles Lernen schon genutzt haben, als den meisten diese Technologie noch gar nicht bekannt war, haben unternehmensweit enorm davon profitiert. So ermöglicht beispielsweise ein chinesischer Schuhhersteller mit seiner Lösung auf Basis des maschinellen Lernens seinen Kunden, ihre eigenen Schuhe zu entwerfen und sie schon innerhalb einer Woche zu tragen. Auch Ihr Unternehmen kann solche nachhaltigen Innovationen entwickeln.

Wenn Sie sich für den Einsatz von maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen entscheiden, empfehle ich Ihnen einen genaueren Blick auf das, was Ihre Mitbewerber gemacht haben. Nutzen diese maschinelles Lernen, um sich mithilfe intelligenter Marketingkampagnen besser mit ihren Kunden zu vernetzen? Können sie besser auf Kundenbedürfnisse eingehen, nachdem sie eine ML-Lösung in ihre Contact Center integriert haben? Sie werden schnell feststellen, dass es viele ML-Initiativen gibt, die Sie für Ihren Einstieg nutzen können, ohne ein Risiko einzugehen.

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