Verfasst am 24.05.2017 von The unbelievable Machine Company
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und ihre Bedeutung für den Unternehmenserfolg sind Thema einer Studie, die wir gemeinsam mit Crisp Research und Hewlett Packard Enterprise (HPE) veröffentlicht haben. Darin beleuchten wir die "klassischen" Einsatzbereiche im Unternehmenskontext und richten den Blick in die weitere Zukunft – hier: die Ausgestaltung und Automatisierung der digitalen Kundeninteraktion über Sprachsteuerung und digitale Agenten.
Conversational Interfaces – Bots und intelligente Assistenten
An der Optimierung der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine wird schon lange gearbeitet. Die Eingabe via Tastatur und Maus hat in einer immer mobileren Welt ihren Zenit längst überschritten. Das Touch-Display ist nur Zeichen des Übergangs. Der Wandel ist längst eingeläutet und die konversationsbasierten Schnittstellen sind auf dem Vormarsch.
Zu diesem Wandel tragen Bots bzw. intelligente Assistenten entscheidend bei. Wesentliche Grundlage für diese Systeme und Produkte sind Machine Learning-Technologien. Und hier vor allem Spracherkennung, Natural Language Processing sowie die Analyse von Gesten, Mimik und Gesichtern.
Dementsprechend werden digitale Produkte und Dienste nicht mehr ohne diese neuen Schnittstellen zur Interaktion mit dem Menschen auskommen. Dies gilt von der Interaktion eines Kunden mit seiner digitalen Bankfiliale über die Steuerung von Smart Home-Geräten bis zum Kundendienst eines Mobilitätsanbieters. Erste Produkte wie Amazon Echo, Google Home oder Siri sind bereits mehr als deutliche Anzeichen für die weitere Kommerzialisierung und "Produktisierung" von Machine Learning-Technologien. Viele Entwickler und Unternehmen arbeiten zudem an eigenen Systemen, um die unternehmenseigenen Produkte mit digitaler Assistenzfunktion auszustatten.
Welche Rolle spielen digitale/intelligente Assistenten in der Machine Learning-Strategie der befragten Unternehmen? 46 Prozent evaluieren den Einsatz im eigenen Unternehmen. 24 Prozent sind hier schon weiter und befinden sich in der Phase der Projektierung und erster Tests. Noch weiter und im Produktivbetrieb sind bisher nur fünf Prozent der Unternehmen. In dieser frühen Phase der Systeme und zu einem Zeitpunkt, da sich einige Plattformen (z.B. Siri von Apple oder Chatfuel von Facebook) erst langsam öffnen, sicherlich eine innovative Vorgehensweise. Viele Unternehmen werden allerdings auch auf eigene Systeme und digitale Assistenten setzen, obwohl mit dieser Strategie eine deutlich größere Investition verbunden ist. Vermutlich haben auch deshalb bisher 26 Prozent der Unternehmen noch keine weiteren Bemühungen in Richtung Assistenten unternommen. Erst mit der kompletten Öffnung der Bot-Plattformen der großen Internet- und Cloud-Anbieter sowie ausgereiften weiteren Bot-Technologien kann eine sinnvolle Adaption durch Unternehmen erfolgen.
Schon heute muss klar sein: Der Einsatz intelligenter Assistenzsysteme verspricht nicht nur große Innovations- und Automatisierungspotenziale, sondern geht auch mit erheblichen Risiken einher. Sind die Systeme technologisch noch nicht ausgereift oder die Modelle schlecht konzipiert und trainiert, besteht das Risiko eines nachhaltigen Vertrauensverlusts und Imageschadens, da die Systeme direkt mit den Kunden interagieren. Fehler werden hier selten toleriert.
Diese Einordnung ist Teil unserer Studie „Machine Learning im Unternehmenseinsatz – Künstliche Intelligenz als Grundlage digitaler Transformationsprozesse“. Den kompletten Band gibt es hier:
Die Chatbots sind da – Wie geht es weiter?
Megatrend AI – Künstliche Intelligenz im Unternehmen
Unbelievable Machine opens AWS competence center in Frankfurt HR-Themen
Aktuelle Blogeinträge
The unbelievable Machine
Company GmbH Kostenloses Whitepaper
Data Thinking: Zum Whitepaper
Arbeiten bei *um Basefarm