Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz
In diesem Blogpost wollen wir exemplarisch einige Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz aus praktischer Sicht aus verschiedenen Geschäftszweigen betrachten.
KI im Handel bzw. eCommerce
Kundenzentrierte, visuelle Suche
Der Hauptgrund, warum Besucher einen Webshop ohne Einkauf verlassen, basiert auf der Anzeige wenig relevanter Produktergebnisse. Die Suchergebnisse werden mittels künstlicher Intelligenz personalisiert und an die Wünsche des individuellen Kunden angepasst. Weiters bietet KI (mittels NLU – Natural Language Understanding), die Suche nach Produkten nicht nur mittels Eingabe von Schlüsselwörtern abzuwickeln. Dem potentiellen Kunden steht auch die Suche über natürliche Sprache zur Verfügung.
Einen Schritt weiter geht kontextbezogene Suche. Dazu soll folgendes Beispiel dienen: Ich muss nicht nach einem konkreten Produkt suchen, sondern kann diese Aufgabe an die KI delegieren. Ich mache ein Foto von den neuen Sportschuhen meines Trainingspartners. Lade dieses Foto im Webshop hoch und erhalte sofort Produkte, die jenem auf dem Foto ähnlich sind.
Diese Funktionalität wird bereits von Amazon in den USA angeboten.
Verkaufsoptimierung und Effizienzsteigerung im Vertrieb
Ein großes Problem im Vertrieb stellen vorqualifizierte Kontakte dar, die vom Vertriebsteam nicht weiterverfolgt werden. Das bedeutet, dass Kunden, von denen bereits grundlegendes Interesse verortet wurde, nicht weiter bedient werden.
Vertriebsteams arbeiten mit großen Datenbanken über potentielle Kunden in CRM-Systemen. Künstliche Intelligenz kann hierbei bei der Priorisierung der Kontakte helfen, indem ein datenzentriertes Ranking der Lead-Kontakte errechnet wird. So kann sich das Verkaufsteam auf jene Kontakte mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit konzentrieren.
Aufgrund der Daten von potentiellen Kunden können konkrete Verkaufsvorschläge generiert werden und so werden Kundenwünsche vom Vertriebsteam früher wahrgenommen, was eine Beschleunigung des Vertriebsprozesses bedeutet.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Insbesondere im eCommerce kommt es mehr denn je auf die User Experience an. Ist mein Webshop schwerfällig zu bedienen, der Check out-Prozess unlogisch aufgebaut, so verliere ich Kunden, anstatt neue zu gewinnen.
Jeder Kunde benötigt jedoch seine eigene, individuelle Beratung. Chatbots können nicht nur bei der Produktsuche helfen, sondern auch Hilfestellung im gesamten Prozess der Kaufabwicklung bieten. Bis zum Jahr 2022 werden nach Juniper Research1 8 Milliarden US Dollar im weltweiten Online-Handel durch Chatbots eingespart werden.
Fake-News-Filter
Eines der wichtigsten Verkaufsargumente im Online-Handel stellen Produktbewertungen dar. Über 90% der Kunden geben an2, dass eine positive Bewertung eines Produkts ihre Kaufentscheidung positiv beeinflusst.
Umgekehrt stellen negative Produktbewertungen für 85% der Kunden ein Argument gegen den Kauf des Produkts dar. Doch längst sind Fake-Bewertungen zu einem riesigen Problem auf Online-Marktplätzen geworden.
Eine Vielzahl an Rezensionen wird von Bots, Mitbewerbern, etc. verfasst. Hier wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um aufgrund der Struktur von Bewertungen einen Rückschluss auf die Richtigkeit des Inhalts ziehen zu können.
Optimierung der Lagerprozesse
Der Einsatz von KI-Technologie im Warenlager hilft, Sortierung und Ordnung der Artikel im Lager zu optimieren, um Fahrwege zu verkürzen und den Aufwand für menschliche Mitarbeiter zu reduzieren.
Bereits umgesetzte Best-Practice Beispiele
Einsatz von KI beim Unternehmen Under Armour
Der US-amerikanische Hersteller von Sportbekleidung setzt auf KI-Technologie „Watson” von IBM. UA Record ist eine, auf „Watson Cognitive Computing” basierende App, die als persönlicher Gesundheitscoach dient.
Die App wertet Daten von Fitness-Sensoren und zusätzliche, vom User bereitgestellte Eingaben aus und ermittelt ein Gesundheitsprofil des Users. Zusätzlich kann die App Wetterdaten und deren Auswirkungen auf den Trainingserfolg integrieren. Die User können sich mit ähnlichen Anwendern auf der UA-Online-Plattform vergleichen.
Einsatz beim weltweit größten Getränkehersteller Coca-Cola
Der weltgrößte Abfüller von nicht-alkoholischen Getränken (in Asien) konnte durch den Einsatz von KI in der Analyse von Fotos der Verkaufsregale seinen Marktanteil auf 1.3% in Asien innerhalb von 5 Monaten ausbauen.
Regalbestücker fotografieren das Regal mit den Coca-Cola Produkten vor Ort. Die aufgenommenen Fotos werden in die Cloud gesendet und von Trax Retail3 mittels KI-Technologie analysiert. Binnen kürzester Zeit erhält der Mitarbeiter vor Ort Hinweise, wie die Regalbestückung zu optimieren ist, um den Verkaufserfolg zu maximieren.
Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft
Pestizide stellen eine wesentliche Komponente in der weltweiten konventionellen Landwirtschaft dar. Dünge- und Pflanzenschutzmittel sind der Treiber für Ertragssteigerungen in der Landwirtschaft, beinhalten jedoch auch viele Risiken für Umwelt, Tierwelt und natürlich auch den Menschen als Konsumenten der landwirtschaftlichen Erzeugnisse.
Der Einsatz chemischer Erzeugnisse sollte in der Landwirtschaft so effizient wie möglich erfolgen, um die Gesundheit von Tieren und Menschen zu sichern und die Kosten für den Landwirt möglichst gering zu halten.
Der Agrartechnik-Hersteller John Deere war schon seit jeher Technologieführer und bietet Agrartechnik für autonome Feldarbeit an. Die kürzliche Übernahme von „Blue River Technology” – einem auf Computer Vision spezialisierten Unternehmen – führt diese Strategie logisch fort.
Blue River Technology hat für den Zweck der individuellen Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln eine KI-gestützte Lösung entwickelt. Die Düngemittel-Vorrichtung analysiert aufgrund von Fotos, wie hoch die aktuelle Durchdringung mit Unkraut ist und mischt entsprechend Pflanzenschutzmittel bei.
Traditionell werden die Entscheidungen über den Pflanzenschutzmitteleinsatz vom Landwirt pro Feld getroffen. Dieses KI-getriebene System entscheidet auf Basis jeder gescannten Pflanze. Auf diese Weise kann die Effizienz des Einsatzes chemischer Erzeugnisse deutlich gesteigert werden.
Die Umwelt profitiert von einer geringeren Ausbringung und der Landwirt profitiert von geringeren Kosten.
Das Beispiel „Blue River Technology” zeigt jedoch auch, dass es besonders im Bereich der künstlichen Intelligenz auf Branchen-Spezialisierung ankommt.
Blue River Technology begann selbst mit der Konstruktion von entsprechenden Aufnahmegeräten und der Sammlung und Speicherung der Daten. Auf Basis dieser Daten konnten erste Produkte an Kunden ausgeliefert werden.
Alle Geräte im Kundeneinsatz sammeln weiter Daten und so konnte Blue River die weltweit größte Bilddatenbank in diesem Segment aufbauen. Ein Wettbewerbsvorteil, der auch gegenüber großen Tech-Giganten leicht zu verteidigen ist.
Diese Erfolgsgeschichte ist beispielhaft für einen zielorientierten und geplanten Einsatz von KI. Grundlage war die Planung und Sammlung der erforderlichen Daten – ein Fundament, das auch später als Markteintrittsbarriere für Konkurrenten dient.
Die Anwendung selbst folgt klassisch dem Datenkreislauf der künstliche Intelligenz stützt:
- Jede kundenspezifische Instanz des Produkts erzeugt neue Daten.
- Die stets wachsende Datenbasis ermöglicht laufende Produktverbesserungen.
- Die stets wachsende Qualität des Produkts lockt zunehmend neue Kunden an.
- Die steigende Anzahl an Neukunden generiert immer mehr Daten.
Bildverarbeitung: ImageSegmentation
Bildklassifizierung: Erkennen von Augenerkrankungen mittels KI
Deep Learning fürs Marketing: der aitracer