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Wirksamkeit von KI-Lösungen


Hinter den Kulissen: Wie IT-Profis KI-Washing erkennen können
Der Aufstieg von überbewerteten KI-Lösungen hat - ähnlich wie der Aufstieg des Cloud Computing - zu einem kollektiven Bewusstsein für Schlüsselindikatoren der Gültigkeit von KI-Tools geführt


Von Stefan Habitzreuther, Sales Director DACH bei Freshworks

Die Vorteile der generativen KI sind in den letzten Jahren immer deutlicher geworden. Unternehmen erzielten nicht nur wertvolle Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, sie verbesserten auch die Arbeitsmoral, indem sie den Zeitaufwand für einfache Aufgaben reduzierten. Allerdings verschwimmen die Grenzen zwischen den Unternehmen, die echte KI-Lösungen anbieten, und denen, die sich lediglich als solche vermarkten, immer mehr.

Unternehmen haben bei der Suche nach den richtigen Tools oft Schwierigkeiten, den Hype von den tatsächlichen Fähigkeiten zu unterscheiden. IT-Führungskräfte stehen vor der Aufgabe, echte KI-Tools mit Integrität zu identifizieren: Eine erfolgreiche digitale Transformation hängt heute von der Fähigkeit ab, Fakten von Marketingslogans zu unterscheiden. Es reicht nicht mehr aus, dass Technologieanbieter ihre Produkte einfach als "KI-gesteuert" vermarkten - IT-Experten erwarten heute Beweise, die ihre Fähigkeit bestätigen.

Dennoch lassen sich IT-Experten nicht vom Einsatz von KI abschrecken. In einer Umfrage fand Freshworks heraus, dass 71 Prozent der IT-Mitarbeitenden derzeit auf KI angewiesen sind, um ihre Arbeit zu erledigen. Der Aufstieg von überbewerteten KI-Lösungen hat - ähnlich wie der Aufstieg des Cloud Computing - zu einem kollektiven Bewusstsein für Schlüsselindikatoren der Gültigkeit von KI-Tools geführt.

KI macht den Terminkalender frei
IT-Experten verlangen jetzt zu Recht Nachweise für die Wirksamkeit von KI-Lösungen. Die Betonung auf Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit KI hat Teams dazu veranlasst, bei der Rationalisierung ihrer Technologie-Stacks Vorsicht walten zu lassen. Der ROI für IT-Teams liegt im Vordergrund, da sie sicherstellen müssen, dass die Tools, die sie kaufen, nicht nur die Produktivität verbessern, sondern auch einen nachweisbaren Mehrwert für das Unternehmen bieten.

Im Customer Service gibt es je nach Komplexität eine Reihe von Chatbot-Produkten, wobei die besten KI-Chatbots Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning nutzen, um konversationelle und kontextbezogene Unterstützung zu bieten. Das verkürzt die Lösungszeiten und ermöglicht es den Support-Mitarbeitenden, sich auf Fälle zu konzentrieren, die eine menschliche Note erfordern.

Einfachere, regelbasierte Chatbots haben durchaus auch ihren Wert - vorausgesetzt, dass sie für die Automatisierung grundlegender Kundenanfragen angemessen eingesetzt werden. Wenn ein Unternehmen jedoch sinnvolle Kundeninteraktionen mit maßgeschneiderten Erlebnissen der Kunden anstrebt, dann kommt nur ein moderner Chatbot mit den entsprechenden Fähigkeiten in Frage.

Ein Auge für echte KI – Auf welche Unterschiede sollten Unternehmen achten?
KI-Copiloten können erhebliche geschäftliche Vorteile bieten und werden bereits in vielen Branchen eingesetzt. Ein genauerer Blick auf einige KI-Assistenten offenbart jedoch einfacher regelbasierte Algorithmen und vordefinierte Vorlagen. Das kann sich beispielsweise beim Zeitmanagement bemerkbar machen - Kunden, die KI-Assistenten kaufen, erwarten die Fähigkeit, Befehle in natürlicher Sprache zu verstehen und einen Zeitplan zu organisieren, ohne selbst tätig zu werden.

Ein Problem entsteht, wenn es eine Diskrepanz zwischen den Bedürfnissen der Kunden und der von ihnen gewählten Lösung gibt – und da das Marketing in letzter Zeit den KI-Aufkleber manchmal etwas zu großzügig anbringt, sollten IT-Teams ihre Anforderungen klar definieren und überprüfen, ob die von ihnen gewählte Lösung alle Kriterien erfüllt. Um Enttäuschungen zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherzustellen, dass sie für das Produkt bezahlen, das sie erwarten.

Assistenten ohne geeignete KI-Fähigkeiten geraten oft in die Falle, auf bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen zu warten und einfache Planungsprozesse auszuführen, die wenig echte Produktivitätsgewinne bringen. Anpassungsfähigkeit ist ein Grundpfeiler echter KI – und wenn ein KI-Assistent selbst nach einer Korrektur konsistent Fehler macht, könnte es sich um eine falsch vermarktete Technologie handeln. Echte KI-Technologie ist in der Lage, komplexe Planungspräferenzen zu verstehen, Entscheidungen ohne Benutzereingaben zu treffen und sich an veränderte Umstände anzupassen. (Freshworks: ra)

eingetragen: 23.08.24
Newsletterlauf: 17.10.24

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Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Einblicke in die Sichtweise der Kunden

    Online-Händler erhalten täglich eine unzählige Menge an Anfragen. Ein Großteil davon wird mit KI-Agenten gelöst, da sie immer wieder ähnliche Themen wie Lieferzeiten, Rücksendungen oder Produktspezifikationen betreffen. Zum einen sind KI-Agenten damit eine Arbeitserleichterung bei wiederkehrenden Anfragen, besonders wenn diese Lösungen einfach zu bedienen sind, und den Unternehmen schnellen Mehrwert bieten. Doch hinter diesen Wiederholungen verbirgt sich zum anderen auch eine bislang oft ungenutzte Quelle strategischer Erkenntnisse: die Daten, die bei jeder einzelnen Interaktion entstehen.

  • Modernisierung birgt auch ein Risiko

    Der Trend zur Cloud-Migration setzt Vermögensverwalter zunehmend unter Druck, ihre digitale Transformation voranzutreiben. Einer der strategischen Pfeiler einer Cloud-Strategie ist dabei der Wechsel von On-Premise- zu SaaS-Lösungen. Für größere, traditionelle Institutionen stellt sich jedoch die Frage: Sollten sie direkt auf SaaS umsteigen oder lieber einen mehrstufigen Ansatz über PaaS wählen? Alberto Cuccu, COO von Objectway, erklärt, warum ein schrittweiser Migrationsprozess für bestimmte Geschäftsfälle eine sinnvolle Option sein kann, welche Rolle DORA dabei spielt und welche typischen Fehler Banken bei ihrer IT-Transformation machen.

  • SaaS-Lösungen die beste Wahl

    In der Versicherungsbranche reichen starre und manuelle Prozesse nicht mehr aus, um die Anforderungen des digitalen Kunden abzudecken. Agile und anpassbare Versicherungsservices sind ein Gebot der Stunde. Sie erfordern eine moderne Versicherungsplattform, die nach Einschätzung von Fadata, Anbieterin von Softwarelösungen für die Versicherungsbranche, drei technische Kriterien erfüllen sollte.

  • Datenqualität entscheidend

    Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases - es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

  • Sicherheitsrisiken in der Cloud

    Es gibt gute Gründe, Daten und Dienste in eine Cloud-Umgebung zu verlagern: Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sprechen eindeutig für die Cloud. Es sind jedoch auch die Risiken zu bedenken und zu managen. Ein wichtiger Aspekt ist die Datensicherheit: Da die Daten in externen Rechenzentren gespeichert werden, sind sie potenziell Angriffen ausgesetzt - sensible Informationen können abgefangen oder manipuliert werden.

  • Was Unternehmen beachten müssen

    Künstliche Intelligenz gehört für immer mehr Unternehmen ganz selbstverständlich zum Geschäftsalltag dazu. Insbesondere die generative KI (GenAI) erlebt einen Boom, den sich viele so nicht vorstellen konnten. GenAI-Modelle sind jedoch enorm ressourcenhungrig, sodass sich Firmen Gedanken über die Infrastruktur machen müssen. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt, warum die Cloud der Gamechanger für generative KI ist.

  • SAP mit umfassender Cloud-Strategie

    Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.

  • Warum steigende IT-Kosten das kleinere Übel sind

    Es gibt Zeiten, in denen sind CIOs wirklich nicht zu beneiden. Zum Beispiel dann, wenn sie der Unternehmensführung wieder einmal erklären müssen, warum erneut höhere Investitionen in die IT nötig sind. Eines der größten Paradoxe dabei: Kosten steigen auf dem Papier auch dann, wenn eigentlich aus Kostengründen modernisiert wird. Der Umstieg vom eigenen Server im Keller in die Cloud? Mehrkosten. Neue SaaS-Lösungen?

  • Optimierung von Java-Workloads in der Cloud

    Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.

  • Wer Cloud sagt, muss Datensouveränität denken

    Die Cloud hat sich längst zu einem neuen IT-Standard entwickelt. Ihr Einsatz bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich - insbesondere im Hinblick auf geopolitische Risiken und die Gefahr einseitiger Abhängigkeiten. Klar ist: Unternehmen, Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen benötigen eine kompromisslose Datensouveränität. Materna Virtual Solution zeigt, welche zentralen Komponenten dabei entscheidend sind.

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