Können wir KI nach ihrem Heiligenschein beurteilen, nicht nach ihrem ROI?
Veröffentlicht: 2020-08-16Unternehmen müssen heute mehr denn je auf eine KI-Lösung vertrauen
Die ethischen Implikationen mögen als fragwürdig angesehen werden, aber es ist ein notwendiges Übel
F&E für jedes KI-Projekt ist oft sehr kostenintensiv
Die Covid-19-Pandemie hat RoI on AI überflüssig gemacht. Die weltweite Einführung von KI hat den Mythos zerstört, dass KI intensive Investitionen in Infrastruktur, Prozessänderungen und Arbeitskräfte erfordert. Es hat sich gezeigt, dass KI-gestützte Lösungen zum entscheidenden Faktor für das Überleben eines Unternehmens geworden sind. Unternehmen haben ihre Prioritäten neu ausgerichtet, um die Pandemie zu überstehen. Mehrere Start-ups traten in Aktion und schufen KI-gestützte Lösungen, die allen Branchen zugute kamen.
Im verarbeitenden Gewerbe dürfen beispielsweise nur 50-75 % der Arbeitnehmer in die Fabriken kommen, um soziale Distanzierung zu erreichen. Diese Mitarbeiter müssen die Regeln der sozialen Distanzierung befolgen und die Compliance maskieren. Das Fließband am Laufen zu halten und gleichzeitig den Gesundheitsschutz der Belegschaft zu gewährleisten, ist eine zusätzliche Verantwortung, der sich Unternehmen stellen müssen.
Auch die Angst vor der Versiegelung von Produktionsstätten, falls mehrere positive Fälle bei Mitarbeitern festgestellt werden, ist groß. Die Überwachung der sozialen Distanzierung und der Einhaltung der Maskenpflicht ist selbst mit CCTV-Überwachung nicht jederzeit menschlich möglich. Die Möglichkeit menschlicher Fehler und anschließender Schuldzuweisungen am Arbeitsplatz trägt nur zu dem bereits bestehenden Stress bei.
Unternehmen müssen heute mehr denn je auf eine KI-Lösung vertrauen. Computer Vision ist zum einen eine KI-Lösung, die Live-Feeds von CCTV-Kameras analysiert und in Echtzeit Alarme auslöst. Es kann an die bereits vorhandene CCTV-Infrastruktur angeschlossen werden und Arbeitgebern dabei helfen, Gesichtsmasken sowie die Nichteinhaltung der sozialen Distanzierung in Echtzeit zu überwachen. Im Gegensatz zum Menschen ist Technologie binär. Wenn eine Person keine Gesichtsmaske trägt, egal ob es sich um den CEO oder den Praktikanten handelt, schlägt das System Alarm.
Dies trägt dazu bei, die Produktionsstätten sicher zu halten, da es die Ausbreitung des Virus verringert und die Arbeitsmoral der Belegschaft stärkt. Unternehmen können wählen, ob sie den Prozentsatz der Einhaltung von Gesichtsmasken oder sozialer Distanzierung auf ihrer Website anzeigen oder am Ende ihrer Schicht Nachrichten mit Datenanalysen an Mitarbeiter senden möchten. Computer-Vision-Lösungen erleichtern die Verwaltung von Menschenmassen an Orten wie Kantinen und schaffen Schichtrotationen, um maximale Produktivität zu gewährleisten. KI hilft dem Unternehmen auch, sich über Wasser zu halten, sichere Arbeitsbedingungen zu schaffen und die Arbeitsmoral der Mitarbeiter zu steigern.
Was Sie messen können, können Sie verwalten. Fakten und Zahlen aus Branchen, die aus B2B-Sicht in KI investiert haben, insbesondere im Hinblick auf den konkreten ROI, zeigen deutlich einen Trend. Für viele Branchen ist dieser ROI subjektiv. Beispielsweise verwenden HSE-Lösungen KI, die dabei hilft, Unfälle, Invalidität und Todesfälle zu verhindern. Leben werden gerettet, weil die KI-basierte Lösung den Weg des Gabelstaplers überwacht und einen Echtzeit-Alarm auslöst, wenn sich ein Fußgänger im Weg befindet.
Die Erkennung von Beinahe-Unfällen, die Überwachung von PSA, Feuer und thermischer Compliance sind nur einige Facetten, bei denen KI durch die Vermeidung von Unfällen ein hohes Maß an Genauigkeit bieten konnte. Der greifbare Teil reicht von umsetzbaren Erkenntnissen, die zu einem robusten Vertriebskanal für ein Produktunternehmen führen, indem einfach Gewohnheitsmuster von Menschen im Einzelhandel identifiziert und damit das Einkaufserlebnis verbessert werden. Die Pandemie hat zu einem beispiellosen Anstieg des Online-Shoppings geführt und Unternehmen mit Daten versorgt, um die Entscheidungen der Käufer zu analysieren. Der Einsatz von KI führt in diesem Fall zu einer genaueren Profilierung von Personen und gezielter Werbung.
Die ethischen Implikationen mögen als fragwürdig angesehen werden, aber es ist ein notwendiges Übel. Der digitale Fußabdruck hat schon immer existiert, die KI erkennt, dass er verwendet wird, um Muster zu verstehen und Erkenntnisse zu liefern, die sonst für das menschliche Gegenüber unsichtbar sind. KI hat verschiedene Facetten einer ganzen Reihe von Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Bildung, Lieferkette und Fertigung in Schwung gebracht. Ob Prozesseffizienz, Sicherheit, Verschwendung, Marktvorhersage oder Ressourcenplanung, KI hat in all diesen Funktionen eine starke Basis.
Während die tatsächlichen ROI-Statistiken für Unternehmen, die 2020 KI eingeführt haben, noch ausstehen, zeichnet eine Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2019 ein realistisches Bild. Etwa 37 % der Unternehmen in 89 Ländern haben KI in irgendeiner Form implementiert. Dies entspricht einer ca. 270 % Steigerung in den letzten vier Jahren. Es wird prognostiziert, dass bis 2021 80 % der aufkommenden Technologien irgendeine Art von KI-Grundlage haben werden.
Die Herausforderungen werden in einem Bericht von AI Stats News hervorgehoben. Es wird behauptet, dass etwa 65 % der Unternehmen keine geschäftlichen Gewinne aus ihren KI-Investitionen erzielt haben. Es wurde auch erkannt, dass die F&E in diesem Bereich ihr volles Potenzial noch ausschöpfen muss. Diese Diskrepanz kann auf eine Reihe von Elementen zurückgeführt werden, die in verschiedenen Phasen des KI-Einsatzprozesses eine Rolle spielen, gepaart mit akutem Talentmangel und Zeitmanagementproblemen.
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Das ROI-Rennen
Die Notfalleinführung von KI würde definitiv ihren Anteil an Problemen mit sich bringen, z. B. das Übersehen wichtiger Parameter wie der Schutz der Privatsphäre der Mitarbeiter. Unternehmen sollten KI jedoch nicht als einzelne, homogene Einheit behandeln. Die Identifizierung der richtigen Implementierung ist entscheidend, um einen greifbaren ROI für jede New-Age-Technologie im Geschäftsökosystem auf der ganzen Welt zu erzielen. Jede Branche und Organisation ist anders und der Schlüssel liegt darin, die richtige Lösung für ihre Anforderungen zu finden.
F&E für jedes KI-Projekt ist oft sehr kostenintensiv. Um den KI-Algorithmus zu trainieren, werden große Datenmengen benötigt. Eine große Hürde, der die Unternehmen gegenüberstehen, besteht darin, dass sie nicht über den richtigen Datensatz verfügen, um ihre KI zu trainieren. Falsche Beschriftungen oder fehlende Werte führen schließlich zu Abweichungen im Ergebnis.
Laut der Umfrage von MIT Sloan Management Review und BCG berichten rund 40 % der Unternehmen, die „erhebliche Investitionen“ in KI tätigen, von keinen geschäftlichen Gewinnen durch KI. Es ist wichtig, darüber informiert zu sein, was KI kann und was nicht. Es ist immer noch schwierig, mit NLP-basierten Chatbots ein menschenähnliches personalisiertes Erlebnis zu bieten, da KI nicht in der Lage ist, menschliche Emotionen und Empathie nachzuahmen. Transparenz ist entscheidend; Wenn die Leute wissen, dass sie mit einem Chatbot sprechen, würden sie nicht erwarten, dass er menschliche Emotionen hat und in ihrem Gespräch sachlicher sein wird.
Viele Banken haben bereits mit einer Form gemischter Chat-Erfahrung begonnen, bei der ein Chatbot zunächst Details wie Name, aufgetretenes Problem und andere Details aufnimmt, bevor er eine Person hinzuzieht, die das Gespräch weiterführt. Dies hilft der Organisation, Zeit und Geld zu sparen, da die Nr. der Mitarbeiter abnehmen. Je mehr Daten das System durchdringen, desto besser werden NLP-Bots für die Bearbeitung komplexerer Fragestellungen gerüstet.
Führungskräfte, die realistische Erwartungen an KI haben, schneiden langfristig besser ab. Die grundlegenden Protokolle, die ihnen helfen, KI besser zu verstehen und zu nutzen, sind:
- Unternehmen müssen sich an der strategischen Datenerfassung beteiligen
- Der Bedarf an einheitlichen Data Warehouses
- Durchdringende Automatisierung
- Akzeptanz und Bewusstsein für neue Rollen in diesem Bereich wie – Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer
- Arbeitsteilung basierend auf fachlicher Expertise für neue Rollen
Drei Säulen für eine erfolgreiche KI-Bereitstellung
Branchenexperten wie Andrew Ng bestehen darauf, dass die drei Säulen der Intelligenz für den erfolgreichen Einsatz von KI in jeder Organisation geschäftliche, technologische und ethische Sorgfalt sind. Das Vertriebs- und Marketingteam sollte mit Intuition und Erfahrung datengesteuerten Analysen bei Geschäftsentscheidungen das gleiche Gewicht beimessen. Ethik in Bezug auf Datenschutz, Vertraulichkeit und Aufklärung der Endbenutzer bildet die Grundlage jeder KI-gesteuerten Organisation.
Bei ethischem Einsatz hat KI das Potenzial, die Welt zu demokratisieren. Es ist wichtig, funktionsübergreifende Teams aufzubauen, in denen sich das Domänenwissen überschneidet. Dies hilft Experten, auf der Grundlage einer ganzheitlichen Perspektive besser zu strategisieren. Es ist ein langfristiger Vorteil, der Unternehmen dabei hilft, KPIs datengesteuerter zu planen und zu priorisieren.
Um eine starke Traktion und einen effektiven ROI aufzubauen, müssen Unternehmen pragmatische Ziele setzen, wenn es darum geht, KI in den Betrieb des Unternehmens einzuführen. KI ist ein aufstrebendes Gebiet, und derzeit ist offensichtlich, dass viele Organisationen aufgrund des mangelnden Verständnisses der KI-Nutzung nicht wissen, wie sie sie richtig nutzen können. Unternehmen müssen diese kleinen, aber effektiven Protokolle übernehmen, um den Erfolg zu kanalisieren. Diese sind:
- Priorisieren Sie KI-Pilotprojekte
- Bauen Sie ein internes KI-Team auf
- Bieten Sie grundlegende KI-Schulungen für funktionsübergreifende Teams in der Organisation an
- Entwickeln Sie die interne und externe Kommunikation: Richten Sie Ihre Stakeholder darauf aus, wie Ihr Unternehmen bei der Integration von KI in den Betrieb navigiert und Strategien entwickelt.
Es gibt weit verbreitete Missverständnisse in Bezug auf KI-Investitionen. Es wird behauptet, dass KI intensive Investitionen in Infrastruktur, Prozessänderungen und Arbeitskräfte erfordert. Ebenso hört man oft, dass Unternehmen in der Regel erst nach mehreren Jahren einen ROI sehen. Dies könnte nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. Moderne KI-Engines können vor Ort mit Beschleunigern wie GPU von NVIDIA ausgeführt werden, um auf die Daten vor Ort zuzugreifen.
Dies können visuelle Daten aus CCTV-Aufnahmen, Betriebsdaten von Maschinen und deren Steuerungen sein. Moderne KI-Motoren sind außerdem schnell, geschmeidig und extrem leicht. Komplexe KI-Pipelines rund um Tracking, Erkennung und Klassifizierung auf 8 Kamerastreams mit 30 FPS können auf einem Edge-Gerät ausgeführt werden, das weniger als 100 USD kostet und in wenigen Wochen bereitgestellt werden kann.
Für Organisationen wird es viel einfacher, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Pipelines zu definieren und aufzubauen. Die durch KI verfügbaren Erkenntnisse ermöglichen es einem Unternehmen, Kosten zu senken, Sicherheit zu gewährleisten und die Qualität zu verbessern, was zu einem greifbaren ROI führt.
Fazit
Die Volkswirtschaften auf der ganzen Welt geraten ins Stocken, Rezessionswolken ziehen auf. KI bietet in diesen dunklen Zeiten einen Silberstreif am Horizont. Die Pandemie hat auf der ganzen Welt mächtige Ökosysteme für künstliche Intelligenz geschaffen. Es hat der Logistik, der Lieferkettenverteilung und dem Verkauf geholfen und es Unternehmen ermöglicht, nach dem Lockdown so nah wie möglich am Optimum zu arbeiten. Unternehmen haben ihre Arbeit aufgenommen und mehrere Leben gerettet. Für jede Rupie, die in ein KI-System investiert wird, das für ein Unternehmen geeignet ist, hat es viel mehr gespart.
Mit der Zeit werden die wirklichen Statistiken auftauchen. Die neue Welt wird auch andere Parameter erfordern, um alles zu beurteilen, einschließlich des RoI für die Implementierung einer KI-Lösung. Ab sofort steht die KI im Rampenlicht. Obwohl einige Leute Dornen erwarten, kann die Welt einen Heiligenschein deutlich sehen.