10 Tipps um mit Decision Intelligence zu starten

Wir zeigen Ihnen, wie Sie in zehn Schritten Ihr Business fit für die Zukunft machen.

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Mithilfe Künstlicher Intelligenz lassen sich im Unternehmen bessere Entscheidungen treffen. Decision Intelligence hilft dabei, den Umsatz zu steigern und Kosten zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie in zehn Schritten Ihr Business fit für die Zukunft machen:

  1. Diagnose der Entscheidungsfindung: Um den Ausgangspunkt für alle künftigen Maßnahmen festzulegen, diagnostizieren Sie zunächst den aktuellen Stand der Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen. Wo ist der Entscheidungsprozess so komplex, dass er unbeherrschbar geworden ist? An welcher Stelle gibt es viele Daten, aber nur wenige Erkenntnisse? Wo besteht die Möglichkeit, mehrere Entscheidungssilos zusammenzuführen?  
  2. Ziele ausfindig machen: Definieren Sie darauf basierend die Top-Anwendungsfälle, bei denen Decision Intelligence am einfachsten oder am schnellsten zu implementieren ist bzw. wo die KI-gestützte Entscheidungsfindung erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft haben kann. Beispiele für relevante Cases sind Kunden- und Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung oder Lagerhausoptimierung. Formulieren Sie die wichtigsten Entscheidungen in Ihrem Unternehmen, die diesen Zielen dienen, als konkrete Fragen, z. B. „Wie viel von Produkt A soll ich wöchentlich kaufen?“.
  3. Tools anschaffen: Haben Sie die geschäftlichen Anwendungsfälle identifiziert, entscheiden Sie jetzt über die Anschaffung der notwendigen Technologie und den Einsatz der Tools und Modelle, um ihre definierten Ziele zu erreichen. An dieser Stelle setzt paretos neue Maßstäbe. Mithilfe einer KI-basierten Software-as-a-Service-Plattform können Firmen, vom Mittelständler über Start-Ups bis hin zu Großkonzernen, umfangreiche Datenanalysen ohne Vorkenntnisse oder die Expertise von Data-Science-Spezialisten durchführen.
  4. Daten erheben: Auf dieser Basis können Sie nun gezielt Datenquellen nutzen oder neue Datenquellen erschließen. Beginnen Sie die Planung einer Entscheidung nicht mit der Betrachtung der verfügbaren Daten, sondern immer mit dem Geschäftsergebnis, das Sie von dieser Entscheidung erwarten. Für die Entscheidungsfindung auf Grundlage von KI werden Daten unter dem Gesichtspunkt der gestellten Zielaufgabe aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, verglichen und ausgewertet. Das Input speist sich aus internen Kennzahlen, externen Kriterien wie Wetterdaten oder Verkehrsaufkommen un
  5. Silos aufbrechen: Datengestützte Entscheidungsprozesse lassen sich nur wirksam nutzen, wenn alle Abteilungen und Teams im Unternehmen die in ihren Bereichen anfallenden Entscheidungsziele definieren, Zugang zu Analyse-Ergebnissen erhalten und befähigt werden, diese zu interpretieren und einzusetzen. Dazu ist es notwendig, die Silos im Unternehmen aufzubrechen, die Daten- und Deutungshoheit aus den IT-Abteilungen herauszulösen und sie der gesamten Organisation zugänglich zu machen.
  6. Learning by doing: Decision Intelligence ist kein einmaliger Prozess, der irgendwann abgeschlossen ist. Unternehmen müssen ihren Ansatz auf der Grundlage von Feedbacks kontinuierlich optimieren. Tools wie paretos ermöglichen aufschlussreiche Einblicke, welche Faktoren sich wie auf Preisgestaltung oder Kundenverhalten auswirken. Auf der Grundlage der schnell zugänglichen Erkenntnisse lassen sich Parameter flexibel und bedarfsorientiert anpassen. 
  7. DI ist nicht gleich DI: KI-basierte Entscheidungsfindung lässt sich in drei Kategorien unterteilen. Decision Support unterstützt menschliche Entscheidungsfindung mit Analysen und Datenexploration. Bei der Decision Augmentation werden aus analysierten Daten schon Empfehlungen und Vorhersagen erstellt. Decision Automation bedeutet, dass Maschinen sowohl den Entscheidungsschritt als auch den Ausführungsschritt selbständig durchführen. Kategorisieren Sie Ihre Entscheidungen in diese drei Gruppen mithilfe eines Matrixdiagramms, das die Häufigkeit auf der einen und die Komplexität auf der anderen Achse berücksichtigt. Die einfachsten und häufigsten Entscheidungen sollten automatisiert werden, während die komplexesten und am wenigsten häufigen Entscheidungen unterstützt werden sollten.
  8. Ein DI-Mindset schaffen: Entwickeln Sie neue Gewohnheiten und Routinen in Ihrem Unternehmen, indem Sie Entscheidungsträger dazu anhalten, systematisch Best Practices anzuwenden. Dazu gehören kritisches Denken, Trade-off-Analysen, Erkennen von Voreingenommenheit und das Zulassen anderer Meinungen. 
  9. Vertrauen Sie der KI: Decision Intelligence basiert auf einer datengestützten Entscheidungsfindung, die Fakten berücksichtigt. Manchmal scheint eine solche Empfehlung im Widerspruch zum Bauchgefühl der Entscheidungsträger zu stehen, vor allem wenn sie die Technologie nicht verstehen, die dahinter steht. Michael Feindt, strategischer Berater und Gründer von Blue Yonder, einem Technologieunternehmen für das Lieferkettenmanagement, hat vielfach erlebt, wie Mitarbeiter:innen Schwierigkeiten haben zu akzeptieren, dass sie mit ihren Instinkten falsch liegen. Die Lösung besteht seiner Meinung nach darin, mindestens eine Person, die weiß wie die Analytik funktioniert und die das Vertrauen der Geschäftsleitung genießt, in diese Art von Entscheidungen mit einzubeziehen.
  10. Decision Intelligence skalieren: Nach der Startphase, in der die maßgeschneiderten Tools Schritt für Schritt für die ausgewählten Cases angewandt und optimiert worden sind, kann der DI-Ansatz für Entscheidungsfälle im gesamten Unternehmen eingesetzt werden. Das Vorgehen entspricht auch hier den vorher genannten Schritten: Zielanalyse, Datenerhebung, Kategorisierung nach der Decision-Intelligence-Matrix und iterative Anpassung der Parameter.

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Wir sind die führende KI-basierte Decision-Intelligence-Plattform für effektive, datengetriebene Entscheidungsprozesse in Unternehmen. No more bad decisions!

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