Decision Intelligence im Mittelstand: Ein neues Level der Datenanalyse

Die digitale Transformation in KMUs ist längst nicht mehr auf Automatisierung in der Produktion oder Prozessoptimierung bei administrativen Abläufen beschränkt. Mit DI nutzt das Management die neue Technologie für kluge Geschäftsentscheidungen. 

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Für die meisten Unternehmen im Mittelstand ist der Umgang mit datenbasierten Prozessen selbstverständlich geworden. Selbst wenn sie es nicht einmal selbst so bezeichnen würden, befinden sie sich mitten in der digitalen Transformation. Die neuen Technologien haben das private und das Geschäftsleben durchdrungen, sie begleiten unser Leben nicht nur, sondern beeinflussen und verändern es. Auf ihrer Grundlage lassen sich neue Geschäftsmodelle entwickelt, Abläufe optimieren, Zeit und Kosten sparen sowie die Ansätze für Kundengewinnung und -bindung immer mehr verfeinern. Die Transformation beginnt oft mit kleinen Schritten – der Digitalisierung von Akten, der Automatisierung häufiger Arbeitsschritte oder der Kundenkommunikation über Social-Media-Kanäle. Von hier aus ist der Weg zur Optimierung bestehender Geschäftsabläufe nicht mehr weit. Die Existenz großer Datenmengen spielt dabei jenen Organisationen in die Hände, die lernen, wie man sie gezielt analysiert und die Ergebnisse nutzt.  

Wo steht der Mittelstand? 

Gewinner des digitalen Wandels sind Unternehmen, die Dienstleistungen und Produkte neu denken sowie flexibel auf neue Anforderungen reagieren können. Nicht nur Global Player, sondern auch eine nicht unerhebliche Anzahl KMUs setzen dafür auf Künstliche Intelligenz (KI) – laut einer Umfrage des Fraunhofer-Instituts 16% der befragten Unternehmen. Den Angaben zufolge werden die von ihnen benutzen KI-Anwendungen bisher am häufigsten für Datenanalyse, Prozessautomatisierung oder in Form von Chatbots eingesetzt. Im nächsten Schritt interessieren sich KMUs zunehmend für den Einsatz von KI in Führungspositionen. Hier wird die Technologie dafür genutzt, auf der Grundlage von Datenanalysen Prognosen zu erstellen und Entscheidungen vorzubereiten. 

Mit Decision Intelligence kluge Entscheidungen treffen 

Vielen Managern ist der Gedanke suspekt, Maschinen eine Entscheidung zu überlassen. Doch Decision Intelligence (DI) hat nichts mit Science Fiction und der Entmündigung der Menschheit durch Roboter zu tun. Was ist nun also Decision Intelligence? Dank Künstlicher Intelligenz helfen fortschrittliche Technologien dabei, große Mengen an Daten zueinander ins Verhältnis zu setzen und unvoreingenommene Schlüsse daraus zu ziehen. Daraus werden alternative Lösungswege und Handlungsoptionen entworfen, denen die Entscheider folgen können – aber nicht müssen. DI ist ein strategisches Management-Instrument, das dabei hilft, eingefahrene Entscheidungsprozesse zu verkürzen, transparenter zu machen und dadurch Betriebsabläufe effizienter zu gestalten. In dem Artikel „Decision Intelligence: Wie KI den Geschäftserfolg beflügelt“ erfahren Sie noch mehr über die Rolle von DI und ihren Einfluss auf die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen.  

Wie unterstützt Decision Intelligence die digitale Transformation im Mittelstand? 

Decision Intelligence hilft dabei, sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen und höheren Profit zu erwirtschaften. Das Potenzial von DI wird dabei gezielt eingesetzt: 

  • Kundenwachstum generieren und die Customer Experience verbessern, beispielsweise durch personalisierte Produktempfehlungen
  • Preisgestaltung, Cross- und Upselling sowie Werbeoptimierung
  • Optimierung von Lieferketten und Lagerbestandsverwaltung, um Logistikkosten zu senken  
  • Dynamische Preisgestaltung für Produkte und Dienstleistungen als Reaktion auf Marktveränderungen
  • Betrugsprävention
  • Schadensbegrenzung und Risikomanagement
  • Nutzung und Verteilung von Energieressourcen

In all diesen Anwendungsfällen können mit KI und Machine Learning aus internen Kennzahlen in Kombination mit unstrukturierten Daten wie Bilder, Audio- und Videodateien und externen Kriterien (z. B. Wetter, Verkehrsaufkommen) schnellstmöglich Auswertungen generiert, Handlungsempfehlungen gegeben und Prognosemodelle erstellt werden. Markttrends, Veränderungen im Kundenverhalten und potenzielle Chancen liegen in Echtzeit vor und erlauben flexibles Handeln, statt nach wochenlanger Analysetätigkeit mit Verzögerung reagieren zu müssen.  

Mit Decision Intelligence treffen KMUs schneller kluge Entscheidungen, die alle notwendigen Komponenten berücksichtigen und verschaffen sich damit einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihr Geschäft effizienter gestalten, optimieren und skalieren. 

So wird dem Mittelstand der Einstieg in DI erleichtert 

Die meisten KMU schrecken vor der Einführung von KI zurück, weil sie horrende Personal- und Investitionskosten fürchten. Allerdings gibt es Technologie-Lösungen, die weder hohe Anschaffungskosten noch teure IT-Experten erfordern. Anstatt kostspielige und komplexe KI-Systeme zu entwickeln, können KMUs auf externe Anbieter von Software-as-a-Service (SaaS) wie paretos zurückgreifen. Mithilfe eines KI-basierten SaaS-Tool können Mittelständler umfangreiche Datenanalysen ohne Vorkenntnisse oder die Expertise von Data-Science-Spezialisten durchführen. Demzufolge sind keine zusätzlichen Personalkosten zu erwarten, obwohl in die Schulung der Mitarbeiter investiert werden sollte. Denn Decision Intelligence erfordert ein neues Mindset bei Entscheidungsträgern, vom Produktionsleiter bis zum gehobenen Management. In einem ständigen Anpassungsprozess müssen Abläufe neu gedacht, Organisationsstrukturen umgestaltet und die Interpretation von Datenanalysen erlernt werden. Flexibilität, Iteration und Kooperation sind gefragte Skills.

Illustration describing The Decision Intelligence View

Ganz wichtig ist es, die Datenökonomie im Unternehmen auf die Effizienz der Decision Intelligence abzustimmen. Wenden Sie den „Decision-Intelligence-Blick“ an (siehe Grafik). Als Faustregel gilt, den Einsatz der Technologie von den wirtschaftlichen Notwendigkeiten her zu denken statt die Anschaffung der Tools an den Anfang zu setzen. Also zuerst die geschäftlichen Anwendungsfälle identifizieren und erst danach über Modelle und Daten entscheiden, die für deren Optimierung benötigt werden.

Wie es konkret gelingen kann, DI in Ihrem Unternehmen zu implementieren, haben wir in „10 Tipps um mit Decision Intelligence zu starten“ zusammengefasst.

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