Künstliche Intelligenz (KI)

Die Künstliche Intelligenz (KI) – oder Artificial Intelligence (AI) wie die Angloamerikaner sagen – ist zur Zeit in aller Munde. Dabei handelt es sich um ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet. Hinsichtlich der bereits existierenden und der als Potenziale sich abzeichnenden Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution. (Wikipedia)

Auch Google mischt hier kräftig mit – was logisch ist, denn das Hauptmerkmal der künstlichen Intelligenz ist das selbständige lernen und das wiederum setzt größere Datenmengen voraus. Und es gibt wenige Organisationen, die mehr Daten zu bieten haben als Google. Je umfangreicher die Informationsbasis umso besser werden Einschätzungen oder Vorhersagen; das verhält sich in etwa so wie mit der Schwarmintelligenz von vielen Menschen. Je mehr Messpunkte vorliegen, um so geringer wird die Abweichung vom wahren, echten Wert.

 

Künstliche-Intelligenz

Künstliche-Intelligenz

 

Aber auch mit der Cloud Geschäftsapplikation iscrm für CRM und ERP  können Sie bereits Künstliche Intelligenz nutzen. Nachfolgend einige Beispiele wo Vorhersagen und Verhalten von der zu Grund liegenden Datenmenge abhängig sind. iscrm wertet Daten aus und passt das Verhalten an die Informationsbasis an. Hier einige Beispiele:

Die Behandlung von E-Mails wird mit zunehmender Menge immer besser wenn es um die erstmalige Einschätzung geht, ob es sich bei dem Mail um Spam handelt, ob sie wichtig ist oder eben nicht. Auch die automatisierte Zuordnung auf Kunde, Auftrag, Serviceanfrage, Projektschritt oder Rechnung, etc wird nach und nach qualifizierter. Kurzfristiges Ziel ist es, alle Mails so vorzusortieren, dass die wichtigsten zuerst für die Bearbeitung angeboten werden. Längerfristig sollte die Masse der E-Mail automatisiert von sgn. Mail-Agenten bearbeitet werden – das sind kleine Softwaremodule, deren einzige Aufgabe darin besteht, Textteile sinnig zusammen­zusetzen und als E-Mail-Antwort zu versenden.

Die Einschätzung von Leads hinsichtlich ihrer Gewinnwahrscheinlichkeit wird immer besser je mehr – gewonnene und verlorene – Leads zur Verfügung stehen. Das Bewertungsmodel, bei dem mit der Beantwortung von bis zu fünf Fragen die Wahrscheinlichkeit für die Lead-Gewinnung berechnet wird kann die Gewichtung der Fragen aus historischen Daten immer mehr verbessern. Und wenn Sie frühzeitig eine verlässliche Gewinnwahrscheinlichkeit haben, dann können Sie auch genau beurteilen wie viel Vertriebsaufwand Sie in einen Lead investieren dürfen.

Ein weiteres Beispiel, bei dem mit vielen Daten bessere Hochrechnungen, bzw Ergebnisse zu erwarten sind ist die Lagerverwaltung. Hier bieten die Reportingfunktionen Werte wie z.B. die Reichweite eines Produktes an. Dieser sagt aus, wie lange die auf Lager liegende Menge voraussichtlich ausreichen wird. Es dürfte für jeden einsichtig sein, dass diese Aussage umso verlässlicher wird, je mehr Daten für die Berechnung zur Verfügung stehen. Vor allem ist dieser Wert von großer Bedeutung wenn ein automatisiertes Bestellwesen aufgebaut werden soll. Dann wird aus dem Zusammenspiel von Beschaffungskosten, Kapitalmarktzinsen und Lieferzeiten die ideale Generierung von Bestellungen initiiert.

Übrigends – man unterscheidet zwischen schwacher und starker künstlicher Intelligenz. Der Computer bewegt sich heute noch auf der Vorstufe von schwacher Intelligenz; auch wenn manche Marketingleute gerne etwas anderes behaupten. Selbständiges Lernen im Sinne von eigenständiger Weiterentwicklung ist ist auch in Uni-Laboren noch nicht zu beobachten.

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