Wie man Innovation FOMO überwindet und AI/GenAI nutzt, um spezifische Geschäftsprobleme zu lösen

Wir sind in der heißen Phase für die Unternehmensführung, in der Manager aus allen Funktionen zusammenkommen, um die Leistungen zu bewerten und für das nächste Jahr zu planen. Nach einem Jahr mit steigenden Kosten, anhaltenden Lieferkettenproblemen und laufenden Bemühungen, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, gibt es viele Herausforderungen. Aber eines Thema scheint immer noch im Mittelpunkt des Interesses aller zu stehen – künstliche Intelligenz (AI)/generative künstliche Intelligenz (GenAI).

Es ist das Zeitalter der Innovations-FOMO, und Führungskräfte werden überwältigend aufgefordert, einige AI/GenAI-Funktionen in ihre Betriebe zu integrieren, damit ihre Unternehmen nicht zurückbleiben. Aber mitten in all der Aufregung ist es wichtig, daran zu erinnern, dass Innovation ein Prozess und keine Lösung ist. Um einen nachhaltigen Einfluss zu erzielen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass neue Fähigkeiten spezifischen Bedürfnissen entsprechen, auf Risiken bewertet und an messbare Geschäftsergebnisse geknüpft werden.

Hier sind drei häufige Fragen/Herausforderungen von Unternehmensführungsteams und wie AI/GenAI helfen kann, zusammen mit Beispielen aus mehreren Branchen, in denen diese Innovation bereits einen Unterschied macht:

Es kommt mir so vor, als würde jeden Tag neue Technologie eingeführt, und unser Budget ist bereits sehr knapp. Wie können wir bestimmen, wo unsere Investition in AI/GenAI-Innovation den größten ROI abwerfen wird?

Paradoxerweise ist es, wenn alle anfangen, sich zu beschleunigen, Zeit für Ihr Führungsteam, sich zu verlangsamen und sich auf die Grundlagen zu konzentrieren. Zuerst müssen Sie sicherstellen, dass alle mit der Art und Weise, wie Sie über AI/GenAI nachdenken, übereinstimmen. AI ist bereits seit einiger Zeit vorhanden, und auf höchster Ebene ist es am besten, darüber nachzudenken, es als ein Werkzeug zur Analyse von Daten, zum Sammeln von Erkenntnissen und zum intelligenten Arbeiten zu betrachten. GenAI ist nasenter und beinhaltet, wie man all diese Erkenntnisse nutzt, um autonom Inhalte und Empfehlungen zu generieren. Jedes Unternehmen kann von der Integration von AI/GenAI-Fähigkeiten profitieren, aber es hilft, den Übergang zu demokratisieren, damit die Arbeiter sich wertvoll fühlen.

Unternehmen, die ein unternehmensweites AI-Ökosystem aufbauen möchten, können sich von der ” Kaizen “-Methode inspirieren lassen, die von Toyota entwickelt wurde. Dieser Ansatz beinhaltet kontinuierliche Verbesserung, bei der Teams auf allen Ebenen des Unternehmens ermutigt werden, kleine, inkrementelle Änderungen vorzunehmen, um Abfall zu eliminieren und Prozesse zu optimieren. Dies hilft nicht nur dabei, zu identifizieren, wo AI/GenAI den größten Einfluss haben könnte, sondern fördert auch eine “Testen-und-Lernen”-Mentalität, die durch die Kultur des Unternehmens hindurchgeht und zu glücklicheren, produktiveren Mitarbeitern führt.

Fokus auf: Verkehrswesen 

 Im Verkehrswesen hilft AI/GenAI Unternehmen, alles von Nachfrageprognosen und Bestandsverwaltung bis hin zu prädiktiver Wartung und Routenoptimierung zu verbessern. Delta Air Lines nutzt GenAI, um Kundendaten zu analysieren und personalisierte Reiseerlebnisse zu bieten, UPS nutzt sein AI-gestütztes ORION-System, um Lieferstrecken anzupassen, wenn sich die Verkehrsbedingungen ändern, und die New York City MTA setzt AI ein, um das Fahrpreisvergehen zu reduzieren.

Wenn wir wachsen, stellen wir fest, dass Kommunikationslücken zwischen der Geschäftsleitung und der Funktionsleitung, insbesondere der IT, entstehen. Wie können wir AI/GenAI nutzen, um effektivere interne und externe Nachrichten zu erstellen, ohne unsere Authentizität zu verlieren?

Obwohl GenAI bemerkenswert realistische Nachrichten produzieren kann, ist es wichtig, bestimmte Standards zu wahren, um den Ruf der Marke zu schützen. Mit anderen Worten, der Stil zählt, und Menschen möchten auf eine Weise kommunizieren, die sich authentisch anfühlt. Laut einer aktuellen Umfrage von PwC ist es immer wichtiger, Vertrauen unter der Geschäftsleitung, den Verbrauchern und den Mitarbeitern aufzubauen, und 93 % der Geschäftsführer stimmen zu, dass der Aufbau und die Aufrechterhaltung von Vertrauen die Grundlage für den Erfolg verbessert. Das Gleiche gilt innerhalb eines Unternehmens, und es ist üblich, dass Mitarbeiter misstrauisch gegenüber neuen Management-Richtlinien sind, die falsch klingen, oder gegenüber neuer Technologie, die nicht im richtigen Kontext verwendet wird.

Fehlkommunikation verschwendet Zeit und Geld, verlangsamt Innovation und betriebliche Effizienz. GenAI kann dies proaktiv angehen, indem es große Datenmengen vorheriger Interaktionen (mit Kunden und Mitarbeitern) analysiert, um potenzielle Reaktionen zu modellieren, Echtzeit-Einblicke zu bieten und als Brücke zwischen zwei “Sprachen” (d. h. dem, was das Unternehmen sagen möchte, und wie es von Kunden/Mitarbeitern wahrgenommen wird) zu dienen. Wenn Führungskräfte rechtzeitig AI-gesteuerte Einblicke in die Leistung haben, können sie bessere Entscheidungen treffen, die mit den strategischen Zielen übereinstimmen. Und wenn Mitarbeiter in den Prozess einbezogen werden, kann AI/GenAI als Vermögenswert und nicht als Bedrohung angesehen werden.

Fokus auf: Einzelhandelsbranche

Das Verbraucherverhalten nach der Pandemie hat sich dramatisch verändert, sodass es für Einzelhändler wichtig ist, AI zu nutzen, um Kundendaten zu analysieren und personalisierte Dienstleistungen, Produktempfehlungen und Marketingkampagnen anzubieten. Im großen Maßstab kann AI auch dazu beitragen, zukünftiges Verhalten vorherzusagen, gezielte Verkaufsbemühungen zu ermöglichen und die Kundenakquise zu verbessern. Die Zukunft in diesem Bereich ist aufregend und bereit, die Art und Weise, wie wir einkaufen, vollständig zu revolutionieren. Zum Beispiel verbessert Amazon kontinuierlich seine AI-gestützte “Just Walk Out”-Technologie, die Daten von Kameras und In-Store-Sensoren analysiert, um checkout-freie Geschäfte auf der ganzen Welt zu betreiben.

In unserer Branche haben wir es mit großen Mengen an sensiblen Kundendaten zu tun und wir sind besorgt darüber, wie die Einführung neuer Technologie unsere Daten anfälliger für Sicherheitsrisiken machen könnte. Welche Vorteile bietet die Nutzung von AI/GenAI in diesen Branchen, und wie können wir Risiken minimieren?

Wie in der Medizin ist die goldene Regel bei der AI/GenAI-Transformation: “Zuerst, tu keinen Schaden.” Bestimmte Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen haben aufgrund ihrer komplexen, streng regulierten Umgebungen eine langsamere flächendeckende AI-Einführung erlebt, aber es gab enorme Fortschritte in bestimmten Funktionen. Der sichtbarste Beweis liegt im Kundenservice, wo AI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten 24/7-Unterstützung bieten und häufige logistische Fragen beantworten können. Zum Beispiel hat Bank of Americas AI-gestützter Chatbot “Erica” seit seiner Einführung im Jahr 2018 800 Millionen Anfragen von über 42 Millionen Kunden beantwortet und 1,2 Milliarden Mal personalisierte Einblicke und Anleitungen bereitgestellt.

Ironischerweise hat AI/GenAI trotz anhaltender Bedenken hinsichtlich der Sicherheit in sensiblen Branchen einen Nettonutzen im Bereich der Betrugsbekämpfung. Betrug ist ein endemisches Problem in der Finanzbranche, das immer schlimmer wird, und Experten prognostizieren, dass betrügerische Bankgeschäfte der Branche bis 2029 48 Milliarden Dollar kosten werden. AI-Algorithmen können große Datenmengen durchsuchen, um Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten, und Sicherheitsteams können Schwellenwerte für verdächtige Aktivitäten festlegen, die nur dann ausgelöst werden, wenn diese Schwellenwerte überschritten werden. GenAI kann auch dabei helfen, bestimmte Routineaufgaben (Dateneingabe, Abstimmung usw.) zu automatisieren und Teams Zeit für nuanciertere Entscheidungen (Kreditgenehmigungen, Ausfälle usw.) zu geben, die von tieferer menschlicher Analyse profitieren.

Fokus auf: Bankenbranche

Im Jahr 2021 startete PNC PINACLE, eine Cash-Management-Anwendung, die AI und Machine Learning (ML) nutzt, um aus den historischen Daten eines Unternehmens zu lernen. Sobald das Modul trainiert ist, kann es täglich aktualisiert werden und eine rollierende Prognose erstellen, um die zukünftige Bargeldströmung vorherzusagen, Versionierungskonflikte zu reduzieren und bessere Einblicke in die aktuelle und zukünftige Bargeldposition für verschiedene Szenarien zu erhalten. AI hilft auch dabei, Anleger zu stärken, insbesondere diejenigen, die sich auf Nachhaltigkeit konzentrieren. Morgan Stanley rät, dass die analytischen Fähigkeiten von AI dabei helfen können, “Unternehmen mit starken ESG-Leistungen zu identifizieren, Risiken zu mindern und Portfolios zu gestalten, die besser mit den Nachhaltigkeitszielen übereinstimmen”.

Vorbereitung auf 2025

Unternehmen haben eine einmalige Chance, ihre Betriebe mit AI/GenAI zu optimieren, aber eine solche Transformation erfordert Disziplin. Für das nächste Jahr müssen Führungskräfte klar machen, dass: (1) der Wandel ein Teamsport ist; (2) die ROI jeder neuen Technologie an spezifische Geschäftsergebnisse geknüpft sein muss; und (3) Geschwindigkeit ohne Richtung Chaos erzeugt. Indem sie den Hype ausschalten und sich auf einen bedeutungsvollen Einfluss konzentrieren, werden Organisationen auf dauerhaften Erfolg in dieser aufregenden neuen Ära der Innovation vorbereitet.