Die Kreuzung von KI in 6 großen Branchen: Erforschung der neuesten KI-Anwendungen aus Unternehmensperspektive

Der Aufstieg der KI treibt die Entdeckung von Geschäftsanwendungen und KI-Anwendungen in einer Reihe von großen Branchen voran, wie z.B. Gesundheitswesen, Finanzen, Technologie, Vertrieb und Marketing sowie anderen. Die Nutzung von KI hat ein noch nie dagewesenes Ausmaß erreicht, mit erheblichen Investitionen und Forschung, die auf die Ermöglichung von Automatisierung in realen Szenarien gerichtet sind.

Laut Statista beträgt der aktuelle Marktwert von KI etwa 100 Milliarden US-Dollar und soll bis 2030 auf fast zwei Billionen US-Dollar ansteigen, was einer Verzwanzigfachung entspricht.

Lassen Sie uns verschiedene KI-Anwendungen in 6 großen Branchen erkunden, zusammen mit einigen Tipps, um mit der KI-Adoption in Ihrem Unternehmen zu beginnen.

Was kann KI für Unternehmen tun?

KI ermöglicht es Maschinen, Aufgaben auszuführen, die traditionell menschliche Aufmerksamkeit erfordern, aber wiederholbar sind. Sie kann Informationen mithilfe von großen Datenmengen und Algorithmen analysieren und interpretieren, was zu genauen Vorhersagen und fundierten Entscheidungen führt.

KI-Tools bringen verschiedenen Vorteilen für Unternehmen, einschließlich;

• Effizienz und Produktivität, indem Menschen sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
• Hochgeschwindigkeitsgeschäftsentcheidungen und -operationen, die kürzere Entwicklungszyklen und schnellere ROI auf Entwicklungsdollars ermöglichen.
• Agile Fähigkeiten und Geschäftsmodellerweiterung, wie z.B. die Identifizierung neuer Umsatzströme.
• Verringerter menschlicher Fehler und verbesserte Qualität, wie z.B. die Lieferung fehlerfreier Ergebnisse in der finanziellen Abrechnung.
• Bessere Überwachungsfähigkeiten, um teure und störende Ausfälle zu verhindern.

KI-Anwendungen in 6 großen Branchen

Künstliche Intelligenz verbessert Betriebsabläufe, strafft Arbeitsabläufe und verbessert Kundenerfahrungen in verschiedenen Branchen. Lassen Sie uns einige davon unten erkunden.

1. KI-Anwendungen im Marketing

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Der globale KI-Markt im Marketing soll bis 2025 40,09 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einem jährlichen Wachstumsrate von 29,7% von 2020 bis 2025.

Unternehmen nutzen KI, um ihre Marketingstrategien zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen, von personalisierten Inhalten und dynamischen Preisen bis hin zu KI-gesteuerter E-Mail-Lieferzeit und Werbezielgruppen.

Hier sind einige KI-Anwendungen im Marketing:

Personalisierter Inhalt

KI-Technologie kann Daten auswerten und Verbraucherpräferenzen mit maschinellen Lernalgorithmen vorhersagen, sodass Unternehmen ihren Inhalt an die einzigartigen Anforderungen und Interessen jedes Kunden anpassen können. Zum Beispiel nutzt BuzzFeed (BZFD ) KI, um seinen Inhalt für sein Publikum zu personalisieren.

Konversationelle KI

Konversationelle KI bezieht sich auf Technologien wie Chatbots und virtuelle Agenten, die es Benutzern ermöglichen, über natürliche Sprache zu kommunizieren. Diese Technologien nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um menschliche Interaktionen zu simulieren. Aufgrund ihrer Fähigkeit, zu personalisieren, zu skalieren und effektiv mit Benutzern zu kommunizieren, ermöglicht konversationelle KI Unternehmen, eine nahtlose und dynamische Kundenerfahrung zu bieten.

Werbezielgruppen

KI hat die Werbezielgruppen erheblich beeinflusst, indem sie große Datenmengen analysiert, um umfassende Kundenprofile zu erstellen, sodass Marketer ihre Werbungen präziser zielen können. Als Ergebnis genießen Marketer höhere Konversionsraten, geringere Kosten pro Akquisition und eine bessere Rendite auf ihre Entwicklungsdollars.

2. KI-Anwendungen in Rechtsdienstleistungen

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Die KI-Adoption spielt eine entscheidende Rolle bei der Transformation der Rechtsbranche, indem sie Routineaufgaben automatisiert, Kosten reduziert und die Genauigkeit verbessert. Bis zu 60% der Aufgaben, die von Anwälten und Rechtsanwälten durchgeführt werden, könnten automatisiert werden, laut einem Bericht von Accenture.

Lassen Sie uns entdecken, wie KI die Rechtsbranche revolutioniert.

Rechtsforschung

KI bietet fortschrittliche Algorithmen, um Rechtsanwälten bei der Rechtsforschung zu helfen, Zeit und Aufwand zu sparen. Anwälte können mit KI-gesteuerten Rechtsforschungstools große Datenmengen schnell analysieren und auswerten, was ihnen bessere Entscheidungen ermöglicht.

Zum Beispiel ist ROSS Intelligence eine KI-gesteuerte Plattform, die mehrere Anwaltskanzleien wie Dentons hilft, ihre Forschungsverfahren zu automatisieren und die Produktivität zu steigern.

E-Discovery

E-Discovery bezeichnet das Auffinden, Sammeln und Vorlegen elektronisch gespeicherter Informationen (ESI) als Reaktion auf eine rechtliche Anfrage. Im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Ansätzen kann E-Discovery mit KI schneller, genauer und kostengünstiger durchgeführt werden. Mit Relativity KI-gesteuerten Technologien können Rechtsanwälte die Sammlung bis zur Produktion von Prozessen straffen.

Richter-Bots

Ein Bereich, in dem KI an Boden gewinnt, ist die Entwicklung von Richter-Bots, die KI-gesteuerte Systeme sind, die Richtern helfen können, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von Rechtspräzedenzfällen und Datenanalyse zu treffen. Richter-Bots können Richtern ein umfassenderes Verständnis von Rechtsfragen vermitteln und bei der Treffen von genauereren und konsistenteren Urteilen helfen.

China setzte die ersten Richter-Bots ein, genannt Xiozhi, die in der Lage sind, bestimmte Zivilfälle effektiv durch Urteile zu bearbeiten.

3. KI-Anwendungen im Vertrieb

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Der Vertriebssektor erlebt eine erhebliche Veränderung, da KI es ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Leistung bei der Lead-Generierung und Kundenerfahrung zu steigern. Laut einem Bericht von McKinsey können Vertriebsteams, die KI für die Lead-Generierung und Chancenidentifizierung nutzen, ihre Produktivität um bis zu 50% steigern.

Hier sind einige Anwendungen von KI im Vertrieb.

Gesprächsintelligenz

Gesprächsintelligenz (CI) nutzt KI, um Sprache aufzuzeichnen und zu analysieren und datengesteuerte Erkenntnisse aus Gesprächen zwischen Vertriebsmitarbeitern und Kunden zu gewinnen. Unternehmen können Gesprächsintelligenz nutzen, um wertvolle Informationen über Kundenverhalten und -präferenzen zu sammeln. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Vertriebsstrategie an die Kundenbedürfnisse anzupassen.

Durch die Bereitstellung von Erkenntnissen über menschliche Kommunikationsmuster und die Identifizierung von häufigen Schmerzpunkten informiert CI die Entwicklung und den Aufbau von konversationellen KI-Systemen, um Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen.

KI-Avatar

KI-Avatars sind eine der neuesten KI-Technologien, die für Aufsehen sorgen. Diese sind virtuelle Assistenten, die individualisierten Kundenservice und Vertriebsunterstützung mit maschinellen Lernalgorithmen und natürlicher Sprachverarbeitung bieten. Mit Hilfe von KI-Avatars können Vertriebsteams wiederkehrende Operationen automatisieren, um Zeit für geschäftskritische Aktivitäten zu gewinnen. Zum Beispiel ist Synthesia.io eine KI-Videoerstellungsplattform, die es ermöglicht, KI-Avatars für professionelle Videos zu erstellen.

Lead-Generierung

Ein weiterer Bereich, in dem KI Fortschritte gemacht hat, ist die Lead-Generierung. Durch die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen und prädiktiver Analytik können Unternehmen effektiv hochwertige Leads identifizieren und priorisieren, basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit der Konversion.

Automatisierte Lead-Scoring-Verfahren können wertvolle Zeit für Vertriebsmitarbeiter freigeben, sodass sie sich auf die Aufbau von bedeutungsvollen Beziehungen mit potenziellen Kunden konzentrieren können. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Vertriebsbemühungen optimieren und ihre Chancen auf den Abschluss von Geschäften verbessern, während sie ihre Lead-Management-Prozesse straffen.

Zum Beispiel ist Leadzen.ai ein KI-gesteuerter Lead-Generierungstool, der Unternehmen in Echtzeit-Updates während des Prospektierungsprozesses liefert.

4. KI-Anwendungen in der Technologie

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IDC prognostizierte, dass die Welt bis 2024 110 Milliarden US-Dollar für künstliche Intelligenz ausgeben wird, wobei der Technologiebereich den größten Teil der Ausgaben ausmacht.

Einige der neuesten Anwendungen von KI im Technologiebereich sind:

Machine-Learning-Software-Entwicklung

ML-Software-Entwicklung bezieht sich auf die Entwicklung intelligenter Systeme, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Dies umfasst die Automatisierung von ML-Operationen (MLOps), Backend-Entwicklung, Data-Engineering und ML-Modell-Deployment.

Natürliche Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es Maschinen, über das bloße Lesen hinaus zu gehen und die Bedeutung von menschlicher Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Nutzung von NLP können Maschinen Bedeutung aus geschriebenem oder gesprochenem Text extrahieren und verschiedene Aufgaben wie Spracherkennung, Sentiment-Analyse und automatische Textzusammenfassung durchführen.

In NLP bezieht sich GPT-Entwicklung auf die Entwicklung von Textgenerierungsmodellen auf der Grundlage von GPT-3 und GPT-4. Sie umfasst die Anpassung von Modellen und die Optimierung von Modellen, um Unternehmen zu helfen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

5. KI-Anwendungen im Gesundheitswesen

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KI unterstützt die Gesundheitsbranche, indem sie schnellere Diagnosen und bessere Patientenergebnisse ermöglicht. Lassen Sie uns einige KI-Anwendungen im Gesundheitswesen erkunden.

Arzneimittelentdeckung

Klinische Studien für jedes Medikament kosten im Durchschnitt 1,3 Milliarden US-Dollar, und nur 10% der Medikamente erreichen den Markt. Allerdings beschleunigt KI die Arzneimittelentdeckung, indem sie die Nebenwirkungen und Wirksamkeit von Medikamenten analysiert und vorhersagt. KI reduziert auch die Zeit bis zur Markteinführung von Medikamenten.

Für Beispiel ist Therapeutics Data Commons eine Open-Access-Plattform, die die Zusammenarbeit ermöglicht und Datensatz-Kuration und Algorithmus-Design für mehrere Behandlungsmodalitäten in allen Phasen der Arzneimittelentwicklung bietet.

KI-gesteuerte Roboter-Chirurgie

Roboter in chirurgischen Eingriffen gewinnen rasch an Popularität, da Krankenhäuser auf sie für minimalinvasive Eingriffe und offene Herzoperationen setzen. Roboter-gesteuerte Operationen haben zu weniger Komplikationen, weniger Schmerzen und schnellerer Genesung geführt.

Zum Beispiel nutzt das Mayo-Klinikum in den USA Roboter-gesteuerte Operationen, um Präzision, Flexibilität und Kontrolle zu bieten, die menschliche Fähigkeiten übersteigen, und ermöglicht es Ärzten, komplexe Eingriffe leicht durchzuführen.

KI-gesteuerte virtuelle Therapeuten

KI-gesteuerte virtuelle Therapeuten bieten eine innovative Lösung für alltägliche Herausforderungen im Bereich der psychischen Gesundheit, indem sie eine verbesserte Zugänglichkeit zu Gesundheitsdiensten und digitale Patientenbindung bieten. Darüber hinaus können Gesundheits-Chatbots in Echtzeit mit menschlichen Therapeuten zusammenarbeiten, um Feedback oder Vorschläge zu geben.

6. KI in der Finanzbranche

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KI hat verschiedene Branchen gestört, aber keine so sehr wie die Banken- und Finanzbranche. Laut einem Bericht von Financial Services könnten Banken bis 2023 durch die Nutzung von KI-Apps 447 Milliarden US-Dollar sparen.

Lassen Sie uns einige ihrer Anwendungen erkunden.

KI-gesteuerte personalisierte Bankdienstleistungen

KI-gesteuerte personalisierte Bankdienstleistungen revolutionieren die Branche. Maschinelle Lernalgorithmen, die in mobile Bank-Apps integriert sind, helfen Kunden, bessere finanzielle Entscheidungen zu treffen, indem sie ihre Ausgabenmuster identifizieren und wertvolle Tipps anbieten.

Zum Beispiel hilft Tally, ein Finanztechnologie-Unternehmen, Kunden, ihre Kreditkarten-Schulden zu begleichen, indem es Anleitungen gibt, welche Schulden zuerst zu bezahlen sind und wann.

Verhaltensbasierte Anlagevorhersagen

Verhaltensbasierte Anlagevorhersagen sind Anlagestrategien, die maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um Markttrends auf der Grundlage von Anlegerverhalten vorherzusagen. Diese Strategien nutzen eine Kombination von finanziellen und nicht-finanziellen Daten, wie z.B. Nachrichtenartikel, soziale Medien-Sentiment und Anleger-Sentiment, um Muster und Trends zu identifizieren, die zur Vorhersage von zukünftigen Marktbewegungen verwendet werden können.

Micro-Investing-Apps wie Acorns nutzen KI, um die Ausgabenmuster von Nutzern zu analysieren und vorherzusagen, wann sie kleine Beträge sparen oder investieren können, ohne ihre täglichen Ausgaben zu beeinträchtigen.

Geldwäschebekämpfung

Mit Hilfe von KI können Finanzinstitute nunmehr in Echtzeit betrügerische Aktivitäten erkennen, falsche Positivergebnisse reduzieren und die Identifizierung von verdächtigen Transaktionen und Verhaltensweisen verbessern. Dies liegt daran, dass KI-Algorithmen große Datenmengen analysieren und Muster erkennen können, die Menschen möglicherweise übersehen.

Zum Beispiel ist Feedzai eine Betrugsbekämpfungs-Software, die Banken hilft, finanzielle Risiken zu managen.

KI-Adoption in Unternehmen

Die Einführung von KI in Ihrem Unternehmen kann überwältigend sein. Hier sind drei Tipps, um loszulegen.

• Beginnen Sie damit, die Geschäftsprobleme zu identifizieren, die von KI-Lösungen profitieren können.
• Bewerten Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens, KI zu adoptieren, einschließlich der Datenqualität, der Technologie-Infrastruktur und der Fähigkeiten der Mitarbeiter.
• Stellen Sie ein cross-funktionales Team mit IT-, Geschäfts- und Datenwissenschaftlern zusammen, um den KI-Adoptionsprozess zu überwachen.

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