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Künstliche Intelligenz im Mittelstand.

Mit selbstlernenden Systemen optimieren & automatisieren.

Künstliche Intelligenz im Mittelstand

Künstliche Intelligenz – Was ist das?

“Künstliche Intelligenz” (KI) nutzt digital umgesetzte mathematische Modelle. Sie löst konkrete Erkennungs- und Entscheidungsprobleme. Die zugrundeliegenden Algorithmen verbessern sich dabei über die Zeit hinweg selbst (BMBF, 2019), ähnlich des Lernprozesses beim Menschen. Verschiedenste Technologien werden für KI genutzt, z.B. Bild- und Ton erkennung, Datenanalyse, Text- und Spracherkennung sowie Robotik und Sensoren. Sie alle werden unter dem KI-Begriff zusammengefasst.   Diese Informationen stehen Ihnen auch als PDF Flyer Künstliche Intelligenz zur Verfügung.

Was benötigt ein KI-System?

Die Kombination aus:

  • leistungsstarken Rechnern, die mittlerweile zur Verfügung stehen,
  • großen Datenmengen, die gesammelt und verarbeitet werden, sowie
  • lernenden Algorithmen, die zu einer effizienten Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen notwendig sind.

Beispiele und Einsatzfelder von KI im Mittelstand.

  • IT-Sicherheit: Als stetig lernendes, neuronales Netz, erkennt die KI verhüllte Schadsoftwares. Jede neue Prüfung macht das System schlauer.
  • Kundenbetreuung: Chatbots bzw. virtuelle Agenten als textbasierte Dialoglösung lernen fortlaufend Formulierungen & neue Informationen dazu.
  • Einzelhandel: Optimiertes Einkaufserlebnis, z.B. senden Preisschilder individualisierte Zusatzinfos auf Smartphone (Diätvorgaben, Allergiealarm,
    Zusatzstoffe). Externe Faktoren wie Wetterdaten oder Feiertage, sowie interne Daten wie Abverkaufshistorien, Kundenverhalten, aktuelle CRM-Daten beeinflussen den Preis und lassen Prognosen zu.
  • Qualitätskontrolle: Selbstlernendes System zur Mustererkennung
  • Projektmanagement: digitaler Assistent macht auf Risiken aufmerksam und verhindert Wiederholungsfehler.
  • KI-basierte Mitarbeitersuche

Wozu KI im Mittelstand?

  • Größere Wertschöpfung: Geschäftsprozesse, Produkte und Dienstleistungen automatisieren und verbessern
  • Digitale Produktinnovation: bestehende Marktangebote schrittweise anreichern
  • Geschäftsmodellinnovation: bestehende Geschäftsmodelle anpassen oder grundlegend verändern
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