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Problemlöser Machine Learning ermöglicht Business-Mehrwerte

Autor: Sarah Böttcher

Laut einer Studie von ServiceNow ist Machine Learning (ML) in Unternehmen angekommen und unterstützt diese bereits in alltäglichen Arbeitsabläufen.

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Die Lernfähigkeit von ML-Lösungen macht diese zu Problemlösern in Unternehmen.
Die Lernfähigkeit von ML-Lösungen macht diese zu Problemlösern in Unternehmen.
(Bild: peshkova - stock.adobe.com)

Führungskräfte weltweit sind laut ServiceNow zuversichtlich, dass Machine-Learning-Lösungen alltägliche Arbeitsabläufe unterstützen und so Mehrwerte für das Business liefern werden.

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), da ML-Software in der Lage ist, eigene Entscheidungen auf der Grundlage von Analysen zu treffen und das ohne menschliches Eingreifen. Durch ihre Lernfähigkeit soll sie für schnellere und präzisere Entscheidungsprozesse sorgen. So glauben 83,5 Prozent der befragten CIOs in Deutschland und der Schweiz, dass Entscheidungen durch ML wesentlich präziser getroffen werden können. 69 Prozent sind der Meinung, dass Entscheidungen von Maschinen präziser sein werden als von Menschen.

Automatisierung

In Unternehmen erfolgen einige Prozesse bereits durch den Einsatz von ML. So sagen 51 Prozent der Befragten, dass beispielsweise Reaktionen auf Sicherheitswarnungen bereits schon automatisiert erfolgen. Routinemäßige Entscheidungsprozesse machen den Studienergebnissen zufolge für 64 Prozent der CIOs einen bedeutenden Teil der Arbeitszeit von Mitarbeitern und Führungskräften aus. Folglich würde die Automatisierung dieser Routineentscheidungen für 65 Prozent ein Unternehmenswachstum bedeuten.

„Wir sehen drei Entscheidungsvarianten, die automatisiert werden können – Weiterleitungen, Klassifizierungen oder Vorhersagen“, kommentiert Georg Goller, Area Vice President Deutschland bei ServiceNow. „Alltägliche Aufgaben, wie das Beantragen von IT-Tickets oder das Weiterleiten der Vertriebs-Leads, liefern bereits heute Ergebnisse. Das Maschinelle Lernen ist vom Hype zur Realität geworden.”

Einsatz von ML in Unternehmen

Um die Digitale Transformation effektiv im Unternehmen einsetzen zu können, müssen Goller zufolge ML-Lösungen im Einsatz sein. ServiceNow zufolge sind die Führungskräfte in Deutschland und Österreich dem Markt für Maschinelles Lernen voraus. 55 Prozent der Befragten nutzen bereits ML-Technologien, 39 Prozent planen diese in Zukunft einzusetzen.

Um die Vorteile der Technologie optimal zu nutzen, legen Unternehmen der Studie zufolge den Fokus auf die Bereiche Personal, Organisation und Prozesse. So sollte beispielsweise auch ausreichend Fachpersonal im Unternehmen arbeiten. Nur 30 Prozent der CIOs beschäftigen Mitarbeiter mit ML-Fähigkeiten. 35,5 Prozent bestätigen einen Mangel an nötigen Fähigkeiten, um intelligente Maschinen zu verwalten. 54,5 Prozent geben an, nicht das erforderliche Budget zu haben, Mitarbeiter entsprechend zu schulen. Um mehr geeignetes Personal zu finden, passten 48 Prozent ihre Stellenausschreibungen an.

Besonders wichtig für die Anwendung von ML-Lösungen ist die Qualität der vorhandenen Daten. Für 49 Prozent der Befragten ist die schlechte Datenqualität ein wesentliches Hindernis bei der Nutzung von ML. Auch veraltete Prozesse sind für 54,5 Prozent eine Hemmnisgrund.

Meinung von ML-Pionieren

Unter den befragten CIOs nutzen weniger als 10 Prozent bereits aktiv ML-Lösungen. Von diesen Erst-Nutzern sind 90 Prozent davon überzeugt, dass automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen. Rund 80 Prozent dieser Studienteilnehmer entwickelten Monitoring-Methoden für Maschinenfehler, bei den anderen Teilnehmern waren es lediglich 41 Prozent. Über 70 Prozent erarbeiteten einen Plan für die Transformation ihrer Unternehmensprozesse, bei den anderen Teilnehmern waren es nur 33 Prozent die solche Pläne entwickelten.

„Die ersten CIOs, die ML einsetzten, kombinierten Maschinelles Lernen mit Unternehmensprozessen und entsprechenden Kompetenzen, um das Umsatzwachstum stärker voranzutreiben”, so Goller. „Sie berichten über bessere Ergebnisse mit grundlegenden Technologien und können sich so auf Innovationen konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die sich unmittelbar auf die Ergebnisse auswirken.”

Fünf Tipps von ServiceNow

Im Folgenden werden fünf Schritte von ServiceNow aufgezählt, die CIOs bei der Nutzung von Machine Learning und somit bei der Digitalen Transformation unterstützen sollen.

  • Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.
  • Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird ServiceNow zufolge die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.
  • Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in ML-Kompetenzen investieren.
  • CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst, so ServiceNow. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
  • CIOs wissen um die Vorteile von ML, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Zur Studie

Für die Studie beauftragte ServiceNow Oxford Economics um weltweit 500 Chief Information Officers (CIOs) über Maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu befragen. Die Befragten sind aus Österreich, Australien, Frankreich, Deutschland, den Niederlanden, Neuseeland, Singapur, Spanien, Schweden, Großbritannien und den USA und umfassen die B2B- und B2C-Sektoren.

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Über den Autor

 Sarah Böttcher

Sarah Böttcher

Online CvD & Redakteurin