Die Grundlagen für unternehmerischen Erfolg sind Kreativität, Innovationsgeist
sowie das rechtzeitige Erkennen von Markttendenzen und -chancen. Doch seit Schumpeter wissen wir: Es braucht mehr als das, es braucht radikale Veränderung. Die Schöpferische Zerstörung, für deren Kreation Schumpeter weltberühmt wurde, besagt nichts anderes, als dass jede ökonomische Entwicklung auf dem Prozess der kreativen Destruktion aufbaut. Die neue Kombination von Produktionsfaktoren verdrängt alte Strukturen, wodurch neue, bessere entstehen können. 
 

Daten als neue Produktionsmittel

In genau einer solchen Phase befinden wir uns einmal mehr in der Geschichte der Menschheit: Waren es früher Dampfmaschinen, sind heute Daten jene Produktionsmittel, die künftig unsere Wirtschaft und Gesellschaft prägen und voranbringen werden. Das Gute daran ist: Daten sind überall vorhanden, und das in rauen Mengen. Das Schlechte daran ist: Oft schaffen wir Menschen es gar nicht, ihre ganze Tiefe und Komplexität zu erfassen. Es ist für uns oft äußerst schwer, Daten zu interpretieren und sinnvolle Schlüsse daraus zu ziehen. In solchen Fällen leisten Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) einen wertvollen Beitrag. Mehr noch: Wir stehen an der der Schwelle einer neuen, datengetriebenen Ökonomie, die von einem „predictive management“ in vielen Bereichen des unternehmerischen Alltags geprägt sein wird. Bauchentscheidungen oder Ad-hoc-Reaktionen werden an Bedeutung verlieren, weil KI- und ML-Systeme extrem früh und vor allem schnell Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten können. Sie lernen dabei ständig dazu und werden so in vielen Unternehmensbereichen zu wichtigen „Partnern“ in IT-Abteilungen, im Prozessmanagement, im Service- und Kundenbereich, aber auch in der Planung von Expansionsschritten, um nur einige Beispiele zu nennen. 

Belastbare Gesamtbilder als Entscheidungsgrundlagen

In so gut wie jedem Unternehmensbereich können Daten helfen, um vorhandene oder unentdeckte Schwachstellen aufzuzeigen und Erfolge im Branchenvergleich zu identifizieren. Nur wenn alle relevanten Daten erkannt und miteinander verknüpft werden können, entsteht ein belastbares Gesamtbild. Dazu braucht es gewisse Verhaltensweisen im Unternehmen. So sind ein grundlegendes Verständnis für KI und ML sowie ethisch-moralische Standards in der Datengenerierung und Offenheit im Umgang mit diesen Tools wesentliche Erfolgsfaktoren. Auch aussagekräftige und transparente Dashboards sind nötig, um den Nutzen von KI-Analysen auf einen Blick zu erkennen und möglichst viele User von der Sinnhaftigkeit der neuen Technologien zu überzeugen. 
 

Es braucht passende Datenprozesse

Doch zu welchem Zweck Künstliche Intelligenz und Machine Learning auch eingesetzt werden – um ein erfolgreiches „KI- und ML-Eco-System“ im Unternehmen zu etablieren, sind Datenaufbereitung, -evaluierung und ein kontinuierlicher Einsatz der Modelle notwendig. A1 unterstützt dabei in jeder Phase und hilft z. B. dabei, Ausfälle von Produktionsanlagen zu verhindern, Modelle zur Reduktion der Total Cost of Ownership mobiler Assets signifikant zu verbessern, wichtige CRM-Maßnahmen abzuleiten oder den Materialeinsatz auf ein neues Qualitätsniveau zu heben.