Künstliche Intelligenz, oder auf Englisch „Artificial Intelligence“, – dieser Begriff ist derzeit in aller Munde. Eng verbunden damit ist das Konzept „Predictive Analytics“. Dabei handelt es sich um eine Methode, um mithilfe gesammelter Daten und fortschrittlicher Algorithmen künftige Trends und Events vorauszusagen. Dabei werden häufig KI-Techniken eingesetzt. Aus großen Mengen von Daten werden Muster erkannt, Zusammenhänge verstanden und Vorhersagemodelle entwickelt. Damit tun sich ungeahnte Chancen für Firmen auf. So profitieren diese etwa von diesen Entwicklungen, indem sie damit abschätzen können, wie sich Kunden künftig verhalten werden, wie sich der Markt entwickeln wird oder wie Geschäftsprozesse am besten zu optimieren sind. Was genau so alles dahinter steckt, verrät der folgende Artikel.
Was ist „Predictive Analytics“?
Predictive Analytics ist eine Teildisziplin der Business Analytics und des Data-Minings. Dabei werden Daten ausgewertet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und damit fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Analysetechnik basiert auf der Verwendung von historischen und aktuellen Daten, um Muster und Trends zu identifizieren und Prognosen für die Zukunft abzuleiten. Eine wichtige Rolle dabei spielen KI-Techniken wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Entscheidungsbäume. KI-Systeme können große Mengen an Daten schnell, präzise und automatisiert verarbeiten. Daneben erkennt KI Muster, Trends und komplexe Zusammenhänge in diesen großen Datensätzen, die für menschliche Analysten schwer zu identifizieren wären. Aus den Daten werden Algorithmen entwickelt, die aus vorhandenen Daten lernen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen treffen können.
Wie profitieren Unternehmen von Predictive Analytics?
Es handelt sich bei Predictive Analytics um eine mächtige Technik, mit der Unternehmen komplexe Probleme angehen und mit Hilfe von KI umfangreiche Datenmengen verarbeiten können. Darüber hinaus können durch die Kombination von Predictive Analytics und KI Entscheidungsprozesse automatisiert werden. Dies erhöht die Effizienz, wodurch Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren können.
Die Qualität dieser Vorhersagen und Entscheidungen hängt allerdings maßgeblich von der Qualität der verwendeten Daten ab. Diese müssen ausreichend, aktuell und relevant sein, um die besten Vorhersagen generieren zu können. Menschliche Arbeit ist dabei nach wie vor essenziell, um die Ergebnisse zu interpretieren, zu validieren und gegebenenfalls anzupassen.
Wie konkret können Unternehmen Predictive Analytics nun einsetzen? Eine wichtige Anwendung ist etwa die Prognose von Kundenverhalten und -präferenzen. Das heißt: Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen bestimmte Vorhersagen treffen, beispielsweise welche Produkte oder Dienstleistungen ein Kunde bevorzugt oder wann er voraussichtlich eine Kaufentscheidung treffen wird. So kann das Unternehmen den Kunden zum Beispiel mit entsprechenden Marketingmaßnahmen optimal auf dem Weg hin zum Kauf begleiten und die richtigen Marketingkampagnen aufsetzen. Und das kann wiederum zu einer Steigerung der Umsätze führen.
Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Vorhersage von Markttrends und -entwicklungen. Mit anderen Worten: Unternehmen können mithilfe von Datenanalysen frühzeitig auf Veränderungen am Markt reagieren und ihre Produkte oder Dienstleistungen entsprechend anpassen. Dadurch bleiben sie langfristig gesehen wettbewerbsfähig und können ihre Position am Markt stärken. Auch Engpässe und ineffiziente Abläufe innerhalb des Unternehmens werden dadurch sichtbar und können optimiert werden. Damit lassen sich wiederum Kosten senken oder Ressourcen – ganz egal, ob es sich dabei um Rohstoffe oder Arbeitskräfte handelt – effizienter einsetzen.
Welche Herausforderungen sind damit verbunden?
Die zunehmende Nutzung von KI stellt Unternehmen und Organisationen allerdings auch vor verschiedene Herausforderungen und ist eng verbunden mit – teils kritischen – ethischen Aspekten.
Egal, ob es um Machine Learning, Prozessoptimierung, Predictive Analytics oder Computer Vision geht, ein Unternehmen benötigt reichlich Knowhow, um diese Techniken einsetzen zu können. Darüber hinaus gibt es Experten in diesem Bereich, die bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen je nach konkreten Bedürfnissen unterstützen.
Weitere zentrale Themen sind der Datenschutz und die Sicherheit. Das heißt: Da KI auf umfangreiche Datensätze zurückgreift, besteht die Gefahr von Datenlecks oder unbefugtem Zugriff auf persönliche Daten. Unternehmen müssen daher ein besonderes Augenmerk auf Sicherheitsmaßnahmen legen.
Ein weiteres ethisches Problem im Zusammenhang mit KI ist das Risiko von Voreingenommenheit und Diskriminierung. Denn Algorithmen könnten aufgrund unzureichender oder voreingenommener Datengrundlagen Entscheidungen treffen, die letztendlich zu Diskriminierung führen können. Eine gründliche Überprüfung ist daher von enormer Bedeutung.
Ebenso ist es wichtig, generell verantwortungsvoll mit den Ergebnissen von KI und Predictive Analytics umzugehen. Denn die erzeugten Vorhersagen und Schlussfolgerungen können erhebliche Auswirkungen auf das Leben und die Entscheidungen von Menschen haben und vieles von dem wird erst in vielen Jahren sichtbar werden. Firmen, Organisationen aber auch Einzelpersonen müssen sich daher über die möglichen Konsequenzen ihrer Handlungen bewusst sein und sicherstellen, dass sie verantwortungsbewusst und transparent mit den gewonnenen Informationen umgehen.
Fazit
KI hat schon jetzt eine immense Bedeutung für Unternehmen – und ihre Relevanz könnte in den nächsten Jahren noch weiter steigen. Denn sie ermöglicht eine präzisere Datenauswertung und Prognose, was wiederum zu fundierten Entscheidungen und Wettbewerbsvorteilen führen kann. Unternehmen sollten sich daher schon heute über die Möglichkeiten dieser Technologien im Klaren sein – aber auch wachsam in puncto Sicherheit und ethische Kritikpunkte sein.
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