Generative AI in Action: Real-Life Use Cases
Willkommen in unserem Blog, Ihrem Tor zum fesselnden Reich der Generativen KI. In diesem Blog werden Sie reale Use Cases aus verschiedenen Anwendungsbereichen kennenlernen, von Wissensmanagement bis hin zu Reisen und Mode. Am Ende dieses Blogs werden Sie erfahren, wie generative KI die Predictive Maintenance und Kundensegmentierung verbessern kann.
- Einführung
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Überblick über verschiedene Anwendungsfälle
- KI-gesteuerte prädiktive Wartung
- KI-gesteuerte Kundensegmentierung und Empfehlungen
Einführung
In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Unternehmensbetriebs sticht die generative KI als vielseitiges Werkzeug hervor, das in der Lage ist, maßgeschneiderte Lösungen für unterschiedliche geschäftliche Herausforderungen anzubieten. Eine bemerkenswerte Anwendung ist (1) die Erstellung personalisierter Inhalte für Marketingkampagnen. Durch die Nutzung von Sprachmodellen wie GPT-* können Unternehmen geschickt individuelle E-Mail-Sequenzen und Werbematerialien erstellen und so ihre Interaktion mit Verbrauchern verbessern. Im Bereich (2) der vorausschauenden Wartung können generative Modelle verschiedene Ausfallszenarien von Geräten nachbilden und vorbeugende Maßnahmen vorschlagen, wodurch Unternehmen in die Lage versetzt werden, potenzielle Störungen präventiv anzugehen. Im Finanzsektor erstreckt sich die Leistungsfähigkeit der generativen KI auf (3) die Risikomodellierung – sie ermöglicht die Simulation verschiedener Finanzszenarien, um die Auswirkungen wirtschaftlicher Abschwünge besser vorherzusagen und abzumildern. Da die Unternehmenswelt zunehmend die transformativen Fähigkeiten der generativen KI anerkennt, wandelt sich ihre Integration in Geschäftsprozesse von einer bloßen Möglichkeit zu einer wesentlichen Strategie.
Überblick über verschiedene Anwendungsfälle
Hier ein kurzer Überblick über einige relevante KI-Anwendungsfälle aus sehr unterschiedlichen Anwendungsbereichen, wie Wissensmanagement, Reisen und Mode.
Wissensmanagement im Unternehmen
Unternehmen befinden sich in der Anfangsphase der Integration von KI in ihre
betrieblichen Abläufe. Ein erheblicher Teil der Belegschaft erkennt jedoch bereits
die Vorteile der Nutzung großer Sprachmodelle für das Wissensmanagement. Diese
Modelle erleichtern die Strukturierung des Unternehmenswissens und ebnen den Weg für
eine erweiterte semantische Suche in Unternehmensdokumenten. Über die reine
Dokumentensuche hinaus haben maßgeschneiderte Chat-Modelle in Unternehmen dazu
beigetragen, die Effizienz und Präzision der Mitarbeiter bei dokumentenbezogenen
Aufgaben und der unternehmensinternen Kommunikation zu steigern. Vor allem bei der
Abwanderung wichtiger Mitarbeiter sind diese Textmodelle von unschätzbarem Wert, da
sie den Wissenstransfer vereinfachen und sicherstellen, dass das institutionelle
Wissen nicht verloren geht.
Intelligente Reiseassistenten
In naher Zukunft wird die Reiseplanung einen revolutionären Wandel erfahren und sich
von den traditionellen Grenzen statischer Suchparameter wie Daten, Reiseziele und
Zimmerkategorien entfernen. Der Aufstieg von KI-gesteuerten Plattformen wird das
Paradigma in Richtung eines interaktiven und intuitiven Suchansatzes verändern.
Reisende werden in der Lage sein, dynamische Dialoge mit intelligenten
KI-Reiseassistenten zu führen. Angetrieben von ausgefeilten Sprachmodellen, werden
diese virtuellen Berater die Nuancen der Wünsche und Kriterien der Reisenden
erfassen. Anstatt sich auf bestimmte Parameter zu beschränken, werden die Reisenden
Wünsche wie "ein abgelegenes Strandresort in der Nebensaison" oder "eine
Stadtrundfahrt mit vielen kulturellen und kulinarischen Erlebnissen" formulieren.
Durch diese Dialoge werden KI-Assistenten maßgeschneiderte Reisevorschläge erstellen
und sicherstellen, dass jede Reise so einzigartig ist wie die Person, die sie
unternimmt. Diese Zukunft der dialoggesteuerten Reisesuche verspricht nicht nur eine
bessere Anpassung, sondern auch ein effizienteres und angenehmeres Planungserlebnis.
Mode-Design-Assistenten
In absehbarer Zukunft wird die Mode- und Einzelhandelsbranche eine radikale
Neuerfindung erleben, die durch generative KI angetrieben wird. Traditionelle
Einzelhandelserfahrungen, die durch feste Kataloge und saisonale Kollektionen
definiert sind, werden einem dynamischeren, personalisierten Ansatz weichen. Die
Kunden werden mit KI-gesteuerten Designassistenten zusammenarbeiten, um Outfits zu
kreieren, die ihrem persönlichen Stil, ihrem Körperbau und ihren Bedürfnissen
entsprechen. Anstatt sich durch unzählige Regale oder Webseiten zu wühlen, werden
die Kunden einfach ihre Vorlieben mitteilen, z. B. "ein Sommerkleid mit
Vintage-Look" oder "ein Ensemble für eine Winterhochzeit". Diese KI-Modelle, die
über ein umfassendes Verständnis von Textilien, Schnitten und globalen Modetrends
verfügen, werden maßgeschneiderte Designskizzen in Echtzeit erstellen. Diese
Entwicklung hin zu einem interaktiven, dialoggesteuerten Modedesignprozess wird
nicht nur auf individuelle Vorlieben eingehen, sondern auch die Nachhaltigkeit neu
definieren, indem Kleidungsstücke auf Anfrage produziert werden und so
Überproduktion und Abfall vermieden werden. Die Ära der Einheitsgröße im Modehandel
wird von einer Welt abgelöst, in der jedes Stück so einzigartig ist wie die Person,
die es trägt.
KI-gesteuerte prädiktive Wartung
Bei unseren jüngsten Bemühungen auf dem Gebiet der vorausschauenden Instandhaltung haben wir wichtige Erkenntnisse gewonnen. Eine hervorstechende Beobachtung war das transformative Potenzial der generativen KI bei der Neudefinition des traditionellen Wartungsprozesses. Durch die nahtlose Integration eines KI-gestützten Wartungsassistenten ist es uns gelungen, das gesamte Verfahren zu verbessern. Dieser verbesserte Ansatz beginnt mit einer sorgfältigen Zustandsüberwachung und ebnet den Weg für eine geschickte vorausschauende Instandhaltung, die modernste Techniken des maschinellen Lernens nutzt.
Die Integration hört nicht bei der Vorhersage auf. Vielmehr bietet das Zusammenspiel von maschinellem Lernen und generativer KI die Möglichkeit, die Grenzen weiter zu verschieben. Diese KI-Modelle unterstützen die Teams in Echtzeit und sind so abgestimmt, dass sie während des Wartungsprozesses verwertbare Erkenntnisse und präzise Richtlinien liefern, die optimale Ergebnisse und geringere Ausfallzeiten gewährleisten. Die folgende Abbildung zeigt den iterativen Ablauf und die Effizienzgewinne, die durch den Einsatz solcher Modelle erzielt werden. Mit solchen Projekten haben wir den Beginn einer neuen Ära der vorausschauenden Instandhaltung erlebt - einer Ära, die von Intelligenz und Präzision geprägt ist.
KI-gesteuerter prädiktiver Wartungsprozess
In unserer letzten Zusammenarbeit mit einem traditionsreichen europäischen Unternehmen, das auf Maschinenbau und Entwicklung spezialisiert ist - mit einer über hundertjährigen Geschichte und mehr als 200 Mitarbeitern - haben wir uns auf eine transformative Reise begeben, um ihre Wartungsprozesse zu modernisieren. Die von uns vorgeschlagene Lösung umfasste die Einrichtung robuster Datenpipelines, strenge Maßnahmen zur Datenqualität und -bereinigung sowie die Einführung cloudbasierter Dashboards, die für die Echtzeitüberwachung und die Bereitstellung wichtiger Richtlinien zugeschnitten sind. Darüber hinaus nutzten wir die Fähigkeiten der GPT*-Modelle und stimmten sie mit umfassenden, auf den Maschinenpark des Unternehmens zugeschnittenen Betriebsanweisungen ab.
Als Ergebnis dieser Integrationen hat das Unternehmen nun einen klaren Überblick über Anlagenausfälle und kennt sowohl deren unmittelbare Auswirkungen als auch die damit verbundenen Betriebs- und Ausfallkosten. Darüber hinaus sind die von uns erstellten maßgeschneiderten Richtlinien für die Unternehmensleitung und die Betriebsleiter von unschätzbarem Wert geworden. Vor allem die Einbindung eines Wartungsassistenten sorgt für schnelle und effiziente Reparaturen, was die Ausfallzeiten erheblich reduziert und die betriebliche Effizienz steigert.
KI-gesteuerte Kundensegmentierung und Empfehlungen
Ein weiterer Anwendungsfall aus dem Einzelhandel ist die KI-gesteuerte Kundensegmentierung und personalisierte Empfehlungen. In den letzten Jahren haben wir einen KI-Service Cusaas (Customer Segmentation as a Service) entwickelt, um die Personalisierung von Kundeninteraktionen zu verbessern. Durch die Nutzung der Kundensegmentierung und die Analyse des Kundenverhaltens in Kombination mit spezifischen Produktempfehlungen präsentiert dieser Service effektiv auf den einzelnen Kunden zugeschnittene Produktvorschläge.
Durch die Einbindung generativer KI wird der Prozess der Kundeninteraktion weiter verbessert. Die Produktempfehlungen werden nicht mehr nur in den Suchergebnissen oder auf der Weboberfläche angezeigt, sondern von einem persönlichen Kundenassistenten präsentiert. Dieser KI-gesteuerte Assistent ist sowohl über den Kunden als auch über die Produkte gut informiert und bietet detaillierte Informationen über die wichtigsten Eigenschaften und Merkmale der Produkte.
In der folgenden Abbildung stellen wir die Architektur von Cusaas vor, die in Zusammenarbeit mit einem weltweit bekannten Elektronik- und Technologieunternehmen entwickelt wurde. Ziel dieses Projekts war es, das Paradigma der Kundenerfahrung im Einzelhandel neu zu definieren. Unsere Lösung führt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen: Kameras in den Geschäften, demografische Erkenntnisse aus dem CRM, Kaufhistorien von Kunden aus E-Commerce- und DWH-Systemen sowie kontextbezogene Daten wie Wetterbedingungen und geografische Lage. Dieser vielschichtige Datenstrom wird dann genutzt, um persönliche Produktempfehlungen für die Kunden zu erstellen. Aber unser Prozess hört damit nicht auf. Diese maßgeschneiderten Produktempfehlungen werden in Kombination mit spezifischen Produktbeschreibungen aus ERP-Systemen an einen generativen KI-Assistenten weitergeleitet, der durch fein abgestimmte LLMs unterstützt wird. Dieser Assistent kann den Kunden dann über große digitale Beschilderungssysteme maßgeschneiderte Nachrichten anzeigen und so die Kundenbindung weiter verbessern.
Das auf KI basierende Cusaas ist ein transformatives Werkzeug im Bereich des Einzelhandels, das die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten, neu definiert. Durch die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen und die Nutzung der Leistung generativer KI ermöglicht es ein persönlicheres und maßgeschneidertes Einkaufserlebnis. Die Kunden sind nicht mehr nur Empfänger von generischer Werbung, sondern werden mit personalisierten Produktempfehlungen und Botschaften angesprochen, die auf ihre Vorlieben und ihren Kontext abgestimmt sind. Dies verbessert nicht nur das allgemeine Kundenerlebnis, sondern fördert auch die Loyalität und das Vertrauen der Kunden. Da Unternehmen ständig versuchen, sich in einem wettbewerbsintensiven Markt zu differenzieren, bietet die Nutzung von Diensten wie Cusaas einen deutlichen Vorteil, da sie die Kundenbindung und -zufriedenheit in den Mittelpunkt ihrer Strategie stellen.
