Da moderne KI nahezu unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten bietet, umfasst KI als Service viele verschiedene Tools und Plattformen. Jede dieser Lösungen ist darauf ausgelegt, spezifische Anforderungen zu erfüllen, indem sie fortschrittliche KI-Lösungen einsetzt, um unter anderem den Betrieb zu optimieren, die Kunden-Experience zu verbessern und datengestützte Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Im Folgenden sind einige der häufigsten Arten von AIaaS und deren Einsatzmöglichkeiten beschrieben.
Bots, einschließlich KI-Chatbots und virtueller Assistenten, werden häufig im Kundenservice und im Marketing eingesetzt. Diese auf Natural Language Processing (NLP) basierenden Tools simulieren menschliche Unterhaltungen und können sich durch kontinuierliche Interaktion verbessern. Unternehmen nutzen Chatbots, um sich wiederholende Anfragen zu bearbeiten, Kundensupport rund um die Uhr bereitzustellen und Mitarbeitern mehr Zeit für die Arbeit an komplexen, höherwertigen Aufgaben zu geben. Bots können auch den internen Betrieb verbessern, z. B. den IT-Support, indem sie schnelle Lösungen für bekannte technische Probleme bereitstellen.
Ein gutes Beispiel hierfür ist eine Einzelhandelswebsite, die einen Chatbot bereitstellt, um Benutzer durch den Einkaufsprozess zu führen, Produkte zu empfehlen oder Retouren zu bearbeiten. So wird eine personalisierte und intuitive Kunden-Experience bereitgestellt.
Application Programming Interfaces (APIs) ermöglichen es Unternehmen, KI-Fähigkeiten in ihre vorhandenen Systeme zu integrieren, ohne Modelle von Grund auf neu zu entwickeln. AIaaS-APIs bieten Funktionen wie Stimmungsanalyse, Übersetzung, Bilderkennung und Entitätsextraktion.
Ein Unternehmen kann eine API zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um zur Verfeinerung seiner Marketingstrategie Kundenfeedback zu analysieren und die Stimmung zu ermitteln. Ebenso können Computervisions-APIs einem Logistikunternehmen dabei helfen, Bilder von Paketen zu analysieren, um potenzielle Schäden während der gesamten Qualitätssteuerungsverfahren genauer zu erkennen.
Mit Services für maschinelles Lernen (ML) können Unternehmen vorausschauende Modelle entwickeln und bereitstellen, ohne dass fortgeschrittenes technisches Fachwissen erforderlich ist. Diese Services reichen von No-Code- und Low-Code-Plattformen mit vorgefertigten Modellen bis hin zu umfassenden Frameworks für vollständig anwenderdefinierte Lösungen.
Unternehmen nutzen ML, um Trends zu erkennen, den Betrieb zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann ein Gesundheitsdienstleister ML nutzen, um Patientendaten zu analysieren und potenzielle Gesundheitsrisiken vorherzusagen.
Data Labeling ist der Prozess, bei dem große Datensätze mit aussagekräftigen Informationen versehen werden, um sie für maschinelles Lernen vorzubereiten. Gekennzeichnete Informationen sind unerlässlich, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen zu gewährleisten. AIaaS-Lösungen bieten in der Regel Tools für Data Labeling, die Human-in-the-Loop-Ansätze umfassen. Dabei arbeiten Menschen mit KI-Systemen zusammen, um den Kennzeichnungsprozess zu überprüfen, zu korrigieren und zu verbessern, damit Qualität und Präzision gewährleistet sind.
Zu Anwendungsfällen für Data Labeling gehören u. a. die Organisation von Datensätzen für Bilderkennungsmodelle, die Kategorisierung von Kundenrezensionen für Stimmungsanalysen und das Versehen von Audiodateien mit Anmerkungen für die Spracherkennung. Diese Tools helfen Unternehmen dabei, Daten aller Art effizient zu strukturieren, so dass sie für KI-Anwendungen nutzbar werden und eine nahtlose Datenintegration in größere Analytics-Pipelines oder Betriebssysteme vereinfacht wird.
Die Konvergenz von KI und dem Internet der Dinge (Internet of Things; IoT) hat zu intelligenten vernetzten Geräten geführt, die zusammen als künstliche Intelligenz der Dinge (Artificial Intelligence of Things; AIoT) bezeichnet werden. Dabei nutzen intelligente Geräte KI, um Daten zu analysieren und autonome Entscheidungen zu fällen. Dazu nutzen AIoT-Anwendungen Datenverarbeitung in Echtzeit, Mustererkennung und vorausschauende Wartung.
AIoT-Geräte in der Fertigungsindustrie können beispielsweise vorhersagen, wann Maschinen gewartet werden müssen. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und kostspielige Ausfälle vermieden. In ähnlicher Weise nutzen Smart Home-Systeme AIoT, um Benutzerpräferenzen zu erlernen und den Energieverbrauch zu optimieren, wodurch Komfort und Effizienz verbessert werden.
Kundenzufriedenheit ist zwar für das Geschäftswachstum unerlässlich, doch das Erreichen und Aufrechterhalten einer hohen Zufriedenheit stellt mehrere Herausforderungen dar. Diese Herausforderungen resultieren aus der Notwendigkeit, in einer sich schnell verändernden Umgebung kontinuierlich eine außergewöhnliche Kunden-Experience zu liefern. Nachstehend finden Sie einige Herausforderungen, die Sie beachten sollten.
- Übergang zu proaktivem Kundenservice
- Konsistente kanalübergreifende Kunden-Experience
Es gibt potenziell Dutzende von Kanälen und Kontaktpunkten, die ein Kunde nutzen kann. Da deren Anzahl weiter zunimmt, wird es schwieriger, eine nahtlose Experience über alle Kanäle hinweg zu gewährleisten. Investitionen in integrierte Systeme und Omni-Channel-Supportlösungen fördern die Konsistenz. Dies kann durch eine regelmäßige kanalübergreifende Überwachung der Kunden-Experience zum Erkennen und Schließen fortbestehender Lücken weiter verbessert werden.
- Innovation und Customer-Experience in Einklang bringen
- Negative Experiences wirksam anpacken
Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, über den reaktiven Kundenservice hinauszugehen, und reagieren erst nach der Meldung von Problemen. Implementieren Sie proaktive Servicestrategien, z. B. indem Sie Kunden um Feedback bitten oder KI nutzen, um potenzielle Probleme vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie Komplikationen verursachen.
Innovation im Unternehmen ist eine gute Sache, aber nicht, wenn sie auf Kosten der Kunden-Experience priorisiert wird. Wenn Ihr Unternehmen davon betroffen ist, kann das Problem in der Unternehmenskultur liegen. Verschieben Sie den Fokus auf Innovation dahingehend, dass sie die Kunden-Experience mit einschließt, und setzen Sie sich für neue Ideen und Konzepte ein, um die Customer Journey zu verbessern (anstatt sie komplizierter zu machen).
Eine einzige negative Experience kann die Kundenloyalität und den Ruf eines Unternehmens erheblich beeinträchtigen – muss sie aber nicht. Eine umfassende Feedbackschleife ermöglicht es, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie für den Käufer zu frustrierend werden. So werden negative Experiences zu Gelegenheiten, Ihr Engagement für die Kundenzufriedenheit unter Beweis zu stellen.
Obwohl AIaaS mit bestimmten Herausforderungen verbunden ist, überwiegen die Vorteile in der Regel die potenziellen Nachteile. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile des Outsourcings von KI:
- Skalierbarkeit
- Zugänglichkeit
- Geschwindigkeit
- Produktivität
- Transparenz
- Umsatz- und Kostenoptimierung
Die Geschäftswelt ist nicht statisch, sondern entwickelt sich kontinuierlich weiter. Mit AIaaS können Unternehmen ihre KI-Fähigkeiten bedarfsabhängig nach oben oder unten skalieren und so Wachstum und eine veränderte Nachfrage ohne erhebliche Unterbrechungen bewältigen.
Viele AIaaS-Plattformen bieten No-Code- oder Low-Code-Optionen, mit denen auch Teams ohne technische Kenntnisse KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren können. Dies demokratisiert den Zugang zu KI und ermöglicht es Unternehmen ohne oder mit nur wenigen internen Entwicklern oder KI-Spezialisten von fortschrittlichen Technologien zu profitieren.
AIaaS ist eine der schnellsten Möglichkeiten, KI-Fähigkeiten bereitzustellen. Mit vorgefertigten Tools, anpassbaren Lösungen und cloudbasierter Bereitstellung können Unternehmen KI-Technologien schnell implementieren und ohne die mit dem Aufbau interner Systeme verbundenen Verzögerungen einen Mehrwert erzielen.
AIaaS steigert die Produktivität, da sie eine fundierte Entscheidungsfindung und eine effizientere Ressourcenzuteilung ermöglicht. Virtuelle Assistenten und Automatisierungsfunktionen sorgen dafür, dass kritische Prozesse konsistent und genau ausgeführt werden, wodurch Fehler und Verzögerungen minimiert werden.
Die meisten AIaaS-Preisstrukturen basieren auf dem Verbrauch und bieten so einen klaren Überblick über die Kosten. Dieses Maß an Transparenz hilft Unternehmen, versteckte Gebühren zu vermeiden und sicherzustellen, dass sie nur für die tatsächlich genutzten Services zahlen.
AIaaS reduziert die Vorabinvestitionen, da Unternehmen keine teure Hardware kaufen oder KI-Systeme von Grund auf entwickeln müssen. Darüber hinaus kann KI-gestützte Automatisierung zu langfristigen Einsparungen führen, indem sie die Arbeitskosten senkt und die betriebliche Effizienz verbessert. Und schließlich fördert eine bessere Kunden-Experience auf Basis von KI das Umsatzwachstum und hilft Unternehmen, in sich entwickelnden Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wie bereits erwähnt, funktioniert AI-as-a-Service über cloudbasierte Plattformen, die künstliche Intelligenz über Drittparteien bereitstellen. Einfach ausgedrückt: Unternehmen müssen damit keine eigenen KI-Lösungen entwickeln, sondern können die KI-Fähigkeiten verschiedener Anbieter „mieten“.
Im Folgenden erfahren Sie, wie AIaaS Unternehmen unterstützt.
AIaaS-Plattformen werden über cloudbasierte Softwarelizenzen bereitgestellt. Dieses nutzungsbasierte Modell ermöglicht es Unternehmen, KI zu implementieren, ohne im Voraus erhebliche Investitionen in Hardware oder Software zu tätigen. Durch das Abonnement dieser Plattformen erhalten Unternehmen Zugriff auf KI-Funktionen, die schnell bereitgestellt und skaliert werden können.
Einer der wichtigsten Vorteile von AIaaS ist die Kompatibilität mit bestehenden Workflows. Anbieter bieten APIs und Software Development Kits (SDKs) an, mit denen Unternehmen KI-Fähigkeiten direkt in ihre aktuellen Systeme integrieren können, ohne ihre IT-Infrastruktur überarbeiten zu müssen.
Viele AIaaS-Anbieter bieten vorgefertigte KI-Modelle an, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten werden können. Diese Modelle werden häufig anhand der Benutzerdaten trainiert, so dass Unternehmen KI-Lösungen entwickeln können, die ihre eigenen Herausforderungen und Chancen bewältigen. Durch die Anpassung wird sichergestellt, dass die KI-Tools im Einklang mit den Unternehmenszielen arbeiten und gleichzeitig genaue und relevante Ergebnisse liefern.
AIaaS-Anbieter bieten in der Regel laufende Updates, Verbesserungen und Support für ihre Tools und Services an. Unternehmen erhalten ununterbrochen Zugang zu den neuesten KI-Technologien und können ihre Strategien mit immer ausgefeilteren Lösungen verfeinern. Die Anbieter überwachen die Systemleistung und identifizieren und beheben proaktiv Probleme, sobald sie auftreten.
Da KI weiterhin ganze Branchen verändert, sieht die Zukunft von AIaaS vielversprechend aus. Unternehmen setzen zunehmend auf AIaaS, um interne und externe Prozesse zu unterstützen und zusätzliche Intelligenz und Automatisierung bereitzustellen, wo immer sie benötigt werden. Mit rasanten Fortschritten und einem wachsenden globalen Markt ist AIaaS in der Lage, ein Eckpfeiler der digitalen Transformation zu werden.
Im Folgenden finden Sie einige wichtige Trends und Prognosen für die Zukunft von AIaaS:
- Natürlichere und menschenähnliche KI-Interaktion
- Bessere Personalisierung im großen Stil
- Zusammenarbeit und Datenvereinheitlichung
- Bessere Akzeptanz
- Marktwachstum und Innovation
Fortschritte in NLP und generativer KI (Gen AI) werden KI-gestützte Agenten voraussichtlich noch konversationsfähiger und intuitiver machen. Zukünftige Iterationen werden echte menschenähnliche Interaktionen ermöglichen und die Kundeninteraktion und -zufriedenheit verbessern.
Da KI besser darin wird, das Benutzerverhalten zu analysieren und zu verstehen, werden Unternehmen mit AIaaS-Lösungen in der Lage sein, umfassend personalisierte Experiences bereitzustellen. Vortrainierte Modelle und Echtzeitdatenanalysen werden es möglich machen, Interaktionen bereitzustellen, die sehr präzise auf individuelle Präferenzen zugeschnitten sind.
AIaaS wird wahrscheinlich die Zusammenarbeit fördern, indem sie Datensilos beseitigt und funktionsübergreifende Teamarbeit ermöglicht. Tools, die fragmentierte Daten konsolidieren und sich mühelos abteilungsübergreifend integrieren lassen, werden Unternehmen dabei helfen, effizienter und zuverlässiger zu arbeiten.
Derzeit wird AIaaS am häufigsten von stark technologisch geprägten Branchen eingesetzt. Allerdings wird erwartet, dass Branchen wie Gesundheitswesen, Fertigungsindustrie und Landwirtschaft ihren Einsatz von AIaaS weiter ausweiten und domänenspezifische KI-Modelle für ihre spezifischen Herausforderungen und Chancen nutzen werden.
Der AIaaS-Markt wird voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren erheblich wachsen. Dieses Wachstum wird weitere Innovationen vorantreiben, was zu noch weiter ausgereiften Tools, wettbewerbsfähigen Preismodellen und einer weit verbreiteten Zugänglichkeit führen wird. So werden viele der Hindernisse für eine vollständige Einführung und Integration von KI in allen Branchen entfallen.
AIaaS bietet Unternehmen eine wichtige Möglichkeit, fortschrittliche KI-Fähigkeiten unabhängig von ihrem internen Fachwissen sowie ihren Infrastruktur- oder Budgetbeschränkungen bereitzustellen und zu nutzen. Damit dies möglich ist, müssen sie natürlich zuerst den richtigen Partner finden. Die ServiceNow AI Platform bietet eine All-in-One-Lösung für die Unternehmenstransformation, indem sie die Leistungsfähigkeit von KI in Ihrem gesamten Unternehmen nutzt.
Beschleunigen Sie die Produktivität mit integrierten generativen KI-Experiences für die automatische Inhaltszusammenfassung, -vorhersage und -generierung. Unterstützen Sie Ihr Team mit autonomen KI-Agenten, die Maßnahmen ergreifen und Herausforderungen im gesamten Unternehmen lösen – von der IT über den Kundenservice und das Personalwesen bis hin zur Softwareentwicklung. Optimieren Sie den Betrieb, indem Sie maschinelles Lernen einsetzen, um wichtige Aufgaben zu automatisieren, Ergebnisse vorherzusagen und Probleme zu lösen. Nutzen Sie Process Mining und Performance Analytics, um Engpässe aufzuspüren und Workflows zu visualisieren. Darüber hinaus kann intelligente konversationsfähige KI Anfragen im Namen Ihres Teams bearbeiten und so für eine nahtlose Kunden- und Mitarbeiter-Experience sorgen.
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