Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel beleuchtet das transformative Potenzial von Entscheidungsanalysen und hebt deren Anwendungsmöglichkeiten in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel und dem Bankwesen hervor. Anhand von Anwendungsbeispielen wird verdeutlicht, wie KI-gestützte Tools Entscheidungsprozesse revolutionieren. Von prädiktiver Analytik bis hin zur Entscheidungsautomatisierung unterstreichen die hier präsentierten Erkenntnisse die Bedeutung datengetriebener Strategien für einen Wettbewerbsvorteil.
Man sagt, Veränderung sei die einzige Konstante. Wer sich nicht anpasst, scheitert zwangsläufig. Einige der größten Konzerne wie Kodak, HTC und Nokia sind den Veränderungen zum Opfer gefallen. Die Hauptursache für ihr Scheitern? Fehlentscheidungen. Unternehmen brauchen Orientierung, wo sie ihre Investitionen tätigen sollen; fundierte Entscheidungen erfordern tiefgreifendes Wissen und umfassende Einblicke.
Wir alle möchten Routineaufgaben automatisieren, doch im Zeitalter der KI lassen sich selbst dynamische Prozesse wie Entscheidungen – wenn auch nicht vollständig – automatisieren. Dies hat zu Schlagwörtern wie Risikomanagement und Entscheidungsmanagementlösungen geführt. Dabei handelt es sich um KI-gestützte Technologieprodukte, die strategische Entscheidungen unterstützen. Letztendlich geht es darum, mithilfe von Entscheidungsintelligenz bessere Entscheidungen zu treffen.
Wie kann KI Ihnen den Weg und die Logik hinter jedem Schritt aufzeigen?
Wie verbessert Automatisierung die Entscheidungsfindung?
Laut einer Gartner-Umfrage gaben 50 % der Befragten an, dass eine gute Entscheidung durch ihr Ergebnis definiert wird, während die anderen 50 % den Entscheidungsprozess als entscheidend ansehen. Dieser Entscheidungsprozess stützt sich auf verlässliche Daten und Erkenntnisse. Letztendlich lässt sich bei Entscheidungen jedoch nur die Datenmenge kontrollieren, die dem System – sei es einer KI oder einer Gruppe von Personen – zugeführt wird.
Kosten schlechter Entscheidungen
Die durchschnittlichen geschätzten Kosten dieser mangelnden Entscheidungseffektivität für jedes Unternehmen der Fortune 500 belaufen sich auf 250 Millionen US-Dollar pro Jahr[1], während die wirtschaftlichen Auswirkungen nicht getroffener oder schlecht getroffener Entscheidungen weltweit jährlich über 4 Billionen US-Dollar betragen.[2]
Big Data, KI und ML sind leistungsstarke Werkzeuge, die unvorstellbare Datenmengen in unrealistisch kurzer Zeit verarbeiten können. Daher haben die meisten Unternehmen mittlerweile Abteilungen eingerichtet, die sich ausschließlich mit KI-gestützter Entscheidungsfindung befassen. Sehen wir uns an, wie diese Modelle so große Datenmengen in so kurzer Zeit verarbeiten können. Die meisten Tools für Entscheidungsfindung basieren auf Decision Mapping, einer systematischen Darstellung von Entscheidungen und ihren Einflussfaktoren, die das Verständnis und die Bewertung von Ergebnissen unterstützt.
Maschinelles Lernen kann man sich als zusätzliche Ebene und Hilfestellung für die Entscheidungsmodellierung vorstellen. Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich anhand großer Datensätze trainieren, um Muster und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Entscheidungsvariablen zu erkennen. Durch die Analyse historischer Daten lernen diese Algorithmen aus vergangenen Entscheidungen und deren Folgen und können so Vorhersagen und Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen treffen.
Die Automatisierung ergänzt die Entscheidungsfindung durch die Optimierung und Beschleunigung des Entscheidungsprozesses. KI-gestützte Systeme können repetitive und zeitaufwändige Aufgaben der Entscheidungsanalyse, wie Datenerfassung, -vorverarbeitung und -analyse, automatisieren. Dadurch können sich Entscheidungsträger auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren, beispielsweise auf die Interpretation von Ergebnissen und die Abwägung strategischer Implikationen.
KI-Algorithmen können die Auswirkungen von Entscheidungen überwachen und fortlaufend Feedback geben. Indem sie Entscheidungen kontinuierlich mit den gewünschten Ergebnissen vergleichen und Strategien entsprechend anpassen, unterstützt die KI-gestützte Entscheidungsfindung Entscheidungsträger dabei, agil zu bleiben und sich an veränderte Gegebenheiten anzupassen.
Jährlich werden fast drei Milliarden Geschäftsentscheidungen getroffen, und Forschungsergebnisse von Bain zeigen eine Korrelation von 95% zwischen der Effektivität der Entscheidungen und der finanziellen Leistungsfähigkeit.
Die Integration mit Data-Warehouses und der Einsatz KI-gestützter Verfahren können den Entscheidungsprozess optimieren. Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und bei Einbettungstechniken ermöglichen es Entscheidungsträgern, aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Automatisierung können Entscheidungsträger die Lücken zwischen deskriptiver, diagnostischer und prädiktiver Analytik schließen.
Die Datenmenge, die für Prognosen und strategische Entscheidungen verarbeitet werden muss, übersteigt die Kapazität des menschlichen Verstandes. Deshalb prognostizierte Gartner, dass bis Ende dieses Jahres „mehr als 33 % der großen Unternehmen Analysten beschäftigen werden, die Entscheidungsanalysen durchführen, einschließlich Entscheidungsmodellierung“.
Anwendungsfälle für Entscheidungsintelligenz
- Demokratisierung der prädiktiven Analytik: Ermöglicht Ad-hoc-Analysen im Self-Service-Verfahren und versetzt die Nutzer in die Lage, Daten selbstständig abzurufen und zu analysieren, wodurch datengestützte Entscheidungsfindung demokratisiert wird.
- Abbau des Analyserückstands: Automatisierung von Datenaufbereitungs- und Analyseaufgaben, wodurch der Rückstand verringert und Unternehmen in die Lage versetzt werden, Daten effizienter zu analysieren und den Entscheidungsprozess zu beschleunigen.
- Fehler und Verzerrungen minimieren: Algorithmen ermöglichen eine objektive und konsistente Entscheidungsfindung, indem sie Muster erkennen und menschliche Fehler und Verzerrungen minimieren, wodurch die Genauigkeit der Entscheidungen erhöht wird.
- Schneller Entscheidungsprozess: Verarbeitet Daten zügig und ermöglicht so Echtzeitentscheidungen und den Zugriff auf aktuelle Informationen für eine agile und zeitnahe Entscheidungsfindung.
Die Einschränkungen/potenziellen Probleme sind:
Risiken voreingenommener Entscheidungsfindung: KI ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Obwohl maschinelles Lernen ihre Leistung verbessern kann, müssen die Kerninformationen unvoreingenommen sein. Werden KI-Algorithmen mit voreingenommenen oder unvollständigen Daten trainiert, führen sie zu unfairen Ergebnissen. Beispiel: Im Film „Coded Bias“ erklärt der Protagonist, warum die Gesichtserkennungs-KI dunkelhäutige Menschen nicht erkannte, weil entsprechende Daten fehlten.
Ethische Implikationen: Das „Trolley-Problem“ ist ein klassisches ethisches Dilemma. In einem hypothetischen Szenario rast eine führerlose Straßenbahn auf eine Menschengruppe zu, und die KI muss entscheiden, ob sie die Straßenbahn umleitet, um weniger Menschen zu töten, oder ob sie ihren Kurs beibehält und mehr Menschen verletzt. Im Kontext von KI und Entscheidungsfindung verdeutlicht dieses Gedankenexperiment die Herausforderung, Maschinen so zu programmieren, dass sie ethisch komplexe Entscheidungen treffen können.
Eine solide Governance: Dazu gehören Richtlinien, die Themen wie Datenschutz, Sicherheit, Transparenz und Rechenschaftspflicht behandeln. Außerdem umfasst sie die Einrichtung von Mechanismen zur Überwachung und Prüfung von KI-Systemen, um potenzielle Fehler oder Verzerrungen zu erkennen und zu minimieren.
Diese Ebenen stellen unterschiedliche Grade der KI-Beteiligung am Entscheidungsprozess dar.
Stufe 1. Entscheidungsunterstützung: Künstliche Intelligenz (KI) liefert Erkenntnisse, Empfehlungen und Analysen, um Entscheidungsträger zu unterstützen. KI-Algorithmen analysieren Daten, erkennen Muster und präsentieren relevante Informationen, um Entscheidungsträger bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen. Entscheidungsunterstützungstools helfen bei der Datenexploration, Szenarioanalyse und Risikobewertung.
Stufe 2. Entscheidungserweiterung: Algorithmen arbeiten mit menschlichen Entscheidungsträgern zusammen und erweitern deren Fähigkeiten. KI-Systeme generieren Empfehlungen, die endgültige Entscheidungsgewalt verbleibt jedoch beim Menschen.
Stufe 3. Entscheidungsautomatisierung: Befugnis zur autonomen Entscheidungsfindung auf Basis vordefinierter Regeln, Algorithmen und Modelle. Diese Stufe wird typischerweise für routinemäßige, sich wiederholende Entscheidungen angewendet.
Der Markt für Entscheidungsanalysen verzeichnet ein rasantes Wachstum und wird laut Prognosen von Market & Markets bis 2027 einen Wert von 22,7 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,8 % ab 2022 entspricht. Dieses Wachstum wird von verschiedenen technologieorientierten Unternehmen, darunter Google, vorangetrieben, das ein Team von 17.000 Mitarbeitern speziell für Entscheidungsanalysen aufgebaut hat.
Unilever und Reckitt Benckiser haben bereits DI-Technologie zur Optimierung ihrer Lieferkette eingesetzt. Im Zuge der zunehmenden Verbreitung von Daten, Erkenntnissen und Analysen konzentrieren sich Unternehmen auf die Optimierung von Budgets und Initiativen und betonen die Bedeutung des Einsatzes von geschäftsorientierten Lösungen für Entscheidungsanalysen wie Peak, Sisu Data, Domo, Tellius und Diwo.
Bankwesen – Kunden identifizieren, die möglicherweise Schwierigkeiten bei der Rückzahlung ihrer Kredite haben, damit die Bank sie kontaktieren und ihnen Hilfe anbieten kann, bevor es zum Zahlungsausfall kommt.
Gesundheitswesen – Patienten mit einem erhöhten Risiko für bestimmte Erkrankungen werden identifiziert, um Gesundheitsorganisationen bei der Früherkennung und präventiven Versorgung zu unterstützen. KI-Systeme wie Enlitic Cure analysieren medizinische Berichte und schlagen Diagnosen vor, um Fälle zu priorisieren und die Behandlungsergebnisse zu verbessern.
Fertigung – Identifizierung potenzieller Produktfehler, damit Unternehmen diese verhindern oder beheben können, bevor sie die Kunden erreichen.
Einzelhandelsbranche – Vorhersage der besten Produktpreise auf Basis von Faktoren wie Kundennachfrage und Markttrends, um Einzelhändlern bei der Optimierung ihrer Preisgestaltung und Lieferkette zu helfen.
Energiesektor – KI-Software wie Athena optimiert die Energieerzeugung aus Quellen wie Solarmodulen und prognostiziert den Bedarf an Batteriekapazität.
Die Stromverteilungsnetzbetreiber in den nordischen Ländern nutzen maßgeschneiderte Business-Analytics-Plattformen, um präzise Daten zu erfassen und zu analysieren und daraus Berichte für eine bessere Entscheidungsfindung zu erstellen.
Datenqualität: Das Sammeln von Daten aus verschiedenen Datensilos einer Organisation und deren Bereinigung für die Modellierung ist ein langwieriger Prozess.
Organisatorischer Wandel: DI ist keine Transformation auf Abteilungsebene, daher ist die unternehmensweite Akzeptanz und Veränderungsbereitschaft von vornherein erforderlich.
Komplexität: Die 3 Ebenen der Datenintegration erfordern verschiedene Werkzeuge und einen langwierigen Verarbeitungsprozess.
Testen: Es handelt sich um einen iterativen Prozess, und es ist entscheidend zu testen, ob die Varianz der KI des Tools gering ist.
Konventionen schränken die Anpassungsmöglichkeiten ein: Es muss ein ausgewogenes Verhältnis gefunden werden, denn der konventionelle Ansatz kann die Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit einschränken, während Anpassungen die Implementierungskosten erhöhen können.
Anbieterbindung: Bei solchen Langzeitprojekten kann es zu einer Anbieterbindung kommen. Die Wahl des falschen Anbieters kann problematisch sein. Entscheidungssysteme können kostspielig sein.
Polestar Analytics steht an der Spitze dieser Revolution. Mit Branchenexpertise auf allen Ebenen der digitalen Innovation ist unser Team bestrebt, in diesem digitalen Zeitalter einen wertvollen Wandel herbeizuführen.
In naher Zukunft werden KI-gestützte Entscheidungslösungen auch unsere Entscheidungsprozesse leiten. Die drei Ebenen autonomer Entscheidungsfindung mögen unterschiedlich sein, doch sie alle verdeutlichen das langfristige Potenzial von KI und damit auch von Decision Intelligence. Als Unternehmensführer unterstützen wir Organisationen bei der Implementierung ihrer Decision-Intelligence-Lösungen. Man sollte die Technologien der nächsten Generation im Auge behalten. Decision Intelligence könnte schon bald Realität werden.