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Wie KI-Tools wie ChatGPT die Abläufe in Ihrem Unternehmen verändern können

ChatGPT

Eine aktuelle McKinsey-Studie erläutert, inwieweit KI-Technologien wie ChatGPT die Fähigkeiten von Unternehmen in verschiedenen Bereichen erweitern können: Marketing, Kundenservice und Vertrieb, Betrieb, Risiko, Compliance und Recht, IT und Technik sowie
Forschung und Entwicklung. Anbei finden Sie einige Beispiele zur Wertschöpfung aus den einzelnen Bereichen

Marketing, Kundenvertrieb und Vertrieb

Erstellung von Inhalten: ChatGPT und andere Sprachmodelle können zur Erstellung von Marketingmaterialien wie Posts in sozialen Medien, Website-Inhalten und E-Mail-Newslettern verwendet werden. Dies spart Zeit und Mühe für Marketingfachleute und ermöglicht es ihnen, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren.

Kundenbetreuung: KI-Chatbots und Sprachmodelle bieten über Chat- und Messaging-Schnittstellen einen Rund-um-die-Uhr-Kundenservice. Dadurch können Kundendienstmitarbeiter entlastet werden, so dass sie sich auf komplexere und höherwertige Aufgaben konzentrieren können, was die Gesamteffizienz und Kundenzufriedenheit verbessert.

Personalisierung: Erstellung maßgeschneiderter Marketingbotschaften für einzelne Kunden auf der Grundlage ihrer Bedürfnisse, ihres Kaufverhaltens und ihrer Vorlieben. Dies kann die Effektivität der Marketingkampagnen von Unternehmen steigern und die Umsatzzahlen erhöhen.

Lead-Generierung: Mithilfe von KI-Tools können potenzielle Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens und ihrer Interessen identifiziert und angesprochen werden, wobei sogar Textvorschläge für eine effektive Ansprache gemacht werden können.

Operations

Automatisierung von Prozessen und Aufgaben: KI-Tools können sich wiederholende, alltägliche Aufgaben, die zeit- und ressourcenintensiv sind, automatisieren und so die Effizienz und Produktivität steigern. Mit der Zeit werden KI-Modelle in der Lage sein, immer komplexere Aufgaben zu bewältigen und auf diesen Vorteilen aufzubauen.

Prozessoptimierung und Standardarbeitsanweisungen (SOPs): KI kann Fehler erkennen und Verbesserungen in Prozessen entlang der gesamten Wertschöpfungskette des Unternehmens vorschlagen.

Lieferkette: KI-Modelle können die Planungs- und Routing-Fähigkeiten von Unternehmen verbessern und so den Waren- und Materialfluss in der Lieferkette rationalisieren und die Betriebskosten weiter senken.

Prädiktive Analytik: KI-Modelle sind in der Lage, große Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Dies kann Führungskräften helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, u. a. in den Bereichen Bestandsmanagement, Ressourcenzuweisung und Optimierung der Lieferkette.

Risiko, Compliance und Recht

Risikobewertungen: KI-Modelle können potenzielle Risiken oder Schwachstellen erkennen, indem sie z. B. die Risikowerte eines Kreditantragstellers bewerten oder potenziell betrügerische Transaktionen im Rahmen eines Finanzabgleichs aufzeigen.

Rechtliche Recherchen: Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell und genau zu überprüfen, können KI-Modelle bei der Suche nach Informationen und Daten zur Unterstützung von Rechtsfällen und Entscheidungen helfen.

Automatisierte Dokumentenverarbeitung: Modelle des maschinellen Lernens können juristische Dokumente, wie z. B. Verträge, nahtlos verarbeiten und organisieren. Luminance und Spellbook sind einige der Anbieter, die in diesem Bereich bereits innovativ sind.

Compliance: Diese Modelle könnten auch die Einhaltung bestimmter Gesetze und Vorschriften überwachen und durchsetzen. So könnte ein benutzerdefiniertes KI-Modell beispielsweise Dokumente scannen und Verstöße wie Vertragsverletzungen erkennen.

Vertragsprüfungen: KI kann vertragliche Vereinbarungen überprüfen und potenzielle Probleme oder Problembereiche hervorheben, z. B. im Vergleich zu einer Reihe von Anforderungen.

IT und Technik

Code-Reviews: Tools wie ChatGPT können Code effizient bewerten und potenzielle Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche aufzeigen, diese Probleme erklären und Lösungen vorschlagen. Dies kann dazu beitragen, Zeit und Mühe für menschliche Entwickler zu sparen und die Qualität des ausgelieferten Codes zu verbessern. Tatsächlich ist die KI inzwischen leistungsfähiger als menschliche Programmierer, wie kürzlich in einem Coding-Content gezeigt wurde.

Fehlererkennung: KI kann den Code schnell prüfen und Fehler oder Schwachstellen aufzeigen. Dies kann den IT- und Cybersicherheitsabteilungen von Unternehmen helfen, Probleme zu beheben, bevor sie zu echten Problemen werden

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Produktdesign: Für Produktdesigner und -manager ist KI ein hilfreicher Assistent bei der Entwicklung von Designideen und Prototypen sowie bei der Sammlung von Fakten für die Nutzerforschung, so dass sie letztendlich viel schneller zu einem fertigen Produkt gelangen.

Vorausschauende Wartung: KI-Modelle können auch vorhersagen, wann ein Hardwareteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird, so dass Unternehmen von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz übergehen und Ausfallzeiten vermeiden können.

Forschung und Entwicklung

Datenanalyse: KI-Modelle können Trends vorhersagen und Muster in Daten erkennen, die für den Menschen möglicherweise nicht erkennbar sind. Dies kann Forschern helfen, komplexe Systeme und Phänomene besser zu verstehen oder schneller Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Entdeckung von Arzneimitteln: KI kann die chemischen Strukturen von Arzneimitteln analysieren und sogar ihre potenzielle Wirksamkeit bei bestimmten Patiententypen vorhersagen. Dies könnte den Prozess der Arzneimittelentwicklung beschleunigen und gleichzeitig die Wirksamkeit von Behandlungen verbessern, so dass die Mittel effizienter eingesetzt werden.

Materialdesign: KI kann auch neue Materialien wie Kunststoffe, Metalle oder Keramiken entwerfen und testen oder auf der Grundlage einer Reihe von Eigenschaften und gewünschten Merkmalen geeignete Materialien für eine bestimmte Anwendung vorschlagen.

Prädiktive Modellierung: Schließlich können diese KI die Ergebnisse von Experimenten oder Simulationen modellieren und den Forschern helfen, ihre Anstrengungen auf die vielversprechendsten Forschungs- und Entwicklungsbereiche zu konzentrieren.

Hier sind einige Beispiele für industrielle Anwendungsfälle aus der bereits erwähnten McKinsey-Studie:

Chat GPT

Zusammenfassung

Es besteht kein Zweifel daran, dass die KI-Technologie in immer mehr Geschäftsbereiche vordringen und die Arbeitsweise von Unternehmen jeder Größe beeinflussen wird. Möchten Sie den KI-Trends voraus sein? Informieren Sie sich hier über die neuesten KI-Entwicklungen, und erfahren Sie hier alle wichtigen KI-Fakten, die Sie wissen müssen!

Ursprünglich veröffentlicht auf AIForBusinesses.com

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