Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und ist zu einer der beliebtesten Technologien geworden. Dieser Fortschritt hat es Maschinen ermöglicht, Fähigkeiten zu erwerben, die es ihnen ermöglichen, die menschliche Intelligenz genauer und effektiver zu imitieren. Diese Entwicklung hat nicht nur die Fähigkeit von Maschinen zur Ausführung komplexer Aufgaben verbessert, sondern auch ihre Anwendung in verschiedenen Branchen erweitert und so die Effizienz und intelligente Entscheidungsfindung im Arbeitsumfeld und darüber hinaus gesteigert.
Die Strategien hinter KI sind bereits in unser tägliches Leben integriert und verbessern die Effizienz von Produkten und Dienstleistungen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie Unternehmen KI-Technologien einsetzen, um das Kunden- und Benutzererlebnis zu optimieren.
1. Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen: Spotify und Netflix sind führend bei personalisierten Empfehlungen. Sie nutzen Big Data, um das Verhalten und die Interessen der Nutzer zu analysieren und ihnen Vorschläge zu unterbreiten, die ihnen wirklich gefallen. Spotify zeichnet sich durch seine Liste „Entdeckungen der Woche“ aus, die kollaborative Filtermodelle, Verarbeitung natürlicher Sprache und Audioanalyse verwendet. Netflix organisiert seine personalisierte Homepage in nach Genre kategorisierte Zeilen, damit Benutzer relevante Inhalte entdecken und erkunden können.
2. Serviceautomatisierung durch Chatbots: Chatbots sind für KI im Kundenservice unverzichtbar. Banken und andere Unternehmen investieren in virtuelle Assistenten, die mit Kunden interagieren, Zweifel klären und Transaktionen durchführen. Mit der Zeit lernen und antizipieren Chatbots die Bedürfnisse der Benutzer und verbessern so ihre Effizienz.
3. Spracherkennung: Amazons Alexa und Apples Siri sind Beispiele für Voice User Interfaces (VUIs), die Konversations-KI nutzen. Diese Plattformen verstehen und reagieren nicht nur auf Benutzeranfragen, sondern lernen auch aus Interaktionen, um ein personalisierteres und effektiveres Erlebnis zu bieten.
4. Bilderkennung: Google Fotos nutzt Computer Vision, um Fotos zu erkennen und zu organisieren. Die Maschinen trainieren, Muster in Bildern zu erkennen, sodass Benutzer Fotos einfach suchen und finden können. Je mehr Fotos verwendet und markiert werden, desto genauer wird die KI.
5. Produktpreise: Dynamische Preisgestaltung ist eine weitere Anwendung von KI. Dienste wie Uber und Airbnb passen ihre Preise in Echtzeit an Angebot und Nachfrage an. KI ermöglicht es Ihnen, Muster und Prognosesituationen zu erkennen und Preise genau und schnell anzupassen.
6. Zielgruppensegmentierung: Die Zielgruppensegmentierung ist im Marketing von entscheidender Bedeutung. KI ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen und sie genauer zu segmentieren. Netflix beispielsweise nutzt maschinelles Lernen, um seinen Abonnenten personalisierte Empfehlungen zu senden.
7. Digitale Kampagnen: Bezahlte Medienkampagnen sind mit KI effizienter. Google Ads nutzt maschinelles Lernen, um Gebote anzupassen und die Conversions zu verbessern. Responsive Suchanzeigen werden automatisch optimiert, um basierend auf dem Nutzerverhalten die beste Version der Anzeige bereitzustellen.
8. Produktanpassung: Nike nutzt KI, um Produkte zu personalisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Nike Fit-App scannt die Füße der Kunden, um ihnen den perfekten Schuh zu empfehlen. Darüber hinaus ermöglichen Projekte wie die Nike Maker Experience Kunden, ihre eigenen Schuhe zu entwerfen und dabei Objektverfolgung und KI zu kombinieren.
9. Kuratierung von Inhalten: Plattformen wie Twitter und Pinterest nutzen KI, um relevante Inhalte zu sortieren und zu empfehlen. Twitter nutzt Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung, um das Benutzererlebnis zu verbessern und Extremismus zu bekämpfen. Pinterest nutzt Computer Vision, um personalisierte visuelle Inspiration zu liefern.
10. Benutzerdefinierte Suchen: Google hat das Sucherlebnis mit Algorithmen wie BERT revolutioniert, die die Bedeutung und Absichten hinter den Suchanfragen der Nutzer verstehen. Durch die Kombination mehrerer Positionierungsfaktoren bietet Google relevante und personalisierte Ergebnisse oben in den Suchergebnissen.
Weitere Beispiele sind: Amazonas Das nutzt KI, um personalisierte Empfehlungen anzubieten, die Nachfrage vorherzusagen und so Ihre Bestandsverwaltung zu optimieren. BMW hat KI in seinen Automobilproduktionsprozess integriert, was zu geringeren Kosten und einer deutlichen Verbesserung der Qualität seiner Fahrzeuge führt. Coca Cola hat KI eingeführt, um Social-Media-Daten zu analysieren und Verbrauchertrends zu antizipieren, seine Marketingstrategie anzupassen und Produkte effektiver auf den Markt zu bringen. Unternehmen mögen Deloitte Und JPMorgan Chase Sie nutzen KI zur Analyse von Finanzdaten und können so genaue Vorhersagen über die Geschäftsleistung treffen und ihre Kunden fundiert beraten. IBM hat KI in die Geschäftsdatenanalyse integriert und erleichtert so die strategische Entscheidungsfindung in Echtzeit. ENTWEDER, Johnson & Johnson Und Procter & Gamble haben KI in ihre Produktions- und Vertriebsprozesse integriert und so eine deutliche Optimierung erreicht.
Generative KI in Smart Cities
Da sich intelligente Städte mit künstlicher Intelligenz (KI) weiterentwickeln, markiert die Einbindung generativer KI in ihre Abläufe eine neue Phase im Stadtmanagement. Buenos Aires, Singapur, Amsterdam und Dallas stehen an der Spitze dieser technologischen Revolution und zeigen, wie generative KI das städtische Leben verändern und öffentliche Dienstleistungen verbessern kann.
Buenos Aires. Der vielseitige Chatbot: Die argentinische Hauptstadt zeichnete sich durch die Einführung ihres Chatbots im Jahr 2019 aus. „Boti“, wie es genannt wird, hat sich dank generativer KI erheblich weiterentwickelt und erreichte im Januar 2022 einen Rekord von 11 Millionen Gesprächen. Diese Entwicklung hat Boti „zu einem bevorzugten Kanal für“ gemacht Bürger”, so das Public Sector Innovation Observatory. Ursprünglich diente es als offizieller Kanal der Regierung für Tests und Impfungen während der Pandemie. Heute hat sich sein Anwendungsbereich um Dienste wie Bike-Sharing und Sozialhilfe erweitert und bietet den Bürgern ein umfassendes Instrument.
Singapur. 100 Innovationen in der generativen KI: Singapur, ein Pionier bei der Schaffung eines digitalen Zwillings des Stadtstaates, hat im vergangenen Jahr auf Initiative der Regierung mehr als 100 generative KI-Lösungen auf den Markt gebracht. Zu den Innovationen gehören ein Tool, mit dem Lehrkräfte schnell neue Inhalte entwickeln können, sowie ein Chatbot für Gemeindezentren, berichtet The Straits Times. Im Gegensatz zu vielen Regierungen, die in Bezug auf KI einen vorsichtigen Ansatz verfolgen, ist Singapur bestrebt, die Vorteile dieser Technologie zu maximieren. Die Ende 2023 aktualisierte nationale KI-Strategie konzentriert sich auf „Möglichkeiten, die Wirtschaft Singapurs dazu zu bringen, KI einzuführen und zu nutzen“.
Amsterdam. Nachhaltige Materialien erzeugen: Die Universität Amsterdam nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache – die Technologie hinter Chatbots wie ChatGPT –, um neue, nachhaltige Materialien zu erstellen. Das Forschungsprojekt „Artificial Intelligence for Sustainable Molecules and Materials“ (AI4SMM) ersetzt Wörter durch Moleküle in einem innovativen Ansatz zur Materialwissenschaft. Bernd Ensing, leitender Professor des Projekts, erklärt, dass der Einsatz von KI zum Aufbau neuer Moleküle und Materialien die Art und Weise, wie Wissenschaft betrieben wird, verändern und die Abhängigkeit von „chemischer Intuition“ verringern wird. Das Team konzentriert sich zunächst auf die Entwicklung von Energiespeichersalzen, nachhaltigem Stahl, sicherem Kunststoff und neuen Pflanzenproteinen.
Dallas. Autonome Fahrzeuge der neuen Generation: In Texas, USA, wird zwischen Dallas und Houston eine neue Generation autonomer Lkw getestet. Diese mit generativer KI trainierten Fahrzeuge stellen eine deutliche Verbesserung gegenüber ihren Vorgängern dar. Das Copilot4D-System erkennt mithilfe von Lidar-Sensoren die Entfernung zu Objekten und erstellt eine kontinuierliche 3D-Karte der Umgebung, die Vorhersagen bis zu 10 Sekunden in die Zukunft ermöglicht. Raquel Urtasun, CEO von Waabi, dem Unternehmen hinter dieser Innovation, betont, dass der „AI-first“-Ansatz des Systems es ihm ermöglicht, „aus Daten zu lernen“, anstatt darauf trainiert zu werden, auf bestimmte Situationen zu reagieren. Wenn sich diese Fahrzeuge als sicherer und zuverlässiger erweisen, könnten sie laut Toronto Globe and Mail Probleme wie Lieferkettenengpässe, CO2-Emissionen und Arbeitskräftemangel lösen.
Diese Städte veranschaulichen das transformative Potenzial generativer KI im städtischen Leben und ebnen den Weg in eine effizientere, nachhaltigere und bürgerorientiertere Zukunft.
