Künstliche Intelligenz – 11 Praxisbeispiele für den Einsatz in Unternehmen

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt Unternehmen aller Größen und Branchen. Wir zeigen Ihnen anhand von 11 Praxisbeispielen, wie innovative Unternehmen aus den verschiedensten Branchen KI erfolgreich nutzen.

Künstliche Intelligenz – 11 Praxisbeispiele für den Einsatz in Unternehmen

Google

TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Plattform für Machine Learning, die in vielen Produkten des Unternehmens zur Anwendung kommt.

Google verfügt wie kaum ein anderes Unternehmen über die wichtigste Ressource, die für das Training von Algorithmen unabdingbar ist: Daten. Je größer die Datenbasis, desto genauer werden die Ergebnisse für jeden Benutzer, was ein besseres Nutzungserlebnis bietet.

Daneben nutzt Google Künstliche Intelligenz auch für selbstfahrende Autos. Das Ziel ist, die Straße und die Verkehrssituation zu analysieren und Entscheidungen im Voraus zu treffen. Je mehr Erfahrungen die selbstfahrenden Autos machen, desto eher können sie sicherstellen, dass die im Auto sitzenden Personen geschützt sind.

Zalando

Der Online-Modehändler Zalando setzt auf Künstliche Intelligenz, um seinen Usern personalisierte Einkaufserlebnisse zu ermöglichen. Basierend auf der Analyse von Einkaufs- und Suchtrends werden so beispielsweise passende Artikel oder neue Marken empfohlen.

Außerdem wird in der unternehmenseigenen App KI zur Erkennung von Kleidungsstücken auf hochgeladenen Fotos verwendet. So können Nutzer beliebige Kleidungsstücke fotografieren und direkt mit dem Angebot in der App vergleichen.

Swisscom

 

Lesen Sie in der zweiten Ausgabe unseres Magazins Corporate Newsroom, wie Swisscom mithilfe von Künstlicher Intelligenz die interne und externe Kommunikation organisiert.

Bei Swisscom, dem führenden Schweizer Telekommunikationsunternehmen, wird Künstliche Intelligenz im Rahmen der internen Kommunikation eingesetzt. Der hauseigene Chatbot „Blu“ kann unter anderem Konferenzräume reservieren, Termine mit anderen Mitarbeitern vereinbaren oder die Anzahl der übrigen Urlaubstage abrufen.

Amazon

In den Logistikzentren von Amazon werden mithilfe von Künstlicher Intelligenz die perfekten Verpackungen für die bestellten Produkte ausgewählt. Das System greift auf die vom Hersteller angegebene Verpackungsmaße zu und nennt dem Mitarbeiter so die passende Karton- oder Beutelgröße. Fehlen die Verpackungsmaße, wird das Produkt sogleich mit einem 3D-Scanner vermessen und die Maße nachgetragen.

Außerdem setzt Amazon auf KI-gesteuerte Lagerlogistik. Durch sogenannte Drive Units (fahrbare Regale, deren Wege von einem Algorithmus geplant werden) in Verbindung mit dem Prinzip der chaotischen Warenlagerung können die Regale bis zum letzten Zentimeter gefüllt und die Lagerfläche so bestmöglich ausgenutzt werden.

Wimbledon (AELTC)

Auch der All England Lawn Tennis Club (AELTC), der in Wimbledon das traditionsreichste und bekannteste Tennisturnier der Welt veranstaltet, setzt auf Unterstützung durch KI. Die Wimbledon Cognitive Highlights Solution, produziert von IBMs Watson, nutzt Künstliche Intelligenz, um die Highlights der mehrere hundert Minuten andauernden Matches auszuwählen und zusammenzuschneiden. Dabei werden unter anderem jene Sequenzen ausgewählt, die den größten Beifall erhalten und überraschende oder freudige Gesichtsausdrücke hervorgerufen haben.

Audi

 

Audi arbeitet im Bereich der Modularen Produktion mit dem Startup Arculus zusammen.

Die steigende Nachfrage an individuell ausgestatteten Fahrzeugen lässt die sequenzielle Fließbandproduktion schon seit geraumer Zeit an ihre Grenzen stoßen. Um den Herstellungsprozess dahingehend anzupassen, testet Audi das Konzept der Modularen Montage. Dazu kooperieren die Ingolstädter mit Arculus, einem Startup, das die industrielle Fertigung mit digitalen Mitteln revolutioniert.

Die Produktionsorganisation und -steuerung basiert auf KI, Big Data, autonomen Transportsystemen und Robotik. Sie sieht separate Arbeitsstationen vor, zwischen denen die Transportsysteme die zu bearbeitenden Fahrzeuge, Bauteile und Werkzeuge transportieren. Dabei bilden parallel laufende Produktionsprozesse das Herzstück des Konzepts.

Continental

Der DAX-notierte Autozulieferer Continental setzt in zahlreichen Bereichen auf Künstliche Intelligenz – beispielsweise im Laufe des Fertigungsprozesses der Reifen. Während die Qualitätsprüfung früher von Mitarbeitern ausgeführt wurde, übernehmen heute Röntgengeräte, die um KI erweitert wurden, diesen Schritt.  

RATIS

Die auf Entschädigungen bei verspäteten Flügen oder Bahnfahrten spezialisierte Rechtsanwaltsgesellschaft RATIS setzt einen Chatbot ein, der neue Rechtsfälle aufnimmt. Der RATISBOT ist fähig, bei einem Mandanten nachzufragen, wenn er etwa den Namen der Fluglinie undeutlich ausgesprochen hat. Gleichzeitig greift der Bot permanent auf eine Datenbank zurück, um die Plausibilität der Aussagen zu prüfen. Letztlich kann er sogar eine erste Einschätzung geben, wie hoch die Entschädigung für den Mandanten ausfallen könnte.

Under Armour

Mithilfe der Technologie von IBM Watson hat der Sportartikelhersteller Under Armour eine Health-App namens Record auf den Markt gebracht. Die App trackt und analysiert Trainingseinheiten, Schlafdaten und Ernährung und importiert gleichzeitig Daten aus anderen Fitness-Tracking-Apps. So können individuelle Empfehlungen in Bezug auf Ernährung und Training abgegeben werden. Auf diese Weise erhalten Menschen eine personalisierte Trainingsberatung, ohne ins Fitnessstudio gehen zu müssen.

Spotify

Der weltweit größte Musikstreaming-Dienst Spotify ermöglicht seinen Usern eine personalisierte Erfahrung auf der Plattform. Mithilfe von KI und Deep Learning werden Empfehlungen für Lieder und Alben abgegeben, die den Nutzern gefallen könnten. Dabei gibt ein Lernalgorithmus, der die Hörpräferenzen überwacht, die jeweiligen Songempfehlungen ab. Auch die Playlist „Dein Mix der Woche“ zeigt den Usern Songs an, die ihrem Musikgeschmack entsprechen.

DeepL

Das Kölner Technologieunternehmen DeepL entwickelt Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Texte zu verstehen und zu übersetzen. Der DeepL Translator basiert auf neuronalen Netzen und hat in einigen Tests deutlich besser abgeschnitten als die Übersetzungssysteme von Microsoft und Google.{„type“:“block“,“srcClientIds“:[„ecf26922-dcc3-459e-88e4-ae98f8a95e35″],“srcRootClientId“:“622c06a4-4d67-4350-8fc1-f305e6e3d061″}

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