3 Top-Tipps, die KMU helfen, ein erfolgreiches Zuhause im KI-Bereich zu schaffen

Drei Dinge sind im Leben sicher: Tod, Steuern und künstliche Intelligenz (KI). KI ist nicht nur deutlich weniger deprimierend als die beiden anderen, sie hat auch eine Reihe von Geschäftsinnovationen hervorgebracht und wird als Massenlösung immer erschwinglicher. Im Startup-Bereich hat KI dazu beigetragen, Trends bei Covid-Varianten vorherzusagen, militärische Werkzeuge zu betreiben und Burnout bei Ärzten zu verhindern.

Über die „sexieren“ Anwendungen der KI hinaus boomt die Technologie in einem Sektor, der das tägliche Leben buchstäblich antreibt: die Logistik. Hier hat die KI Lieferwege optimiert, die Zeiten für die Zustellung auf der letzten Meile verkürzt, nachhaltige Maßnahmen vorangetrieben und die Betriebskosten gesenkt. Ich weiß das aus erster Hand, weil ich die KI für mein Logistik-Startup entworfen habe, nachdem ich für meine Masterarbeit zunächst einen Algorithmus erstellt hatte, der Routen für Feuerwehrleute plante. Dieser Algorithmus rettete 1.400 Menschen das Leben und verkürzte die Zeit bis zur Ankunft in einigen der verkehrsreichsten Städte der Welt um 40 %.

Die Vorteile von KI sind unbestreitbar. Unternehmen scheuen sich jedoch oft davor, sich voll und ganz darauf einzulassen, weil sie der Meinung sind, dass die Integration zu komplex oder zu kostspielig ist. Natürlich müssen Unternehmen angesichts des derzeit instabilen Marktes ihre Effizienz verdoppeln, aber es ist immer noch möglich, KI zu nutzen und keine Schockwellen an Ihre Buchhaltung zu senden. In diesem Sinne sind dies meine Tipps für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), die ihre letzte Meile in die KI-Welt bewegen und sich dort langfristig niederlassen wollen.

KMUs: Stellen Sie sicher, dass Ihre Grundlagen für KI geeignet sind

Es klingt offensichtlich, aber jedes Unternehmen muss zuerst feststellen, dass es einen tatsächlichen Bedarf an KI hat, bevor es es fest in sein Modell integriert. Auf der letzten Meile bedeutet das, sich zu fragen, ob Ihre Kunden eine personalisierte Zustellung wünschen – zum Beispiel den Zeitpunkt der Warenannahme selbst wählen können – oder ob sie sich mit eher standardisierten Prozessen zufrieden geben. Wenn keine Nachfrage nach differenzierter Bereitstellung besteht, ist KI möglicherweise nicht der richtige Weg für Sie, da die Spezialität von KI in ihrer Fähigkeit liegt, mehrere unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen.

Als nächstes werfen Sie einen Blick auf das Verhalten und die Erwartungen Ihrer Kunden. Ändern sie sich täglich oder sind sie im Allgemeinen konsistent? Wenn ihre Präferenzen festgelegt sind (z. B. wann und wie sie Lieferungen erhalten, bleibt sie gleich), wird KI für Ihr Unternehmen nicht so vorteilhaft sein. KI ist wertvoll, um Muster in Datensätzen zu erkennen und zu verstehen. Wenn Sie also bereits eine klare Interpretation Ihrer Kunden haben, kann KI Ihnen nichts Neues sagen.

Wenden Sie sich für die letzte Sense-Check-Phase an Ihre vorhandene Technologie. Wenn Sie von vornherein keine intelligente Software einsetzen, könnte der Wechsel zur KI Probleme bereiten. Idealerweise benötigen Sie einige automatisierte, intelligente Prozesse, die Sie mithilfe von KI skalieren können. Denken Sie daran, dass KI nicht das Endergebnis ist, sondern ein Beschleuniger unter Ihren vorab abgestimmten Praktiken sein sollte.

Die meisten KMUs entscheiden sich dafür, KI durch Tools von Drittanbietern zu nutzen, was sinnvoll ist, da der Aufbau einer eigenen KI von Grund auf bedeutet, ein Softwareunternehmen zu werden. Das heißt, selbst wenn Sie die KI anderer nutzen, müssen Sie ein Team aufbauen, um die Technologie zu verwalten – das bedeutet Datenwissenschaftler, Leute, die wissen, was mit KI-Ausgaben zu tun ist, wie man sie misst und wie man sie nahtlos in Arbeitsabläufe integriert . Je technisch orientierter Ihr Team ist, desto schneller und nahtloser können Sie KI integrieren.

Erstellen Sie eine Toolbox, um Ihre KI zu kultivieren

KI ist keine „einstellen und vergessen“-Lösung; Sie benötigen eine umfassende Toolbox, um ihre Effektivität vom ersten Tag an zu betreiben und zu messen. Glücklicherweise gibt es aufgrund der Bedeutung von KI in der Wirtschaft eine Vielzahl von Tools, mit denen Sie Ihre KI in Schach halten können.

Beginnen wir mit den Grundlagen. In den letzten zehn Jahren wurden die gängigsten Elemente der KI verpackt und für eine Reihe von Branchen zugänglicher gemacht. Eines der beliebtesten KI-Tools ist Tensorfluss was sich hervorragend zum Bündeln und Erstellen von KI eignet – die Open-Source-Kernbibliothek hilft beim Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen und kann direkt in Ihrem Webbrowser ausgeführt werden. In der Zwischenzeit, Python ist eine gängige KI-Programmiersprache und R unterstützt Data Scientists beim Skalieren und Angleichen an verschiedene KI-Modelle.

Anderswo, Googles ML-Kit ist nützlich, wenn Sie Ihr eigenes KI-Angebot bilden möchten. Und Gemeinschaften mögen Gesicht umarmen sind ideal, um KI zu erforschen und an Gesprächen darüber teilzunehmen.

Über diese Tools hinaus müssen Sie sicherstellen, dass Sie regelmäßig Feedback von den echten Menschen einholen, die die KI verwenden. Achten Sie darauf, die Algorithmen entsprechend neu zu kalibrieren. Es ist schön und gut, die Werkzeuge zu haben, um ein Auto zu reparieren, aber wenn Sie nicht wissen, wie man sie benutzt, um dem Fahrer entgegenzukommen, sind sie von geringem Wert. Bei SimpliRoute bitten wir alle unsere Liefermitarbeiter, die von unserer KI empfohlenen Routen auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten. Diese quantitativen Informationen werden dann zusammen mit qualitativen Daten (z. B. Umfragen) verwendet, damit wir besser erkennen können, was funktioniert und was funktioniert nicht mit der KI.

Bereiten Sie Daten für Ihre langfristige KI-Energieversorgung vor

Ein KI-Unternehmen zu werden bedeutet, eine langfristige Beziehung einzugehen. KI wird Ihrem KMU oder Ihren Benutzern nicht dienen, wenn sie stagniert – sie muss dynamisch sein und historische und Echtzeitdaten kombinieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Aus diesem Grund werden ungefähr 80 % Ihrer Ausgaben für die letzte Meile auf das Sammeln, Abrufen und Korrigieren der Daten verlagert, die Ihre KI antreiben und diese Erkenntnisse erhalten.

Daten müssen jedoch gepflegt werden. Sie sollten ständig Daten aus mehreren Quellen abrufen, um sicherzustellen, dass Sie ein möglichst vollständiges Bild Ihrer Operationen auf der letzten Meile haben. Wir brauchen zum Beispiel viele GPS-Daten, aber wir brauchen auch Serviceinformationen über die Zeit, die zum Entladen von LKWs benötigt wird, und welche bevorzugten Routen die Fahrer haben. Sie können nicht die Daten auswählen, die bestätigen, was Sie bereits wissen (oder wissen möchten). Ihre Daten sollten wirklich repräsentativ sein, damit Ihre KI am effektivsten ist.

Achten Sie darauf, nicht nur in Datenressourcen zu investieren, sondern auch in Datenmenschen. Sie benötigen Schulungen zu aufkommenden KI-Trends und -Modellen für aktuelle Mitarbeiter sowie für alle neuen Mitglieder, die Sie für die Verwaltung von KI gewinnen. Wenn Sie hoffen, Ihr KI-Team zu vergrößern, mit Universitäten zusammenarbeiten, um Spitzentalente anzuziehen, oder Praktika anbieten, die detailliert beschreiben, warum Ihre KI-Anwendung einzigartig ist – eine Mischung aus Geschäftswelt und akademischer Welt kann Wunder für Ihr KI-Ansehen bewirken.

Gleichzeitig sollten Daten nicht nur in den Abteilungen gespeichert werden, in denen KI im Spiel ist – sie sollten Entscheidungen in allen Bereichen beeinflussen ganz Unternehmen, in Ihren Marketingteams, Verkaufstrichtern und mehr. Wenn Daten nicht in den Mittelpunkt aller Entscheidungen gestellt werden, werden Sie nie wirklich in die Fußstapfen Ihrer Endbenutzer treten und genauer bestimmen, was mit den Schlussfolgerungen Ihrer KI zu tun ist.

Die Akzeptanz von KI muss kein allmächtiger Hügel sein, den es zu erklimmen gilt. Mit so vielen Unternehmen, die sich erfolgreich ihren Platz in der KI-Landschaft geschaffen haben, und so vielen Ressourcen, um die Unternehmungen neuer Spieler darin zu erleichtern, sind KMUs besser denn je darauf vorbereitet, eine KI-Autorität zu werden.

Alvaro Echeverria ist Gründer und CEO von SimpliRouteRoutenoptimierungssoftware, die Unternehmen hilft, Logistikkosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern.