Sechs Prinzipien für den erfolgreichen Einsatz von KI und Analytics

KI und Analytics spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Unternehmenspraktiken, doch viele Führungskräfte fällt es schwer, sie einzubinden. Das führt zu verpassten Chancen und ineffizienten Abläufen. Unsere sechs Prinzipien zielen darauf ab, diese Lücke zu schließen.

Mit KI und Analytics-Tools können Sie Unmengen von Geschäftsdaten analysieren, um Trends zu erkennen, die vielleicht nicht offensichtlich sind. Mit diesen Erkenntnissen können Führungskräfte in Unternehmen die Geschäftsergebnisse gegen den generierten Wert, die Implementierungskomplexität und das Risiko abwägen und so die geeigneten Projekte für Technologien wie generative KI (gen AI) identifizieren. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen zudem, Ressourcen effizient zuzuweisen, Abläufe zu optimieren und neue Wachstumschancen zu erkennen.

Um die richtigen Projekte auszuwählen, empfehlen wir die Einrichtung eines Kompetenzzentrums (Center of Excellence, CoE), zur:

• Entwicklung von Fachwissen über KI und Analysemethoden
• Analyse der Infrastruktur-, Prozess- und Budgetanforderungen, um einen klaren Überblick über Kosten und Nutzen zu erhalten
• Ideen zu demokratisieren und die Produktion auf die vielversprechendsten Anwendungsfälle zu beschränken

Bei Genpact haben wir ein Programm für Mitarbeiter etabliert, um Ideen und KI-Anwendungen für den internen Gebrauch und für Kunden zu entwickeln.

Durch die nahtlose Integration von Datenanalysen und KI in bestehende Prozesse und Arbeitsabläufe können Sie den Entscheidungsträgern Einblicke in Echtzeit und datengesteuerte Empfehlungen geben. Um dies zu erreichen, empfehlen wir einen strategischen Ansatz, der die folgenden Schritte umfasst:

• Definieren Sie Ihre Ziele und spezifischen Geschäftsprobleme
• Bewerten Sie die Datenqualität und -verfügbarkeit, um sicherzustellen, dass Sie über zuverlässige Quellen verfügen.
• Auswahl von Datenanalysetools, die mit Ihren Zielen und Datenanforderungen übereinstimmen
• Einrichten von Datenpipelines zur Rationalisierung des Datenflusses
• Entwickeln Sie benutzerfreundliche Dashboards und maßgeschneiderte Berichte für Entscheidungsträger
• Integrieren Sie Analysefunktionen in Anwendungen und automatisieren Sie datengesteuerte Aufgaben
• Schulung der Mitarbeiter zur Verbesserung ihrer Datenkompetenz und analytischen Fähigkeiten
• Überwachen Sie die Leistung, um die Integration von Analysefunktionen kontinuierlich zu optimieren.

Ein Medienkonzern hatte Schwierigkeiten, Kundenfeedback und Daten in großem Umfang zu analysieren. Wir setzten generative KI, natürliche Sprachverarbeitungssysteme und andere KI- und maschinelle Lerntechnologien ein, um einen superintelligenten Assistenten für Chat-Agenten zu entwickeln. Dieses Modell analysiert Kundenanfragen in Echtzeit, sucht nach Upselling-Möglichkeiten und gibt den Agenten eine Antwortempfehlung. Durch den Einsatz dieses Modells konnten die Mitarbeiter erhebliche Verbesserungen bei der Kundenzufriedenheit, den Lieferantenbeziehungen und den Umsätzen feststellen.

Der Schaffung einer soliden Datengrundlage geht über die Datenverwaltung hinaus. Es erfordert die Integration von Menschen, Prozessen, Daten und Technologie, um das volle Potenzial von KI und Analysen zu nutzen. Parallel dazu müssen Sie solide Geschäftsabläufe für Master Data Governance, Ethik und Compliance etablieren - andernfalls kann dies schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen.

Um sicherzustellen, dass Sie KI-Lösungen entwickeln, die fair, vertrauenswürdig und zuverlässig sind, sollte Ihr CoE als Ethikausschuss fungieren. Dieses vielfältige Team, das sich aus Personen mit unterschiedlichen Erfahrungen, Perspektiven und Fähigkeiten zusammensetzt, kann die KI-Entwicklung von Anfang bis Ende überwachen, Vorurteile im Vorfeld erkennen und Probleme im Nachhinein verhindern.

Diese Strategie ist besonders wichtig für Technologien wie generative KI, bei denen es zu Halluzinationen und unbeabsichtigten Verzerrungen kommen kann. Sie können unseren Rahmen für verantwortungsvolle KI nutzen, wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen.

Um die Kreditvergabe zu rationalisieren und Verzerrungen zu minimieren, optimierte eine Bank ihre Datenmanagement- und Berichtssysteme mit Hilfe von Genpact. Durch Anwendung unseres verantwortungsvollen KI-Rahmens und Verbesserung der Transparenz bei Entscheidungen konnten wir die Grundlage für ethische KI schaffen. Ein Überwachungssystem wurde entwickelt, um den KI-Ethikrat über potenzielle Probleme zu informieren. Diese Modelle werden nun bankweit eingesetzt.

Ihre technische Architektur sollte die Basis für die nahtlose Integration, effiziente Verarbeitung und zuverlässige Bereitstellung von KI und fortschrittlichen Analysen bilden. Für einen effektiven technischen Stack sollten Sie folgende Komponenten in Betracht ziehen:

• Skalierbarer Cloud-Storage für große Datenmengen in KI-Anwendungen
• Datenpipelines für einen kontinuierlichen Datenfluss für KI-Modelle
• Ein System zur Verwaltung und Bereitstellung von KI-Modellen mit Versionskontrolle und Modellüberwachung
• Integration in bestehende IT-Infrastrukturen für eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen KI-Lösungen und Geschäftsprozessen.

Heineken, ein multinationaler Brauereikonzern, kämpfte mit unzusammenhängenden Daten und Ineffizienzen aufgrund des schnellen globalen Wachstums und der Übernahmen. Durch die Einbindung der PowerMe-Plattform von Genpact konnten wir eine 360-Grad-Ansicht der Datenreihenfolge bereitstellen und die Datengenauigkeit und Compliance verbessern. Diese Strategie ermöglichte eine rasche Cloud-Migration, erhöhte Produktivität, verbesserte Entscheidungsfindung und rationalisierte die digitale Transformation.

Um ein Betriebsmodell zu entwickeln, das Innovation, betriebliche Effizienz und Geschäftsergebnisse in allen Unternehmensfunktionen fördert, empfehlen wir Ihnen:

• Standardisierung von Prozessen und Arbeitsabläufen zur Datenerfassung, Analyse und Entscheidungsfindung
• Einsatz von Automatisierungs- und Orchestrierungstools zur Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben und Arbeitsabläufe
• Nutzen Sie Cloud-basierte Infrastrukturen und Dienste für mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.
• Aufbau funktionsübergreifender Teams, die sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können
• Weiterbildung und Umschulung von Mitarbeitern, um fortschrittliche Analyse- und KI-Technologien effektiv zu nutzen.

Ein globaler Einzelhändler hatte 20 nicht integrierte Systeme, die 6 Millionen Rechnungen in seinen Filialen und Lagern verarbeiteten, was zu Konflikten mit Lieferanten führte, von denen über 70 % mit Rückzahlungen endeten. Wir entwickelten eine Procure-to-Pay-Datenstruktur als Teil einer Data-on-Cloud-Strategie. Nahtlose Datenflüsse - erweitert durch ML und Automatisierung - ordnen nun die richtigen Rechnungen den richtigen Belegen zu. Durch die Verbesserung der Erfahrungen von Mitarbeitern und Lieferanten konnten Streitigkeiten um 40 bis 50 % reduziert werden.

Um im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen neue Fähigkeiten für alle Mitarbeiter fördern - anstatt sich auf eine begrenzte Gruppe von Personen für KI- und Analyseinitiativen zu verlassen.

Unternehmen können den Zugang zu Informationen demokratisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und eine Kultur der kontinuierlichen Innovation und Zusammenarbeit fördern, indem sie alle Mitarbeiter mit den richtigen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten und Tools ausstatten.

Der Weg zum datengesteuerten Erfolg besteht darin, Mitarbeiter zu inspirieren, sie zu befähigen und zu schulen, sich auf Kunden zu konzentrieren und die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens zu stärken. Auf diese Weise können Unternehmen die unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen nutzen, um nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Da Daten- und Analysefähigkeiten zu einem integralen Bestandteil jeder Funktion werden, haben wir DataBridge ins Leben gerufen, ein Programm, das darauf abzielt, mehr als 100.000 Genpact-Mitarbeiter in Data-Science-Techniken zu schulen.

Der Weg zur digitalen Transformation geht über die Einführung der neuesten Technologie hinaus. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmensleiter auch der Data Governance Priorität einräumen, robuste technische Architekturen aufbauen und eine Belegschaft mit vielfältigen Fähigkeiten fördern. Durch die Übernahme dieser Grundsätze können Unternehmen mit Zuversicht voranschreiten, Innovationen vorantreiben und dauerhaften Erfolg im digitalen Zeitalter erzielen.