Lernendes Unternehmen?

Generell gibt es drei relevante Anwendungsbereiche, über welche sich Unternehmen Gedanken machen müssen, wenn es darum geht Unternehmensbereiche bzw. Anwendungsfälle für ML zu identifizieren.

Hierbei unterscheidet man zwischen den folgenden drei Bereichen: Intern, B2C (Business to Costumer) und B2B (Business to Business).

  1. Intern
    • Optimierung, operative Effizienzsteigerung und Automatisierung existierender betrieblicher Abläufe
    • Interne Anwendungen für Mitarbeiter wie Apps, Webseiten, Backend, Software
    • Interne Prozesse wie HR, Kundenservice, IT HelpDesk, Bereichsspezifisch
  2. B2C (Business to Consumer):
    • Erweiterte Funktionen für Software Produkte (Apps, Webseiten, Software), best in class Bsp. Amazon mit stetiger Erweiterung und Verbesserungen der Funktionen des ML-Modells durch das Feedback der Userdaten
    • Erweiterte Funktionen für Hardware Produkte (IoT, Datensammlung, On-Device Rückschlüsse, erweiterte Möglichkeiten) wie z.B. Alexa, ein physisches Hardware Produkt welches durch Spracherkennungsalgorithmen steuerbar ist und eine Künstliche Intelligenz durch Deep Learning entwickeln kann.
    • Neue Produkte
  3. B2B (Business to Business):
    • Software Produkte
    • Industrie/Sektor Probleme identifizieren (vertikal und horizontal)
    • Beratung
    • KI-Strategie
    • KI-Adaption Roadmap
    • Kundenspezifische Lösungen
    • Ein tiefes Verständnis über Businessdomänen der Kunden aufbauen

In allen drei Bereichen geht es um das Identifizieren von Möglichkeiten durch die Betrachtung bestehender Prozesse und Produkte mit dem Ziel Mehrwert durch ein ML-Implementierung zu generieren.

Abbildung 1: ML-Anwendungsfälle identifizieren
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Autor: sepideh

Sepideh Ataie, geboren 1995, schreibt aktuell an ihrer Masterthesis im Bereich Machine Learning, im Studiengang Business Application Architectures, Fakultät Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Furtwangen University. Nach ihrem B. Sc. Abschluss im Studiengang WirtschaftsNetze (eBusiness) wollte sie ihr technisches Wissen erweitern, wie auch die grundlegenden Kenntnisse in vielen Themenbereichen der IT, mit Hilfe vom Masterstudiengang (BAM) vertiefen. Nebenbei arbeitet sie als IT-Beraterin in einer Unternehmensberatung in Zürich, wo sie ihr theoretisches IT Wissen aus dem Studium gezielt auch in die Praxis umsetzen kann. Sepideh schreibt in Mupples über Machine Learning and its use in Business Firms (Opportunities and Challenges)

Ein Gedanke zu „Lernendes Unternehmen?“

  1. OK, als grober Überblick für den Einstieg nicht schlecht. Nur so eine Idee: vielleicht ist Porter etwas differenzierter. In jeder Firma (egal ob im B2B- oder im B2C-Geschäft) liefert die Wertkettenanalyse einen Hinweis wo ML-Einsatz rentieren könnte? Wie gesagt, nur so eine Idee.

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