Implementierung von KI: Hürden und Handlungsempfehlungen
Studien zeichnen ein Bild, wie es mit der Implementierung von KI in Unternehmen bestellt ist. Hindernisse dabei sind oft fehlende personelle Ressourcen und mangelnde Unterstützung durch das Management.
Künstliche Intelligenz (KI) wird in unserem (beruflichen) Alltag immer präsenter. Wer hätte noch vor 20 Jahren gedacht, dass es einmal Software geben wird, die die Verantwortlichen im Vertrieb dabei unterstützt, Aussagen über wahrscheinlich eintretende Ereignisse zu treffen.
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Herausforderungen und Triumphe insolvenzbedrohter B2B-Großhandelsunternehmen
Zahlungsunfähigkeit? Ein Schuldner, der seine Schulden und Verbindlichkeiten gegenüber den Gläubigern nicht begleichen kann. Kein Geld, kein Geschäft.
In Deutschland müssen Fachgroßhändler und Industriebetriebe, die ihren Zahlungsverpflichtungen aufgrund einer bestehenden oder absehbaren Überschuldung nicht mehr nachkommen können, per Gesetz Insolvenzschutz beantragen. Vergessen Sie Ihren Umsatz, Ihre Marke, Ihre langjährige Marktpräsenz. Wenn Sie nicht mehr in der Lage sind, Ihren Verpflichtungen nachzukommen, ist Insolvenz angesagt.
Das Statistische Bundesamt hat in den letzten zehn Jahren insgesamt 34.000 Großhändler weniger gezählt. Darüber hinaus ist eine Zunahme der Insolvenzen im industriellen Groß- und Einzelhandel in Deutschland zu verzeichnen, wobei mehrere namhafte Unternehmen Konkurs angemeldet haben. Es ist wichtig, die Bedeutung dieses Trends zu verstehen und die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um dieses Problem anzugehen.
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KI im Vertrieb: Warum KI-basierte Vertriebsprognosen im B2B wichtig sind und trotzdem scheitern
KI im Vertrieb: sie wollen im B2B-Vertieb Ihr Potenzial ausschöpfen und erfolgreicher als der Wettbewerb sein? Präzise KI-basierte Vertriebsprognosen sind ein Geheimtipp – oder?
Um Ihnen zu verdeutlichen, was Sie in aller erster Linie über Vertriebsprognosen im B2B-Vertrieb wissen sollten, wird nun Editor-in-Chief Michael Gilliland zitiert, welcher mehrere Artikel in „The International Journal of Applied Forecasting“ veröffentlicht hat:
„Unsere Forecasts sind niemals so akkurat wie wir sie gerne hätten oder wie sie sein müssten. Das Ergebnis ist ein großer Drang danach, Geld nach dem Problem zu werfen in der Hoffnung, dass das Problem flüchtet. Es gibt viele Consultants und Softwareanbieter, die das Geld auffangen und dafür versprechen, die Forecast-Qualität zu verbessern, aber diese Versprechen bleiben unerfüllt. Viele Organisationen, vielleicht auch Ihre, haben tausende oder gar Millionen von Dollars für das Prognoseproblem ausgegeben, nur um wieder bei dem gleichen lausigen Forecast zu enden.”
Klingt sehr motivierend, oder? Tatsächlich soll das Zitat keine Einleitung zu einem Anti-Forecast-Artikel sein, sondern es spiegelt die Realität in vielen Unternehmen wider.
