Wo wird Predictive Analytics eingesetzt?
Überraschende Einsatzmöglichkeiten der Predictive Analytics.
Predictive Analytics (DE: Prädiktive Analysen) sind nicht neu. Es gibt bereits ältere Texte über Zielkundenbindung und Zahlenverarbeitung, die mittlerweile in Lehrbüchern zu finden sind. Durch die Möglichkeiten von KI-Modellen, hat sich auch die Predictive Analytics verbessert, sodass heute viel über diese Technologie berichtet wird.
Heute werfen wir einen Blick auf die überraschenden Möglichkeiten, wie Predictive Analytics eingesetzt wird und Einfluss auf unseren Alltag und die Wirtschaft nimmt.
Modetrends
Wir alle wissen, dass Computer heute Dinge vorhersagen können. Es ist wie bei den Astrologen von früher, nur mit modernen, zuverlässigen Daten. Dies führt jedoch zu einem bekannten Paradoxon: Henne und Ei. Reagieren wir mit unserer Analyse beispielsweise von Modetrends auf diese Trends oder schaffen wir sie? Angesichts der wöchentlichen Mikrokollektionen von Bekleidungshändlern könnte Letzteres der Fall sein. Computer sind erstaunlich gut darin, zu erkennen, was im öffentlichen Raum für Aufsehen sorgt, und entsprechende Empfehlungen zu generieren.
Bessere Einkaufserlebnisse
Mit Kameras, die Ihre Augen erkennen, und Software, die Wettermuster überwacht, können Einzelhändler Ihnen ein besseres Einkaufserlebnis bieten. Von der Produktauswahl über das Layout bis hin zur Personalisierung – Predictive Analytics sorgt für einen besseren Handel. Und das gilt nicht nur für den B2C-Bereich.
Predictive Analytics im B2B-Vertrieb verändert Großhandels- und Produktionsunternehmen, senkt die Gemeinkosten und optimiert die Kataloge. Sie ist in fast allen Bereichen des Vertriebs nützlich, von der Kundenbindung bis zum Kundenservice.
Ermittlung von Rechtsergebnissen
Computer können nicht nur Gerichtsverfahren in Echtzeit analysieren, um einen Hinweis darauf zu geben, wie die Verteidigung ankommt, sondern sie können auch Anwälten dabei helfen, effektiv zu argumentieren. Der Grund dafür ist, dass die meisten Gesetze auf früheren Entscheidungen beruhen, was das Lesen umfangreicher, schwerfälliger Texte erfordert. Diese Tools können die Aufarbeitung und Nutzung dieser Entscheidungen unterstützen, und zwar viel schneller, als es ein menschlicher Anwaltsgehilfe könnte. Und vor kurzem hat eine KI sogar die Anwaltsprüfung in Amerika bestanden und dabei die jüngsten Jura-Absolventen übertroffen.
Bilder verstehen
Selbstfahrende Autos nutzen KI und Predictive Analytics, um das wahrscheinliche Verhalten einer Reihe von Variablen während der Fahrt zu bestimmen. Zum Beispiel, in welche Richtung ein Auto abbiegen könnte oder wie sich Regen auf die Straßenverhältnisse auswirken wird. Aber die Anwendungsmöglichkeiten für KI, die Bilder versteht, gehen weit über Robotertaxis hinaus. Die Polizei forscht im Bereich „Predictive Policing“, um die Möglichkeiten zu entdecken, inwieweit diese Technologie dabei helfen kann beispielsweise gefährdete Gebiete zu identifizieren.
Energiemanagement
Stromausfälle und Blackouts bringen die gesamte Wirtschaft zum Stillstand. Es ist also völlig verständlich, dass für Energieunternehmen die Predictive Analytics wichtig ist. Diese Art von Software wird eingesetzt, um den Energieverbrauch zu prognostizieren, die Stromerzeugung zu optimieren und die Effizienz des gesamten Betriebs zu verbessern. Dadurch werden die gefürchteten Versorgungsunterbrechungen unwahrscheinlicher und die möglichen negativen Auswirkungen der Branche auf unser BIP minimiert.
Damit wir gesund bleiben
Auch wenn es Bedenken gibt, wer Zugang zu unseren Gesundheitsdaten erhält, ist eines klar: KI und Predictive Analytics helfen uns, Krankheiten zu verhindern. Durch die Überwachung von Menschen in Echtzeit könnten Computer bald eine bessere Erfolgsbilanz bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten haben als viele Ärzte.
Verhinderung von Betrug
Predictive Analytics wird im Finanzsektor häufig eingesetzt, um nach seltsamen Transaktionen zu suchen, die möglicherweise betrügerisch sind. Sie können schnell Muster finden und Bösewichte wie Krypto-Diebe und Kreditkartenbetrüger aufspüren. Dies kann dazu beitragen, unschuldige Menschen in Zukunft vor finanziellen Schwierigkeiten zu schützen und das Online-Shopping noch sicherer zu machen.
Die Natur entschlüsseln
Die Natur ist für uns immer noch weitgehend ein Rätsel. Aber Computer können erstaunliche Dinge aus der Natur lernen. Es wird an KI-Systemen geforscht, deren Ziel es sein soll die Sprache der Wale zu entschlüsseln. So könnten wir uns in Zukunft eventuell mit nicht menschlichen Lebewesen unterhalten.
Predictive Analytics im Bereich Human Resources
Personalabteilungen können Predictive Analytics einsetzen, um diese zu verbessern. Die Systeme können dabei helfen, die Mitarbeiterfluktuation vorherzusagen und so die Nachfolgeplanung zu optimieren. An dieser Stelle ist es wichtig zu erwähnen, dass die KI-Systeme keinen Nachteil für einzelne Individuen (in diesem Fall Mitarbeitende) mit sich bringen darf.
Unterhaltsame Unterhaltung
Sie wissen nicht, was Sie schauen sollen? Wie kommt es, dass Netflix, Amazon Prime Video, NOW und all die anderen Streaming-Dienste einfach zu wissen scheinen, was sie Ihnen anbieten sollen? Predictive Analytics. Sie sind nicht nur für persönliche Empfehlungen nützlich, sondern bestimmen auch die Art der Sendungen, die insgesamt produziert werden.
Transport
Verspätungen sind furchtbar. Deshalb setzen Fluggesellschaften, Eisenbahnen und andere Unternehmen Predictive Analytics ein, um ihre Routen zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. Sie sind viel besser als menschliche Prognosen, wenn es darum geht, die Nachfrage vorherzusehen oder Verkehrsprobleme zu umschiffen.
Landwirtschaft
Es ist wahrscheinlich keine Überraschung, dass Landwirte zu den ersten Anwendern der Predictive Analytics gehören. Sie nutzen Wissenschaft und KI, um optimale Pflanz- und Erntezeiten zu bestimmen, Pflanzenkrankheiten zu kontrollieren und die Bewässerung zu verbessern. Dies trägt wesentlich dazu bei, die Nahrungsmittelversorgung für alle zu verbessern.
Sport
Sie werden vielleicht schockiert sein zu erfahren, dass KI im modernen Sporttraining allgegenwärtig ist. Teams nutzen Predictive Analytics, um die Leistung von Spielern zu analysieren und den Spielausgang vorherzusagen. Sie sehen sich Filmmaterial an und lassen es durch komplexe Systeme laufen, um Strategien zu optimieren und auch effektivere Trainingspläne zu empfehlen.
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Wo wird Predictive Analytics eingesetzt? – Fazit.
Die Anwendungsfälle von KI und Predictive Analytics sind vielfältig, wie die genannten Beispiele zeigen. Die Technologie ist längst in unserem Alltag angekommen. Auch im B2B-Bereich und insbesondere im Großhandelsvertrieb wird Predictive Analytics eingesetzt, um das Kundenverhalten zu prognostizieren. Erfolgreiche Großhandelsunternehmen verwenden eine Predictive Sales Software für dynamic Pricing, Produktempfehlungen und um Kundenabwanderung zu verhindern.