Was kann künstliche Intelligenz (KI) und was nicht?
Künstliche Intelligenz (KI) schwankt seit Jahren zwischen „Terminator“, „Technologie der Zukunft“ oder „neue Supermacht“ und „funktioniert nicht“, „ist enttäuschend“ oder „kein Vertrauen“.
Nicht umsonst gab es in den rund letzten 70 Jahren immer wieder sogenannte „KI-Sommer“ und „KI-Winter“. Genauer gesagt, gab es seit den 50er Jahren, in denen KI erforscht und entwickelt wurde, zwei KI-Winter: Anfang der 70er Jahre und Ende der 80er wurden die hohen Erwartungen in die Technologie enttäuscht. Investoren haben sich zurückgezogen und Forscher bekamen weniger Fördergelder.
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Erklärbare, verantwortungsvolle und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz – Was steckt dahinter?
Seit Juni 2023 nimmt der „AI-Act“ immer mehr Form an. Das EU-Parlament plant mit der KI-Verordnung erstmals einen gesetzlichen Rahmen für die Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) – auch „AI-Act“ genannt:
„Die europäische KI-Strategie zielt darauf ab, die EU zu einem Drehkreuz für KI von Weltrang zu machen und sicherzustellen, dass KI menschzentriert und vertrauenswürdig ist.“ - Europäische Kommission.
Im Zuge dieser Regelung fallen häufig die Begriffe „erklärbare“, „verantwortungsvolle“ und „vertrauenswürdige“ KI.
Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert
Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.
Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.
Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
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Deep Learning (tiefes Lernen) vs. maschinelles Lernen
Schon vor dem Aufkommen von Deep Learning gab es intelligentere Prozessoren, die uns bei der Bewältigung komplexer Aufgaben helfen können, wie zum Beispiel IBM Watson.
Doch das maschinelle Lernen kann inzwischen in Untergruppen unterteilt werden, was dazu führt, dass die Begriffe verwechselt oder vermischt werden. Deep Learning (tiefes Lernen) und maschinelles Lernen: Das eine ist ein Teil des anderen, wird aber oft synonym verwendet.
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Wie die Vorhersage der Kundenabwanderung im B2B-Bereich funktioniert
Für Unternehmen, die ad-hoc verkaufen, ist es nicht so einfach, die Kundenabwanderung vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist es für „As-a-Service-Unternehmen“, deren Geschäftsmodell auf Abonnements basiert, einfacher, gefährdete Kunden bereits sehr früh zu identifizieren.
SaaS-Unternehmen profitieren von ständig aktualisierten, detaillierten Live-Statistiken zur Kundennutzung. Zum Beispiel während einer kostenlosen Testphase und auch darüber hinaus, wenn der Kunde ein Abonnent geworden ist. Sie erstellen Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten, die zeigen, wie oft sich Kunden anmelden und welche Funktionen sie nutzen.
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Implementierung von KI-basierten Assistenten im B2B-Vertrieb
Sie überlegen, KI-basierte Predictive Analytics in Ihrer Vertriebsorganisation einzuführen. Sie sind davon überzeugt, dass Ihnen diese Art von Technologie einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wird?
Dann ist es gut zu wissen, welche Schritte und welche Entscheidungen auf Sie zukommen werden, wenn Sie einen KI-basierten Assistenten im Vertrieb einsetzen möchten. KI ermöglicht es Ihnen datenbasierte Entscheidungen im Vertrieb zu treffen. Dabei ersetzen KI-basierte Assistenten im Vertrieb keine Vertriebsmitarbeiter. Diese Art von Technologie unterstützt und erweitert stattdessen die Fähigkeiten und Fertigkeiten Ihres Teams.
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Künstliche Intelligenz im Großhandel
Künstliche Intelligenz im Großhandel ist eine große Chance und gleichzeitig eine Herausforderung. Erfahren Sie in diesem Beitrag von konkreten Anwendungsfällen der KI im Großhandel und welchen Nutzen sie haben.
Großhandelsunternehmen sind ein unverzichtbarer Bestandteil der Wirtschaft. Sie stellen ein wichtiges Bindeglied der Wirtschaftsstufen Industrie und dem Handwerk sowie Einzelhandel dar. Ein Zitat aus der Frankfurter Allgemeine Zeitung beschreibt die Situation der Großhandelsunternehmen sehr gut:
"Aus dem einstigen reinen Zustellgroßhandel, der die Waren der Industrie zum Einzelhandel brachte, ist ein moderner Dienstleister geworden, der sich zusätzlichen Herausforderungen gegenübersieht. Der moderne Großhandel übernimmt die Lagerhaltung, betreibt Regalpflege, fungiert als Kreditgeber und berät seine Einzelhandelskunden in Sortimentsfragen.“
Wie Sie Ihre Preispolitik mit KI verbessern können – Predicting Pricing
Die meisten Unternehmen im B2B-Bereich haben bisher ihre Preise basierend auf Faktoren wie Produktionskosten, Wettbewerbspreise sowie Angebot und Nachfrage angepasst.
Grade in der aktuellen Situation haben sowohl Großhandelsunternehmen als auch Hersteller stark mit steigenden Rohstoffpreisen zu kämpfen. Wie kann man eine solche Preissteigerung weitergeben, ohne sämtliche Kunden zu verlieren?
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Was bringt künstliche Intelligenz im Vertrieb - ein praktischer Leitfaden
Künstliche Intelligenz (KI) hilft den Kunden und revolutioniert die Welt des B2B-Vertriebs rasant.
Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und komplexe Vorhersagen zu treffen, hat KI das Potenzial, die Effizienz und Effektivität von Vertriebsteams erheblich zu verbessern.
In den kommenden Jahren werden Fortschritte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Digitalisierung viele der zeitaufwändigen Aufgaben ersetzen, die Vertriebsteams heute erledigen. Dieser bahnbrechende Trend wird sich auch auf das Vertriebsmanagement auswirken. KI wird das Vertriebsmanagement neu definieren.
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Arten des maschinellen Lernens (ML)
Was ist maschinelles Lernen und welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
Als Teil der künstlichen Intelligenz (KI) ist das maschinelle Lernen (ML) eine Unterkategorie, die sich mit der Verarbeitung und dem Lernen aus großen Datenmengen befasst. Es beschreibt die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dies geschieht, um Vorhersagen zu treffen, die zur Verbesserung der Leistung im Hinblick auf ein bestimmtes Ziel beitragen können.
Diese Ziele können Vorhersagen, Assoziationen, Cluster, Regression und mehr sein. In diesem 7-minütigen Artikel werden wir die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, ihre Einsatzmöglichkeiten und die Nachteile der Algorithmen erläutern.
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