Unter Künstlicher Intelligenz (KI) versteht man Systeme oder Maschinen, die menschliche Intelligenz bei der Ausführung bestimmter Aufgaben nachahmen. Sie unterliegen einem kontinuierlichen Lern- und Verbesserungsprozess, indem sie Daten analysieren und daraus Erkenntnisse ableiten. (Kaplan, 2017)

Zu den zentralen Teilbereichen der KI zählen das maschinelle Lernen, die natürliche Sprachverarbeitung und die robotergestützte Automatisierung. Im Kern basieren KI-Systeme auf Algorithmen, die große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und Prognosen erstellen. Der Einsatz neuronaler Netzwerke und Deep-Learning-Methoden ermöglicht es diesen Systemen, auch komplexe Herausforderungen zu bewältigen – von der Gesichtserkennung bis hin zum Verstehen natürlicher Sprache.

Vielseitige Einsatzmöglichkeiten

Die Anwendungsbereiche von KI sind äußerst vielfältig:

  • Personalisiertes Marketing: KI-Algorithmen analysieren Kundendaten, um individuell zugeschnittene Empfehlungen zu erstellen.
  • Kundensupport: Chatbots bieten schnelle und effiziente Antworten auf Kundenanfragen – rund um die Uhr.
  • Automatisierung in der Produktion: KI unterstützt bei der Optimierung von Produktionsprozessen und der Identifikation von Abweichungen. (Kreutzer, 2023)

Im Bereich der Marktforschung und Customer Experience zeigt KI ebenfalls ihr Potenzial. Sie kann nicht nur große Daten- oder Textmengen effizient verarbeiten und zusammenfassen, sondern auch frei formulierte Anfragen in spezifische Suchvorgänge umwandeln. Dadurch lassen sich gezielte Analysen von vorliegenden Daten durchführen. (Maier, 2022)

Vorteile und Grenzen

Die Integration von KI in Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen. Spontane Fragestellungen können direkt an die KI gerichtet werden, ohne dass spezielles Wissen in statistischen Analysen erforderlich ist. Dennoch bleibt die abschließende Beurteilung und Bewertung von Ergebnissen eine Aufgabe für qualifizierte Experten.

Ein wesentlicher Aspekt bei der Nutzung KI-basierter Tools ist die Sicherstellung des Datenschutzes. Vertrauliche Daten sollten nicht in offene KI-Modelle eingespeist werden, um eine ungewollte Weiterverarbeitung zu vermeiden.

Auch wir bei TEMA-Q setzen auf den schrittweisen Ausbau von KI-Anwendungen. Während anfangs automatisierte Übersetzungen und Transkriptionen im Vordergrund standen, arbeiten wir inzwischen an KI-gestützten Tools, um große Mengen an Original-Kundennennungen effizient zusammenzufassen. Unsere oberste Priorität bleibt dabei jedoch stets die Datensicherheit.

Schauen Sie gerne auf unserem LinkedIn-Profil unter https://www.linkedin.com/company/tema-q/ vorbei, um auch zukünftig spannende Einblicke in die Welt der Customer und Employee Experience zu erhalten.

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Kaplan, Künstliche Intelligenz: Eine Einführung, 2017
Kreutzer, Künstliche Intelligenz verstehen, 2023
Maier, Datenintegration vor Datenanalyse, 2022