KI, die Kreative Intelligenz jetzt in der neuesten Folge SMART&nerdy! Podcastfolge #23.
KI, die Kreative Intelligenz jetzt in der neuesten Folge SMART&nerdy! Podcastfolge #23.
[vc_row][vc_column][vc_custom_heading text=“Artificially Intelligent Consulting“ font_container=“tag:h2|font_size:38|text_align:left|color:%23e30613″ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1537379912694{margin-top: -25px !important;}“][vc_custom_heading text=“Wie Beratung mit KI-Komponenten automatisiert werden kann“ font_container=“tag:h2|font_size:22|text_align:left|color:%23f07d00″ use_theme_fonts=“yes“][vc_column_text]Georg Wittenburg, Geschäftsführer / CEO, Inspirient GmbH [/vc_column_text][vc_custom_heading text=“Kurz und bündig:“ font_container=“tag:h3|font_size:17|text_align:left|color:%23ffffff“ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1537379949787{padding-left: 15px !important;background-color: #f07d00 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1537379958103{border-top-width: 1px !important;border-right-width: 1px !important;border-bottom-width: 1px !important;border-left-width: 1px !important;padding-top: 10px !important;padding-right: 10px !important;padding-bottom: 10px !important;padding-left: 10px !important;background-color: #eaeaea !important;border-left-color: #aaaaaa !important;border-left-style: solid !important;border-right-color: #aaaaaa !important;border-right-style: solid !important;border-top-color: #aaaaaa !important;border-top-style: solid !important;border-bottom-color: #aaaaaa !important;border-bottom-style: solid !important;border-radius: 1px !important;}“]
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Beratungsunternehmen umfasst zum einen interne Prozesse: Spesen- oder Reisekostenabrechnung, Staffing von Projekten, aber auch das Recruiting im Unternehmen selbst kann durch KI-gestützte Prozesse modernisiert werden. Darüber hinaus gibt es aber auch Prozesse in Kundenprojekten, die mithilfe von KI automatisiert werden können: KI-Algorithmen können schon heute aus Kundendaten heraus immer besser Muster und Zusammenhänge erkennen und beispielsweise daraus Präsentationsvorlagen für den Berater entwickeln.
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row css=“.vc_custom_1519752670572{margin-top: -10px !important;}“][vc_column][vc_column_text]
Die Automatisierung der Unternehmensberatung mit Künstlicher Intelligenz ist keine ferne Zukunftsvision mehr. Ein Einsatz nicht nur bei internen Geschäftsprozessen von Beratungsunternehmen, etwa dem Staffing von Projekten oder dem Abrechnungswesen, ist denkbar, sondern auch bei externen Prozessen, den Kundenprojekten selbst. Wo heute Data-Science-Teams an Kundendaten arbeiten, könnten sie bald von Künstlicher Intelligenz unterstützt werden.
[/vc_column_text][ult_dualbutton btn_hover_style=“Style 2″ btn_border_style=“solid“ btn_color_border=“#ffffff“ btn_border_size=“2″ btn_alignment=“left“ dual_resp=“off“ button1_text=“Einzelheft kaufen“ icon_link=“url:https%3A%2F%2Fwww.aws-institut.de%2Fim-io%2Fproduct%2Fkuenstliche-intelligenz%2F|||“ btn1_background_color=“#f07d00″ btn1_bghovercolor=“#e30613″ icon=“Defaults-book“ icon_size=“22″ icon_color=“#ffffff“ icon_hover_color=“#f07d00″ button2_text=“Jetzt abonnieren“ btn_icon_link=“url:https%3A%2F%2Fwww.aws-institut.de%2Fim-io%2Fabo%2F|||“ btn2_background_color=“#f07d00″ btn2_bghovercolor=“#e30613″ btn_icon=“Defaults-chevron-right“ btn_icon_size=“22″ btn_icon_color=“#ffffff“ btn_iconhover_color=“#f07d00″ divider_text=“oder“ divider_text_color=“#f07d00″ divider_bg_color=“#ffffff“ btn1_text_color=“#ffffff“ btn1_text_hovercolor=“#ffffff“ btn2_text_color=“#ffffff“ btn2_text_hovercolor=“#ffffff“ title_font_size=“desktop:20px;“ btn_border_radius=“3″ title_line_ht=“desktop:22px;“ btn_width=“280″][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]In Digitalisierungsfragen sind Unternehmensberatungen für Ihre Kunden häufig ein erster Ansprechpartner. Sie bringen Expertise bezüglich neuster Technologien mit und können ihre Implementierungserfahrung auf die jeweilige Situation beim Kunden anpassen. Die Nachfrage ist groß, die Geschäfte laufen blendend – gerade auch bei Trendthemen wie Künstlicher Intelligenz.
Und die Beratung selbst? Reiht sich Künstliche Intelligenz vielleicht in die lange Liste von Technologien ein – vom Faxgerät bis hin zum Internet, von der Tabellenkalkulation bis hin zu Datenbank – die die Beratung selbst verändern?
Bei der Betrachtung dieser Fragen ist es wichtig, aus dem Tagesgeschäft herauszutreten und sich zu vergegenwärtigen, dass es Unternehmensberatungen vor Microsoft Excel und PowerPoint gab und es sie auch nach Excel und PowerPoint noch geben wird. Im Bezug auf Künstliche Intelligenz gibt es bereits zahlreiche Beispiele, wie diese neue Technologie einige der „Textbuch-Beratertätigkeiten“ automatisieren kann:
Grundsätzlich wird Künstliche Intelligenz also zweifelsohne Einzug in den Werkzeugkasten einer jeden Beratung halten.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=“Top-down: KI in internen und externen Geschäftsprozessen“ font_container=“tag:h3|text_align:left“][vc_column_text]Um jedoch strukturierter an die Fragestellung nach Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Beratung heranzugehen, empfiehlt sich, wie auch bei Beratungskunden, zuerst der Blick auf die wertschöpfenden Geschäftsprozesse und deren Automatisierungspotential. Auf der internen Seite – also bei Geschäftsprozessen, die keinen direkten Kundenkontakt haben – sticht insbesondere und gerade bei den größeren Beratungshäusern die Auswahl von neuen Kollegen, das Recruiting, ins Auge. Im Kern dieses Prozesses steht die Vorhersage, ob ein Kandidat oder eine Kandidatin eine/n gute/n Unternehmensberater/in abgeben wird. Aktuell wird diese Vorhersage basierend auf eingeholter Information bezüglich Ausbildung und Berufserfahrung sowie basierend auf Einstellungsinterviews getroffen. Ebenso liegt den Beratungen intern die Information bezüglich des beruflichen Erfolges eines jeden eingestellten Beraters vor, mit etablierten Kennzahlen auf individueller Ebene wie zum Beispiel der Billability. Angesichts dieser gegebenen Datengrundlage liegt die Frage nahe, ob sich nicht mittels maschinellem Lernens aus den Recruiting- Daten die zukünftige Billability vorhersagen ließe, zumindest für weitgefasst und allgemein einsetzbare Rollen wie den generalistischen Berater.
Weitere interne Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in Beratungen ließen sich leicht im Staffing (der Auswahl von Beratern/ innen für konkrete Projekte), der Reiseund Terminplanung, sowie bei der Spesenabrechnung finden.
Für jede Beratung, die ihre Kunden als oberste Priorität ansieht, ist jenseits der Optimierung von internen Prozessen die Frage nach dem Einsatz von KI auf Kundenprojekten – also in externen Prozessen – jedoch wesentlich zentraler. Auf den ersten Blick scheint es hier wesentlich schwieriger zu sein, Anwendungsfälle zu identifizieren: Natürlich können und werden Beratungen Kunden im Rahmen von Projekten dabei helfen, Künstliche Intelligenz wertschöpfend einzusetzen, aber hierbei handelt es sich stets um einen KI-Einsatz auf Seiten des Kunden, nicht auf Seiten der Beratung.
Bei der Automatisierung der eigenen externen Prozesse mittels KI stoßen Beratungen in der Tat schnell auf Herausforderungen: Kann eine KI überhaupt angesichts der jeweilige Details der Kundensituation korrekt arbeiten? Kann eine KI in politischen sensiblen Situationen beim Kunden den richtigen Ton treffen? Und falls es eine solche KI tatsächlich geben sollte, würde der Kunde sich diese nicht selbst anschaffen und das entsprechende Budget bei Beratungsprojekten einsparen? Einen Hinweis auf Automatisierungsmöglichkeiten bezüglich der externen Prozesse einer Unternehmensberatung liefert ein Trend der letzten fünf Jahre: Gerade größere Beratungshäuser haben zuletzt verstärkte spezialisierte Data-Science-Teams und -Abteilungen aufgebaut, um Kundenprojekte gezielt mit dieser Expertise zu unterstützen. Aber Data Science ist – wie bereits zuvor festgehalten [1] – mit KI zumindest teilautomatisierbar. Gibt es hier bisher ungehobene Potentiale?
[/vc_column_text][vc_custom_heading text=“Beispiel: Datenanalysen mit Künstlicher Intelligenz“ font_container=“tag:h4|text_align:left“][vc_column_text]Datenanalysen in der Beratung folgen dem Hypothesen- getriebenen Ansatz: Zuerst werden basierend auf Erfahrung, ersten Kundengesprächen und der eigenen Intuition Hypothesen aufgestellt, um diese dann in einem zweiten Schritt anhand der vorhandenen oder noch zu erhebenden Daten zu validieren oder zu falsifizieren. „Don’t boil the ocean!“ lautet hier die Devise.
Die wesentlichen Vorteile dieses Ansatzes sind einerseits die Möglichkeit, Hypothesen zu priorisieren noch bevor die Analyse stattfindet, und andererseits der Fokus der Analyse auf ein konkretes Ziel, sodass gezielt die erforderlichen Daten beim Kunden angefragt oder anderweitig erhoben werden können. Die Nachteile dieses Ansatzes liegen in der Erstellung der Hypothesen selbst: Es gibt keine Garantie, dass Erfahrung, Kundengespräche und Intuition tatsächlich zu der für den Kunden werthaltigsten Hypothese führen. Tatsächlich können Zeitdruck und politische Rahmenbedingungen beim Kunden dazu führen, dass eher konservative, bewährte Hypothesen formuliert werden, nicht zuletzt weil dies das Projektrisiko auf Seiten der Beratung reduziert.
Jenseits des Hypothesen-getriebenen Ansatzes lassen sich Datenanalysen aber auch Hypothesen-frei mit Künstlicher Intelligenz durchführen. Entsprechende Systeme verarbeiten einen gegeben Datensatz zum Teil bereits vollautomatisiert, sodass die Daten nicht nur automatisch ungeachtet der Datenqualität importiert werden, sondern auch intelligent Zusammenhänge zwischen den Dimensionen hergestellt und Muster erkannt werden. Ebenso sind die Priorisierung der erkannten Muster und die visuelle Ausgabe inzwischen technisch nicht nur machbar, sondern erzielen mittels maschinellen Lernens auch immer bessere Resultate. Dies geht hin bis zur KI, die aus einer Excel-Datei oder einer Datenbanktabelle direkt eine Präsentationsvorlage zur weiteren Bearbeitung durch einen Berater erstellt (siehe Abbildung 1).[/vc_column_text][vc_single_image image=“7353″ img_size=“large“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_column_text]Diese neuen Technologien sind interessanterweise sehr komplementär zu bestehenden Analyse- und Data-Science-Prozessen. In der Team-Sitzung gibt es nun eine zusätzliche Stimme, die Hypothesen vorschlägt – diesmal allerdings basierend auf vorhandenen Daten und schon direkt visualisiert. In der Durchführung der Analysen selbst kann der/die Berater/in auf der Vorarbeit der KI aufsetzen und Folien verfeinern anstatt diese von Grund auf neu zu erstellen.
Jenseits der Vorteile für die Beratung sind es jedoch die Vorteile für den Kunden die wirklich zählen: Künstliche Intelligenz ermöglicht in der Datenanalyse erstmalig eine vollständige Betrachtung aller möglicher Zusammenhänge und Muster in einem Datensatz. Dies schließt insbesondere auch die semantischen Verbindungen zwischen diesen Mustern ein (siehe Abbildung 2), sodass nun auch verwandte Ergebnisse leicht gemeinsam betrachtet werden können. Somit erhalten KI-unterstützte Datenanalysen als neues Qualitätsmerkmal die Eigenschaft der Vollständigkeit, d.h. dass für einen Datensatz tatsächlich jede Möglichkeit, jede Kombination von Dimensionen, jedes mögliche Muster in Betracht gezogen wird.[/vc_column_text][vc_single_image image=“7354″ img_size=“large“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_custom_heading text=“So what? – The AI-enabled Consultancy“ font_container=“tag:h3|text_align:left“][vc_column_text]Für Beratungen ergibt sich aus diesen Technologien einerseits eine Effizienzsteigerung, da entsprechende Tätigkeiten offensichtlich nicht mehr hündisch durchgeführt werden müssen. Andererseits versbessert sich auch die Qualität des beim Kunden abgelieferten Ergebnisses, z.B. wie oben beschrieben bezüglich des Stichwortes Vollständigkeit einer Analyse. Auch zeigt die Erfahrung aus der Praxis, dass eine solche KI als neutrale Instanz akzeptiert wird und sich die Kommunikation beispielsweise bezüglich Analyseergebnisse verbessert.
Jenseits dieser Vorteile gibt es aber auch Grund zum Nachdenken: Wenn sich der Umsatz einer Unternehmensberatung im Wesentlichen aus der verkauften Arbeitszeit ergibt, dann stellt KI-gestützte Effizienzsteigerung eine Gefahr für die Topline dar. Beratungen werden folglich vor der Frage stehen, ob sie die Effizienzsteigerungen in Form von kürzeren Projekten an Ihre Kunden weitergeben oder alternativ die freigewordene Zeit nutzen um zusätzliche Werte z.B. jenseits der Datenanalyse zu schaffen.
Sicher ist, dass Künstliche Intelligenz die Beratung verändern wird, vielleicht sogar mehr noch als einst die Einführung der Präsentationssoftware.[/vc_column_text][ult_createlink title=“Zu den Literaturangaben“ btn_link=“url:http%3A%2F%2Fbit.ly%2F2Omwd2h|title:Literaturangaben|target:%20_blank|“ link_hover_style=“Style_1″ text_hovercolor=“#f07d00″][/vc_column][/vc_row]
