Künstliche Intelligenz (KI)

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Demystifizieren von Künstlicher Intelligenz: Wie sie den Arbeitsplatz verändert

Der Aufstieg der Maschinen

Die Technologie hat den menschlichen Fähigkeiten in bestimmten Bereichen zweifellos den Rang abgelaufen. Künstliche Intelligenz (KI), ein Begriff, der häufig in Diskussionen auftaucht, wird bereits von vielen Unternehmen eingesetzt. Die KI hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt und positioniert sich damit als wichtiger Zukunftstrend im Management, da sie das Potenzial hat, Gesellschaft und Wirtschaft grundlegend umzugestalten.

KI: Ein Segen für Unternehmen

KI bietet Unternehmen die bemerkenswerte Möglichkeit, interne Abläufe zu optimieren und ganze Branchen zu revolutionieren. Aber eine entscheidende Frage bleibt: Welche spezifischen Kriterien muss KI erfüllen, um Unternehmen einen Mehrwert zu bieten? Die bloße Bereitstellung intelligenter Algorithmen reicht nicht aus. Um Entscheidungen auf einem deutlich höheren Niveau effektiv vorzubereiten, zu analysieren und umzusetzen, muss KI innerhalb eines menschlichen Bezugsrahmens arbeiten.

Dieser Artikel taucht tief in die Welt der KI ein und untersucht deren Wesen und Einfluss auf die Arbeitswelt.

Was ist KI und wie verändert sie die Arbeit?

Dieser umfassende Leitfaden bietet eine ganzheitliche Einführung in die KI.

Inhaltsverzeichnis

  • Künstliche Intelligenz enthüllen
  • Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Die Nuancen verstehen
  • Die sich wandelnde Arbeitswelt: Wie KI die Arbeit verändert
  • Vorstellung von Salesforce Einstein KI
  • Salesforce und KI: Ein Marketing-Kraftpaket
  • Salesforce und KI: Den Vertrieb revolutionieren
  • Salesforce und KI: Serviceteams stärken
  • Optimierung von Suchen mit der Salesforce Einstein Suche
  • Vorteile von Salesforce Einstein nutzen
  • Fazit: Die Zukunft annehmen

Künstliche Intelligenz enthüllen

In der Informatik bezieht sich künstliche Intelligenz auf jede menschenähnliche Intelligenz, die von einem Computer, Roboter oder einer anderen Maschine gezeigt wird. Im täglichen Gebrauch bedeutet KI die Fähigkeit eines Computers oder einer Maschine, die Fähigkeiten des menschlichen Geistes nachzuahmen. Dazu gehören das Lernen aus Erfahrungen und Beispielen, das Erkennen von Objekten, das Verstehen und Reagieren auf Sprache, das Treffen von Entscheidungen, das Lösen von Problemen und die Kombination dieser Fähigkeiten, um Aufgaben zu erledigen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden. Im Wesentlichen wird KI als digitale Simulation des menschlichen Denkprozesses betrachtet. Sie umfasst maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning. KI ist zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Der jüngste Anstieg der KI-Entwicklung wird durch die plötzliche Verfügbarkeit riesiger Datenmengen angetrieben, gepaart mit der entsprechenden Entwicklung und der weit verbreiteten Verfügbarkeit von Computersystemen, die all diese Daten mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit im Vergleich zum Menschen verarbeiten können.

In Kombination mit den Datenerfassungs-, Speicher- und Analysefunktionen einer robusten CRM-Lösung kann KI bemerkenswerte Ergebnisse erzielen. KI-Software lernt nicht auf die gleiche Weise wie das menschliche Gehirn, sondern stützt sich auf maschinelles Lernen, das aus verschiedenen Algorithmen besteht. Alle Ansätze laufen jedoch im Allgemeinen darauf hinaus, dass sie, ähnlich wie ein Computer, programmiert sind, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Das Grundprinzip lautet: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto schneller kann eine KI lernen.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Die Nuancen verstehen

KI-Systeme können alles umfassen, von einem Expertensystem, einer Problemlösung Anwendung, die Entscheidungen auf der Grundlage komplexer Regeln trifft, bis hin zu etwas, das menschlicher Intelligenz, freiem Willen und Emotionen ähnelt.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe von KI-Anwendungen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen können IT-Systeme Muster und Regelmäßigkeiten erkennen und Lösungen auf Grundlage vorhandener Datensätze und Algorithmen entwickeln. Aus Erfahrungen wird künstliches Wissen generiert. So können die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse generalisiert werden und somit für neue Problemlösungsansätze oder die Analyse bisher unbekannter Daten verwendet werden. Anwendungen für maschinelles Lernen basieren auf einem neuronalen Netzwerk, einem Netzwerk aus algorithmischen Berechnungen. Dieses Netzwerk versucht, die Wahrnehmung und den Denkprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen. In seiner einfachsten Form besteht ein neuronales Netzwerk aus folgenden Komponenten:

  • Eine Eingabeschicht, in der Daten in das Netzwerk gelangen
  • Mindestens eine verborgene Schicht, in der Algorithmen des maschinellen Lernens die Eingaben verarbeiten und Gewichtung, Verzerrungen und Schwellenwerte auf die Eingaben anwenden
  • Eine Ausgabeschicht, die verschiedene Schlussfolgerungen mit unterschiedlichen Graden der Vertrauenswürdigkeit des Netzwerks liefert

Machine-Learning-Modelle, die keine

Deep Learning

Deep Learning basiert auf tiefen neuronalen Netzen. Diese neuronalen Netze umfassen mehrere verborgene Schichten, von denen jede die Schlussfolgerungen der vorherigen Schicht weiter verfeinert. Diese Bewegung der Berechnungen durch die verborgenen Schichten zur Ausgabeschicht wird als Vorwärtsausbreitung bezeichnetEin anderer Prozess, genannt Backpropagation, identifiziert Fehler in Berechnungen, weist Gewichtungen zu und schiebt sie zurück in vorherige Schichten, um das Modell zu verfeinern oder zu trainieren. Während einige Deep-Learning-Modelle mit beschrifteten Daten arbeiten, können viele auch mit unbeschrifteten Daten arbeiten. Deep-Learning-Modelle sind außerdem zu unüberwachtem Lernen fähig, d. h. sie erkennen Merkmale und Muster in Daten mit minimaler menschlicher Aufsicht.

Die sich wandelnde Arbeitswelt: Wie KI die Arbeit verändert

Viele Menschen finden es vielleicht seltsam, dass Maschinen die menschliche Intelligenz zunehmend zu ersetzen scheinen. KI ist jedoch im Alltag seit geraumer Zeit etabliert und wird je nach Anwendung allgemein akzeptiert. Im Zeitalter von Big Data und KI hat sich die Herausforderung für Unternehmen von der einfachen Sammlung genügend vieler Kundendaten zur effizienten Auswertung dieser Daten und der Ableitung konkreter Aktionspläne daraus verlagert.

Die Google-Suchmaschine ist ein Beispiel für eine der weltweit bekanntesten KI- Erfindungen. Diese Technologie durchsucht unzählige Quellen und liefert den Nutzern innerhalb von Sekunden relevante Suchergebnisse. Das Hauptziel der KI besteht darin, Benutzer zu unterstützen, nicht sie zu ersetzen. Diese Technologie hat sich als wertvolles Hilfsmittel erwiesen, insbesondere im digitalen Marketing.

Auf der gesamten Customer Journey durchlaufen die meisten Kunden eine Reihe digitaler Touchpoints. Folglich stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, ihren Kunden ein optimales Nutzererlebnis zu bieten. Dieses Erlebnis sollte idealerweise schneller, personalisierter und digitaler denn je sein. Daher ist es für Unternehmen entscheidend, aus den gesammelten Nutzerdaten umsetzbare Erkenntnisse und Maßnahmen zu gewinnen. Künstliche Intelligenz verändert bereits das Marketing, indem sie Marketingaufgaben optimiert und beschleunigt und gleichzeitig die Conversions steigert.

Verbesserte Personalisierung

Traditionelle Marketingmethoden wie Medienwerbung und Direktmailing sind heute nicht mehr so effektiv. Das liegt zum Teil daran, dass die Verbraucher von heute erwarten, dass Marken ihre Botschaften auf Faktoren wie Standort, Demografie oder Interessen abstimmen. Viele Kunden werden sich von nicht personalisiertem Marketing einfach lösen oder diese Nachrichten sogar ganz ignorieren.

KI ermöglicht es Unternehmen, die Kommunikation auf individueller Ebene zu personalisieren, anstatt sich auf ein generisches Publikum zu konzentrieren. Diese Technologie funktioniert, indem sie das Kundenverhalten anhand von Erkenntnissen aus vergangenen Interaktionen mit der Marke vorhersagt. So können Unternehmen Inhalte und Marketingkommunikation zum optimalen Zeitpunkt bereitstellen, um Conversions zu fördern und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass der Lead in einen Verkauf umgewandelt wird.

Der Schlüssel sowohl zur Verbesserung der Personalisierung als auch zur Erstellung von mehr und besseren Inhalten liegt in der KI. Durch die Analyse von Kundendaten können Algorithmen des maschinellen Lernens ein hyper-personalisiertes Kundenerlebnis bieten.

Dynamische Preisgestaltung

KI kann auch für die dynamische Preisgestaltung eingesetzt werden, bei der die Produktpreise strategisch auf der Grundlage von Faktoren wie Nachfrage, Verfügbarkeit, Kundenprofilen und anderen angepasst werden, um sowohl Umsatz als auch Gewinn zu maximieren.

Chatbots für den Kundenservice

Einige Unternehmen nutzen Chatbots, um häufige Kundenanfragen zu bearbeiten und rund um die Uhr sofortige Antworten zu liefern. Chatbots können so programmiert werden, dass sie vorgefertigte Antworten auf häufig gestellte Fragen liefern und die Unterhaltung an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten, wenn die Frage zu komplex ist. Dies führt zu kürzeren Wartezeiten im Kundenservice und einer geringeren Arbeitsbelastung für die Mitarbeiter, sodass sie sich auf Gespräche konzentrieren können, die eine persönlichere Note erfordern. Algorithmen zur Sprachverarbeitung von KI sind in den letzten Jahren unglaublich fortschrittlich geworden, sodass Maschinen menschliche Agenten im Kundenservice und Vertriebsinteraktionen imitieren können.

Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Suchalgorithmen entwickeln sich ständig weiter, von der Produktsuche in kleinen Datenbanken innerhalb von E-Commerce-Websites bis hin zu Suchmaschinen wie Google, die täglich von Millionen Menschen genutzt werden. Die Integration von KI in die Suchfunktion ermöglicht die Erkennung von Rechtschreibfehlern und die Vorschlag alternativer Suchbegriffe. Folglich kann das bisherige Such- oder Kaufverhalten des Benutzers subtil beeinflusst werden. Auch die Sprachsuche wird mit der wachsenden Zahl von KI-gestützten Geräten und Assistenten immer alltäglicher. Da immer mehr Menschen das mobile Internet und intelligente Lautsprecher nutzen, nimmt die Sprachsuche stetig zu und wird voraussichtlich diesen Trend fortsetzen. KI ist unerlässlich für die Interpretation komplexer Sprachmuster und die Erkennung der Bedeutung gesprochener Suchanfragen, die sich grundlegend von traditionellen getipp

Optimierung von PPC-Anzeigen

A/B-Tests sind die traditionelle Methode zur Optimierung von Marketingbotschaften und Display-Anzeigen. Dieser Prozess umfasst eine nahezu unendliche Anzahl von Variablen, mit denen man experimentieren kann, was ihn zeitaufwendig und ressourcenintensiv macht. Daher sollten KI-Algorithmen eingesetzt werden, um Kampagnen basierend auf Interaktionen und Conversions kontinuierlich und automatisch zu optimieren. Die KI-Anzeigenoptimierung ist auch in sozialen Netzwerken weit verbreitet. Algorithmen analysieren die Accounts, denen ein bestimmter Nutzer folgt, und präsentieren diesem Nutzer die relevantesten Anzeigen. Dies führt zu einer besseren Benutzererfahrung und einem höheren Return on Investment (ROI) für den Werbetreibenden.

Contenterstellung und -promotion

Content-Marketing bietet einen beeindruckenden ROI, kann aber auch ressourcenintensiv sein. KI kann die Content-Marketing-Prozesse auf vielfältige Weise erheblich beschleunigen und optimieren. Darüber hinaus kann KI-gestützte Software automatisch die Kanäle mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit in Echtzeit identifizieren, basierend auf jeder Interaktion mit der Marke.

Marketingautomatisierung

KI-gestützte Marketingautomatisierung ermöglicht es Unternehmen, Kundenerlebnisse zu personalisieren, auf Kundeninteraktionen zu reagieren und mit Leads zum optimalen Zeitpunkt über die Kanäle zu kommunizieren, die am wahrscheinlichsten zum Erfolg führen. KI kann nicht nur entscheiden, welche Inhalte erstellt werden sollen, sondern auch, wann, wie und wo sie veröffentlicht und verbreitet werden sollen. Der gesamte Prozess kann mit einem einzigen Klick automatisiert werden. Durch die Delegation repetitiver Aufgaben an Marketingautomatisierungssoftware können Unternehmen ihre Produktivität steigern und sich stärker auf strategische Marketingplanung, persönliche Kundeninteraktionen und andere kritische Bereiche konzentrieren.

Big-Data-Verarbeitung

Mit Hilfe von KI können Fehler aufgrund von doppelten oder veralteten Daten erheblich reduziert werden. Die Software kann mehrere Datenbanken analysieren und zusammenführen, wobei Informationen aus verschiedenen Quellen konsolidiert werden, ohne doppelte Daten zu generieren. Die meisten Unternehmen sammeln bereits eine riesige Menge wertvoller Daten, aber die Mehrheit versäumt es, die gesammelten Daten effektiv zu nutzen. Viele Unternehmen sind oft von der schieren Menge der Datensätze überwältigt. KI bietet einen erheblichen Vorteil bei der Verarbeitung und dem Verständnis von Daten.

Künstliche Intelligenz eignet sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datensätze und die Erkennung von Trends und Mustern innerhalb der Daten. Daher kann sie verwendet werden, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese Informationen für Mitarbeiter aller Ebenen, vom Marketing bis zur Geschäftsführung, klar und verständlich darzustellen.

Kundenverhalten verstehen und vorhersehen

KI ermöglicht es kundenorientierten Unternehmen, Personalisierung zu erreichen, bessere Kundenentscheidungen zu treffen und verbesserte Prognosemodelle zu entwickeln. Im weiteren Sinne kann KI Personalisierung über die gesamte Customer Journey hinweg liefern und mithilfe von Predictive Modeling bessere Ergebnisse bei jeder Kundeninteraktion erzielen. Weitere KI-Funktionen umfassen:

  • Ein Customer Decision Hub, der KI nutzt, um automatische Echtzeit-Empfehlungen zu generieren und so das Kundenerlebnis zu verbessern.
  • Natural Language Processing (Natural Language Verarbeitung), das Kunden-E-Mails und -Anrufe analysiert, um die Stimmung und Absicht zu ermitteln.
  • Ein Self-Service-Berater, der sogar den Browserverlauf des Kunden scannen kann, um verschiedene Optionen vorzuschlagen.

KI ermöglicht es, Muster in der Komplexität menschlicher Absichten zu erkennen und die verschiedenen Faktoren zu bestimmen, die Kundenentscheidungen beeinflussen. Diese Faktoren können je nach Produkt oder Dienstleistung, Jahreszeit, Region und Demografie variieren. Da KI Muster in Daten erkennen kann, kann sie oft vorhersagen, was ein Kunde tun wird, bevor er überhaupt eine Entscheidung trifft. KI-Software nutzt Daten und statistische Modelle, um zukünftiges Verhalten basierend auf vergangenen Aktionen und Merkmalen vorherzusagen. Folglich können Unternehmen gezieltere Marketingbotschaften senden und Kunden durch einen einzigartigen Kauftrichter leiten, der darauf ausgelegt ist, den Umsatz zu optimieren.

Verbesserte Business Intelligence

Maschinelles Lernen hat die vorausschauende Analyse automatisiert, sodass Modelle viel schneller als traditionelle Business-Intelligence-Modelle implementiert werden können. Mit der Einbeziehung neuer Daten lernen und passen sich die Modelle kontinuierlich an. Diese fortlaufende Feedbackschleife ermöglicht eine höhere Leistung in kürzerer Zeit und mit deutlich größerer Genauigkeit. Im Wesentlichen korreliert KI direkt mit den gewünschten Geschäftsergebnissen. Während traditionelle Business Intelligence ihre Berechtigung hat, stößt diese Praxis im heutigen zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld, das Geschwindigkeit und Genauigkeit erfordert, auch an Grenzen. Noch wichtiger ist, dass Unternehmen oft wichtige Erkenntnisse verpassen, die im Rahmen einer KI-Struktur leicht ersichtlich gewesen wären.

Besseres Benutzererlebnis

Für Unternehmen ist es immer eine Herausforderung, ein Gleichgewicht zwischen hohen Verkaufs- und Konversionsraten und der Aufrechterhaltung benutzerfreundlicher Websites und Apps zu finden. Die Fokussierung auf die Benutzerfreundlichkeit (UX) bietet sowohl für Unternehmen als auch für Kunden Vorteile. Wenn Kunden positive Erfahrungen mit der Technologie eines Unternehmens machen, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie sich weiter mit der Marke beschäftigen.

KI kann eingesetzt werden, um die UX in Echtzeit basierend auf Benutzerinteraktionen automatisch anzupassen. Dies ist nicht nur effizienter als traditionelle Test- und Optimierungszyklen, sondern ermöglicht auch die individuelle Anpassung der UX an die spezifischen Bedürfnisse jedes einzelnen Benutzers.

Was ist Salesforce Einstein KI?

Im Bereich der hochentwickelten KI ist Salesforce Einstein KI die weltweit führende KI, die speziell für CRM entwickelt wurde. Diese Technologie ist eine KI-gestützte Erweiterung vorhandener CRM-Funktionalitäten und bietet Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und maschinelles Lernen. Durch die Nutzung von Verhaltensanalysen und Kaufprognosen kann Salesforce Einstein Prognosen erstellen und Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen geben. Diese Analyse deckt Verkaufschancen und Optimierungspotenzial in allen Geschäftsbereichen auf, was letztendlich zu einer höheren Rentabilität führt. Salesforce Einstein lässt sich nahtlos in alle Salesforce Cloud-Lösungen integrieren, sodass jeder Bereich an die sich ändernden Kundenbedürfnisse angepasst werden kann.

Funktionen der Salesforce Einstein KI

Die Funktionen von Salesforce Einstein KI lassen sich grob in vier Hauptbereiche einteilen:

  • Maschinelles Lernen
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Computer Vision
  • Automatische Spracherkennung

Salesforce und künstliche Intelligenz im Marketing

Salesforce und KI im Marketing konzentrieren sich in erster Linie darauf, vorhersehbare Customer Journeys zu schaffen. Außerdem werden die Konversionsraten erhöht, indem vorhergesagt wird, welche Kunden mit höherer oder niedrigerer Wahrscheinlichkeit mit der E-Mail oder dem Newsletter eines Unternehmens interagieren, durch Engagement-Scoring und vorausschauende Empfehlungen. Darüber hinaus können Nachrichten zu den günstigsten Zeiten zugestellt und automatische Cross-Selling- und Up-Selling-Empfehlungen für geeignete Produkte, Inhalte und Angebote generiert werden.

Salesforce und künstliche Intelligenz im Vertrieb

Innerhalb der Vertriebsabteilung können Gewinnquoten durch die Nutzung von Prognosen, Lead-Scoring und Opportunity-Scoring zur Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit eines Kunden erhöht werden. Dies ermöglicht die automatische Priorisierung vielversprechender Leads und Verkaufschancen. Darüber hinaus können Verkaufsaktivitäten aufgezeichnet und bewertet werden. Die KI kann auch Kundendaten und -aktivitäten erfassen und Unternehmen die nächsten geeigneten Follow-up-Maßnahmen empfehlen oder E-Mail-Antworten generieren.

Salesforce und künstliche Intelligenz im Service

Im Servicebereich kann KI einen proaktiven Kundenservice gewährleisten. Service- und Supportanfragen werden automatisch klassifiziert und weitergeleitet. Klassifizierung und Weiterleitung sind besonders für Unternehmen wichtig, die die Kundenbindung stärken wollen. Darüber hinaus unterstützen Self-Service-Communities und automatisierte Assistenten wie Live-Chatbots und Sprachassistenten das Vertriebsteam.

Salesforce Einstein Suche

Salesforce Einstein Suche optimiert Suchanfragen und eröffnet Benutzern neue Möglichkeiten, die gewünschten Ergebnisse mit deutlich weniger Klicks zu finden. Die Einstein Suche lässt sich in drei Bereiche unterteilen:

  • Persönlich: Jeder Benutzer innerhalb einer Salesforce-Organisation hat individuelle Präferenzen. Diese Präferenzen entstehen hauptsächlich dadurch, dass sich Benutzer für unterschiedliche Themen interessieren. Die Einstein Suche kann die Präferenzen des jeweiligen Benutzers erkennen und die Suchergebnisse entsprechend im Voraus vorbereiten. Auf diese Weise kann die Einstein Suche jedem Benutzer die für ihn relevantesten Ergebnisse anzeigen. Jedes Suchergebnis wird darauf zugeschnitten, was für das jeweilige Unternehmen wichtig ist und wie die Benutzer als Einzelpersonen arbeiten.
  • Natürlich: Mit dieser Funktion können Benutzer natürliche Sprache in der Suchleiste verwenden. Die eingegebene Syntax wird erkannt, woraus die entsprechende Suchanfrage generiert werden kann. Auf diese Weise werden einzelne Komponenten eines Satzes erkannt, zu einer SOQL-Abfrage (Salesforce Object Query Language) verarbeitet und schließlich ausgeführt.
  • Umsetzbar: Die Einstein Suche ermöglicht es Benutzern, erste Aktionen direkt aus den Suchergebnissen heraus durchzuführen. Wenn Unternehmen beispielsweise nach einem bestimmten Kunden suchen und diesen als neuen Kontakt hinzufügen möchten, kann dieser Vorgang direkt auf der Ergebnisseite der

Vorteile der Nutzung von Salesforce Einstein

Seit vielen Jahren verlassen sich Unternehmen auf Berichte und Dashboards, um ihre Daten schnell zu überprüfen, die Leistung zu verstehen und Ergebnisse zu kommunizieren. Im Laufe der Zeit ist die manuelle Datenauswertung jedoch zu einer großen Herausforderung geworden. Hier kommt Salesforce Einstein ins Spiel. Es sammelt alle Informationen an einem zentralen Ort, um die wichtigsten Fragen von Geschäftsanwendern zu beantworten.

Mit Hilfe von Salesforce Einstein Analytics können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse durch die intuitive Funktionalität der Plattform gewinnen. Mit einem einzigen Klick auf die Benutzeroberfläche können Unternehmen ihre Service-Mitarbeiter, Analysten, Marketing- und Vertriebsmitarbeiter unterstützen, ohne mathematische Modelle erstellen oder Algorithmen schreiben zu müssen. Daher gibt es zahlreiche Gründe, warum Unternehmen Salesforce Einstein nutzen:

  • Generierung eines optimalen Kundenerlebnisses durch bessere Zielgruppensegmentierung.
  • Identifizierung marketingrelevanter Verhaltensdaten durch Lead-Scoring.
  • Automatisierung von CRM-Systemen.
  • Erfassung von Echtzeit-Kundenprofilen und Verhaltensdaten.
  • Entwicklung dynamischer Customer Journeys.
  • Gestaltung intelligenter Interaktionen zwischen Unternehmen und Kunden mithilfe von maschinellem Lernen, Deep Learning, Predictive Analytics und Natural Language Processing.

Durch die Implementierung von Salesforce Einstein können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, Prozesse automatisieren und Zeit sparen.

Fazit: Die Zukunft annehmen

Als eine der bedeutendsten Zukunftstechnologien findet künstliche Intelligenz Einzug in fast jede Unternehmensstrategie. Gerade in den kommenden Jahren hat die Entwicklung der KI das Potenzial, einen wesentlichen Beitrag zur Automatisierung von Prozessen und damit zur direkten Optimierung der Produktivität zu leisten. Gesellschaftliche Umbrüche, rasante technologische Fortschritte, bahnbrechende Innovationen und ein realer wirtschaftlicher Bedarf signalisieren alle, dass KI nicht länger auf Forschungslabore beschränkt ist. KI wird heute vielmehr als technologischer Treiber für die Zukunft gesehen und steht an der Spitze der Entwicklung von Unternehmen und ganzen Branchen.

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