Beispiele:
Dynamische Preisgestaltung im Handel
+600 % Umsatzsteigerung durch KI-Preisstrategien für unpriorisierte Produkte.
Für einen vergleichbaren Einsatz sind folgende Punkte zu klären:
- Problem: Preise werden bei großen Sortimenten nicht regelmäßig anhand der wirtschaftlichen Ziele geprüft.
- Vorgehen: Preisregeln und Testgruppen werden abgegrenzt, bevor Empfehlungen oder automatisierte Anpassungen schrittweise erprobt werden.
- Benötigte Daten: Verkaufsverlauf, Preise, Marge, Bestand sowie festgelegte Preis- und Sortimentsgrenzen.
- Messbare Ergebnisart: Umsatz, Marge, Absatz und Preisstabilität im Vergleich zu einer definierten Ausgangslage.
- Menschliche Kontrolle: Verantwortliche geben Regeln, Ausnahmen und den zulässigen Handlungsspielraum vor und überwachen Abweichungen.
Service-Automatisierung
Über 40 % Entlastung durch KI-gestützten Second-Level-Support.
Für einen vergleichbaren Einsatz sind folgende Punkte zu klären:
- Problem: Wiederkehrende Anfragen binden Fachkräfte, obwohl Lösungswissen bereits in Dokumentationen oder früheren Fällen vorhanden ist.
- Vorgehen: Geeignete Anfragearten werden abgegrenzt und Antworten zunächst als Vorschläge in den bestehenden Supportprozess eingebunden.
- Benötigte Daten: Kategorisierte Anfragen, freigegebene Wissensquellen, Bearbeitungsverlauf und Eskalationsregeln.
- Messbare Ergebnisart: Bearbeitungszeit, Lösungsquote, Eskalationsrate, Antwortqualität und Entlastung des Teams.
- Menschliche Kontrolle: Fachkräfte prüfen sensible oder unsichere Fälle; Feedback fließt in Wissensbasis und Regeln zurück.
Qualitätsmanagement
Automatisierte Analyse tausender Testberichte für REWE.
Für einen vergleichbaren Einsatz sind folgende Punkte zu klären:
- Problem: Große Mengen unstrukturierter Berichte lassen sich manuell nur langsam und uneinheitlich auswerten.
- Vorgehen: Berichte werden nach einem fachlich definierten Schema erschlossen, damit Auffälligkeiten und wiederkehrende Muster prüfbar gebündelt werden.
- Benötigte Daten: Zugängliche Berichte, einheitliche Qualitätskategorien, relevante Metadaten und fachlich bewertete Beispiele.
- Messbare Ergebnisart: Abdeckung, Bearbeitungszeit und Übereinstimmung mit fachlichen Bewertungen.
- Menschliche Kontrolle: Qualitätsverantwortliche bestätigen kritische Befunde und passen Kategorien bei Bedarf an.
Logistikoptimierung
Vorausschauende Lager- und Serviceplanung für Techniker.
Für einen vergleichbaren Einsatz sind folgende Punkte zu klären:
- Problem: Bedarf, Bestände und Serviceeinsätze werden getrennt geplant, wodurch Teile fehlen oder unnötig vorgehalten werden können.
- Vorgehen: Verbrauchs- und Einsatzmuster werden zusammengeführt, um Bedarfe und Planungsvorschläge für definierte Zeiträume abzuleiten.
- Benötigte Daten: Historische Einsätze, Teileverbrauch, Lagerbestände, Lieferzeiten und regionale Zuordnungen.
- Messbare Ergebnisart: Verfügbarkeit, Fehlbestände, Lagerreichweite, Fahrten oder Zeit bis zur erfolgreichen Leistungserbringung.
- Menschliche Kontrolle: Disposition und Serviceleitung prüfen Sonderfälle, Kapazitäten und sicherheitsrelevante Mindestbestände.
Wissenschaftliche Zusammenarbeit
KI-gestützte Analyse wissenschaftlicher Dokumente mit DOI-Integration.
Für einen vergleichbaren Einsatz sind folgende Punkte zu klären:
- Problem: Relevante Veröffentlichungen und ihre Beziehungen sind in großen Dokumentbeständen schwer konsistent zu erfassen.
- Vorgehen: Dokumente und DOI-Metadaten werden strukturiert erschlossen; Such-, Zuordnungs- oder Zusammenfassungsfunktionen werden gegen bekannte Beispiele geprüft.
- Benötigte Daten: Rechtmäßig nutzbare Volltexte oder Metadaten, DOI-Datensätze, Suchkriterien und fachlich kuratierte Beispiele.
- Messbare Ergebnisart: Trefferqualität, Abdeckung, Nachvollziehbarkeit der Quellen und Zeitaufwand der Recherche.
- Menschliche Kontrolle: Forschende prüfen Quellen, Schlussfolgerungen und fachliche Relevanz; das System trifft keine eigenständige wissenschaftliche Bewertung.
Welche Leistungen hinter solchen Vorhaben stehen, zeigt unsere Übersicht Unsere Leistungen. Der Weg von der Auswahl bis zur kontrollierten Einführung ist im Business KI Framework beschrieben.