Zusammenarbeit 2.0: Wie KI und Machine Learning die Teamarbeit neu definieren

KI und ML haben das Potenzial, die Zusammenarbeit in Teams zu revolutionieren. Sie können dabei helfen, Kommunikationsbarrieren abzubauen, die Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können KI und ML Muster erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Dies kann dazu beitragen, Probleme frühzeitig zu erkennen und Lösungen zu finden. Mitarbeitende können von repetitiven Routineaufgaben befreit und spannende Aufgabenfelder kreiert werden.

Eines der größten Hindernisse für effektive Teamarbeit ist oft die Kommunikation. Hier können KI und ML einen entscheidenden Unterschied machen. Sie können dabei helfen, Missverständnisse zu vermeiden, indem sie die Kommunikation analysieren und Vorschläge für Verbesserungen machen. Sie können ebenfalls dabei helfen, die Kommunikation zu vereinfachen, indem sie automatisch Übersetzungen bereitstellen oder komplexe Informationen in leicht verständliche Formate umwandeln.

KI und ML können auch dazu beitragen, die Effizienz in Teams zu steigern. Sie können dabei helfen, Arbeitsabläufe zu optimieren, indem sie Muster in den Arbeitsgewohnheiten der Teammitglieder erkennen und Vorschläge für Verbesserungen machen. Sie können auch dabei helfen, Zeit zu sparen, indem sie routinemäßige Aufgaben automatisieren, sodass sich die Teammitglieder auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

Durch die Analyse großer Datenmengen können KI und ML dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie können Muster und Trends erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und auf dieser Grundlage fundierte Empfehlungen abgeben. Dies kann dazu beitragen, den adäquaten Fokus zu setzen und Risiken zu minimieren. Im Effekt kann dadurch die Leistung des Teams sowie die Wirtschaftlichkeit zu verbessert werden.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI und ML im Unter­nehmens­bereich sind vielfältig. Sie reichen von der Auto­ma­ti­sie­rung routine­mäßiger Auf­ga­ben bis hin zur Vorhersage von Markt­trends. Durch den Einsatz von KI und ML können Teams bes­sere sowie effizientere Er­geb­nis­se erzielen.

Eine der größten Chancen, die KI und ML bieten, ist die Mög­lich­keit, routinemäßige Aufgaben zu automatisieren. Dies kann dazu beitragen, Zeit zu sparen und Fehler zu reduzieren. Bei­spiels­wei­se können KI und ML dabei helfen, E-Mails zu sortieren, Termine zu planen oder Berichte zu erstellen. Dies ermöglicht es den Teammitgliedern, sich auf kreativere sowie wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren.

KI und ML können ebenso dabei helfen, Markttrends vorherzusagen. Durch die Analyse großer Datenmengen können sie Muster und Trends identifizieren, die für Menschen schlicht nicht erkennbar wären. Dies kann zu Kosten­ein­spa­run­gen oder auch neuen taktischen Optionen führen. Zum Beispiel können KI und ML dabei helfen, Veränderungen in der Nach­frage vor­her­zu­sagen, so­dass Unternehmen ihre Strategien entsprechend anpassen können.

Die nach­folgen­den beiden Praxis­beispiele de­mons­trie­ren ein­drucks­voll die un­mit­tel­bar­en wirts­chaft­lich­en Effekte des Einsatz von KI und ML in Unternehmen.

Ein Medienunternehmen mittlerer Größe sah sich vor der He­raus­forderung, ein hohes Volumen – circa 30.000 Anrufe pro Monat – an telefonischer Kund­schafts­kom­mu­ni­ka­tion erfolg­reich zu bewältigen. Die Mit­ar­bei­ten­den waren überlastet und die Kund­schaft unzufrieden. Das Unter­nehmen entschied sich dazu, einen Voice­bot ein­zu­setzen, um den Kund­schafts­service zu auto­ma­ti­sieren und die Erreich­bar­keit zu verbessern.

Sie implementierten einen KI-gesteuerten Voice­bot, der in der Lage ist, telefonisch einfache Kund­schafts­an­fragen zu be­ant­wort­en, wie bei­spiels­weise Fragen zur Zu­stel­lung oder zum Urlaubs­service. Ent­sprechen­de Daten werden direkt am kor­rekten Daten­satz im Vertriebs­system erfasst. Eben­falls ist der Voice­bot in der Lage, kom­plexere An­fragen zu er­ken­nen und an einen mensch­lichen Mit­ar­bei­tenden weiterzuleiten.

Durch den Einsatz von KI und ML konnte das Medien­unter­nehmen die Effizienz steigern, nach­weislich die Kund­schafts­zu­frieden­heit ver­bes­sern und wert­volle Zeit für die eigenen Mit­ar­beiten­den gewinnen. Basierend auf den ent­sprechen­den Eingaben des Voice­bots konnten zudem weitere Prozesse auto­ma­ti­siert an­ge­steuert werden. Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie KI und ML die Zu­sam­men­arbeit in Teams ver­bessern und gleich­zeitig den Kund­schafts­service stark optimieren können.

Ein Einzelhandelsunternehmen wollte seine Verkaufsstrategie verbessern und suchte nach Möglichkeiten, zukünftige Ver­kaufstrends vorherzusagen. Sie entschieden sich für den Ein­satz von KI und ML, um Muster in ihren Verkaufsdaten zu er­ken­nen und Vorhersagen zu treffen.

Die KI- und ML-Modelle analysierten historische Verkaufsdaten und identifizierten Muster, die auf zukünftige Trends hin­­deu­te­ten. Diese In­for­ma­tio­nen konnten dann nicht nur genutzt werden, um die Verkaufs­stra­te­gien an­zu­passen und die Ver­kaufs­zahlen zu steigern, sondern ebenso um vor­aus­schau­end Lager­be­stände zu optimieren.

Dieses Vorgehen ist zudem ebenfalls umdrehbar: Anhand eines passend gepflegten Customer Relation­ship Manage­ment (CRM) könnten zum Beispiel Kün­di­gungen vor­her­ge­sagt und aktiv vermieden werden. Ins­be­sondere für Abon­nement-Anbietende ist diese Heran­gehens­weise mit einer Erfolgs­quote von circa 40 % im Bench­mark wirtschaftlich attraktiv.

Dieses Beispiel zeigt, wie KI und ML nicht nur die Zu­sam­men­ar­beit innerhalb eines Teams verbessern, sondern auch dazu bei­tragen können, die Ge­schäfts­stra­te­gie eines Unter­nehmens zu optimieren.

Zusammenarbeit 2.0 ist hier und jetzt: KI und ML beweisen bereits heute ihr Potenzial, die Art und Weise, wie wir arbeiten und zusammenarbeiten, grundlegend zu verändern. Sie bieten eine Fülle von Möglichkeiten, Effizienzen zu steigern, Kosteneinsparungen zu realisieren und überraschende Potenziale zu kreieren. Letztlich steigert dies den Unternehmenserfolg.

Dazu braucht es eine passend implementierte Datengrundlage, um diese Technologien optimal zu nutzen. Die Einstieghürde ist jedoch geringer, als vielfach angenommen wird. Häufig lässt sich auch im kleinen Rahmen starten. Jedes Unternehmen ist einzigartig und erfordert eine individuelle Herangehensweise. Ein fester Prozess zur Einführung von KI-Anwendungen kann jedoch Orientierung bieten.

Übrigens wurde auch dieser Blog-Beitrag mit Unterstützung durch ein sogenanntes Large Language Model (LLM) erstellt.