Sie haben sich wahrscheinlich oft gefragt: “Was ist Enterprise AI? Wie kann es mir helfen, meine Abläufe zu verbessern?” Keine Sorge, dieser Leitfaden soll all Ihre Fragen beantworten. 

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Enterprise KI bezieht sich auf Softwarelösungen, die neue Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen. 

Da der Enterprise-AI-Markt in Zukunft voraussichtlich wachsen wird (bis zu 204,79 Milliarden USD in den nächsten fünf Jahren), ist jetzt der beste Zeitpunkt, in diese Technologie zu investieren. 

In diesem Artikel lernen Sie alles über Enterprise KI, einschließlich der Vor- und Nachteile, und entdecken einige der besten Lösungen auf dem Markt. 

Lass uns eintauchen! 

Was ist Enterprise KI?

Enterprise AI ist eine auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basierende Lösung, die darauf abzielt, Ihre Geschäftsprozesse wie Datenerfassung und -analyse zu optimieren.

Einfach gesagt, Enterprise AI nimmt alle Informationen Ihres Unternehmens und nutzt sie optimal, indem sie in einem Format präsentiert wird, das von jedem leicht verstanden werden kann. Das Ergebnis ist eine Steigerung der Produktivität der Mitarbeiter und die Optimierung routinemäßiger Aufgaben durch Automatisierung, die beispielsweise Ihren Kundenservice und Ihre Lieferkettenabläufe verbessert. 

Enterprise AI arbeitet jedoch nicht allein. Sie nutzt verschiedene Technologien, um Herausforderungen zu lösen, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinellem Lernen und Computer Vision. 

Aber ist Enterprise KI wirklich anders als reguläre KI? Für die Antwort auf diese Frage folgen Sie uns im nächsten Abschnitt. 

Was ist der Unterschied zwischen Enterprise AI und regulärer AI?

Der Hauptunterschied zwischen Enterprise KI und regulärer KI liegt in ihrem Zweck. 

Der Fokus von Enterprise AI liegt darauf, komplexe Probleme innerhalb großer Unternehmen zu lösen. Ihr Hauptziel ist es, Geschäftsprozesse zu automatisieren und wertvolle sowie umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu generieren.

Darüber hinaus ist es hochgradig anpassbar, um die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zu erfüllen, einschließlich benutzerdefinierter Algorithmen, Datenmodelle und sogar Integrationen mit anderen vorhandenen Werkzeugen.

Reguläre KI hingegen hat einen allgemeineren Zweck, ohne hochgradig anpassbar zu sein. Man kann es nicht auf einen bestimmten Anwendungsfall oder eine Branche zuschneiden, und es zielt darauf ab, spezifische Aufgaben zu erfüllen, wie das Erzeugen von Bildern oder das Entwickeln von Ideen. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Enterprise KI darauf abzielt, geschäftsbezogene Probleme zu lösen, während reguläre KI allgemeiner ist. 

Um diesen Punkt weiter zu verdeutlichen, schauen wir uns einige Beispiele für Enterprise AI an. 

Was sind einige Beispiele für Enterprise KI?

Enterprise KI ist äußerst vielseitig. Sie können beispielsweise Ihr Kundenerlebnis mithilfe von KI-gesteuerten Chatbots und anderen Assistenten verbessern, um Benutzeranfragen und Tickets zu bearbeiten. Es kann sogar die Cybersicherheit optimieren und Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. 

Aber lassen Sie uns einige der besten Beispiele und Anwendungsfälle von Enterprise AI genauer betrachten: 

• Lieferkettenmanagement: Enterprise KI hilft Anbietern in der Lieferkettenbranche, Kosten zu senken und ihre Fähigkeit zu erhöhen, auf plötzliche Nachfragesteigerungen zu reagieren. Wie? Indem potenzielle Engpässe identifiziert und Bestände optimiert werden. 
• Personalisierte Werbung: Da Enterprise KI Präferenzen und Verhaltensweisen analysiert, kann sie gezieltere und maßgeschneiderte Empfehlungen oder Werbung erstellen. 
• Enterprise AI-Suche: Enterprise-Suche bezieht sich auf die Fähigkeit eines Mitarbeiters, innerhalb des internen Wissens seines Unternehmens zu suchen und schnell zu finden, wonach er sucht. Es gibt viele Tools zur Unternehmenssuche für Enterprise KI, aber eines der besten ist Guru. Diese Lösung verbindet all Ihre Apps, Chats und Dokumente in einer einzigen Quelle der Wahrheit. Und liefert Ihnen die Antworten, die Sie benötigen, ohne irrelevante Ergebnisse durchsehen zu müssen. 
• Personalmanagement: Enterprise KI automatisiert viele HR-Aufgaben wie die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, das Screening von Lebensläufen und das Matching von Kandidaten. Es hilft auch, neue Schulungsmöglichkeiten zu identifizieren und die beste Retentionsstrategie zu erstellen. 

Das ist noch nicht alles — eine Plattform zur Unternehmenssuche wie Guru bietet coole Funktionen wie KI-gestützte Antworten, die genaue Informationen liefern (auch mit Quellen). Mit Guru können Mitarbeiter alles finden, was sie wollen, ohne Slack, ihren Browser oder die Guru-App zu verlassen. 

Sollten Sie wirklich Enterprise KI verwenden? Wie jedes andere Tool hat Enterprise KI ihre Vor- und Nachteile. Lass uns einen Blick darauf werfen. 

Was sind die Vorteile und Nachteile von Enterprise KI?

Enterprise KI-Software kann die Art und Weise verändern, wie Sie Ihr Unternehmen durch Automatisierung betreiben — und es auf neue Höhen bringen. 

Aber wo es Gutes gibt, gibt es auch Schlechtes. 

Lass uns beides betrachten und die Vor- und Nachteile von Enterprise AI aufdecken. 

Wesentliche Vorteile von Enterprise KI

Hier sind die wichtigsten Vorteile von Enterprise AI: 

• Optimierung der Abläufe: Das ist der Hauptzweck dieses Tools, und es gelingt, indem es routinemäßige Aufgaben automatisiert, Ihre Arbeitsabläufe verbessert und Ihre digitale Transformation unterstützt. Infolgedessen werden Sie eine Steigerung der Produktivität und Effizienz erfahren. 
• Verbesserung der Sicherheit: Da Enterprise KI große Datenmengen verarbeitet, sollte sie bewährte Sicherheitspraktiken und Maßnahmen implementieren, um sie vor Verstößen zu schützen. Gute Enterprise KI-Tools verfügen über effiziente Methoden zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen. 
• Verbessert das Datenmanagement: Enterprise KI ist ein echter Datennährboden. Es ist in der Lage, große Datenmengen schnell zu analysieren, sie zu sortieren und Ihren Entscheidungsprozess zu unterstützen. 
• Stärkt Kundenbeziehungen: Nahezu 64% der Geschäftsinhaber glauben dass KI die Kundenbeziehungen verbessern wird. Und das tut sie! Durch KI-Chatbots können Benutzer schnell relevante Informationen finden. Dadurch wird ihr Erlebnis verbessert und Beziehungen gestärkt. 

Nun, lass uns zur dunklen Seite übergehen. 

Wesentliche Nachteile von Enterprise KI

Hier sind die Nachteile der Verwendung von Enterprise KI: 

• Erfordert sorgfältige Überlegung: Leider können Sie nicht einfach sagen, dass Sie das Tool implementieren wollen, und das war's. Diese Entscheidung erfordert sorgfältige Überlegungen sowie Management. 
• Ethische Bedenken: Wenn das Enterprise-KI-Tool nicht richtig konzipiert ist, wirft es ethische Fragen hinsichtlich seiner Verwendung auf. Viele Menschen haben das Gefühl, dass die von der KI generierten Daten nicht genau sind, aber sie haben auch Bedenken bezüglich der Verwendung sensibler Informationen. 
• Daten- und Sicherheitsprobleme: Selbst wenn das von Ihnen gewählte Tool die besten Sicherheitsmaßnahmen implementiert, können Vorfälle eintreten, die Ihren Ruf schädigen und Misstrauen hervorrufen. 

Im nächsten Abschnitt dieses Leitfadens wollen wir uns mehr auf Enterprise-AI-Plattformen konzentrieren. Aber bevor wir zu den besten Werkzeugen kommen, die wir verwenden können, lass uns das Konzept definieren. 

Was sind Enterprise KI-Plattformen?

Enterprise-KI-Plattformen oder Enterprise-KI-Software stellen eine Technologie dar, die als Datenmanagementlösung für große Unternehmen dient. Sie verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um die betriebliche Effizienz zu steigern, indem sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen analysiert und sie sinnvoll interpretiert. 

Oder vielmehr, um sie in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die Ihre Entscheidungsfindung verbessern. 

Kurz gesagt, es ist eine einheitliche zentrale Datenbank, die mit allen notwendigen Werkzeugen ausgestattet ist, um große Datenmengen zu analysieren, um ein dynamisches Geschäft zu schaffen und die Betriebskosten zu senken. 

Nachdem die Definition geklärt ist, lassen Sie uns über die zehn besten Enterprise-AI-Tools sprechen, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind. 

10 Beste Enterprise KI-Plattformen, die Sie kennen sollten

Wenn Sie bereit sind, in Enterprise-AI-Plattformen zu investieren, haben Sie Glück. Wir haben die Forschung für Sie durchgeführt und eine Liste der besten KI-Lösungen erstellt, die Sie gleich nach dem Lesen dieses Leitfadens überprüfen können. 

Tauchen Sie ein! 

1. Guru

Guru ist nicht nur sehr gute AI-Enterprise-Software; es ist auch ein Mitarbeiterintranet-Hub und eine zentrale Wissensdatenbank. 

Aber heute werden wir uns auf Gurus Fähigkeit zur unternehmensweiten Suche konzentrieren, die Ihnen sofortige Antworten direkt in Ihrem Workflow gibt. Und es hilft Ihnen, durch die vielen irrelevanten Suchergebnisse anderer Tools zu sortieren. 

Kurz gesagt, Guru hat eine sichere KI-gestützte Suche, die relevante Informationen basierend auf Standort, zuvor gestellten Fragen und mehr liefert. “Die Suchfunktion bietet einen einfachen Zugang zu … der aktualisierten Quelle von Informationen, die wir benötigen, um unsere Arbeit zu erledigen. Alles ist an einem Ort!” “Alles ist an einem Ort!” 

Darüber hinaus werden Sie mit den integrierten Antworten in natürlicher Sprache aufhören, ziellos nach den Antworten zu suchen, die Sie suchen, da Sie die besten Ergebnisse für Ihre Anfragen erhalten werden.

Aber wir denken, dieses On-Demand-Demo-Video wird alles besser erklären. 

2. Databricks

Databricks ist eine cloudbasierte Datenintelligenzplattform, die Datenwissenschaft, prädiktive Analytik und generative KI nutzt, um riesige Datenmengen zu verwalten. 

Was reizt an Databricks? Nun, die Leute mögen, dass die Plattform einfach zu bedienen ist. Darüber hinaus, “Die Plattform skalier extrem gut und hilft wirklich den Daten- und KI-Ökosystem innerhalb großer Unternehmen aufzubauen.” 

Mit diesem Tool können Sie Enterprise-AI-Anwendungen mit Ihren Daten entwickeln, die sicher und privat sind. Darüber hinaus ermöglichen Sie durch die Verwendung natürlicher Sprache den Menschen in Ihrem Team, neue umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken, die Ihre Prozesse effizienter machen. 

Quelle: G2

3. H2O Driverless KI

H2O Driverless KI ist ein Tool, das Automatisierung und schnelle Rechenleistung von GPUs nutzt, um Optimierung, Innovation und Effizienz voranzutreiben. 

“DAI trägt erheblich zur Automatisierung unserer Dienste bei.” Es optimiert den Prozess der Merkmalsauswahl, -generierung, Modellkonstruktion, -prüfung und Zusammenstellung, -bereitstellung.” 

Das bedeutet, dass dieses Tool Datenwissenschaftler befähigt, schneller und effizienter an KI-Projekten zu arbeiten, indem es wichtige Aufgaben des maschinellen Lernens und der Prozessautomation ausführt. 

Darüber hinaus verfügt es über fortschrittliche Funktionen wie Datenvisualisierung, Merkmalsengineering und Bereitstellung mit geringer Latenz. 

Quelle: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio bietet ein Datenwissenschafts- und maschinelles Lern-KI-Modell, das Unternehmen dabei hilft, ihre digitale Transformation zu beschleunigen. 

Dieses KI-System bietet Funktionen zur Datenverwaltung, was bedeutet, dass Sie Abweichungen und Vorurteile besser reduzieren können. Darüber hinaus vereinfacht es Experimente und die Bereitstellung, verbessert die Modellentwicklung und beschleunigt die Datenvorbereitung. 

IBM Watson Studio verfügt auch über Open-Source-Tools und Drag-and-Drop-Funktionen, die es ermöglichen, dass Menschen auf der gleichen Plattform zusammenarbeiten, was wiederum die Produktivität steigert.

“Die Integration mit den bestehenden APIs und Flexibilität [der] Bereitstellung von Instanzen in verschiedenen Umgebungen sind die besten Funktionen von IBM Watson Studio.” 

Quelle: G2

5. Dataiku

Dataiku bietet eine intuitive Plattform für alltägliche KI, die es Ihrem Unternehmen ermöglicht, Projekte schneller zu erstellen und in einer sicheren, geschützten Umgebung zu arbeiten.

Insgesamt verbindet Dataiku Ihre Mitarbeiter, Arbeitsabläufe und Technologien an einem zentralen Ort, sodass Datenexperten effizient zusammenarbeiten und Risiken besser managen können. 

“Es erspart mir eine Menge Zeit beim Bereinigen von Daten und beim Mischen verschiedener Sprachen und Technologien wie SQL, Python und R im selben Projekt.” 

Dataiku integriert auch generative KI-Dienste, einschließlich OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face usw. 

Quelle: Capterra

6. DataRobot

DataRobot ist eine Plattform für maschinelles Lernen mit KI-Funktionen, die es Ihnen ermöglichen, genaue prädiktive Modelle zu erstellen und sie an einem einzigen Ort zusammenzuführen.

Dieses Tool verfügt über ein hochgradig skalierbares Framework, was bedeutet, dass es in der Lage ist, die Leistung in großem Maßstab zu überwachen und zu analysieren, mit Echtzeitwarnungen und wertvollen Einblicken. Dies führt zu kontinuierlicher Verbesserung und Optimierung für Ihr Unternehmen, da Sie Ihre Rentabilität und Leistung klar sehen können. 

“Die Plattform arbeitet absolut mühelos durch beliebte und Nischen-Modellierungstechniken mit Ihren Daten, präsentiert Ihnen anschließend eine Menge Metriken … und hat sogar Bereitstellungsoptionen.”

Quelle: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker bietet einen Dienst für maschinelles Lernen zur Verbesserung Ihrer Arbeitsabläufe und bietet eine Möglichkeit, ML-Modelle schnell zu erstellen und zu trainieren. 

Mit diesem Tool und seinen No-Code-Oberflächen können Sie Ihre Datenmanagement-Initiativen optimieren und den besten Weg finden, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu organisieren. 

Was können Sie mit Amazon SageMaker tun? Nun, Sie können ML-Modelle mit Pipelines, Profilern, Debuggern und mehr in einer integrierten Entwicklungsumgebung erstellen, trainieren und bereitstellen. 

Darüber hinaus erhalten Sie vereinfachte Zugriffssteuerungen und Transparenz über all Ihre ML-Projekte.

“SageMaker macht es sehr einfach zu trainieren und Modelle bereitzustellen.” 

Quelle: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI ist die hauseigene Unternehmens-KI-Plattform von Google Cloud, die Unternehmen dabei hilft, maschinelles Lernen schneller zu entwickeln und bereitzustellen.

Dieses Tool hilft Ihnen, generative KI für schnelles Prototyping sowie Testmodelle zu erstellen und zu verwenden. Es verfügt über eine Reihe von Funktionen, wie AutoML, MLOps, Modellerstellung und benutzerdefiniertes Modelltraining.

Darüber hinaus verfügt Vertex über Vorhersagemöglichkeiten zur Mustererkennung basierend auf Daten sowie eine Methode zum Zusammenfassen, Klassifizieren und Extrahieren wertvoller Informationen aus dem gesammelten Wissen. 

“Die Erleichterung der einheitlichen Analytik ist ein Genuss für sich, aber die [...] Aufregung und das Experimentieren sind der Ort, an dem Transformationen entstehen.” 

Quelle: Google

9. C3 AI

C3 AI ist eine Unternehmens-KI-Lösung, die Unternehmen nutzen können, um die digitale Transformation durch effektive Analyse mehrerer Datensätze zu beschleunigen. 

C3 AI hat mehrere Einsatzzwecke. 

Eins, Sie können Unternehmens-KI-Apps erstellen und bereitstellen, die einen besseren Geschäftswert erschließen. Zwei, es fungiert als eine einheitliche Wissensquelle, die es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse durch eine intuitive Chat-Schnittstelle und Suche freizusetzen. 

Darüber hinaus haben Sie schnellen Zugriff auf relevante Erkenntnisse über alle vorhandenen Tools und Systeme, sodass Sie in Zukunft bessere datengestützte Entscheidungen treffen können.  

Quelle: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure steht zuletzt auf unserer Liste, ist aber dennoch ein relevantes Cloud-Computing-Tool, das Ihre Organisation effizienter macht.

Azure verfügt über viele Funktionen, wie Edge-Computing, vor Ort, hybrid und Multicloud, die Ihnen die Flexibilität geben, von überall aus zu innovieren und Ihre IT-Infrastruktur zu modernisieren. 

“Azure hat alles und wird von Ihnen oder Tausenden von Entwicklern erweiterbar, somit, unabhängig von Ihrem Payload, ist Azure [hat] Sie abgedeckt von kleinen statischen Websites bis hin zu planetenweiten Systemen.” 

Was ist die Zukunft der Unternehmens-KI?

Laut PwC könnte die KI-Technologie bis 2030 15,7 Billionen Dollar Umsatz generieren und das BIP der lokalen Volkswirtschaften um 26 % steigern. 

Darüber hinaus, sagt Mordor Intelligence dass die Digitalisierung von Großunternehmen hier ist, gekennzeichnet durch fortschrittliche digitale Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), Blockchain-Technologie und Edge-Computing. 

Die Integration mit anderen Technologien wird die Fähigkeit der Unternehmens-KI verbessern, enorme Datenmengen in Echtzeit effizienter zu analysieren. Darüber hinaus wird sie die Sicherheit und Transparenz erhöhen, was das Vertrauen in Lösungen der künstlichen Intelligenz steigert.

Insgesamt wird der Markt für Unternehmens-KI weiterhin wachsen, und 270,06 Milliarden Dollar bis 2032 erreichen. 

Die Quintessenz

Hat dieser Artikel Licht auf dieses Thema geworfen? Beantwortet er diese Frage: “Was ist Unternehmens-KI?” 

Wir hoffen, dass es das tut. Wir haben hart gearbeitet, um Ihnen alle Fakten zu geben und diese neue Technologie weniger gruselig zu machen. 

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