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KI-Agenten suchen, vergleichen und bewerten zunehmend selbstständig. Dafür brauchen sie aktuelle, konsistente und nachvollziehbare Informationen. Erfahren Sie, welche Vertrauenssignale für Onlineshops wichtiger werden und wie sich Angebote für Menschen und KI verlässlich einordnen lassen.

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B2B-Commerce: Weg vom Einheitsshop Vortrag über nutzerzentrierte B2B-Prozesse vormerken
Technik, Einkauf und Geschäftsführung haben unterschiedliche Rollen im Bestellprozess. Ein Standardshop bildet diese Wege oft nur unzureichend ab. Erfahren Sie, wie sich nutzerzentrierte Customer Journeys für Website, Portal und Einkaufssystem gestalten lassen und wo KI sinnvoll unterstützen kann.

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Künstliche Intelligenz wird Teil von ERP-Lösungen

03.04.2019 Künstliche Intelligenz ist eine Querschnitts- und Schüsseltechnologie, die zunehmend auch im Enterprise Resource Planning (ERP) an Bedeutung gewinnt.

 (Bild: geralt /pixabay)
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Allerdings sammeln sowohl mittelständische Anwender als auch ERP-Anbieter gerade erst Erfahrungen mit der Technologie. Dabei können mit KI-Hilfe in ERP-Systemen zum Beispiel Echtzeit-Übersetzungen für den Kundenkontakt erfolgen, die den jeweiligen Kontext der Unterhaltung berücksichtigen, oder aber Projekt-Daten überwacht werden, um mögliche Kundenbeschwerden vorherzusagen. Oder es lassen sich mit Hilfe von KI und ERP durch die Analyse von Maschinendaten die optimalen Wartungszeitpunkte bestimmen, die zugleich auch noch den bestehenden Auftragseingang berücksichtigen, um den Produktionsprozess so wenig wie möglich zu stören. Das sind nur einige Beispiele, die der Digitalverband Bitkom   in seinem aktuellen Positionspapier 'Künstliche Intelligenz und ERP'   zusammengetragen hat.

Kleinen Unternehmen fehlt es oft an Daten für KI-Systeme

Neben den Use Cases geht das Papier aber auch auf die Herausforderungen ein, mit denen interessierte Unternehmen aktuell konfrontiert sind. So benötigen KI-Systeme möglichst viele Daten, mit denen die Algorithmen trainiert werden. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen, die vielleicht nur auf 100 Kundendaten zurückgreifen können, stehen hier vor Problemen. Zudem sind KI-Lösungen heute keine Out-of-the-Box-Lösungen und müssen individuell konzipiert und programmiert werden, was angesichts der Kosten gerade kleinere Unternehmen zögern lässt. Schließlich fehlt es in den Unternehmen an KI-Know-how und KI-Experten und je komplexer die KI-Lösung wird, desto mehr stellen sich auch Haftungsfragen, etwa wenn die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen fehlt.
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