KI vs. ML vs. Datenwissenschaft: Wie man sich entscheidet

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Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben die Technologie für den alltäglichen Gebrauch zugänglicher gemacht und die KI in fast allen Branchen in den Vordergrund gerückt. Führungskräfte wollen wissen, wie sie KI nutzen können, um Abläufe zu optimieren und zu rationalisieren, ihr Geschäft auszubauen und den Umsatz zu steigern. Mitarbeiter wollen wissen, wie KI ihre Arbeit erleichtern kann.

Doch mit der zunehmenden Popularität von KI wächst auch das Unverständnis darüber, was KI ist und was nicht.

Dies ist ein häufiges Thema für Unternehmensleiter – sie möchten die wesentlichen Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen (ML) und Data Science (DS) erklären können. Manchmal verstehen sie jedoch die Nuancen der einzelnen Bereiche nicht und haben daher Schwierigkeiten, ihre Strategie in Bezug auf Gehälter, Abteilungen und die Zuteilung ihrer Ressourcen zu planen.

Insbesondere Software-as-a-Service- (SaaS) und E-Commerce-Unternehmen wird geraten, sich auf eine KI-Strategie zu konzentrieren, ohne dass ihnen gesagt wird, warum oder was das genau bedeutet.

Das Verständnis der Komplexität der Aufgaben, die Sie zu bewältigen haben, wird bestimmen, wo Ihr Unternehmen investieren muss. Es ist hilfreich, die Hauptunterschiede zwischen den einzelnen Bereichen kurz zu umreißen und einen besseren Kontext für ihre optimale Nutzung zu schaffen.

Betrachten wir also alle drei Bereiche unter dem Gesichtspunkt des Kundendienstes und der Kundenerfahrung – denn am Ende des Tages ist ein zufriedener Kunde der Motor all unserer Unternehmen.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Maschinen, Aufgaben auszuführen, Probleme zu lösen und kreative Lösungen zu finden, mit denen sonst ein Mensch betraut wäre.

In der Vergangenheit wurde von Menschen erwartet, dass sie Berichte erstellen und Trichter und Metriken analysieren, aber jetzt extrahiert KI die wichtigsten Informationen, die Unternehmen vorantreiben. Anstatt Metriken auf höchster Ebene zu analysieren, analysiert KI Milliarden von Datenpunkten und identifiziert die wichtigsten Kundenprofile und Kanäle, in die ein Unternehmen investieren sollte.

KI kann Verbrauchermuster synthetisieren, um nicht nur kleine Probleme zu erkennen, bevor sie zu großen werden, sondern auch um Kundenbedürfnisse und -wünsche vorherzusagen. So kann sie beispielsweise ein Fitnessunternehmen darauf aufmerksam machen, dass die WiFi-Verbindung seines Laufbandes beim Bergauflaufen unterbrochen wird, oder eine Lebensmittelkette darüber informieren, dass sie in einer bestimmten Stadt erhebliche Umsatzeinbußen erleidet, weil sie eine Stunde zu früh schließt.

KI liefert einen Detaillierungsgrad, der es Produktmanagern und Kundendienstleitern ermöglicht, 6- bis 7-mal schneller zu reagieren, um Probleme zu beheben. Dies sorgt für ein effizienteres Kundenerlebnis und eine stärkere Kundenbindung, was sich unmittelbar und deutlich positiv auf den Gewinn eines Unternehmens auswirkt. Und in Zukunft wird KI auf der Grundlage des Kundenverhaltens Entscheidungen über die Lieferkette und den Umsatz treffen.

Diese Erkenntnisse gelten für jedes Team mit Kundenkontakt: Der Vertrieb wird sie nutzen. Die Umsatzabteilung wird sie nutzen. Jeder, der mit dem Kunden zu tun hat, wird sich auf die Prognosemodelle der KI verlassen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die Koordinierung von KI-Methoden, um Dinge zu erstellen, zu lösen und zu tun, die früher von Menschen erledigt wurden. ML ermöglicht es Computersystemen und Maschinen, Muster und Klassifizierungen aus den Daten zu lernen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Es gibt zwar eine menschliche Aufsicht, aber der Mensch ist nicht in den Prozess oder die Erkennung involviert. ML kann dem Kunden zuhören, so dass der Mensch die Kundendaten nicht manuell synthetisieren, kennzeichnen und beschriften muss.

Mithilfe des maschinellen Lernens können Unternehmen Kundensegmente auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens, ihrer demografischen Daten und anderer Faktoren differenzieren. Die Technologie kann diese Informationen nutzen, um Kunden durch personalisierte Erlebnisse effektiver anzusprechen, wobei Produktempfehlungen eine der häufigsten Anwendungen sind.

E-Commerce-Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um fiskalische Algorithmen voranzutreiben, die den Kunden helfen, schneller und effizienter einzukaufen. Stellen Sie sich maschinelles Lernen vor, wenn Ihnen ein Online-Shop ein Produkt anbietet, von dem Sie nicht wussten, dass Sie es brauchen, das Sie aber plötzlich kaufen müssen. Die Maschine hat Ihre früheren Kaufentscheidungen analysiert und „wusste“, dass Sie wahrscheinlich einen weiteren Artikel in Ihren Einkaufswagen legen würden, was den Wert Ihres Besuchs erhöht.

Das maschinelle Lernen wird aus Sicht der Kundenerfahrung irgendwann in den Hintergrund treten, da KI statische Daten zugunsten von umsetzbaren Empfehlungen eliminiert.

Maschinelles Lernen ist auch bei der Erkennung von Betrug nützlich, indem es Muster erkennt, um Einbrüche zu verhindern, bevor sie geschehen, und so die Sicherheit von Unternehmen und Kunden erhöht.

Datenwissenschaft

Datenwissenschaft ist ein multidisziplinäres Gebiet, das statistische und computergestützte Methoden verwendet, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Sie umfasst Aufgaben wie Datenbereinigung, -umwandlung, -visualisierung und -analyse, um Muster, Beziehungen und Trends aufzudecken.

Die Datenwissenschaft kann sowohl deskriptive Statistiken, wie z. B. die Zusammenfassung von Daten und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, als auch inferenzstatistische Verfahren umfassen, bei denen auf der Grundlage einer Stichprobe Vorhersagen oder Rückschlüsse auf eine Population gemacht werden.

Was sollten Sie verwenden: KI, ML oder Datenwissenschaft?

Um zu entscheiden, ob Ihr Unternehmen auf KI, ML oder Data Science zurückgreifen sollte, sollten Sie sich zunächst auf ein Prinzip konzentrieren: Bestimmen Sie die wichtigsten Aufgaben, die Sie lösen müssen, und lassen Sie sich davon leiten.

Für einfache, geradlinige Aufgaben ist Data Science oft die Antwort. Wenn Sie nach einem anspruchsvolleren Ansatz zur Verbesserung der Kundenerfahrung suchen, sollten Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens untersuchen. Wenn Ihr Ziel jedoch darin besteht, Kundenbedürfnisse und zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen oder Ihren Kundenservice zu automatisieren, dann wird KI die besten Ergebnisse für Ihr Unternehmen liefern.

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