CI-Anwendungsfälle in der gesamten Unternehmensorganisation

Kontinuierliche Intelligenz ist in Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen und horizontal in den Abteilungen vieler Unternehmen vielversprechend.

Ein Großteil der Aufmerksamkeit, die der Continuous Intelligence (CI) heute zuteil wird, konzentriert sich auf den IT-Betrieb sowie Sicherheitswarnungen und -korrekturen. CI ist jedoch auch vielversprechend für Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen und horizontal über die Abteilungen vieler Unternehmen hinweg.

Experten sagen, dass CI Vorteile in Abteilungen außerhalb der IT bieten kann, einschließlich Anwendungsfällen in Echtzeitanwendungen in Finanzen, Fertigung und Lieferkette.

In einem Artikel aus dem Jahr 2020 befasste sich Kevin Petrie von der Beratungsfirma Eckerson Group mit den Einsatzmöglichkeiten von CI. Er sagte:„CI passt gut zu beliebten Unternehmensinitiativen. Es umfasst Echtzeit-Datenstreaming und Schichten auf den Cloud-Plattformen, auf die Unternehmen migrieren. CI wendet auch maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Algorithmen an, um Kunden einzubeziehen und Abläufe auf kreative neue Weise zu rationalisieren. Am wichtigsten ist vielleicht, dass CI die Datendemokratisierung vorantreibt, indem sie Analysten und Bedienern im gesamten Unternehmen umsetzbare Empfehlungen zur Verfügung stellt.“

CI-Anwendungsfall:Einzelhandel

Zum Beispiel beschrieb Petrie, wie ein Einzelhändler eine Preisstrategie für den Schulanfang für Schülerrucksäcke verfeinern kann. Diese Strategie würde beinhalten, dass Finanzanalysten „standortspezifische Ladenpreise für Schlüsselregionen auf der Grundlage historischer Preise und des jüngsten Kaufverhaltens“ festlegen. Das Modell würde auch Kontextdaten berücksichtigen, einschließlich – wie er damals anmerkte – Daten über COVID-19-Infektionsraten und Schulpläne für virtuelles/persönliches Lernen.

Nach dem Livegang überwachte der Einzelhändler Echtzeit-Kauftrends sowie Social-Media-Trends in Bezug auf Schulplanung, Rucksackeinkauf und COVID-19. Ein maschinelles Lernmodell könnte laufende, standortspezifische Preisanpassungen empfehlen und dabei auf die unterschiedlichen Datenpunkte zurückgreifen.

Ein häufiger Anwendungsfall, der heute zitiert wird, konzentriert sich auf die Cybersicherheit. Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System könnte öffentliche Bedrohungsmuster und Netzwerkaktivitäten wie ungewöhnliche Zugriffsversuche kontinuierlich überwachen. Es könnte Eindringlinge erkennen und rund um die Uhr schneller als Menschen Maßnahmen ergreifen.

Zu den Use Cases, die von verschiedenen CI-Softwareanbietern genannt werden, gehören Anwendungen im Fertigungsbereich. Beispielsweise kann ein Unternehmen mithilfe von CI die Produktqualität verbessern und die Produktionskosten senken.

Siehe auch:Continuous Intelligence Insights

Internet der Dinge

CI kann die Verwendung von Sensordaten für die vorbeugende Wartung von Geräten in Internet-of-Things-Umgebungen optimieren. Das wird häufig in der Fertigung erwähnt. Außerdem kann ein CI-fähiges Lieferkettensystem den Produktfluss besser verwalten, indem Daten zu Verkäufen, Wirtschafts- und Saisondaten sowie Bestands- und Logistikbedingungen überwacht werden.

Im Finanz- und Einzelhandelssektor kann eine weitere Schlüsselanwendung für CI die Betrugserkennung sein. In diesem Fall überwacht ein System Transaktionen auf Anomalien. Wenn eine Transaktion ein verdächtiges Muster aufweist, kann sie Manager warnen oder Transaktionen sogar automatisch in Echtzeit blockieren.

Weitere Anwendungsfälle, die diskutiert werden, umfassen die Optimierung der Gesundheitskosten und die Verbesserung der Versorgungsqualität für Patienten, die eine regelmäßige Überwachung durch Geräte benötigen.

Selbst innerhalb von IT-Gruppen umfassen CI-Anwendungen, die heute getestet oder implementiert werden, Funktionen, die über die Systembetriebszeit hinausgehen, einschließlich Datenqualitätssicherung und -management sowie Anwendungsmodernisierung.

Achten Sie darauf

Es bestehen jedoch erhebliche Herausforderungen für CI-Implementierungen, und Experten sagen, dass das Konzept noch ausgereift ist. Zu den Herausforderungen gehören technische und betriebswirtschaftliche Fragestellungen. Petrie von der Eckerson Group bemerkte:„Heute sind CI-Anwendungsfälle wie diese mehr technologische Visionen als geschäftliche Realität. Unternehmen kämpfen immer noch mit hoher Latenz, manueller Skripterstellung, isolierten Tools und unzusammenhängenden Arbeitsabläufen. Datenanalyseteams verwenden häufig „CI“-Lösungen für elementare Anwendungsfälle, wie z. B. automatisierte Datenvorbereitung und Berichterstellung, Verfeinerung von Marketing-Outreach-Listen und -Antworten oder Analyse von IT-Betriebsprotokollen.“

CI hat Potenzial. In einigen Fällen sind die Kerntechnologien jedoch möglicherweise besser vorbereitet als das Unternehmen. Am Technologieportfolio, der Kultur und den Geschäftsprozessen der Organisation muss noch gearbeitet werden.