Kluge Wirtschaftsführer verfolgen die KI-Entwicklungen schon seit Jahren, lange bevor ChatGPT im Jahr 2022 die Bühne stürmte. KI ist auf dem besten Weg, die Arbeitslandschaft zu verändern; Goldman Sachs’ Vorhersage für März 2023 ist, dass KI bis 2030 weltweit bis zu 300 Millionen Vollzeitjobs ersetzen könnte.
Das ist zu Recht eine beängstigende Schlagzeile für Arbeitnehmer im professionellen Dienstleistungssektor, die ohnehin unsicher sind, was ihren wirtschaftlichen Wert angeht. Glücklicherweise sind die Details ermutigender. Goldman Sachs prognostiziert eine neue Welle technologischer Innovationen und einen Anstieg des Gesamtwerts der weltweit produzierten Waren und Dienstleistungen um 7 %. Mit anderen Worten: ein Produktivitätsboom. Ein Grund dafür ist die rasch zunehmende Fähigkeit der KI, Geschäftsentscheidungen zu informieren und zu gestalten.
KI verändert die Art und Weise, wie Geschäfte abgewickelt werden – und wie Unternehmensleiter wichtige Entscheidungen treffen.
Es passiert auch schon. Hier erfahren Sie, wie KI in vier Schlüsselbereichen in die moderne Geschäftsentscheidung einfließt.
1. Immobilieninvestoren in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen
Die meisten unabhängigen Immobilieninvestoren wissen, dass die besten Angebote unter dem Radar bleiben: Leerverkäufe, Zwangsvollstreckungen und insbesondere nicht börsennotierte Immobilien.
Umfassende Bewertungs- und Lead-Generierungstools wie DealMachine zeigen die Leistungsfähigkeit von KI in der Immobilienbranche. Tools wie dieses gehen über die MLS-Eigenschaften hinaus, nach denen alle anderen suchen, um verborgene Möglichkeiten aufzudecken. Sie verfügen über proprietäre Bewertungsmodelle, die Anlegern dabei helfen, festzustellen, ob sich eine Chance tatsächlich ergibt.
KI-gestützte Immobilientools können Anleger (noch) nicht vor Fehlentscheidungen bewahren. Da sie aber viel mehr Informationen und Möglichkeiten bieten als Vorgänger ohne KI, entfällt bei ihnen ein Großteil des Rätselratens und der Routinearbeit.
2. Reduzierung des manuellen Projektmanagement-Arbeitsaufwands
Projektmanagementlösungen wie Lufttisch Und Monday.com nutzen bereits KI und maschinelles Lernen, um die Workflow-Effizienz zu steigern. Der weitere Fortschritt in diesem Bereich wird wahrscheinlich iterativ erfolgen, wobei künftige Versionen immer mehr zeitaufwändige Vorarbeiten automatisieren werden.
Aber es wird trotzdem dramatisch sein. Im Jahr 2019 Gartner vorhergesagt dass KI bis 2030 80 % der Projektmanagementaufgaben automatisieren könnte. Heute scheint das eine konservative Schätzung zu sein. Auf absehbare Zeit müssen Menschen einbezogen werden, aber einzelne Projektmanager werden viel mehr tun können als bisher. Sie werden weitaus weniger kleine Geschäftsentscheidungen treffen, die im Projektmanagement-Workflow üblich sind, und sich stattdessen auf die großen, strategischen Entscheidungen konzentrieren.
3. Synthese riesiger Mengen digitaler Informationen, um evidenzbasierte Entscheidungen voranzutreiben
Die Suchmaschinentechnologie hat sich in den letzten 20 Jahren dramatisch verbessert, das Grundmodell jedoch nicht. Sie geben eine Suchanfrage ein, der Algorithmus versucht zu verstehen, was Sie meinen, und spuckt dann eine Reihe von Links aus, die er für relevant hält.
Oftmals sind die Ergebnisse hervorragend. Und oft sind sie es auch nicht. Iterative Verbesserungen haben bisher recht gut funktioniert, es ist jedoch klar, dass das Modell grundlegende Mängel aufweist.
KI könnte das ändern, vielleicht früher als wir denken. Google ist neu Generative Sucherfahrung (SGE) bietet einen Einblick in eine Zukunft, in der KI auf Ihre Anfrage antwortet und die große Menge an Informationen in dieser Antwort analysiert. Menschlich ausgedrückt klickt es auf die Links und fasst deren Inhalt zusammen, ohne dass Sie etwas unternehmen müssen.
Es ist leicht zu erkennen, wie SGE die geschäftliche Entscheidungsfindung rationalisieren und Führungskräften und ihren direkt unterstellten Mitarbeitern dabei helfen könnte, Informationen viel schneller zusammenzuführen. Auch wenn es morgen nicht zum Standardsuchmodell von Google wird, kommt es doch und die Auswirkungen könnten tiefgreifend sein.
4. Aufdecken versteckter Muster und Vorlieben im Verbraucherverhalten
KI-Chatbots sind seit Jahren ein fester Bestandteil des Kundenservices. Auch im digitalen Marketing haben Algorithmen des maschinellen Lernens ihren Einfluss stetig ausgebaut.
Die nächste Grenze ist die KI-gesteuerte Verhaltensanalyse und das prädiktive Marketing. Das heißt, herauszufinden, was der Kunde will, bevor er es selbst weiß. Man könnte argumentieren, dass talentierte menschliche Vermarkter dies bereits tun, und Sie haben Recht. Allerdings arbeiten Menschen nicht so schnell wie Algorithmen und verpassen oft Gelegenheiten, die sich in der Öffentlichkeit verbergen.
Wie bei anderen KI-Anwendungen bei der Geschäftsentscheidung liegt der Wert von Predictive Marketing darin, dass Menschen sich auf strategische Aufgaben konzentrieren können, die sie (vorerst) noch besser erledigen können als Algorithmen. Menschen können Kampagnen leiten und Kontakte auf hohem Niveau knüpfen, während die Automatisierung den Rest erledigt.
Das Potenzial von KI in der Wirtschaft nutzen
KI-Technologie ist für Unternehmensentscheider in so unterschiedlichen Branchen wie Immobilien, Personalwesen und Gesundheitswesen bereits unverzichtbar. Und seine Fähigkeit, die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen und zu verbessern, schreitet schnell voran. Wo auch immer Sie arbeiten und welche Rolle Sie auch spielen, jetzt ist es an der Zeit, sich daran zu gewöhnen, das Potenzial dieses Unternehmens zu nutzen. Denn auch wenn KI Ihren Job in absehbarer Zeit nicht ersetzen wird, könnte sie Ihre Karriere voranbringen.
