Die digitale Transformation des Business Intelligence (BI) Bereichs erreicht mit der Integration Künstlicher Intelligenz (KI) eine neue Dimension. Was lange als Zukunftsvision galt, wird heute zur strategischen Notwendigkeit für Unternehmen jeder Grösse. Die Kombination von BI und KI verspricht nicht nur Prozessoptimierungen, sondern eine grundlegende Neugestaltung der Datennutzung und -interpretation.
KI-Integrationsbereiche in BI-Systeme
Aktuelle Herausforderungen der BI-Landschaft
Die traditionelle Business Intelligence stösst zunehmend an ihre Grenzen. Eine aktuelle Gartner-Studie zeigt, dass Analysten bis zu 80 % ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen – wertvolle Zeit, die für die eigentliche Analyse fehlt. Schweizer Unternehmen sehen sich dabei mit spezifischen Herausforderungen konfrontiert: Die Regulatorien für Unternehmen, insbesondere im Bankensektor, erfordern höchste Compliance-Standards, während der ICT-Fachkräftemangel die Situation verschärft. Gleichzeitig wachsen die Datenmengen durch IoT, Social Media und externe Marktdaten exponentiell.
KI als Game Changer für BI-Systeme
Die Integration von KI in bestehende BI-Systeme erfolgt auf mehreren Ebenen. In der Datenaufbereitung ermöglicht KI die automatische Erkennung und Klassifizierung von Daten sowie die intelligente Bereinigung von Datensätzen. Auf der Analyseebene eröffnen sich neue Möglichkeiten durch Predictive Analytics und automatisierte Feature-Erkennung. Die Benutzeroberfläche profitiert von Natural Language Querying, wodurch auch nicht-technische Mitarbeiter komplexe Datenabfragen durchführen können. Grosse Datenmengen können qualifiziert und analysiert werden. Mustererkennung und Abfrage bestimmter Themen können dem Modell antrainiert werden. Eine Überwachung der Ergebnisse solcher Analysten ist trotzdem notwendig, wird aber durch die Unterstützung von KI bedeutend einfacher und übersichtlicher.
Wirtschaftliche Perspektiven
Die wirtschaftlichen Vorteile der KI-Integration sind beachtlich. McKinsey-Analysen belegen eine durchschnittliche Steigerung der Entscheidungseffizienz um 25%. Die Amortisationszeit liegt typischerweise bei 12-18 Monaten, wobei Kosteneinsparungen von 30-50% bei Routineanalysen realisiert werden. Besonders bemerkenswert ist die Reduktion von Fehlentscheidungen um bis zu 60 % durch verbesserte Datenqualität. Auch hier sind die zu bewältigenden Mengen von Daten entscheidend, die verbesserte Wirtschaftlichkeit resultiert vor allem aus der erhöhten Produktivität und der Verbesserung der Qualität von Analysten, bzw. der Vermeidung von falschen Annahmen. Eine rigorose Überwachung und Prüfung der Qualität der verwendeten Daten ist aber unumgänglich, da die Ergebnisse sonst nicht die gewünschten wirtschaftlichen Optimierungen bringen.
Implementierung: Der Weg zum Erfolg
In Bezug auf die Implementierung ist der Ansatz sehr ähnlich, wie bei einer Software-Applikation. Ein wichtiger Unterschied ist jedoch das Training des Modells. Auch die Datenqualität spielt eine immer wichtigere Rolle, da Ergebnisse der KI nur dann gut sind, wenn auch die Datenbasis korrekt ist. Daher erfordert die erfolgreiche Integration von KI in BI-Systeme erfordert einen ähnlich strukturierten Ansatz wie bei der Einführung einer Software-Applikation:
- Assessment: Analyse der bestehenden Infrastruktur und Definition der Anforderungen an das KI Tool
- Planung: Roadmap zur Einführung und gegebenenfalls Anpassungen des Umfeldes von Applikationen in Bezug auf Datenverfügbarkeit
- Abklärungen in Bezug auf Privacy der Daten, rechtliche Restriktionen der Anwendung und Voraussetzungen für Nutzbarkeit von Daten
- Training des Modells mit bestimmten Daten, Durchführung definierter Prozesse zu Testzwecken
- Pilotierung: Implementierung in einem kontrollierten Umfeld z. B. bestimmte isolierte Themenfelder, um die Ergebnisprüfung zu abzusichern
- Rollout: Schrittweise Ausweitung mit kontinuierlicher Optimierung, Training des Modells und qualitative Überwachung der Ergebnisse
Auch entscheidend für den Erfolg ist ein effektives Change Management. Die frühzeitige Einbindung aller Stakeholder, Kommunikation und ein gezielte Schulungsprogramme sichern die nachhaltige Akzeptanz der neuen Prozesse.
Praxisbeispiele aus der Schweizer Unternehmenslandschaft
Grossunternehmen als Vorreiter
Die Migros demonstriert eindrucksvoll die Möglichkeiten KI-gestützter BI-Systeme im Retail-Bereich. Durch die Integration von KI-Komponenten für Nachfrageprognose und Sortimentsoptimierung konnte der Warenverlust um 30% reduziert werden. Das System analysiert Verkaufsdaten in Echtzeit und berücksichtigt externe Faktoren wie Wetter und lokale Events.
Swiss Re nutzt eine KI-erweiterte BI-Plattform für die Risikoanalyse. Die Integration von Natural Language Processing ermöglicht die automatische Analyse von Schadenberichten, was die Bearbeitungszeit komplexer Fälle um 40% reduzierte.
Die Zürcher Kantonalbank implementierte KI-gestützte Anomalie Erkennung in ihr BI-System. Die Echtzeitüberwachung von Transaktionen führte zu einer signifikanten Verbesserung der Betrugserkennung bei gleichzeitiger Reduktion falscher Alarme um über 50%.
Erfolgreiche KMU-Implementierungen
Auch kleinere Unternehmen profitieren von der KI-Integration. Ein Aargauer Logistikunternehmen mit 120 Mitarbeitenden erreichte durch Microsoft Power BI mit KI-Erweiterungen eine Kraftstoffeinsparung von 15%. Die schrittweise Integration über sechs Monate ermöglichte eine Amortisation bereits nach acht Monaten.
Ein St. Galler Präzisionsteile-Hersteller (80 Mitarbeitende) erweiterte seine Qlik-BI-Lösung um KI-gestützte Predictive Maintenance. Die Implementierung in nur drei Monaten führte zu einer Reduktion ungeplanter Maschinenstillstände um 35%.
Ein Handelsunternehmen aus der Zentralschweiz optimiert mit Tableau und KI-Funktionen seine Bestandsplanung. Die Integration externer Faktoren wie Wetterdaten ermöglichte eine Bestandsreduktion um 20% bei verbesserter Produktverfügbarkeit.
Fazit und Ausblick
Die Integration von KI in BI-Systeme entwickelt sich vom optionalen Wettbewerbsvorteil zur strategischen Notwendigkeit. Die Beispiele zeigen, dass sowohl Grossunternehmen als auch KMUs von der Technologie profitieren können. Entscheidend für den Erfolg sind ein strukturierter Implementierungsansatz, klare Zielsetzungen für die Anwendung und die konsequente Einbindung der Mitarbeiter.
Die Zukunft verspricht weitere spannende Entwicklungen: Autonome BI-Systeme, verbesserte Predictive Analytics und intuitivere Benutzeroberflächen werden die Datenanalyse weiter verbessern. Unternehmen sollen sich heute zwingend mit dem Thema auseinandersetzen, sichern sich damit Vorteile in der zunehmend datengetriebenen Wirtschaft.
AI Check für KMU – verschiedene Möglichkeiten
- Beratung: ai-monitor.ch
- Tool/Beratung: FHNW HSW Maturitätsanalyse
- Tool: Maturity Assessment - Das kostenfreie Tool
- Tool/Beratung: Modern Workplace – Maturity Assessment | PwC Schweiz
Konkrete Beispiele
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- Der Status von AI in der Schweizer Tech Industrie: Studie und Beispiele zur Umsetzung
Weitere Informationen zur AI
- Eine Plattform, die den Digitalisierungsgrad der Schweiz misst und Informationen bereitstellt: digital.swiss
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Die Autorin
Susanne Mader unterstützt Firmen bei der Digitalisierung der Finanzbereiche. Sie betreibt ein eigenes Beratungsunternehmen und ist Teil des topsoft Consulting-Netzwerks.
www.smdprojects.ch
www.topsoft.ch/consulting
Der Beitrag erschien in gekürzter Form im topsoft Fachmagazin 25-2
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