10 Wege, wie generative KI dem Industriesektor einen echten Mehrwert bietet

1. Automatisierte Interaktionsprotokollierung und -zusammenfassung

Marketing, Vertrieb und Service stehen in ständigem Kontakt mit (potenziellen) Kunden und müssen den Überblick über alle bisherigen Interaktionen behalten, um effektiv mit ihnen in Kontakt zu treten. Generative KI kann Anrufe, E-Mails und Chat-Nachrichten automatisch protokollieren und zusammenfassen, um stets einen aktuellen Überblick über den Kundenstatus zu geben.

Dies kann leicht automatisiert werden - typischerweise innerhalb weniger Tage Entwicklungszeit - durch die Kombination von Sprache-zu-Text-Tools wie Deepgram, um das Texttranskript zu generieren, und GenAI-Tools wie OpenAI, um das Transkript in jedem gewünschten Format zusammenzufassen. Dieser Anwendungsfall reduziert die für die Zusammenfassung von Anrufen aufgewendete Zeit um bis zu 100 %, was bei vielen Kunden nachweislich zu einer Effizienzsteigerung von 10-15 % führt. Darüber hinaus verbessert die Gen AI-Anrufzusammenfassung auch die Qualität und Konsistenz der Zusammenfassungen für alle Agenten und generiert wertvolle Daten für weitere Analysen.

2. Automatisierte personalisierte Antworten für Vertrieb und Service

Kundendienstmitarbeiter und Vertriebsteams verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit der Beantwortung häufig gestellter Fragen. Diese Arbeitsbelastung kann erheblich reduziert werden, indem die Datenquellen Ihres Unternehmens in das Generative AI-Tooling integriert werden. Eine solche Integration erleichtert die Erstellung von Antwortentwürfen auf häufig gestellte Anfragen, einschließlich Beschwerden und Zahlungsdiskussionen. Um die Qualität der Antworten zu gewährleisten, ist es wichtig, die Agenten einzubinden und ihnen die Möglichkeit zu geben, die von der KI generierten Nachrichten vor dem Versand zu überprüfen und zu genehmigen. Es hat sich gezeigt, dass die Umsetzung dieses Ansatzes das Potenzial hat, die Reaktionsgeschwindigkeit drastisch zu erhöhen und den Zeitaufwand für die Kommunikation um bis zu 30 % zu verringern.

3. Automatisierte Vorbereitung von Servicebesuchen

Techniker verbringen einen beträchtlichen Teil ihrer Zeit mit der Vorbereitung von Kundenbesuchen. Ein großer Teil davon kann mit generativer KI optimiert werden. Beispielsweise kann der Techniker vor dem Besuch eine Zusammenfassung eines Kundenwunsches erhalten und eine auf den Wunsch oder die Beschwerde des Kunden zugeschnittene Besuchs-Checkliste bekommen - alles wird dem Techniker mit einem Text-to-Speech-Modell vorgelesen. Darüber hinaus kann der Techniker Vorschläge für relevante Fragen erhalten, die er dem Kunden während des Besuchs stellen kann. Viele unserer Kunden reduzieren mit dieser Automatisierung die Vorbereitungszeit pro Besuch um bis zu 5 Minuten.

4. Automatisierte Protokollierung von Servicebesuchen

Nach jedem Besuch müssen die Techniker die Ergebnisse ihres Besuchs protokollieren, was eine zeitaufwändige Aufgabe sein kann, die gerne vergessen wird. Sobald ein Techniker fertig ist, kann er die durchgeführten Aktionen automatisch und freihändig mit Hilfe von Sprache-zu-Text-Modellen protokollieren. Nach der Erstellung werden die Ergebnisse automatisch im CRM-System aktualisiert und potenzielle Folgeaufträge erstellt. Dadurch kann die Zeit, die für die Protokollierung nach dem Besuch aufgewendet wird, vollständig entfallen, da die Protokollierung nun während der Fahrt zum nächsten Kunden erfolgt.

5. Verbesserte Wissensdatenbank-Suche (für Kunden und Service)

Für Vertriebsmitarbeiter ist es oft zeitaufwändig und schwierig, kundenspezifische Informationen abzurufen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, während eines Kundengesprächs angemessen zu reagieren. Durch die Kombination von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit generativen KI-Werkzeugen und internen Datenquellen (z. B. Best-Practice-Verkaufsleitfäden) können Sie einen persönlichen Assistenten für Vertriebsmitarbeiter entwickeln. Dieses Tool kann sofortige Antworten auf Fragen zu kundenspezifischen Geschäften geben (z. B. "Wie lauten die spezifischen Preisvereinbarungen für Kunde X?") oder Ratschläge zum Umgang mit Kundenproblemen geben (z. B. "Wie sollte man auf einen verärgerten Kunden wegen einer verspäteten Lieferung reagieren?" oder "Welche zusätzlichen Produkte kann ich diesem Kunden verkaufen?"). Dies verbessert die Effizienz der Vertriebsmitarbeiter, die Kundenzufriedenheit und möglicherweise auch den Umsatz.

6. Verbesserte (Ersatz-)Teile- und Produktsuche

Wartungs- und Beschaffungsteams verbringen oft viel Zeit mit der Suche nach geeigneten Ersatzteilen und Produkten. Dieser Prozess kann durch die Integration von generativen KI-Tools erheblich verbessert werden. Durch die Analyse von Bildern oder Beschreibungen benötigter Teile von Kunden kann die KI interne Datenbanken und externe Lieferanten durchsuchen, um genaue Übereinstimmungen oder kompatible Alternativen zu finden. Dieser Anwendungsfall kann innerhalb weniger Wochen implementiert werden und verbessert nachweislich die Genauigkeit der Teileidentifikation und rationalisiert die Beschaffungsprozesse, was eine rechtzeitige Wartung und betriebliche Effizienz gewährleistet.

7. GenAI-gesteuerte Produktinnovation

Der Industriesektor entwickelt sich schnell weiter und etablierte Unternehmen bringen neue Produkte auf den Markt. Um die Produktinnovation zu beschleunigen, kann generative KI zur Analyse von Online-Suchdaten, Verkaufsdaten oder Marktberichten eingesetzt werden, um verändertes Kundenverhalten und -bedürfnisse, meistverkaufte Produkte und Erkenntnisse der Verbraucher aufzudecken. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Sie immer über die neuesten Trends informiert sind. So können Sie Ihre Produkte auf die aktuellen Marktanforderungen abstimmen und Verzögerungen beim Markteintritt vermeiden.

8. Automatisierte Marktanalyse für neue Produktanwendungen

Industrieunternehmen können die Produktentwicklung und den Vertrieb beschleunigen, indem sie generative KI-Tools einsetzen. Diese Tools analysieren verschiedene Textdaten, wie Patente, Nachrichten und soziale Medien, um neue Produktanwendungen und Marktchancen zu identifizieren. KI kann zum Beispiel Patente analysieren, um Unternehmen zu finden, die Produkte entwickeln, die Ihre Lösungen nutzen könnten. Dieser Ansatz hilft bei der Aufdeckung von Marktchancen und beschleunigt den Übergang von der Forschung zu marktreifen Produkten.

9. Auf natürlicher Sprache basierende Berichterstattung und Datenanalyse

Unternehmensanalysten müssen oft detaillierte Analysen, Berichte und Dashboards zu Trends erstellen. Diese Aufgabe kann durch den Einsatz von generativer KI vereinfacht werden: Während bisherige Reporting-Tools oft Programmierkenntnisse erforderten, kann jeder Mitarbeiter mit Gen AI den benötigten Output beschreiben (z. B. die Verkaufsaktivitäten der letzten fünf Jahre) und die Erkenntnisse für sich generieren lassen. Dieser Anwendungsfall verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Berichten und Datenanalysen und liefert konsistente und umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten.

10. Automatisierte lokale Produktkonformitätsprüfungen

Global agierende Unternehmen betreiben oft einen erheblichen Aufwand, um sicherzustellen, dass ihre Produkte den verschiedenen und sich ständig ändernden lokalen Vorschriften entsprechen. Generative KI ist hocheffektiv bei der Zusammenfassung und Prüfung großer Mengen an rechtlicher Dokumentation, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für die schnelle Bestimmung der Produktkonformität mit lokalen Standards macht. Durch die Integration von generativer KI in die Rechtsdokumentation können Rechtsabteilungen viel Zeit sparen und sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren.

Bei der Integration von generativer KI in industrielle Arbeitsabläufe geht es nicht darum, den Menschen zu ersetzen, sondern ihn zu unterstützen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben, die Rationalisierung von Prozessen und die Aufdeckung verborgener Erkenntnisse können Unternehmen ihre Mitarbeiter entlasten, damit sie sich auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können. Die Beispiele in diesem Artikel sind nur der Anfang. Das Potenzial für generative KI in der Industrie ist enorm, und es ist jetzt an der Zeit, seine Vorteile zu erkunden.

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