AI wird in verschiedenen Branchen weit verbreitet eingesetzt. Einzelhändler passen Shopping-Erlebnisse an individuelle Vorlieben an, indem sie Kundendaten und fortschrittliche KI-Modelle nutzen. In der Versicherungsbranche können Unternehmen durch den Einsatz von KI Möglichkeiten zur Subrogationswiederherstellung identifizieren, die ein manueller Bearbeiter übersehen könnte. Banken und Finanzdienstleister verwenden KI, um die Kundendue Diligence zu stärken und die Bemühungen zur Geldwäschebekämpfung zu verbessern. KI-Technologien verbessern die diagnostische Genauigkeit in der Radiologie durch komplexe Bilderkennung und ermöglichen personalisierte Behandlungspläne durch prädiktive Analytik.
Der Erfolg der KI-Implementierung liegt darin, den geschäftlichen Nutzen zu verstehen, eine robuste Datenbasis aufzubauen, sich mit den strategischen Zielen des Unternehmens zu zu beschäftigen und Expertise auf allen Ebenen eines Unternehmens zu integrieren. Es ist wichtig, zu definieren, was KI für ein Unternehmen in konkreten Begriffen tun kann, anstatt sich lediglich von der Popularität und den breiten Versprechen der KI leiten zu lassen.
Die Grundlage für jegliche fortschrittliche Technologieadoption ist Daten, und KI bildet keine Ausnahme. Die Zusammenarbeit mit einem guten Technologiepartner ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der Mehrwert realisiert wird. Die Fokussierung auf die Kundenanforderungen und das Generieren von Werten für die Kunden steht im Mittelpunkt von WNS Analytics’ Ansatz.
Es ist wichtig, Vertrauen in die Implementierung der KI zu schaffen, was die gleichen Mechanismen erfordert wie für alle neuen Technologien: Rechenschaftspflicht, Sicherheit und ethische Standards. Transparenz darüber, wie KI-Systeme genutzt werden, auf welche Daten sie angewiesen sind und welche Entscheidungsprozesse sie nutzen, ist ein wichtiger Schritt, um das Vertrauen der Stakeholder zu schaffen. Dies wird als die größte Herausforderung beim Skalieren von KI-Initiativen identifiziert.