Daten sind das Gold der digitalen Transformation – aber nur, wenn aus ihnen Wissen generiert werden kann. Insight Engines wurden entwickelt, um genau diese Aufgabe zu erfüllen. Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze, definiert die wichtigsten sechs Insight Engine-Trends für das Jahr 2019.
Der von Francis Bacon im 16. Jahrhundert formulierte Satz „Wissen ist Macht“ hat kaum eine größere Rolle gespielt als im digitalen Zeitalter. Denn Wissen, das zur richtigen Zeit abgerufen werden kann, entscheidet in der heutigen schnelllebigen Ära darüber, ob die notwendigen Geschäftsentscheidungen zeitgerecht getroffen werden können, ob der Kunde dem Unternehmen treu bleibt, weil er hier sofort die gewünschten Antworten bekommt, oder ob Zeit und Geld gespart wird, weil etwa Maschinenteile mit Hilfe vorausschauender Wartung („Predictive Maintenance“) ausgetauscht werden, bevor es zum teuren Produktionsstillstand kommt.
Wie viel Wissen ist in heutigen Unternehmen vorhanden? Paradoxerweise weniger denn je, wenn man das Thema in Relation zu den gegebenen Möglichkeiten betrachtet. Dafür gibt es vor allem zwei Gründe. Erstens: Mit dem rasanten Anstieg der zur Verfügung stehenden Daten – Stichwort Big Data – und der zunehmenden Komplexität wird es generell schwieriger, Wissen zu generieren. Zweitens: User sind nach wie vor gezwungen, sich Wissen mit den Methoden der analogen Welt anzueignen. Denn traditionelle File-Systeme gängiger Applikationen oder die ausufernden Ergebnisse von Online-Suchanfragen sind im Grunde nichts anderes als altmodische Karteikästen, in denen man Antworten in zeitraubender manueller Kleinarbeit zusammensuchen muss.
Genau hier setzt eine sogenannte Insight Engine an – ein System, das den Möglichkeiten der digitalen Transformation nicht nur technisch, sondern auch methodisch gerecht wird. So extrahieren Insight Engines etwa mit Mitteln des Deep Learning, Machine Learning oder Natural Language Processing (NLP) relevante Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen – egal ob strukturiert oder unstrukturiert – und bündeln sie zu unternehmensweit nutzbarem Wissen. Zudem bekommen die User nur die für den jeweiligen Kontext relevanten Informationen, die umso genauer sind, je länger das System im Einsatz ist. Das heißt: Wissen auf Knopfdruck und zur richtigen Zeit.
Dass die Zahl der Unternehmen, welche die Vorteile von Insight Engines erkennen, rasch steigt, zeigen heutige Marktstudien. 2017 lag das globale Marktvolumen bei rund 700 Millionen US-Dollar, im Jahr 2025 soll es bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26,4 Prozent die Drei-Milliarden-Grenze knacken.
Welche Meilensteine auf dem Weg dorthin das Jahr 2019 bereit hält:
Trend 1: Bessere Customer Experience
Aktuelle Studien sprechen eine klare Sprache: Nie war es schwieriger als heute, Kunden zufriedenzustellen. Und nie gab es mehr und bessere Möglichkeiten, das zu tun. So erwarten 79 Prozent der Konsumenten, von Unternehmen rundum umsorgt zu werden, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Demgegenüber berichten 84 Prozent der Firmen, die auf die Verbesserung der Customer Experience fokussieren, von deutlichen Umsatzzuwächsen.
Mit Insight Engines haben etwa die Mitarbeiter von Call Centern oder Support Desks all jene Informationen zur Hand, die für die konkrete und unmittelbare Beantwortung von Kundenanfragen notwendig sind, ohne selbst Experte sein zu müssen. Auch bei Self-Service-Systemen, die den Kunden 24/7 zur Verfügung stehen, gewinnen Insight Engines 2019 rasch an Bedeutung. Durch die automatisierte Generierung von Wissen und der Fähigkeit, in natürlicher Sprache zu interagieren, kann die Customer Experience auch während der Nachtzeiten sowie an Sonn- und Feiertagen auf einem hohen Level gehalten werden.
Trend 2: Bündelung der Kräfte von digitaler Disruption, Innovation und Transformation
Insight Engines haben nicht nur die Macht, Wissen aus vorhandenen Daten und Informationen automatisiert zu generieren, sondern auch neues Wissen zu schaffen. Das machen sie einerseits indirekt, etwa indem sie Mitarbeiter von Routineaufgaben – sogenanntes Monkey Business – entbinden und damit Freiräume für Innovation und kreative Ideen erzeugen. Andererseits verhelfen Insight Engines direkt zu neuen Erkenntnissen, die vor allem über die disruptive Technologie Deep Learning erzielt werden.
Marktforscher gehen davon aus, dass sich das Marktvolumen für Deep Learning, welches sich derzeit bei über zwei Mrd. US-Dollar befindet, bis 2023 auf 18 Mrd. US-Dollar steigen wird – bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von satten 41,7 Prozent. Während Deep Learning und Machine Learning heute vor allem zur Optimierung von internen Prozessen verwendet werden (siehe auch nächster Trend), haben sie die Fähigkeit, auf Basis von Advanced Analytics Vorhersagen mit bis dato unerreichter Genauigkeit zu schaffen. Diese wiederum bilden etwa ein solides Fundament für neue Geschäftsmodelle.
Trend 3: Insight Engines unterstützen Business Process Transformation
Heutige Geschäftsprozesse sind in der Regel der Gegenstand von Optimierungsmaßnahmen. So wird etwa der Posteingang digitalisiert, der damit zusammenhängende Prozess aber unverändert gelassen. Insight Engines besitzen jedoch Fähigkeiten, mit denen sich Prozesse von Grund auf neu modellieren und damit transformieren lassen. Beispiel Versicherungen: Während heute große Customer Service-Teams mit nichts anderem beschäftigt sind, als Schadensfälle umständlich aufzunehmen, können Versicherungsunternehmen, die auf Insight Engines setzen, radikale Vereinfachungen erzielen. Dank automatisierter Bildklassifizierung reicht es künftig, dass der Versicherungsnehmer Handy-Fotos vom Schaden, dem Pass und der Polizze schickt, um einen neuen Akt anzulegen und weitere Schritte zu setzen. Im Zweifelsfall schreitet der Sachbearbeiter ein, dem durch die Automatisierung von Routineevents mehr Zeit für schwierige Fälle bleibt.
Entwickelt man dieses Prinzip weiter, können neue Möglichkeiten der Leadgenerierung geschaffen werden. Dank automatisierter Bilderkennung erfährt etwa ein auf die Luftfahrt spezialisiertes Wartungsunternehmen von einer schadhaften Maschine, sobald ein entsprechendes Foto in Social Media veröffentlicht wird, und kontaktiert die betroffene Fluglinie, die aus Kostengründen meist über kein eigenes Technikerteam verfügt. In der Regel bekommt der Erstkontakt den Auftrag.
Trend 4: Conversational User Interfaces geben künstlicher Intelligenz ein menschliches Gesicht
Heute übliche Chatbots werden von Konsumenten meist als nicht intelligent und wenig hilfreich eingestuft. Daher investieren Unternehmen immer mehr in Technologien, die die Interaktion mit Kunden auf eine gleichsam menschliche Ebene hebt. Laut IDC schaffen sogenannte Conversational Agents derzeit einen Markt von 12 Milliarden US-Dollar; im Jahr 2022 sollen es 28 Milliarden sein.
Im Jahr 2019 werden Unternehmen zunehmend erkennen, dass Insight Engines die optimale Basis für die intelligente Interaktion mit Kunden bilden. Dabei nutzen diese Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) – beides Teilbereiche der künstlichen Intelligenz –, um Dialoge in natürlicher Sprache führen zu können. Damit erhält der Kunde beispielsweise auf die Frage, wer Francis Bacon gewesen sei, nicht unzählige Links, sondern unmittelbar die Antwort: „Englischer Philosoph, Jurist, Staatsmann und Wegbereiter des Empirismus“. Hierbei wurde der Kontext des Fragenden richtig interpretiert und die Informationen semantisch aufbereitet.
Trend 5: Innovative Einsichten auf unternehmensweite Informationen schaffen neues Wissen
Informationen zu Kunden, Themen, Prozessen und Objekten der Wirklichkeit sind heute in der Regel in sogenannten Silos geparkt wie etwa in Form von E-Mails, Dokumenten oder Datensätzen diverser Unternehmens-Applikationen. Insight Engines schaffen gleichsam eine Klammer über alle Datenquellen hinweg, wobei die Daten – im Gegensatz zur Methode traditioneller Wissensmanagementsystemen – dort bleiben, wo sie generiert wurden.
Analog zu den aktuellen IoT- und Industrie 4.0-Trends, bei denen etwa Maschinen einer Produktionsstätte vernetzt werden und damit neue Einsichten auf die Performance und den Zustand erlauben, schaffen Insight Engines so ein machtvolles Instrument, das sich mit „Unified Everything 4.0“ beschreiben lässt.
Damit erhalten Mitarbeiter eine 360-Grad-Sicht auf Kunden, Themen, Prozesse bis hin zu einzelnen Bauteilen, woraus neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Darüber hinaus sind Unternehmen damit in der Lage, virtuelle Repräsentationen zu schaffen („Digital Twins“), die sich beispielsweise für Simulationen im Bereich Produktentwicklung, Prozessmodellierung oder Marketing nutzen lassen. Digital Twins bilden einen rasch wachsenden Markt: 2023 soll bei einem jährlichen Wachstum von 37 Prozent die 15-Milliarden-Dollar-Marke erreicht werden.
Trend 6: CEOs übernehmen das Ruder
Die digitale Transformation wurde in der Vergangenheit oft als ein rein technisches Thema gesehen oder an Marketing- und Personalabteilungen delegiert. Immer mehr CEOs haben jedoch erkannt, dass der Zugang zu Daten und deren intelligente Aufbereitung geschäftskritisch sind. Das bestätigen etwa zwei Drittel der deutschen Unternehmenslenker.
Daher werden 2019 CEOs ihre Aktivitäten verstärkt auf das Thema digitale Transformation und die damit zusammenhängenden Technologien lenken. Mit Insight Engines erhalten sie ein Instrument an die Hand, das einerseits hilft, die Transformation strategisch zu lenken, und andererseits ermöglicht, im operativen Geschäft Entscheidungen zu treffen, die durch Wissen und gesicherte Informationen untermauert sind.
Fazit: „Wissen ist Macht“ gilt mehr denn je
Insight Engines vereinen die zentralen Aspekte der digitalen Transformation unter einem Dach. Sie helfen nicht nur, die im Unternehmen verstreuten Daten zu bündeln, um daraus Wissen zu generieren, sondern ermöglichen auf Basis dessen einen verlässlichen Blick in die Zukunft. Davon profitieren Management, Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen, womit Insight Engines im Jahr 2019 verstärkt in den Fokus von strategischen Aktivitäten rücken werden.
