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Studie

CIOs liefern echten Mehrwert mit Maschinellem Lernen

16. November 2017, 12:34 Uhr | Axel Pomper

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

ML-Pioniere profitieren bereits – Ergebnisse schon heute liefern

Eine ausgewählte Gruppe der befragten CIOs (weniger als 10 Prozent) sind ihren Kollegen in Sachen Maschinelles Lernen voraus. Diese Erst-Nutzer liefern ein Modell, das CIOs hilft, die Technologie optimal einzusetzen:

Nahezu 90 Prozent der Erst-Nutzer glauben, dass automatisierte Entscheidungsprozesse zum Unternehmenswachstum beitragen. Im Vergleich, nennen 67 Prozent aller Studienteilnehmer andere Faktoren.
Rund 80 Prozent dieser Studienteilnehmer entwickelten Monitoring-Methoden für Maschinenfehler, bei den anderen Teilnehmern waren es 41 Prozent.
Mehr als Dreiviertel dieser CIOs veränderten Stellenprofile mit Fokus auf Maschinelles Lernen, bei den anderen waren es 35 Prozent.
Über 70 Prozent erarbeiteten einen Plan für Transformation von Unternehmensprozessen, im Vergleich zu den anderen Teilnehmern, von denen nur 33 Prozent solche Pläne entwickelten.

„Die ersten CIOs, die ML einsetzten, kombinierten Maschinelles Lernen mit Unternehmensprozessen und entsprechenden Kompetenzen, um das Umsatzwachstum stärker voranzutreiben”, sagt Georg Goller. „Sie berichten über bessere Ergebnisse mit grundlegenden Technologien und können sich so auf Innovationen konzentrieren, wie z. B. die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse, die sich unmittelbar auf die Ergebnisse auswirken.”

Fünf Schritte für optimale Nutzung von Maschinellem Lernen

ServiceNow zeigt CIOs, wie sie Digitale Transformation mit Maschinellem Lernen schaffen können:

Grundlage schaffen und Datenqualität steigern. Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.
Nach dem Realisationswert priorisieren. Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.
Außergewöhnliches Kundenerlebnis. Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in Kompetenzen für Maschinelles Lernen investieren.
Neue Kompetenzen und Unternehmenskultur. CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
Messen und berichten. CIOs wissen um die Vorteile vom Maschinellen Lernen, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Erhebungsmethodik:
ServiceNow beauftragte Oxford Economics, 500 CIOs über Maschinelles Lernen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu befragen.