• Ohne KI-Komponente ist die Wahrscheinlichkeit gering, dass die in verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus gesammelten Informationen genutzt werden, um die Effizienz zu steigern oder Ausfälle zu reduzieren.
  • KI-Algorithmen sind zur Selbstkorrektur fähig und können Daten analysieren, um bevorstehende Herausforderungen zu erkennen, bevor sie auftreten.

Die Begriffe künstliche Intelligenz (KI) und digitale Transformation (DX) sind miteinander verbunden. Auch wenn Organisationen oder Meinungsführer nur einen davon nennen, beziehen sie sich wahrscheinlich dennoch auf beide, die zusammenarbeiten. Kurz gesagt, die KI treibt bereits die nächste Phase der DX-Initiativen und -Software an und wird dies auch weiterhin tun, wodurch bisher unmögliche Chancen und Verbesserungen entstehen.

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Was ist KI in der digitalen Transformation?

Meistens bezieht man sich, wenn im Kontext von Ingenieurwesen und Fertigung von KI gesprochen wird, tatsächlich auf schwache künstliche Intelligenz. Es geht nicht um Maschinen, die wie Menschen denken, sondern um hochentwickelte Algorithmen, die für eine vordefinierte Aufgabe mit einem klar verstandenen Satz von Eingaben entwickelt wurden. Schwache künstliche Intelligenz, die fürCAD-Anwendungen entwickelt wurde, wird beispielsweise niemals außerhalb dieser spezifischen, vorab festgelegten Parameter "denken".

Im Gegensatz zur Standardautomatisierung können KI-gestützte Prozesse auf neue Informationen oder unerwartete Änderungen reagieren. Das ist ihr größter Vorteil. Befreit von vorbestimmten Ergebnissen lernen KI-Algorithmen aus Erfolg und Misserfolg. Sie sind zur Selbstkorrektur fähig und können Daten analysieren, um bevorstehende Herausforderungen zu erkennen, bevor sie auftreten.

Warum KI für die digitale Transformation wichtig ist

Wenn jemand die Motorhaube fast jedesPTC-Produkts anhebt, wird er die KI finden, die kritische Anwendungen wie generatives Design in Creo oder prädiktive Analysen in Thingworx antreibt.

Es reicht nicht aus, Daten aus DX-Initiativen zu sammeln. Ohne KI-Komponente ist die Wahrscheinlichkeit gering, dass die in verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus gesammelten Informationen genutzt werden, um die Effizienz zu steigern oder Ausfälle zu reduzieren. Darüber hinaus riskieren Organisationen, die derzeit keine KI-Initiativen im Rahmen einer breiteren DX-Strategie verfolgen, in den Status digitaler Nachzügler zu verfallen. Eine Studie von PwC aus dem Jahr 2021 ergab, dass 86 % der Befragten KI als Mainstream-Technologie betrachteten.

Etwa 33 % hatten bereits damit begonnen, begrenzte KI-Anwendungsfälle zu implementieren, während ein Viertel der Befragten vollständig durch KI aktivierte und erweiterte Prozesse in breiter Einführung hatten.

Was sind die Vorteile von KI in der digitalen Transformation?

Jede Technologie, einschließlich KI, muss im Hinblick auf die Rentabilität der Organisation betrachtet werden. Heute versuchen Unternehmen bereits, DX-Initiativen in stark kontrollierten Rahmen anzuwenden, in denen Ergebnisse im Verhältnis zu den finanziellen Ergebnissen bewertet werden können. Es wurden vier wesentliche und messbare Vorteile von KI in DX-Initiativen identifiziert:

1. Effizientere Entscheidungsfindung

Wichtige Entscheidungen können, anders als in vielen Filmen und Serien, nicht allein auf dem Bauchgefühl beruhen. Selbst eine erfahrene Führungskraft benötigt Zugang zu allen relevanten Daten, um zur optimalen Schlussfolgerung zu gelangen. Da Zeit immer ein Faktor ist, muss diese Entscheidung oft schnell getroffen werden. KI kann helfen, wichtige Informationen zu Produktleistung, Arbeitsablaufoptimierung und prädiktiven Ergebnissen zu identifizieren und hervorzuheben.

2. Erhöhte Rentabilität

KI ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen, kann aber ein sehr effektives Werkzeug zur Optimierung der Zeit bis zur Rentabilität sein. Durch die vollständige Automatisierung vieler zeitaufwändiger Aufgaben wie dieser geben KI-Softwarelösungen menschliche Ressourcen frei, die besser für die kognitiveren Aspekte der Produktentwicklung eingesetzt werden können, während gleichzeitig die benötigten Ressourcen reduziert werden, was die Gewinnmargen erhöht.

3. Verbesserte Analysen

KI kann alle Aspekte dieses Prozesses schnell rationalisieren und Daten in einem Bruchteil der Zeit liefern. Für große Hersteller mit vielen weltweit verteilten Vermögenswerten ist KI zweifellos unerlässlich, um zeitnah umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

4. Ganzheitliche Kundensicht

Die digitale Welt basiert auf Daten, und die Art dieser Daten sowie ihre Herkunft entwickeln sich ständig weiter. In der Vergangenheit wurden Werkzeuge wie Cookies verwendet, um Organisationen zu helfen, das Verbraucherverhalten besser zu verstehen. KI-verbesserte Software kann und wird wahrscheinlich die nächste Iteration sein, die Entscheidungsträgern hilft, ihre Kunden möglicherweise besser und umfassender zu sehen, als Cookies es erlaubten.