Services Management und Künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. 1. Einleitung: Wie die Algorithmen Einzug in das Services Management gehalten haben

   Die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz Kai Altenfelder, Sonja Kieffer-Radwan, Dieter Schönfeld

   Der Fachbeitrag untersucht die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Einfluss auf das Services Management. Es wird dargelegt, wie KI die menschliche Arbeitskraft ergänzt und neue Möglichkeiten für automatisierte Prozesse schafft. Der Beitrag beleuchtet die verschiedenen Phasen der KI-Entwicklung, von den frühen Konzepten und Theorien bis hin zu den modernen Anwendungen wie Deep Learning und generativer KI. Besonders hervorgehoben wird die Rolle von KI in der Automatisierung betrieblicher Prozesse und die Notwendigkeit einer sorgfältigen Integration dieser Technologien. Der Beitrag bietet auch einen Einblick in die Herausforderungen und ethischen Fragen, die mit der Nutzung von KI verbunden sind, und zeigt auf, wie eine erfolgreiche Symbiose zwischen Mensch und Maschine erreicht werden kann.

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3. KI-Anwendungsfelder im Service

   1. Frontmatter

   2. 2. Anwendungsbeispiele für KI im industriellen Service

      Anregungen für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im industriellen Service Dieter Schönfeld

      Das Kapitel beleuchtet die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im industriellen Service. Es werden sechs zentrale Probleme der Unternehmen identifiziert, die durch KI-basierte Tools adressiert werden können. Diese reichen von der sofortigen Lösung von Problemen und Entlastung der Arbeitskräfte bis hin zur Schaffung einer robusten IT-Umgebung und der Optimierung von Entscheidungsprozessen. Besonders hervorgehoben werden die Vorteile wie Produktivitätssteigerungen, verbesserte Kunden- und Beschäftigtenerlebnisse sowie die strategische Differenzierung von Unternehmen. Zudem werden konkrete Anwendungsfälle in verschiedenen Serviceprozessen, wie der Vorhersage von Markttrends und der vorausschauenden Wartung, aufgezeigt. Die Integration von KI in den Serviceprozess wird als zentraler Treiber für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit dargestellt.

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   3. 3. Chatbots im Kundenservice: Selfservice-Lösungen

      Das Zeitalter der LLM: eine neue Dimension im Kundendialog Roman Senger

      Das Kapitel behandelt die Adaption von Chatbots im Kundenservice und die Einführung von Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, die intuitive, natürlichsprachliche Konversationen ermöglichen. Es diskutiert die Herausforderungen und Potenziale dieser Technologie und stellt die Rolle von Knowledge Graphen in der Informationsverarbeitung heraus. LLM-basierte Chatbots können die Effizienz und Effektivität des Kundenservices erheblich steigern, indem sie komplexe Anfragen besser verstehen und beantworten. Das Kapitel untersucht auch die spezifischen Überlegungen und Herausforderungen bei der Gestaltung und Implementierung dieser Technologie und zeigt anhand von Beispielen aus technischem Support und Field Service die Vorteile von Knowledge Graphen im Vergleich zu unstrukturierten Datenquellen auf.

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   4. 4. Generative KI Chatbots: die Zukunft der Kundenbetreuung

      Intelligente Suche: Der KI-Assistent zur Informationsfindung Letícia Baumann

      Der Beitrag beleuchtet die Evolution von Selfservice-Technologien im B2B-Sektor, von einfachen FAQs und Onlineformularen bis hin zu intelligenten Chatbots und Kundenportalen. Es wird gezeigt, wie KI-Chatbots die Kundenbetreuung revolutionieren können, indem sie autonom und effizient auf Kundenanfragen reagieren. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von KI in Wissensmanagementsystemen, die eine personalisierte und effiziente Informationsbeschaffung ermöglichen. Das Pilotprojekt von KUKA Xpert demonstriert die praktische Anwendung und die Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Chatbots. Die Zukunft der Kundeninteraktion wird durch sprachgesteuerte Technologien und emotionale KI geprägt, die eine nahtlose und empathische Kommunikation ermöglichen. Der Beitrag hebt hervor, dass Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig einsetzen, einen signifikanten Wettbewerbsvorteil erzielen können.

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   5. 5. Wandel der Serviceorganisation

      Der Weg zu einer KI-unterstützten Serviceerbringung René Zeymer

      Das Kapitel 'Wandel der Serviceorganisation: Der Weg zu einer KI-unterstützten Serviceerbringung' untersucht die Transformation von Serviceorganisationen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Es wird betont, dass die KI nicht nur relevante Veränderungen mit sich bringt, sondern auch die Erwartungen der Kundschaft an Servicequalität, Verfügbarkeit und Geschwindigkeit beeinflusst. Die KI kann den Servicewert weiter steigern und die Wertsteigerung erhöhen. Das Kapitel beleuchtet die Notwendigkeit, sich mit der KI zu befassen, und zeigt anhand der Bundesdruckerei, wie KI-Technologien in den Servicebereich integriert werden können. Es werden interne und externe Anwendungsfälle vorgestellt, wie z.B. Ticket-Bearbeitung, Ticket-Routing und Mustererkennung. Die Herausforderungen und Vorteile der KI-Implementierung werden detailliert diskutiert, einschließlich der regulatorischen Herausforderungen und der Notwendigkeit eines sorgfältigen Change Managements. Das Kapitel endet mit Reflexionsfragen, die Organisationen dazu anregen, ihre strategische Ausrichtung und den tatsächlichen Nutzen der KI-Technologien zu überdenken.

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4. KI Customer Journey

   1. Frontmatter

   2. 6. Kundenzufriedenheit durch KI-basierte Service entlang der Customer Journey

      Sonja Kieffer-Radwan

      Der Fachtext beleuchtet die Möglichkeiten und Herausforderungen von KI-basierten Services entlang der Customer Journey. KI wird als Technologie vorgestellt, die Prozesse erleichtern und gleichzeitig Ressourcen für den Aufbau nachhaltiger Kundenbeziehungen schaffen kann. Die Zufriedenheit der Kunden wird als zentraler Faktor für den wirtschaftlichen Erfolg von Unternehmen betrachtet. Der Einsatz von generativer KI (genKI) wird als vielversprechendes Mittel zur Automatisierung und Personalisierung von Services entlang der Customer Journey dargestellt. Dabei werden die verschiedenen Phasen der Customer Journey, von der Suche bis zum Ersatzkauf, detailliert analysiert. Die Herausforderungen und Erwartungen der Kunden werden identifiziert und Lösungen vorgeschlagen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Besonders hervorgehoben wird die Bedeutung von persönlichem Support und personalisierten Services, um ein nahtloses und positives Kundenerlebnis zu schaffen. Der Text bietet praktische Empfehlungen für Unternehmen, um die Akzeptanz von KI-basierten Services zu sichern und die Customer Journey effizient zu gestalten.

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5. KI-Readiness

   1. Frontmatter

   2. 7. Strategische Fragestellungen

      Timo Fulde

      Der Beitrag beleuchtet die strategischen Fragestellungen, die Unternehmen bei der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in ihre Geschäftsprozesse bewältigen müssen. Vor der Implementierung von KI-Anwendungen ist eine gründliche Bewertung der Machbarkeit und Relevanz notwendig. Ein adaptiertes Business Model Canvas, das speziell für KI entwickelt wurde, unterstützt die Entscheidungsfindung. Dieses Tool hilft Unternehmen, die Potenziale, Risiken und Ziele des KI-Einsatzes zu evaluieren. Darüber hinaus wird die Bedeutung ethischer Fragestellungen im Services Management hervorgehoben. Unternehmen müssen sicherstellen, dass der Einsatz von KI im Einklang mit ethischen Grundsätzen und rechtlichen Vorgaben steht. Dies ist entscheidend, um Vertrauen zu schaffen und langfristige Geschäftsbeziehungen zu fördern. Der Beitrag bietet praktische Ansätze und Reflexionsfragen, um Unternehmen bei der erfolgreichen Implementierung von KI zu unterstützen.

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   3. 8. KI-Readiness-Check

      Timo Fulde

      Das Kapitel 'KI-Readiness-Check' untersucht die Vorbereitung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) auf die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Covid-19-Pandemie hat die digitale Transformation beschleunigt, jedoch befinden sich viele KMU noch am Anfang dieser Reise. Der KI-Readiness-Check, vorgestellt durch das Mittelstand-Digital-Zentrum Kaiserslautern, ermöglicht eine strukturierte Selbstbewertung der KI-Bereitschaft. Dieser Check analysiert vier Hauptbereiche: Anwendungsbereiche und Technologien, Prozesse, Strategie und Organisation, Mitarbeitende sowie wirtschaftliche Perspektive, Produkte und Dienstleistungen. Die Ergebnisse werden in fünf Reifegradstufen eingeteilt, von 'Novize' bis 'Anwender', und bieten spezifische Empfehlungen zur weiteren Vorgehensweise. Der Fachtext betont die Bedeutung von Mitarbeiterbeteiligung und -schulung sowie die Notwendigkeit von Schlüsselkompetenzen wie Datenverständnis und Soft Skills. Abschließend werden die Vorteile und Limitationen von KI-Readiness-Checks diskutiert und praktische Reflexionsfragen gestellt, um die Implementierung von KI in Unternehmen zu fördern.

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6. KI und Wissensmanagement

   1. Frontmatter

   2. 9. Ersetzt die KI das Wissensmanagement im Service?

      Die digitale Transformation beschert uns immer leistungsfähigere Algorithmen – sind sie unverzichtbare Hilfsmittel zur Automation oder schlicht „Jobkiller“? Kai Altenfelder

      Der Beitrag untersucht die Frage, ob Künstliche Intelligenz das Wissensmanagement im Service ersetzen kann. Im Zuge der digitalen Transformation werden immer leistungsfähigere Algorithmen entwickelt, die als unverzichtbare Hilfsmittel zur Automatisierung gelten könnten, aber auch als potenzielle „Jobkiller“ betrachtet werden. Wissensmanagement im Service basiert auf der methodischen Einflussnahme auf die Wissensbasis eines Unternehmens, die alle Daten, Fakten und Informationen umfasst, die zur Lösung von Aufgaben erforderlich sind. Der Text betont die Bedeutung von Wissen für den Service und die Herausforderungen, die mit der Erfassung und Speicherung von implizitem Wissen verbunden sind. Es werden verschiedene Methoden und Tools vorgestellt, die das Wissensmanagement unterstützen, wie Knowledge-Centered Service (KCS) und Intelligent Swarming. Der Autor diskutiert auch die Rolle von KI in diesen Methoden und die realistischen Erwartungen an die Technologie. Der Beitrag schließt mit einer Reflexion über die Zukunft des Wissensmanagements und die Notwendigkeit, KI in einem sinnvollen Rahmen zu nutzen.

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7. Implementierung von KI im Services Management/Unternehmen

   1. Frontmatter

   2. 10. Menschenorientiertes Change Management als Erfolgsfaktor

      Wie die frühzeitige Einbeziehung betroffener Akteure der Schlüssel einer langfristig funktionierenden KI-Integration wird. Maximilian de Geus

      Das Kapitel 'Menschenorientiertes Change Management als Erfolgsfaktor' beleuchtet die Notwendigkeit eines angepassten Change Managements bei der KI-Implementierung in Unternehmen. Es wird dargelegt, dass die Veränderung der Arbeitsteilung und -gestaltung durch KI neue Anforderungen stellt, insbesondere die Fähigkeit lernender Systeme, sich selbstständig weiterzuentwickeln. Studien zeigen, dass eine frühe Einbeziehung der Betroffenen oft vernachlässigt wird, was zu fehlenden Akzeptanz und geringerem Erfolg führt. Das Kapitel stellt ein Modell vor, das die Betroffenen frühzeitig einbindet und auf die individuellen Ängste und Expertisen der Mitarbeitenden eingeht. Es wird ein vierstufiger Prozess beschrieben, der von der Zielsetzung über die Planung und Implementierung bis hin zur Evaluation und Anpassung reicht. Besonderes Augenmerk wird auf die Rolle der Führungskräfte gelegt, die als Begleiter, Projektverantwortliche und Multiplikatoren fungieren. Das Kapitel schließt mit einem Fazit, das die Bedeutung eines menschenorientierten Change Managements bei der KI-Einführung unterstreicht und Reflexionsfragen für die Praxis stellt.

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   3. 11. Kundenorientierte Implementierung von KI im Kontext von Predictive Maintenance

      Ein Erfahrungsbericht der Heidelberger Druckmaschinen AG Tim Zülch

      Dieser Fachbeitrag behandelt die kundenorientierte Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Kontext der Predictive Maintenance anhand eines Erfahrungsberichts der Heidelberger Druckmaschinen AG. Es wird gezeigt, wie KI genutzt werden kann, um den Betriebszustand von Druckmaschinen zu verbessern und ungeplante Stillstandszeiten zu vermeiden. Der Beitrag beginnt mit einer Einführung in die Technologie der Künstlichen Intelligenz und die Jobs-to-be-Done-Theorie, die darauf abzielt, die Aufgaben der Kunden genau zu verstehen. Im weiteren Verlauf wird ein konkreter Anwendungsfall der Heidelberger Druckmaschinen AG dargestellt, in dem KI zur Predictive Maintenance eingesetzt wurde. Dabei werden grundlegende Prinzipien der Instandhaltung und verschiedene Instandhaltungspraktiken beleuchtet. Besonders interessant ist die detaillierte Darstellung der Herausforderungen und Erkenntnisse aus dem Projekt, die aufzeigen, welche Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Predictive Maintenance erfüllt sein müssen. Der Beitrag schließt mit Reflexionsfragen, die dazu anregen, die eigenen Projekte und Strategien zu hinterfragen.

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   4. 12. KI zur Unterstützung von Enterprise Services Management

      Die beste Anwendung für Künstliche Intelligenz in den Unternehmen liegt darin, sie dort einzusetzen, wo gar nicht viel Intelligenz notwendig ist, um viel zu erreichen. Martin Pscheidl

      Das Kapitel untersucht die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Enterprise Services Management (ESM) und die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen. Es wird dargelegt, wie KI dazu beitragen kann, Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Besonders beleuchtet wird die Hyperautomatisierung als strategischer Ansatz zur systematischen und langfristigen Automatisierung von Business- und IT-Prozessen. Darüber hinaus wird das Konzept des Enterprise Services Management (ESM) und dessen Ausweitung auf andere serviceerbringende Geschäftseinheiten erläutert. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Integration von KI in bestehende Unternehmensprozesse und die damit verbundenen Verbesserungen in der Servicequalität und Mitarbeiterzufriedenheit. Abschließend werden konkrete Beispiele und Fallstudien vorgestellt, die die praktische Anwendung und den Nutzen von KI im ESM verdeutlichen.

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   5. 13. Praxisorientierter Leitfaden zur Implementierung

      Simon Barjasic

      Der Fachbeitrag präsentiert einen praxisorientierten Leitfaden zur Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Services Management. Im Mittelpunkt steht ein fünfphasiger Prozess, der Unternehmen bei der erfolgreichen Integration von KI unterstützt. Die erste Phase umfasst die Informationsbeschaffung und den Austausch mit Forschungseinrichtungen, um ein solides Grundwissen über KI zu schaffen. Die zweite Phase konzentriert sich auf die Entwicklung einer spezifischen KI-Strategie, die neben der Unternehmensstrategie besteht und proaktive Anpassungen an technologische Fortschritte ermöglicht. In der dritten Phase werden Anwendungsfälle für KI im Servicebereich identifiziert, die Synergieeffekte aus verschiedenen Abteilungen nutzen. Die vierte Phase beinhaltet die sorgfältige Auswahl und Priorisierung von Pilotprojekten, wobei Projekte mit niedrigen Einstiegshürden und hohem Potenzial bevorzugt werden. Abschließend wird die Bedeutung der kontinuierlichen Evaluation und Verbesserung von KI-Projekten betont, um die Anpassungsfähigkeit in einer dynamischen VUCA-Welt zu gewährleisten. Der Leitfaden bietet praktische Empfehlungen und Best Practices, um die Herausforderungen der KI-Implementierung zu meistern und den Erfolg zu maximieren.

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8. KI-Herausforderungen

   1. Frontmatter

   2. 14. Unternehmensperspektiven für den Einsatz von KI im deutschen Mittelstand

      Daryoush Daniel Vaziri

      Das Kapitel untersucht die Herausforderungen und Chancen des Einsatzes von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) im deutschen Mittelstand. Es beginnt mit der Einführung von ChatGPT im November 2022 und der daraufhin einsetzenden Diskussion über die Vereinbarkeit dieser Technologie mit den Zielen der deutschen Wirtschaft und Gesellschaft. Die Autoren betonen die Bedeutung der Digitalisierung und digitalen Souveränität, die von der Bundesregierung gefördert werden. Besonders hervorgehoben wird der Umweltschutz, der durch den Einsatz ressourcenintensiver KI-Modelle gefährdet werden könnte. Die Autoren analysieren die technischen Anforderungen und den enormen Energiebedarf von Modellen wie GPT und Bard und diskutieren die ökologischen und rechtlichen Implikationen. Sie plädieren für eine kritische Würdigung und einen notwendigen Diskurs über die Perspektiven des Einsatzes von KI im Mittelstand, um eine nachhaltige und souveräne Zukunft zu gewährleisten.

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9. Backmatter