Zusammenfassung
Der Einsatz der KI bringt den Vorreitern in Deutschland bereits überdurchschnittliche Renditen und Wachstumsraten. Diese Unternehmen zeigen die Bedeutung der KI für die Wettbewerbsfähigkeit. Eine große Hürde stellt immer noch der Schritt von der Strategie zur konkreten Umsetzung dar. Dieses Kapitel beleuchtet diese Hürden und zeigt an konkreten Produktivbeispielen die bereits erreichten Mehrwerte entlang der Wertschöpfungskette. Basierend auf der SAP-Strategie zu KI schließt das Kapitel mit Erfolgsfaktoren und Handlungsempfehlungen zum erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen.
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Literatur
Accenture. (2019). Mehrwert. Die Zeit ist Reif: Jetzt Innovationen skalieren und Potenziale voll ausschöpfen – mit Future Systems. https://www.accenture.com/_acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-2/Accenture-Future-Systems-PDF-Report-DE.pdf#zoom=50. Zugegriffen im Februar 2020.
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Boston: Harvard Business School Publishing.
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2019). Artificial intelligence: The ambiguous labor market impact of automating prediction. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 31–50.
Association for Computing Machinery. (2018). awards.acm.org. Fathers of the deep learning revolution receive ACM A.M. Turing Award: https://awards.acm.org/about/2018-turing. Zugegriffen im Februar 2020.
Böttcher, B., Velten, C., & Schwalm, A.-L. (2018). Machine Learning in deutschen Unternehmen: Eine empirische Studie zu Betrieb und Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Kassel: Crisp Research AG.
Davenport, T., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world: Don’t start with moon shots. Harvard Business Review, 96(January–February), 108–116.
Deloitte. (2018). Deloitte Insights. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/cloud-based-artificial-intelligence.html. Zugegriffen im Februar 2020.
Europäische Kommission. (2019). Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI. https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=60425. Zugegriffen im April 2020.
European Commission. (2018). High-Level expert group on artificial intelligence. https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/high-level-expert-group-artificial-intelligence. Zugegriffen im April 2020.
Flynn, R. (2019). Mastering digital and procurement technologies to unsettle complexity. Deloitte. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/operations/chief-procurement-officer-cpo-survey/2019/digital-procurement-technologies-automation.html. Zugegriffen im Februar 2020.
Forrester. (2018). Powering the intelligent enterprise with AI, machine learning, and predictive analytics. https://www.sap.com/documents/2018/07/4e5dcc79-137d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im Februar 2019.
Gambardella, A., & McGahan, A. (2010). Business-model innovation: General purpose technologies and their implications for industry structure. Long Range Planning, 43, 262–271.
Gartner. (2017). Six pitfalls to avoid when planning data science and machine learning projects. Gartner. https://www.gartner.com/doc/3834463/pitfalls-avoid-planning-data-science. Zugegriffen im Februar 2020.
Gartner. (2019a). Gartner says AI augmentation will create $2.9 trillion of business value in 2021. Gartner.com: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-08-05-gartner-says-ai-augmentation-will-create-2point9-trillion-of-business-value-in-2021. Zugegriffen im Februar 2020.
Gartner. (2019b). Gartner predicts 70 percent of organizations will integrate AI to assist employees’ productivity by 2021. Gartner.com: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-01-24-gartner-predicts-70-percent-of-organizations-will-int. Zugegriffen im Februar 2020.
Gartner. (2019c). Innovation insight for packaged business capabilities and their role in the future composable enterprise. Gartner. https://www.gartner.com/en/documents/3976170/innovation-insight-for-packaged-business-capabilities-an. Zugegriffen im Februar 2020.
Iansiti, M., & Lakhani, K. (2020). Competing in the age of AI: strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Boston: Harvard Business School Press.
Internet & Jurisdiction Policy Network. (2019). Internet & Jurisdiction Global Status Report 2019. Paris. https://www.internetjurisdiction.net/uploads/pdfs/GSR2019/Internet-Jurisdiction-Global-Status-Report-2019_web.pdf. Zugegriffen im März 2020.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399.
Kask, S., Fitterer, R., & Anselm, L. (2019). Augmenting digital customer touchpoints: Best practices for transforming customer experience through conversational AI. Marketing Review St. Gallen, 5, 64–69.
McKinsey. (2016). The age of analytics: competing in a data-driven world. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world. Zugegriffen im Februar 2020.
Ponemon Institute LLC. (2017). The true cost of compliance witih data protection regulations: Benchmark study of multinational organizations. San Antonio: Globalscape. http://dynamic.globalscape.com/files/Whitepaper-The-True-Cost-of-Compliance-with-Data-Protection-Regulations.pdf. Zugegriffen im Dezember 2019.
Pütter, C. (2018). Wie man Mitarbeitern die Angst vor KI nimmt. CIO: https://www.cio.de/a/wie-man-mitarbeitern-die-angst-vor-ki-nimmt,3585456. Zugegriffen im Februar 2020.
Ransbotham, S., Kiron, D., Gerbert, P., & Reeves, M. (2017). Reshaping business with artificial intelligence: Closing the gap between ambition and action. MIT Sloan Management Review, 59(1), 1–17.
Regina Corso Consulting. (2017). Data 2020: State of Big Data Study. https://assets.cdn.sap.com/sapcom/docs/2019/06/4c0526ad-537d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.pdf. Zugegriffen im Januar 2020.
Samila, S. (2019). AI for executives. IESE, Draft Technical Note.
SAP. (07.08.2018). SAP.com. This IoT platform is the energy company of the future: https://news.sap.com/2018/08/kaiserwetter-iot-platform-sap-leonardo/. Zugegriffen im Februar 2020.
SAP. (2019a). How can automated invoice processing support expansion into new markets? SAP.com: https://www.sap.com/documents/2019/10/8ed8a3c4-6c7d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im Februar 2020.
SAP. (2019b). How can intelligent service ticketing help IT teams spring into action to help users faster? SAP.com: https://www.sap.com/documents/2019/02/4a70d827-3b7d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im Februar 2020.
SAP. (2019c). How can an intelligent service cloud help improve the efficiency of customer support processes? SAP.com: https://www.sap.com/documents/2019/06/92da5168-517d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im Februar 2020.
SAP. (2019d). SAP Internal Case Study.
SAP. (2020). How can intelligent automation streamline the handling of complex materials data? SAP.com: https://www.sap.com/documents/2020/01/821af5b5-807d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im März 2020.
SAP AI Ethics Steering Committee. (2018). SAP’s guiding principles for artificial intelligence. SAP. https://www.sap.com/documents/2018/09/940c6047-1c7d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.html. Zugegriffen im März 2020.
The Economist. (2018). Non-tech businesses are beginning to use artificial intelligence at scale. https://www.economist.com/special-report/2018/03/28/non-tech-businesses-are-beginning-to-use-artificial-intelligence-at-scale. Zugegriffen im Februar 2020.
Tomašev, N., Glorot, X., & Mohamed, S. (2019). A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury. Nature, 572, 116–119.
Wilson, H., Daugherty, P., & Morini-Bianzino, N. (2017). The jobs that artificial intelligence will create. MIT Sloan Management Review, 58(4), 14.
Wilson, J. H., & Daugherty, P. R. (2018). Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces. Harvard Business Review, 96, 114–123.
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Jana Richter und Nik Sacher
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Vollhardt, S., Schmidt, K., Kask, S., Noga, M. (2021). Das intelligente Unternehmen: Effiziente Prozesse mit Künstlicher Intelligenz von SAP – Wie Unternehmen die hohen Erwartungen an die KI erfüllen können. In: Buxmann, P., Schmidt, H. (eds) Künstliche Intelligenz. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61794-6_7
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Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-61794-6
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