Bahnschranken

Im „State of Artificial Intelligence for Sales & Marketing“-Report von InsideSales haben Vertriebler und Marketer die größten Herausforderungen bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz genannt. „Was ist die größte Hürde für Sie, KI auf Arbeit zu verwenden?“ hat die Studie gefragt und Marketer und Vertriebler haben geantwortet (Quelle: via Martechtoday).

Ich verstehe KI nicht (25,7%)

Dem ein oder anderen mag die Aussage bekannt vorkommen. Vor einigen Jahren sorgte das Unverständnis über Cloud Computing-Technologie für Akzeptanzprobleme. Das Ironische damals wie heute ist jedoch, dass jeder, der das Internet nutzt, im Grunde bereits mit KI (und auch der Cloud) in Berührung gekommen ist und davon profitiert hat. Ob es nun die Suchergebnisse auf Google, Bing und Co sind, Produktempfehlungen auf Amazon oder individuell kuratierte Spotify- und Apple-Playlisten basierend auf dem eigenen Hörverhalten.

Gerade für Marketer und Vertriebler möchte ich hier auch eine steile These aufstellen: wie genau KI bis ins kleinste Detail funktioniert, ist eigentlich unerheblich. Natürlich sollte jeder einen Überblick über die Software haben, die er oder sie im Arbeitsalltag nutzt, doch bei Excel, Skype oder dem Smartphone zeigen auch die wenigsten Interesse an dem „wie“. Ich denke vielmehr, dass „Ich verstehe KI nicht“ hier eine große Deckungsmenge mit #2 der Hürden in der KI-Nutzung hat („Ich traue KI nicht“).

Was können Sie tun?

Zu jeder Change Management-Strategie gehört auch eine Art „Kick-Off“, also ein Event bzw. eine Veranstaltung, die eine gemeinsame Grundlage etabliert. Dazu gehört auch, rudimentäre Informationen über die Transformation (hier also der Einsatz von KI) zu erläutern. Dabei sollte der Fokus auf die KI-Technologien gelegt werden, die spezifisch im Unternehmen angewandt werden sollen, damit die Wirkungsweise auch direkt am Praxisbeispiel erlebt werden kann.


Was man unter KI versteht, wie es eingesetzt werden kann und wo die Chancen und Herausforderungen darin liegen, kann man übrigens auch in unserer Zitatsammlung erfahren: 

Die besten Zitate zu künstlicher Intelligenz


Ich traue KI nicht (20,5%)

Intuition spielt eine große Rolle im Vertrieb und zwar zurecht (siehe auch hier). Für viele Vertriebler wirkt es daher kontraproduktiv, die teilweise auf Erfahrungswerten und eigenen Fähigkeiten basierte Intuition durch reine Algorithmen zu ersetzen. Klar, wenn ich als Redakteurin von Bots lese, die angeblich bessere Texte schreiben können als ich, werde ich auch sofort skeptisch.

Doch KI soll die natürliche Intuition nicht einfach ersetzen, sondern vielmehr stärken. Ein Verkäufer im Laden braucht sicher keine App, die ihm verrät, auf welchen Kunden er sich spezialisieren soll. Doch Vertrieb im B2B-Bereich erlebt nicht selten, dass er zahlreiche Opportunities hat, die augenscheinlich gleichwertig sind oder dass unsicher ist, wann genau der richtige Zeitpunkt für ein Cross- oder Up-Sell-Angebot für Bestandskunden gekommen ist. KI kann hier eingesetzt werden, um basierend auf bereits gesammelten Daten genau den Kontakt, das Angebot oder den Zeitpunkt zu identifizieren, der perfekt für einen erfolgreichen Verkaufsabschluss ist.

Was können Sie tun?

Misstrauen gegenüber einer Funktionalität kann zweierlei begegnet werden: einerseits mit Use Cases und Studien aus ähnlichen Branchen, die zeigen, wie gut diese Technologie funktioniert. Andererseits praktische Beispiele. Ein Use Case hat immer den Vorteil, dass er auf den positiven Erfahrungswerten anderer Nutzer basiert, was Vertrauen in die Technologie stärkt und zugleich aufzeigt, welche realen Probleme mit KI gelöst werden können.

Studien können derweil den Einfluss der Technologie auf eine ganze Branche oder einen bestimmten Fachbereich abbilden. Der Vorteil für die Mitarbeiter muss dabei immer im Vordergrund stehen. Ein praktisches Beispiel wäre eine Demo der geplanten Technologie, um zu zeigen, wie diese funktioniert, wie leicht sie in der Anwendung ist und wie die Arbeit mit ihr aussehen könnte. Mitarbeiter können so direkt sehen, wie die Technologie in ihrem Alltag eingebunden werden kann und was sie von ihr erwarten können.

Ich glaube, KI ist zu teuer (19,4%)

Auch hier würde ich gerne an die Cloud-Debatten der letzten Jahre erinnern. Die Implementierung bzw. Adaption einer neuen Technologie ist immer eine Kostenfrage. Doch es gibt große Unterschiede, ob man von heute auf morgen das gesamte Unternehmen auf diese Technologie umziehen möchte, oder ob man die Effektivität und den ROI als Piloten in einzelnen Bereichen testet (und zwar in denen, die am meisten davon profitieren und am wenigsten darunter leiden können).

Zusätzlich stellt sich immer die Frage, ob man sich mit „Out of the Box“-Anwendungen zufriedengibt oder spezifisch programmierte Anwendungen benötigt. Insbesondere bei Themen wie etwa einem Chatbot können hier enorme Kosten gespart werden, wenn es eben keine eigens programmierte Anwendung sein soll. Hier kann es übrigens auch von Vorteil sein, die ersten Projekte in Zusammenarbeit mit einem Dienstleister zu absolvieren und darauf aufbauend sukzessive ein eigenes KI-Team zu bilden. Gartner hat bereits für 2018 empfohlen, KI-Technologien auf konkrete, klar definierte Aufgaben abzustimmen, anstatt sie allumfassend anwenden zu wollen (mehr dazu hier).

Was kann ich tun?

Die Art der Antwort suggeriert bereits, dass hier Vorurteile über die Kosten von KI-Anwendungen zu tragen kommen, ohne dass sich die Befragten über die vielfältigen Optionen bewusst sind. Da die meisten Marketer und Vertriebler sich weniger die Frage stellen, wie viel sie investieren sollen, sondern vielmehr im Rahmen ihres gegebenen Budgets agieren müssen, lohnt es sich, nur die Optionen vorzustellen, die auch im Budget liegen bzw. bei größeren Projekten eine Umverteilung auf mehrere Unternehmensbereiche anzusprechen (natürlich nur dann, wenn diese Bereiche auch von KI profitieren können).

Ich glaube, KI ist zu schwer zu implementieren (15,3%)

Die Implementierung jeder neuen Software bzw. Technologie ist immer eine Herausforderung, sei es das CRM-System, Marketing Automation-Software, eine neue App oder der Umzug auf die Cloud. Je einfacher die Implementierung und je besser die Kompatibilität mit anderen Anwendungen, desto geringer ist das Risiko und der Betrieb wird nicht unnötig lange aufgehalten.

Dem McKinsey-Bericht „The promise and challenge of the age of artificial intelligence“ zufolge sind insbesondere die Unternehmen im Vorteil, die bereits vorwiegend „digital“ aufgestellt sind. Sicher auch, weil hier die Implementierung einfacher bewerktstelligt werden kann als in einer traditionelleren Infrastruktur. Auch bei der Implementierung stellt sich die Frage, ob es nicht sinnvoller ist, besonders am Anfang erfahrene Dienstleister heranzuziehen, anstatt ein eigenes KI-Team aufzubauen. Wie James Manyika und Jacques Bughin für McKinsey schreiben:

„Basierend auf einigen Schätzungen gibt es weniger als 10000 Experten, die in der Lage sind, schwerwiegende KI-Probleme zu behandeln. Unternehmen reißen sich um diese Experten. Wer eigene KI-Lösungen entwickeln will, muss überlegen, ob die Grundlagen bestehen, diese Experten zu bekommen und auch zu halten.“

Was kann ich tun?

Ein Implementierungspartner kann dabei helfen, eine klare Roadmap zu entwickeln, die auch an Ihre Mitarbeiter kommuniziert werden kann. Aufgrund der Erfahrungen in anderen Projekten ist ein Dienstleister sehr viel erprobter und auf unterschiedliche Risikofälle vorbereitet und kann dieses Know-how an Ihre Mitarbeiter weitergeben.

Mit dem richtigen Anforderungsmanagement insbesondere bei der Auswahl der KI-Anwendung können außerdem die größten Risiken aus dem Weg geräumt werden. Dabei müssen vielleicht an der ein oder anderen Stelle Abstriche dahingehend gemacht werden, was die Anwendung letzten Endes kann. Doch eine funktionierende Anwendung mit leicht eingeschränkten Funktionen ist immer noch besser als eine Anwendung, die sich nicht mit Ihren Systemen verknüpfen lässt.

Erfahren Sie, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können und profitieren Sie von der Expertise unserer Berater.

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