Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen. Im Jahr 2016 waren diese Schlagwörter einige der am häufigsten verwendeten Begriffe von Anbietern, aber von Käufern missverstanden. Was bedeuten diese Begriffe tatsächlich? Während viele die beiden Begriffe austauschbar verwenden, gibt es wesentliche Unterschiede.

Künstliche Intelligenz

Im Kern geht es bei KI darum, Maschinen zu schaffen, die wie Menschen denken. Heute äußert sich das hauptsächlich in Computersoftware, die einfache Aufgaben automatisieren kann, bei denen Menschen gut sind. KI ist ein weiter Begriff, um die Technologie zu beschreiben, von der Schlagwörter wie maschinelles Lernen, Deep Learning und natural language processing ein Teil sind.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI. Im Wesentlichen besteht maschinelles Lernen darin, Algorithmen zu verwenden, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und dann eine Entscheidung oder Vorhersage zu treffen. Der Schlüssel hierbei ist die Fähigkeit des Algorithmus, eigenständig zu lernen und sich ohne zusätzliche Programmierung anzupassen.

Jedes Jahr veröffentlicht Gartner ihren Hype-Zyklus für neue, aufstrebende Technologien. An der Spitze der Kurve oder dem "Höhepunkt der überzogenen Erwartungen" steht maschinelles Lernen. Das bedeutet, dass im Jahr 2017 KI und maschinelles Lernen in die "Tal der Enttäuschung" eintreten könnten, wo die Menschen schnell erkennen, dass viele Unternehmen über künstliche Intelligenz sprechen, aber nur wenige ihre Versprechen einhalten können.

Wir haben auch genug von SaaS-Verkäufern gehört, die den Einsatz von KI und maschinellem Lernen in ihren Produkten rühmen. Also, wie können Sie zwischen all dem Hype herausfinden, was wirklich ist? Und welchen zusätzlichen Wert können KI-fähige Technologien Ihrem Vertriebsteam im Jahr 2017 bringen?

Anwendungsbeispiele, bei denen KI bewiesen hat, geschäftlichen Mehrwert für Vertriebsteams zu liefern

In vollem Potenzial hat KI die Fähigkeit, die Arbeitsweise Ihrer Vertriebsmitarbeiter zu verändern und ihre Effizienz zu steigern. Und die Statistiken zeigen, dass Produktivitätsgewinne möglich sind. Laut einer Studie von Accenture verbringen nur 34% der Zeit Ihrer Vertreter mit Verkaufen, und 57% der Führungskräfte haben die Steigerung der Vertriebseffektivität als eine der Top-3-Präferenzen im nächsten Jahr genannt.

KI-fähige Technologien ermöglichen es Ihren Vertretern, sich auf das Wesentliche dessen zu konzentrieren, was sie gut können, nämlich die bestmöglichen Gespräche mit Ihren Interessenten zu führen. Anstatt sich um die banalen Aufgaben wie die Identifizierung der Interessenten kümmern zu müssen, an denen gearbeitet werden soll, sagen KI-fähige Technologien Ihren Vertretern, auf welche Interessenten sie sich konzentrieren sollten oder relevante Informationen aufgrund ihrer Gespräche automatisch bereitstellen.

Obwohl immer noch eine junge Technologie, ist KI in Unternehmenssoftware integriert und es gibt bereits Anwendungsfälle im Vertrieb, bei denen sie erfolgreich war. KI-fähige Technologien können potenziell Mehrwert für Ihre Vertriebsteams bieten, wenn sie diese Kriterien erfüllen:

1. Enges Fachgebiet: Die besten Produkte, die KI einsetzen, tun dies, um ein spezifisches Geschäftsproblem zu automatisieren. Beispielsweise verwendet 6sense KI, um potenziell abschlussbereite neue Leads und Möglichkeiten zu identifizieren. Sie lösen ein spezifisches Problem, das die Zeit verkürzt, die Ihre Vertreter benötigen, um neue Kunden zu finden.
2. Eigenverantwortliche, einzigartige Daten: Ohne einzigartige Daten sind selbst die ausgefeiltesten maschinellen Lernalgorithmen nutzlos. Gong.io verwendet die natürliche Sprachverarbeitung, um die Telefonate Ihres Vertriebsmitarbeiters zu analysieren und maschinelles Lernen einzusetzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kommunikation Ihres Vertriebsteams mit potenziellen Kunden verbessern. Mit dem Zugriff auf potenziell hunderte von Stunden einzigartiger Telefonate kann Gong's maschinelles Lernen kontinuierlich die Erkenntnisse verbessern, die sie Ihrem Unternehmen liefern.
3. Lebt in den Arbeitsabläufen Ihres Teams: Um von der neuesten KI-fähigen Software zu profitieren, die Ihr Unternehmen einführt, muss sie von Ihrem Vertriebsteam angenommen werden. Der einfachste Weg, die Akzeptanz zu steigern, besteht darin, Software zu kaufen, die nahtlos in die Arbeitsabläufe Ihres Teams integriert ist. X.ai ist ein persönlicher Assistent, der von KI unterstützt wird. Es wird keine App oder Anmeldeinformationen benötigt, alle Benutzer müssen nur amy@x.ai in Kopie setzen, damit der Bot Meetings für Sie planen kann.

Daten, nicht Algorithmen, sind das wahre geistige Eigentum für KI-fähige Technologien

Im Herzen der KI steht Daten. Es ist der Motor, der Verbesserungen in den maschinellen Lernalgorithmen antreibt. Interessanterweise können die Algorithmen selbst wenig eigenständigen Wert haben. Einige der größten Unternehmen der Welt wie Google, Microsoft, IBM und Amazon erkennen dies und haben ihre maschinellen Lernalgorithmen quelloffen gemacht. Daher ist es, wie wir bereits erwähnt haben, entscheidend, Zugang zu einzigartigen, vollständigen Daten zu haben, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Für Plattformen wie Google, Facebook oder Salesforce ist die Datensammlung einfach. Welche Arten von Datenerfassungsstrategien können kleinere Startups anwenden? Eine oft übersehene Möglichkeit besteht darin, Technologien wie Browsererweiterungen oder Chatbots einzusetzen, um die Datenerfassung außerhalb Ihrer eigenen App zu ermöglichen. Unternehmen mit eigenständigen Apps beschränken ihre Datenerfassungsfähigkeiten, da sie nur Daten erfassen können, wenn Benutzer mit ihrem Produkt interagieren. Da Erweiterungen auf Ihrem Browser laufen, haben sie Zugriff auf Daten (sofern die Berechtigungen aktiviert sind) während der gesamten Nutzung des Internets durch einen Benutzer.

Durchbrechen des Anbieter-Blabla

Da alle über KI sprechen, wie schaffen Sie es, sich durchzusetzen und herauszufinden, was die KI-Fähigkeiten eines Anbieters wirklich sind?

Wir haben eine Liste von Fragen zusammengestellt, die Sie verwenden können, um zu verstehen, ob die Anbieter, die Sie bewerten, nur heiße Luft ablassen oder tatsächlich verstehen, wie KI Ihr Unternehmen beeinflussen wird:

Woher stammen Ihre Schulungsdaten und wie verwenden Sie sie?

Obwohl Sie nicht erwarten sollten, dass Anbieter alle ihre Geheimnisse ausplaudern, ist es ein Warnsignal, wenn ein Anbieter sich weigert zu teilen, woher sie ihre Schulungsdaten beziehen. Ein Anbieter sollte bereit sein, die internen und externen Signale zu teilen, die sie zur Schulung ihrer Algorithmen verwenden, warum sie diese anderen vorziehen und wie die Verwendung dieser Signale einen Mehrwert für Ihr Unternehmen darstellt.

Wie viele Schulungsdaten benötigt Ihr Algorithmus, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu liefern?

Seien Sie skeptisch gegenüber Anbietern, die diese Frage ignorieren oder die Bedeutung ausreichender Daten herunterspielen. Maschinelle Lernalgorithmen können nur vertrauenswürdige Ergebnisse liefern, wenn sie über eine ausreichende Menge an Schulungsdaten verfügen. Bei prädiktiven Lead-Scoring-Tools, die auf Gewinn-/Verlustdaten basieren, könnte das beispielsweise bedeuten, dass Sie mindestens ein Jahr Daten für die Algorithmen benötigen, damit sie ordnungsgemäß funktionieren. Es liegt im besten Interesse Ihres Teams, die Implementierung einer KI-fähigen Lösung zu verzögern, bis Sie genügend Daten zur Verfügung haben.

Wie wird sich Ihr Produkt mit unserem Wachstum skalieren und verbessern, während es mehr Schulungsdaten sammelt?

Während Sie mehr Daten ansammeln und wachsen, ist es wichtig zu verstehen, wie sich die Machine-Learning-Algorithmen eines Anbieters mit Ihrem Wachstum skalieren werden. Das bedeutet, sich darüber zu informieren, wie Modelle aktualisiert werden und wie oft sie aktualisiert werden. Idealerweise sind diese Modelle personalisiert für die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens und werden bei Bedarf neu trainiert. Diese Frage sollte Ihnen auch eine gute Richtlinie geben, um zu verstehen, ob der Anbieter mit anderen Unternehmen in Ihrer Branche zusammengearbeitet hat.

Die Unterscheidung zwischen Anbietern, die behaupten, KI zu verwenden, und Anbietern, die tatsächlich einen Mehrwert für Ihr Unternehmen mit KI schaffen können, ist schwierig.  Bewaffnet mit dieser Checkliste hoffen wir, dass Sie sich darauf vorbereitet fühlen, Anbieter zu bewerten, die ihre KI-Fähigkeiten anpreisen, und besser verstehen, wie KI-fähige Technologien einen Mehrwert für Ihr Vertriebsteam im Jahr 2017 schaffen können.