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Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.
Unternehmen sind in der Regel überzeugt, dass sie die Bedürfnisse ihrer Kunden in den Mittelpunkt stellen. Aber in der direkten Interaktion mit dem Kunden zeigen sie häufig Schwächen. Der folgende Beitrag illustriert, wie durch eine konsequente Ausrichtung der Wertschöpfungsprozesse auf die zentralen Kundenbedürfnisse ein Dreifacheffekt erzielt werden kann: Nachhaltig erhöhte Kundenzufriedenheit, gesteigerte Effizienz und eine Differenzierung im Wettbewerb.
Kundenanforderungen an Netzwerke haben sich in den vergangenen Jahren stark verändert. Mit NFV und SDN sind Unternehmen technisch in der Lage, diesen gerecht zu werden. Die Provider stehen jedoch vor großen Herausforderungen: Insbesondere Produkte und Prozesse müssen angepasst und agiler werden, um die Stärken von NFV und SDN zum Kundenvorteil auszuspielen.
Die Durchführung einer systematischen Literaturrecherche ist eine zentrale Kompetenz wissenschaftlichen Arbeitens und bildet daher einen festen Ausbildungsbestandteil von Bachelor- und Masterstudiengängen. In entsprechenden Lehrveranstaltungen werden Studierende zwar mit den grundlegenden Hilfsmitteln zur Suche und Verwaltung von Literatur vertraut gemacht, allerdings werden die Potenziale textanalytischer Methoden und Anwendungssysteme (Text Mining, Text Analytics) dabei zumeist nicht abgedeckt. Folglich werden Datenkompetenzen, die zur systemgestützten Analyse und Erschließung von Literaturdaten erforderlich sind, nicht hinreichend ausgeprägt. Um diese Kompetenzlücke zu adressieren, ist an der Hochschule Osnabrück eine Lehrveranstaltung konzipiert und projektorientiert umgesetzt worden, die sich insbesondere an Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge richtet. Dieser Beitrag dokumentiert die fachliche sowie technische Ausgestaltung dieser Veranstaltung und zeigt Potenziale für die künftige Weiterentwicklung auf.
Die Telekommunikationsindustrie hat in den letzten Jahrzehnten einen enormen Wandel vollzogen. Für Telekommunikationsunternehmen erfordert dies fundamentale Umstrukturierungen von Strategie, Prozessen, Anwendungssystemen und Netzwerktechnologien. Dabei spielen Unternehmensarchitekturen und Referenzmodelle eine wichtige Rolle. Zwar existieren in der Praxis anerkannte Referenzmodelle, aber wie sind diese für eine systematische Transformation zu gestalten? Wie sieht eine konkrete Lösung für die Telekommunikationsindustrie aus?
Als Antwort stellt Christian Czarnecki in seinem Buch eine referenzmodellbasierte Unternehmensarchitektur vor. Basierend auf einer umfangreichen Untersuchung von Transformationsprojekten werden Probleme und Anforderungen der Praxis identifiziert, für die mit Methoden der Unternehmenstransformation, Referenzmodellierung und Unternehmensarchitektur ein Lösungsvorschlag entwickelt und evaluiert wird. Dieser besteht u. a. aus detaillierten Anwendungsfällen, Referenzprozessabläufen, einer Zuordnung von Prozessen zu Anwendungssystemen sowie Handlungsempfehlungen zur Virtualisierung.
Für Wissenschaftler und Studierende der Wirtschaftsinformatik zeigt das Buch neue Erkenntnisse einer anwendungsorientierten Referenzmodellierung. Für Praktiker liefert es eine methodisch fundierte Lösung für die aktuellen Transformationsbedarfe der Telekommunikationsindustrie. Christian Czarnecki arbeitet seit 2004 als Unternehmensberater und hat viele Telekommunikationsunternehmen bei deren Transformation begleitet. In 2013 erfolgte die Promotion zum Doktoringenieur an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.
Durch die Fragmentierung von Wertschöpfungsketten ergeben sich neue Herausforderungen für das Management von Kundenbeziehungen. Die Dissertation untersucht die daraus resultierenden Anforderungen an eine übergreifende Integration von Customer Relationship Management in der
Telekommunikationsindustrie. Ziel ist es, durch Anwendung von Methoden eines Enterprise Architecture Framework eine übergreifend Lösung zu gestalten. Grundlegende Prämisse dabei ist, dass die übergreifende Gestaltung eines Customer Relationship Management für alle an der
Wertschöpfung beteiligten Unternehmen vorteilhaft ist.