Der Mangel an Ressourcen stellt KleinunternehmerInnen oftmals vor Herausforderungen. Im heutigen wettbewerbsintensiven Markt ist es schwierig, mit den Amazons und Ebays der Branche zu konkurrieren, die über riesige Budgets für die Geschäftsoptimierung verfügen. Die Verwendung und Entwicklung von Tools für Machine Learning (ML) helfen dir dabei, deine Kosten zu senken und dein Business auszubauen. Wie können KleinunternehmerInnen ML nutzen?
Machine Learning
Obwohl Anwendungen wie ChatGPT und DALL-E die Welt im Sturm erobern, herrscht immer noch große Verwirrung darüber, was sie alles können. Dies gilt insbesondere für kleine Unternehmen, die mit solchen Technologien kaum in Berührung kommen. Viele Menschen verwechseln den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Letzteres ist eine Methode der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, aus großen Datenmengen zu lernen und auf der Grundlage dieses Datensatzes einen Output zu liefern. Diese Modelle sind nicht darauf trainiert, Entscheidungen zu treffen, sondern liefern ein Ergebnis, das auf dem basiert, worauf sie trainiert wurden.
Wenn du beispielsweise ein ML-Modell auf der Grundlage der Einkaufsdaten deines E-Commerce-Shops trainierst, verwendet das Modell trainierte Algorithmen, um dir mitzuteilen, was deine KundInnen wollen. Auf diese Weise kannst du fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Produkte du auf Lager nehmen und wie du personalisierte Empfehlungen bereitstellen möchtest. Die Idee dahinter ist, dass du dafür nicht stundenlang große Datenmengen manuell analysieren musst, sondern eine Maschine trainierst, die dies für dich erledigt. Das spart dir auf lange Sicht Zeit, Geld und Mühe – und macht dein Unternehmen effizienter.
Diese Vorteile bietet Machine Learning
- Betriebskosten senken
- Besserer Kundenservice
- Datenbasierte Entscheidungen
- Verbesserung der Produktivität deines Unternehmens
- uvm.
So kannst du Machine Learning in deinem Unternehmen implementieren
1. Bestimme, welche Geschäftsprobleme du lösen möchtest
Konzentriere dich auf die derzeit drängendsten Herausforderungen und berücksichtige Faktoren wie:
- Entwicklungskosten
- Entwicklungszeit
- Benötigte Ressourcen
- Erforderliche Daten (intern/extern)
- Kurz- und langfristige Gewinne (ROI)
Sobald du eine Liste der Prozesse hast, ziehe einen ML-Experten hinzu. Freiberufliche Talente können dich und dein Team tatkräftig und flexibel unterstützen.
2. Definiert und entwickelt zusammen eine Strategie
Sofern es keine internen Kapazitäten zur Erstellung eines Tools gibt, kannst du externe ExpertInnen beauftragen. Sie helfen dabei, die Ziele des internen Teams mit der am besten geeigneten Technologie in Einklang zu bringen. Darüber hinaus entwickeln sie eine Entwicklungsstrategie von Grund auf und behalten dabei deine Ziele und aktuellen Ressourcen im Auge. Außerdem verstehen sie deine Bedürfnisse, bewerten den ROI des Projekts und geben dir eine Schätzung, welches Projekt dir den größten Nutzen bringt.
3. Entdecke die Möglichkeiten
Maschinelles Lernen kann dir bei der Lösung einiger Herausforderungen helfen – aber nicht bei allen. Um die Erwartungen realistisch einschätzen zu können, solltest du verstehen, was möglich ist und was nicht. Ein Tool soll dein Unternehmen voranbringen – nicht umgekehrt. Darüber hinaus müssen Datenschutzrichtlinien und die aktuellen Vorschriften zur Verwendung solcher Modelle berücksichtigt werden.
4. Trainiere das Tool anhand internen Daten und kontrolliere den Fortschritt
Die ML-ExpertInnen benötigen von dir die richtigen Datensätze, damit sie das Modell entsprechend trainieren können. Am besten wird ein vollständiger Datenexplorations- und -bereinigungsprozess durchgeführt, bevor sie dem Modell zugeführt werden. Dies beinhaltet:
- Identifizieren von Datensätzen mit inhärenten Verzerrungen, Ausreißern und Inkonsistenzen
- Bereinigen und genaues Beschriften der Datensätze
- Normalisieren des Datensatzes, um durchgängig einen konsistenten Maßstab zu verwenden
- Segmentierung des Datensatzes, um sicherzustellen, dass für bestimmte Eingaben die richtigen Daten eingespeist werden
Anschließend fütterst du das Modell mit Daten und trainierst es, bis es eine hohe Genauigkeit und eine niedrige Rate an Falschmeldungen aufweist.
Du kannst auch eine Feedbackschleife einbinden, um sicherzustellen, dass das Modell mit Echtzeitdaten lernt und so die Genauigkeit verbessert. Beobachte die Ausgabe weiterhin und bewerte, ob sie ihren Zweck erfüllt. Ist dies über einen längeren Zeitraum der Fall, hast du sie erfolgreich implementiert.
Die Möglichkeiten von Machine Learning
| EINSATZ | NUTZEN |
| Marktforschung mit ChatGPT | Entwicklung gezielter Marketingstrategien für verschiedene Initiativen |
| Predictive Analytics-Software für Lagersysteme | Engpässe in der Lieferkette vermeiden |
| Kanalübergreifende Chatbots | 24/7 Kundenservice |
| Lead-Scoring-Software für den Vertrieb | Generierung von Top Leads für das Customer-Relationship-Management |
Fazit
Auch kleine Unternehmen können es sich heute nicht mehr erlauben, die neuen Technologien mit all ihren Möglichkeiten zu ignorieren. Mangelnde Ressourcen und fehlende interne Expertise mögen die Implementierung von Machine Learning verlangsamen, aber langfristig wird der Einsatz von neuen Technologien den Gewinn deines Unternehmens deutlich steigern.