Prognosen & Vorhersage
Gesundheitsmonitoring
Im Profi- und Amateursport werden immer mehr KI-Wearables und die dazugehörigen Apps eingesetzt, um die eigene Leistung zu überwachen. Die Geräte messen Echtzeitdaten wie Herzfrequenz, Schrittfrequenz und Erholungspausen. Mithilfe dieser Informationen können Trainingspläne angepasst und personalisierte Empfehlungen gegeben werden. Durch die Erfassung der Gesundheitsdaten, Schlafmuster und dem Aktivitätsniveau kann die App Vorhersagen über den Gesundheitszustand und das Wohlbefinden treffen. Mittlerweile bieten viele Unternehmen diese KI-Wearables inklusive KI-gestützter Apps an.
Kundenverhalten vorhersagen
Unternehmen nutzen KI-gestützte Systeme, wie Salesforce Einstein, um das Verhalten ihrer Kunden vorherzusagen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Kundeninteraktionen können Unternehmen Vorhersagen über zukünftige Käufe und Kundenpräferenzen treffen. So bietet Salesforce Einstein integrierte KI-Funktionen, die maschinelles Lernen verwenden, um Verkaufsprognosen zu verbessern und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.
Wetter-App für den täglichen Gebrauch
Wetter-Apps wie AccuWeather nutzen KI, um präzise tägliche Wettervorhersagen bereitzustellen. Diese Apps analysieren historische Wetterdaten sowie aktuelle meteorologische Bedingungen, um genaue Vorhersagen für den Nutzerstandort zu liefern. AccuWeather bewertet auch die Luftqualität, beinhaltet eine Allergievorhersage und hat neben der aktuellen Wetterlage noch einen Forecast bis zu 10 Tage.
Agrarwirtschaft mit IBM Watson
Landwirte nutzen die IBM Watson Plattform mit dem Landwirtschafts-Paket, um Wettervorhersagen für die Planung ihrer Anbauzyklen zu nutzen. Die Plattform hilft bei der Optimierung der Ernteerträge und nutzt dazu die Daten unterschiedlicher Quellen, wie Satellitenbilder, Wettervorhersagen oder Daten von Traktoren mit IoT-Geräten. Diese Daten werden analysiert, ausgewertet und aufbereitet auf einer einfach zu handhabenden App bereitgestellt.
KI-Investitionsberater
Für Anleger, die eine moderne, effiziente und personalisierte Investitionsberatung suchen, bieten KI-gestützte Systeme eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Methoden. Sie kombinieren technologische Innovation mit finanzieller Expertise und bieten neue Möglichkeiten für eine optimierte Vermögensverwaltung. KI-gestützte Systeme für Investitionsberatung, wie Kavout, Quirion oder VTB Invest analysieren riesige Datenmengen und erkennen Muster, die in der klassischen Anlageberatung verborgen bleiben können. Sie können präzise Vorhersagen über Marktbewegungen treffen, personalisierte Anlageempfehlungen generieren und sind rund-um-die-Uhr verfügbar. Diese intelligenten Systeme analysieren kontinuierlich die finanziellen Daten des Kunden, einschließlich Einkommen, Ausgaben, bestehender Investitionen und Risikobereitschaft. Basierend auf diesen Informationen und unter Berücksichtigung aktueller Markttrends sowie wirtschaftlicher Indikatoren generieren die KI-gestützten Tools maßgeschneiderte Investitionsempfehlungen. Die virtuellen Berater können komplexe Szenarien simulieren, um die potenziellen Auswirkungen verschiedener Investitionsentscheidungen zu veranschaulichen. Auch lernen die Systeme aus den Interaktionen mit den Kunden und passen ihre Vorschläge entsprechend an, wodurch eine zunehmend personalisierte Beratung entsteht. Diese KI-Lösungen ermöglichen es Anlegern, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, ohne auf die Verfügbarkeit eines menschlichen Beraters angewiesen zu sein. Sie sind somit kosteneffiziente Alternativen zu traditionellen Beratungsdienstleistungen.
Kreditrisikoanalyse
Für Kreditrisikoanalysen nutzen Banken und Kreditinstitute in Deutschland in immer größerem Umfang KI-basierte Tools und Plattformen. Diese KI-gestützten Tools, die von der Bafin untersucht, überwacht und freigegeben werden müssen, nutzen KI-Algorithmen, um die Kreditwürdigkeit von Antragstellern präziser einzuschätzen. Diese Modelle können eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, darunter Einkommen, Beschäftigungsstatus und andere individuelle Merkmale. Im Gegensatz zu traditionellen Scoring-Methoden können KI-basierte Systeme auch ohne umfangreiche Kredithistorie akkurate Einschätzungen treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen, sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Art, können Muster und Trends erkannt werden, die auf potenzielle Zahlungsausfallrisiken hindeuten. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, fundiertere Kreditentscheidungen zu treffen, ihr eigenes Risiko zu minimieren und gleichzeitig den Zugang zu Krediten für eine breitere Bevölkerungsgruppe zu ermöglichen. Mit fortschreitender Digitalisierung und der damit einhergehenden Zunahme verfügbarer Daten wird erwartet, dass KI-gestützte Kreditrisikoanalysen traditionelle Verfahren in Zukunft vollständig ersetzen werden.
Haushaltsplanung – Geräte
Im Bereich der Haushaltsplanung mit KI-Unterstützung gibt es mittlerweile mehrere Systeme, die einen immer größeren Zuspruch erfahren. Darunter befinden sich intelligente Energiemanagementsysteme, die Verbrauchsmuster analysieren, Wettervorhersagen einbeziehen und den Stromverbrauch von Haushaltsgeräten automatisch steuern. Diese Systeme können beispielsweise die Waschmaschine oder den Geschirrspüler zu Zeiten mit günstigeren Stromtarifen starten oder die Heizung basierend auf Anwesenheitserkennung und Wetterprognosen regulieren. Dadurch werden nicht nur Energiekosten gesenkt, sondern auch der ökologische Fußabdruck des Haushalts reduziert. Zwei empfehlenswerte Tools für den deutschen Markt in diesem Bereich sind „tado°“ und „Loxone“. Beide bieten KI-gestützte Lösungen zur intelligenten Steuerung von Heizung, Klimaanlage und anderen Haushaltsgeräten, die speziell für den deutschen Markt entwickelt wurden und in deutscher Sprache verfügbar sind.
Personalbedarfsplanung
Für produzierende Unternehmen ist die KI-unterstützte Personalbedarfsplanung eine Option, um Fachkräfte bedarfsgerecht einzusetzen. Mithilfe von KI-gestützten Algorithmen kann das Unternehmen den Personalbedarf basierend auf verschiedenen Faktoren wie Auftragslage, Produktionszyklen und Mitarbeiterqualifikationen präzise vorhersagen. Die KI analysiert historische Daten, aktuelle Trends und externe Einflüsse, um eine optimale Verteilung der Arbeitskräfte zu gewährleisten. Dabei berücksichtigt sie nicht nur die benötigten Fähigkeiten, sondern auch Arbeitszeitmodelle, gesetzliche Vorgaben und individuelle Präferenzen der Mitarbeiter. Dies führt zu einer effizienteren Ressourcennutzung, höherer Produktivität und gesteigerter Mitarbeiterzufriedenheit. Für den deutschen Markt werden zwei Tools in deutscher Sprache empfohlen: QPlaner und die mApp AI Workforce Planning von MPDV. QPlaner bietet eine KI-gestützte Workforce Management Software, die speziell auf die Anforderungen deutscher Unternehmen zugeschnitten ist und eine automatisierte, optimierte Personaleinsatzplanung ermöglicht. Die mApp AI Workforce Planning von MPDV nutzt Künstliche Intelligenz und Reinforcement Learning, um Mitarbeiter optimal auf Arbeitsplätze in der Produktion zu verteilen, wobei sowohl der Personalbedarf als auch die resultierenden Kapazitäten ganzheitlich betrachtet werden.
Bitte etwas Geduld
Hier wird der nächste Use-Case für Prognosen und Vorhersage veröffentlicht.
