Entwicklung von KI-Lösungen für Unternehmen

Was bietet Künstliche Intelligenz für Unternehmen?

Künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmen versorgt große Organisationen mit KI-Technologien, um Abläufe zu rationalisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Leistung in unterschiedlichen Bereichen zu verbessern. Moderne KI-Anwendungen nutzen dabei unter anderem Technologien wie das maschinelle Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sowie Computer Vision und prädiktive Analytik.

Auf dem aktuellen Markt sind Unternehmen, die KI ignorieren, zum Scheitern verurteilt. Um mittelfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, ist der Einsatz von KI in Unternehmen unerlässlich, um zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren (z. B. eingehende Datenanalysen und Kundenservice), betriebliche Ineffizienzen zu beseitigen und mit Innovationen Schritt zu halten. Mit den richtigen KI-Tools können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, die Fähigkeiten Ihres Teams erweitern und Systeme in verschiedenen Geschäftsbereichen, wie dem Lieferkettenmanagement, Kundenservice, Marketing, Finanzen, Cybersicherheit und weiteren, zu modernisieren.

Die Lage auf dem Markt für KI in Unternehmen

Die heutige KI-Landschaft ist von vorsichtigem Optimismus bei der Einführung von KI-Anwendungen in Unternehmen geprägt. Der Bericht von O'Reilly zeigt ein gemischtes Bild: 31 Prozent der Unternehmen haben KI noch nicht eingeführt, während 43 Prozent ihre Einführung in Erwägung ziehen und 26 Prozent bereits KI-Lösungen in ihren Betrieb integriert haben. Von den Unternehmen, die KI in der Produktion einsetzen, haben lediglich 49 Prozent einen Governance-Plan aufgestellt, um den Einsatz von KI zu überwachen.

Einführung und Reifegrad von KI

43%

Evaluieren

31%

Nicht im Einsatz

26%

In Produktion

Quelle: O'Reilly

Immer mehr Unternehmen erkunden die Möglichkeiten von KI-Lösungen für Unternehmen. Laut einer Umfrage des Bitkom Instituts aus dem Jahr 2022 nutzen bereits 81 Prozent der befragten Unternehmen Künstliche Intelligenz hauptsächlich im Bereich Marketing. Interessanterweise erkennen auch 86 Prozent derjenigen Unternehmen, die bisher noch keine KI integriert haben, das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in Bezug auf die Kundenbindung und viele weitere mögliche Einsatzgebiete. Die häufigsten Einsatzgebiete von KI in Unternehmen sind laut Statista folgende:

Die häufigsten Einsatzgebiete von KI in Unternehmen

Marketing

81%

Kundenbindung

61%

Produktion

54%

Einkauf

54%

Buchhaltung

50%

Management-unterstützung bei der Strategieerstellung

38%

35%

Logistik

35%

Personalwesen

23%

Forschung und Entwicklung

15%

Quelle: Statista

Unternehmen, die KI hingegen noch nicht integriert haben, können sich den Einsatz von KI in folgenden Bereichen vorstellen:

Marketing

72%

Kundenbindung

86%

Produktion

80%

Einkauf

81%

Buchhaltung

80%

Management-unterstützung bei der Strategieerstellung

71%

82%

Logistik

70%

Personalwesen

60%

Forschung und Entwicklung

40%

Rechts- und Steuerabteilung

37%

Quelle: Statista

Zudem ist zu beobachten, dass Großunternehmen KI viel häufiger einsetzen, als kleine und mittelständische Unternehmen. Die am häufigsten genutzten Anwendungsgebiete für KI sind hierbei das Controlling und die Finanzverwaltung. Der Hauptgrund, warum viele Unternehmen noch keine KI nutzen, ist oft ein Mangel an Expertise, während ethische Bedenken nur selten eine Rolle spielen.

Laut dem Statistischen Bundesamt verwenden etwa 12 Prozent der Unternehmen in Deutschland Künstliche Intelligenz. Große Unternehmen mit über 250 Beschäftigten nutzen KI dabei am meisten, gefolgt von mittelständischen und kleinen Unternehmen. Diejenigen, die KI in Unternehmen einsetzen, nutzen KI-Technologien in erster Linie in den Bereichen Buchführung, Controlling, IT-Sicherheit und Prozessoptimierung.

Auch bei unserer eigenen Vention-Umfrage mit über 160 CEOs und Entscheidungsträgern aus den USA und Großbritannien wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz für 96 Prozent der Unternehmen im Jahr 2024 von entscheidender Bedeutung ist. So betrachten die meisten Unternehmen KI-Expertise als unverzichtbaren Bestandteil ihrer Teams und benötigen verstärkt Entwickler mit KI-Fachwissen. Führungskräfte sehen KI als Werkzeug zur Steigerung von Effizienz und Qualität und wollen sie insbesondere für Predictive Analytics, Automatisierung und Cybersicherheit nutzen. Zudem planen Unternehmen in verschiedenen Entwicklungsphasen unterschiedliche KI-Anwendungen einzusetzen, wobei die Beschaffung spezialisierter Software-Ingenieure eine der größten Herausforderungen darstellt.

Mit einem Wert von 10,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 wird der KI-Markt für Unternehmen bis 2032 voraussichtlich auf über 270 Milliarden US-Dollar anwachsen, mit einer CAGR von 44,1 Prozent von 2023 bis 2032.

Größe des KI-Marktes für Unternehmen 2024 bis 2033 (Milliarden USD)

2024

$14.49B

2025

$20.83B

2026

$29.98B

2027

$43.16B

2028

$62.2B

2029

$89.69B

2030

$129.43B

2031

$186.89B

2032

$270.06B

Quelle: Precedence Research

Im Gegensatz dazu steigt die Verbreitung generativer KI für Unternehmen so schnell wie nie zuvor.

Zwei Drittel (67 Prozent) der Unternehmen geben an, generative KI in ihrem Betrieb einzusetzen, während 41 Prozent der Unternehmen KI seit einem Jahr oder länger nutzen und 26 Prozent der Befragten vor weniger als einem Jahr auf den Zug der generativen KI aufgesprungen sind. Dennoch hat ein Drittel (33 Prozent) der Unternehmen generative KI noch nicht in den Blick genommen, was auf einen aufkeimenden Wachstumsbereich innerhalb der KI-Domäne für Unternehmen hinweist.

Wenn es um die Budgetverteilung für KI geht, stechen die Computer- und die Gesundheitsbranche hervor, wo ein signifikanter Anteil der Befragten angibt, mehr als 21 Prozent ihres Budgets für KI-Initiativen zu verwenden. Im Gegensatz dazu sind die Investitionen bei Behörden, in der Telekommunikation, der Fertigung und im Einzelhandel eher konservativ – die angegebenen KI-Ausgaben liegen zwischen null und fünf Prozent ihres Budgets.

KI im Unternehmen ist eine besondere Art von Software, die Unternehmen nur dann optimal einsetzen können, wenn sie ihre Grundkompetenz in den drei Kernbereichen Technologie, Daten und Menschen aufbauen und stärken.

Datenzugang und -qualität

Dateninfrastruktur: Konsolidierte Systeme zur Datenspeicherung und -verwaltung, die sicherstellen, dass die Daten zugänglich und effizient organisiert sind.
Datenqualität: Mechanismen zur Gewährleistung der Genauigkeit, Nutzbarkeit und Integrität von Unternehmensdaten in Übereinstimmung mit internen Standards.

Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen

Entwicklung von Modellen: Erstellung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und unternehmensspezifische Ergebnisse vorherzusagen.
Modellschulung, -test und -bewertung: Trainieren von Modellen anhand früherer Daten, Optimieren von Parametern und Bewerten der Leistung eines Modells auf der Grundlage von Geschäftszielen und spezifischen Messgrößen.

Integration in die bestehende IT-Infrastruktur

APIs und Middleware: Durch die Implementierung von Serviceschnittstellen und Middleware werden Anwendungsfunktionalitäten und Daten für KI leicht zugänglich gemacht.
Werkzeuge zur Datenintegration: Technologien zum Zusammenführen, Zusammenfassen und Übertragen von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales System für umfassende Analysen und Maßnahmen.

Computerbasierte Ressourcen

Rechenleistung: Leistungsstarke Hardware, einschließlich CPUs und GPUs, um die Rechenintensität von KI-Lösungen für Unternehmen zu bewältigen.
Skalierbarkeit: Leicht skalierbare Infrastruktur (Cloud-basiert oder vor Ort), um die wachsenden Daten- und Verarbeitungsanforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

Datensicherheit, Datenschutz und Compliance

Datensicherheit: Maßnahmen zur Verhinderung von unbefugtem Zugriff und Verstößen, einschließlich Verschlüsselung, Tokenisierung, Zugriffskontrolle auf Datenebene und sichere Datenübertragungsprotokolle.
Einhaltung von Vorschriften: Verpflichtung zur Einhaltung von Vorschriften in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und die ethische Anwendung von KI-Technologien, z. B. GDPR.

Benutzeroberfläche und -erfahrung

Dashboards und Datenvisualisierungstools: Interaktive Plattformen, die eine direkte Interaktion mit KI-Anwendungen ermöglichen und die Präsentation von Daten und Analysen vereinfachen.
Leicht bedienbare Tools: NLP-basierte Tools, die den Zugang zu KI-Systemen demokratisieren, die Benutzerfreundlichkeit verbessern und die Akzeptanz erleichtern.

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Tatsächliche Nutzung und KI-Anwendungen in Unternehmen

KI-Lösungen für Unternehmen haben sich von der spekulativen Theorie rasch weiterentwickelt und werden heute tatsächlich in allen Sektoren genutzt und sie beginnen bereits die meisten Geschäftsabläufe neu zu definieren. Für führende Unternehmen, die auf dem sich schnell verändernden Markt vorankommen wollen, ist KI heute ein entscheidender Vorteil.

Prädiktive Wartung

KI-Algorithmen analysieren Maschinendaten, um Betriebsanomalien zu erkennen und Anlagenfehler vorherzusagen, bevor sie auftreten. KI-gestützte Zustandsüberprüfungen reduzieren Ausfallzeiten und Wartungskosten – ein entscheidender Vorteil für Branchen, die auf schwere Maschinen angewiesen sind, wie z. B. Fertigung, Energie und Transport.

Personalisierung des Kundenerlebnisses

KI-Modelle analysieren Kundendaten, um die Customer Journey auf der Grundlage von individuellen Vorlieben, Bedürfnissen, Transaktionsmustern und Aktionen anzupassen. Maßgeschneiderte Vorschläge, detaillierte Nachrichten und Inhalte erfüllen die Erwartungen der Kunden und sorgen dafür, dass sie ihr Herz und ihre Brieftasche öffnen.

Betrugserkennung und -prävention im Finanzwesen

KI und maschinelle Lernmodelle nutzen historische Daten, um Anomalien in Echtzeit-Transaktionen zu erkennen und Unternehmen proaktiv vor möglichen betrügerischen Aktivitäten zu warnen. Die Algorithmen entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter und ermöglichen es Unternehmen, neue Betrugsversuche zu erkennen und die Sicherheit auf einem stets hohen Niveau zu halten.

Optimierung der Lieferkette

Durch die Analyse von Daten unterschiedlicher Messungen und Schnittstellen können KI-Tools Kapazitäten prognostizieren, optimale Lagerbestände ermitteln und Trends in einer Lieferkette vorhersagen. Dies führt zu resilienten Lieferketten, optimierten Kosten und verbesserten Lieferzeiten.

Automatisierter Kundendienst und Support

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Omnichannel-Support, bearbeiten einfache bis mittelschwere Anfragen und leiten komplexe Probleme an menschliche Mitarbeiter weiter. Dies verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit und steigert die Kundenzufriedenheit.

Diagnostik und Planung im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird KI häufig in der medizinischen Diagnostik, der Gesundheitsüberwachung, der Terminplanung und der Automatisierung von Verwaltungsaufgaben eingesetzt. Intelligente Anwendungen können die Ergebnisse für die Patienten verbessern, Behandlungspläne personalisieren und wiederkehrende Aufgaben automatisieren, sodass sich die Gesundheitsdienstleister auf die Pflege konzentrieren können.

Personalwesen und Talentmanagement

KI rationalisiert die Rekrutierung, das Onboarding und das Management von Mitarbeitern und bietet Einblicke in das Engagement, die Fluktuation und die Trends in der Belegschaft und unterstützt die Personalabteilung bei der Mitarbeiterbindung und der Personalplanung.

Automatisierung von Prozessen

Unabhängig von der Branche können KI-Anwendungen in Unternehmen Routineaufgaben in den Bereichen Dokumentenmanagement, Buchhaltung, Qualitätskontrolle und anderen wichtigen Geschäftsfunktionen übernehmen. Durch die Delegation von Aufgaben an KI können Unternehmen Kosten senken, die Genauigkeit von Prozessen verbessern und Mitarbeiter für höherwertige Aufgaben freisetzen.

Vorteile von KI für Unternehmen

Der KI-Einsatz in Unternehmen verändert die Unternehmensorganisation von Grund auf. Entdecken Sie wie:

Betriebliche Effizienz und Produktivität

Die Nutzung künstlicher Intelligenz für Unternehmenssysteme ermöglicht es Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, die viel Zeit und Personal erfordern. Dieser Wandel spart Zeit und Ressourcen und steigert die Produktivität in verschiedenen Abteilungen.

Bessere Entscheidungsfindung und Innovation

KI fungiert als digitaler Co-Pilot und verbessert die Entscheidungsgenauigkeit durch die Verarbeitung umfangreicher Datensätze. Mithilfe von KI in Unternehmen können Führungskräfte Innovationen anstoßen und durch detaillierte Trendanalysen, Kundenfeedback und Markteinblicke Chancen für neue Angebote und Geschäftsmodelle erkennen.

Verbesserte Kundenerfahrung und Personalisierung

Personalisierung ist für über 70 Prozent der Verbraucher eine grundlegende Erwartung. Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen, diese Anforderung zu erfüllen, indem sie tiefe Einblicke in die Bedürfnisse und Gefühle der Kunden gewährt. Unternehmen können dann die Erkenntnisse der KI nutzen, um die Nachrichtenübermittlung, die Personalisierung und das Benutzererlebnis zu optimieren.

Kostensenkung und Risikomanagement

Die Nutzung von KI in Unternehmen führt zu einer erheblichen Automatisierung, die Kosteneinsparungen und eine Optimierung der Ressourcenzuweisung ermöglicht. KI stärkt auch die Abwehrmechanismen eines Unternehmens, indem sie die Betrugserkennung und die Maßnahmen zur Cybersicherheit verbessert.

Optimierung von Lieferketten und Produktqualität

KI verbessert die Beschaffung, die Produktion und den Vertrieb von Produkten, indem sie eine proaktive Bestandsaufnahme, eine bessere Ressourcenzuweisung und eine Optimierung der Routen ermöglicht. In der Fertigung bietet die KI-gesteuerte Qualitätskontrolle eine unübertroffene Geschwindigkeit und Präzision, wodurch die Produktqualität verbessert, der Ausschuss reduziert und Nacharbeit vermieden wird.

Wettbewerbsvorteil und Nachhaltigkeit

KI-Tools analysieren Daten, um verborgene Muster zu entdecken, und bieten Unternehmen damit einen Wettbewerbsvorteil, der bei manueller Prozessplanung nicht möglich ist. Die Fähigkeit der KI, Sensordaten zu interpretieren, bietet auch detaillierte Einblicke in die Auswirkungen auf die Umwelt, was Unternehmen hilft, ihre Ziele in Bezug auf Nachhaltigkeit und Unternehmensverantwortung zu erreichen.

Herausforderungen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Während die meisten Führungskräfte die Notwendigkeit einer KI-Strategie in Unternehmen anerkennen, ist der Weg zur erfolgreichen Einführung von KI häufig mit Herausforderungen und Hindernissen versehen.

Datenqualität und -verfügbarkeit

Die Herausforderung: Präzise KI-Ergebnisse erfordern umfangreiche, hochwertige und relevante Daten. In vielen Unternehmen sind die Daten jedoch in Altsystemen gefangen, was sich negativ auf ihre Qualität auswirkt.

Auswirkungen: Schlechte Datenqualität kann die Genauigkeit von KI-gestützten Analysen beeinträchtigen und zu unausgereiften Entscheidungen führen.

Integration in bestehende Systeme

Die Herausforderung: Unternehmen haben Schwierigkeiten, innovative KI-Lösungen in die bestehende IT-Infrastruktur und Altsysteme zu integrieren, ohne dass es zu erheblichen Störungen kommt.

Auswirkungen: Integrationsprobleme können die Implementierungszeit und -kosten erhöhen, während ein ungleichmäßiger Datenzugriff die Wirksamkeit der KI-Lösung untergraben kann.

Talent und Expertise

Die Herausforderung: Der Mangel an technischen Fachkräften ist nach wie vor eines der größten Hindernisse für die Einführung von KI in Unternehmen. Die Nachfrage nach Datenanalysten, KI-Ingenieuren und Fachleuten wächst, aber der Markt kann damit nicht Schritt halten.

Auswirkungen: Diese Talentlücke verlangsamt KI-Projekte und erhöht die Abhängigkeit von Drittanbietern.

Skalierbarkeit

Die Herausforderung: Die Skalierung von KI-Initiativen ist aufgrund einer unzureichenden Datengrundlage, isolierter Arbeitskulturen, fehlender KI-Governance und begrenzter Ressourcen schwierig.

Auswirkungen: Wenn es nicht gelingt, über die Experimentierphase hinauszukommen, kann dies zu Leistungsengpässen führen und Unternehmen daran hindern, einen guten ROI zu erzielen.

Kosten

Die Herausforderung: Die Implementierung von KI erfordert erhebliche Vorabinvestitionen, einschließlich der Kosten für Technologie, Infrastrukturaufbau, Talente und Change Management.

Auswirkungen: Hohe Kosten verlangsamen das Tempo und den Umfang der KI-Einführung und machen es schwierig, die Unterstützung der Geschäftsleitung zu gewinnen, insbesondere bei ungewissem ROI.

Einhaltung von Vorschriften

Die Herausforderung: KI-Anwender kämpfen mit dem schwierigen Spagat zwischen der Förderung von Innovationen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, einschließlich Datenschutzgesetzen und branchenspezifischer Regelungen.

Auswirkungen: Compliance-Herausforderungen können die Reichweite von KI-Anwendungen einschränken und die Kosten und Komplexität der Implementierung erhöhen.

Einblicke von unserem KI-Experten

Andrei Popov

Technischer Leiter für Maschinelles Lernen bei Vention

"Unternehmen stoßen auf eine erhebliche Hürde, wenn sie grundlegende Modelle oder große Sprachmodelle (LLMs) verwenden, die extern gehostet werden, da dabei sensible Daten über das Netzwerk übertragen werden, was zu Datenschutz- und Sicherheitsbedenken führt.

Die Alternative? Internes Hosting von LLMs, um sicherzustellen, dass die Daten geschützt bleiben. Dieser Ansatz hat jedoch auch Nachteile, darunter die Tatsache, dass Open-Source-Modelle nicht an die Qualität von GPT-4 heranreichen und hohe Investitionen in die erforderliche Hardware wie GPUs erforderlich sind.

Um diese Probleme zu lösen, testet unser Team aktiv die neuesten Open-Source-Modelle und verfeinert ihre Integration in die Geschäftsabläufe, während es gleichzeitig die Fortschritte bei der Modelleffizienz überwacht. Mit diesem Know-how sind wir in der Lage, überlegene KI-Lösungen für die Anforderungen von Unternehmen zu liefern."

KI-Strategie in Unternehmen: “Nail it, then scale it”

Innovationsfreudige Unternehmen stürzen sich oft Hals über Kopf in die KI-Entwicklung. Sinnvolle Prozessoptimierungen erfordern jedoch einen grundlegenden Ansatz, der mit einer soliden KI-Entwicklungsstrategie beginnt. Wir von Vention helfen Unternehmen dabei, ihren Weg zum KI-Erfolg zu planen und bieten Ihnen dabei eine schrittweise Anleitung.

Discovery

Vention arbeitet eng mit seinen Kunden zusammen, um deren Geschäftsziele zu verstehen und frühzeitig Anwendungsfälle zu identifizieren, die die Skalierung von KI in Gang setzen. Wir bewerten die bestehende Dateninfrastruktur eines Kunden, seine technischen Fähigkeiten und die zur Unterstützung der KI-Bemühungen erforderlichen Talente.

Governance und ethische Rahmenwerke

Wir unterstützen unsere Kunden bei der Einführung verantwortungsvoller KI-Initiativen durch grundlegende Governance-Frameworks und Tools für das Datenmanagement, die Entwicklung von KI-Modellen und die Nutzung. Unsere Experten sorgen für die Umsetzung ethischer KI-Praktiken, die Vorschriften wie GDPR einhalten und sich mit Datenschutzfragen befassen.

Ermöglichung einer starken Datengrundlage

Wir helfen unseren Kunden bei der Bewältigung der Komplexität der Datenverwaltung, einschließlich Datenzugriff, Verwaltung und Sicherheit. Bei Bedarf entwickeln wir eine skalierbare Daten- und KI-Unternehmensarchitektur, um fortschrittliche Anwendungen, Echtzeitverarbeitung und sichere Speicherung zu ermöglichen.

Auswahl des Tech-Stacks

Entsprechend Ihren individuellen Geschäfts- und Infrastrukturanforderungen wählen unsere KI-Experten eine optimale Kombination von KI-Tools und Plattformen aus. Um die Bereitstellung Ihrer KI-Modelle zu beschleunigen und zu skalieren, führen wir auch Tools und Methoden ein, die die agile Entwicklung und DevOps-Praktiken unterstützen.

Anleitung für Pilotprojekte

Wir unterstützen unsere Kunden bei der Durchführung erfolgreicher KI-Pilotprojekte und deren Überführung in die Produktion, um den Wert von KI zu demonstrieren und die Voraussetzungen für eine breitere Einführung zu schaffen. Nach dem Start misst Vention die Leistung und Auswirkung von KI-Projekten anhand vordefinierter Metriken und verfeinert die Anwendungen schrittweise, bis sie die Anforderungen des Unternehmens vollständig erfüllen.

Skalierung und Integration von KI-Lösungen

Auf der Grundlage erster Pilotprojekte entwickeln wir Strategien für die Integration und Skalierung Ihrer KI-basierten Unternehmenslösungen. Unsere Bemühungen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Modelleffizienz, die Automatisierung des Datenflusses und die Vereinfachung der Bereitstellung, um eine erfolgreiche Skalierung zu gewährleisten – unterstützt durch die kontinuierliche Unterstützung und Optimierung der KI-Modelle.

Talent- und Kompetenzentwicklung

Unser Unternehmen bietet auch Schulungsprogramme und Workshops an, um Kunden beim Aufbau eines KI-Kompetenzzentrums im Unternehmen zu unterstützen und die Wirkung von KI-Lösungen zu steigern. Wir bieten Zugang zu einem Pool von Experten, darunter Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, um Kompetenzlücken zu schließen und Ihr internes Team zu verstärken.

Holen Sie sich eine maßgeschneiderte Strategie zur KI-Implementierung, um Ihre KI-Einführung zu beschleunigen.

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Unsere Erfolgsgeschichten

Entdecken Sie unsere Erfolgsgeschichten der KI-Implementierung in Unternehmen:

FinTech

DealCloud

DealCloud, ein FinTech-Unternehmen, das CRM- und Deal-Management-Lösungen anbietet, ging eine Partnerschaft mit Vention ein, um mehrere wichtige Business-Module, die auf KI- und Cloud-Technologien basieren, zu entwickeln. Unser Team wuchs schnell von sechs auf über 120 Experten, um das schnelle Wachstum von DealCloud zu unterstützen.

Immobilien

EliseAI

EliseAI CRM automatisiert die Organisation von Immobilienbesichtigungen sowie die Terminplanung. Um dem Unternehmen dabei zu helfen, die allgemeine Benutzererfahrung zu verbessern, haben wir mehrere bedeutende Immobilienverwaltungs-Plattformen integriert und KI-gestützte automatische Antworten erstellt, was zu einem 30 Prozent schnelleren Kunden-Onboarding führte.

Logistik und Transport

motum (by RepairFix)

Unsere Zusammenarbeit mit motum – einem SaaS-Unternehmen, das das Schadenmanagement für die Mobilitätsbranche umgestaltet – führte zur Implementierung fortschrittlicher Funktionen, einschließlich des Hochladens von Bildern, automatischer Warnmeldungen an Versicherungsanbieter und der Integration eines KI-gestützten Dienstes zur Erkennung von Fahrzeugschäden, in ihre Plattform.

EdTech

Kids Academy

Die Bildungsplattform Kids Academy hat sich mit Vention zusammengetan, um KI-gesteuerte interaktive Arbeitsblätter zu entwickeln und ein einzigartiges Analysesystem auf Basis von Microsoft Power BI zu implementieren, das wertvolle Erkenntnisse aus den Daten ableiten kann.

Alle Projekte

So setzt Vention die KI-Ambitionen von Unternehmen in die Tat um

100+

KI-Software-Ingenieure an Bord

20+

Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung

Partnerschaften mit AWS, Google Cloud und Salesforce

GDPR-, HIPAA- und PCI DSS-konforme Lösungen

ISO

Ein ISO 27001-zertifiziertes Unternehmen

30+

Geschäftsbereiche abgedeckt

Unsere KI-Entwicklungsdienste für Unternehmen

Künstliche Intelligenz in Unternehmen ist ein wichtiger Katalysator für die digitale Transformation. Sie steigert die Agilität Ihrer IT-Systeme, automatisiert Geschäftsabläufe und erhöht die Produktivität Ihres Teams. Doch mit der Einführung von KI allein ist es nicht getan – entscheidend ist, ihren Wert dauerhaft zu erschließen.

Vention ist nicht nur eines der Unternehmen, die KI-Software anbieten. Wir sind ein kompetenter und verlässlicher Partner für Ihr Unternehmen und entwickeln erfolgreiche KI-Lösungen, die Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, mit der Agilität eines Startups zu skalieren, die Rendite Ihrer KI-Investitionen zu steigern und in einem wettbewerbsintensiven Umfeld zu bestehen.

Beratung zum maschinellen Lernen

Strategie-Roadmapping
Technologieberatung und -auswahl
Prozessanalyse und -verbesserung
Entwicklung und Implementierung
Bewertung und Überprüfung

Entwicklung von KI-Software

End-to-End KI-Softwareentwicklung und -Integration
Generative KI
Chatbots
Computer Vision
Datenanalytik
KI-gestützte Empfehlungssysteme
Anomalieerkennung und Betrugsbekämpfung

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