So verbessern Sie das Kundenengagement mit KI

Ein neues Zeitalter des angereicherten Kundenengagements

Stellen Sie sich vor, ein neuer Kunde öffnet die Website Ihres Unternehmens. Er wird von einem KI-Chatbot begrüßt, der ihn in die richtige Richtung weist, sein Einkaufserlebnis optimiert und seinen Weg zum Kauf verkürzt. Weitere KI-Technologien arbeiten im Hintergrund, um personalisierte Vorschläge zu machen, die auf dem Surf-Muster Ihres Kunden basieren.

Sobald er seine Bestellung abgeschlossen hat, kann er sie dank KI-fähiger Prozessautomatisierung innerhalb weniger Stunden in einem Geschäft abholen. Im Geschäft hilft ein KI-gestützter Kiosk dem Kunden, den richtigen Schalter zu finden. Und wenn der Kunde sich entscheidet, weitere Artikel zu kaufen, hilft der Checkout mit Computer Vision dabei, den Kauf schnell und einfach abzuwickeln.

Noch vor wenigen Jahren erschien ein solches Erlebnis womöglich unerschwinglich oder zu komplex für die Implementierung. Aber heute ist die innovative Verwendung von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses für Unternehmen jeder Größe in Reichweite. Unternehmen in allen Branchen verwenden Technologien wie generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Empfehlungs-Engines, um das Kundenerlebnis zu revolutionieren, das Engagement zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Um diese leistungsstarken Geschäftsergebnisse mit Ihren KI-Investitionen zu erzielen, müssen Sie natürlich den richtigen Ansatz, die richtigen Tools und Technologien haben. Damit Ihre Initiative ein Erfolg wird, sehen wir uns an, was Sie bei der Verwendung von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und zur Steigerung des Engagements beachten sollten.

Identifizieren Sie den richtigen Anwendungsfall für Ihr Unternehmen

Jedes Unternehmen ist einzigartig – und Sie kennen Ihre Abläufe und Kunden besser als jeder andere. Wenn Sie das Kundenerlebnis durch KI bereichern möchten, müssen Sie KI strategisch in den Bereichen Ihres Unternehmens einsetzen, in denen sie den größten Nutzen bringen und den größten Einfluss auf Ihr Kundenerlebnis haben kann. Sie sollten auch auf vorhandene Investitionen wie Ihren Software-Stack, KI-fähige Hardware und andere KI-Tools achten, die bereits im Einsatz sind.

Während Sie alle Möglichkeiten betrachten, wie Sie KI verwenden können:

• Lesen Sie, wie Taboola, Anbieter einer Empfehlungs-Engine, mit Intel zusammengearbeitet hat, um seinen Vorhersagealgorithmus auf Intel® Xeon® Prozessoren der 4. Generation zu optimieren und zu benchmarken.
• Finden Sie heraus, wie Netflix durch Ausführung von KI auf skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren in der Cloud schnelle, maßgeschneiderte Streaming-Erlebnisse mit optimierter Effizienz bietet.
• Erfahren Sie, wie Lee’s Famous Recipe Chicken mit KI und Intel® Hardware den Drive-Thru neu erfunden hat.
• Entdecken Sie unsere Intel® Customer Spotlight-Bibliothek und lassen Sie sich von den Geschichten anderer inspirieren – erfahren Sie, wie Intel® Technik Ihre Ergebnisse verbessern kann.
• Lesen Sie unseren Leitfaden zu KI-Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen.

Berücksichtigen Sie alle Ihre Optionen für Modelle und Software

Vorbei sind die Zeiten, in denen Unternehmen, die das Engagement durch KI verbessern möchten, viel Zeit und Energie damit verbringen mussten, ein KI-Modell zu erhalten, das zu ihrem Anwendungsfall passt.

Jetzt können Unternehmen die nötigen KI-Funktionen auf verschiedene Weise erhalten, zum Beispiel:

• Feinabstimmung eines bereits vorhandenen oder grundlegenden Modells: Unternehmen können eine immer größer werdende Anzahl von speziell entwickelten Open-Source-Modellen wie Llama 2, GPT-J oder Dolly nutzen, die sich für zahlreiche Geschäftsanwendungen eignen. Diese Modelle können an die spezifischen Anforderungen Ihrer Branche und den gewünschten Anwendungsfall angepasst werden. Dieser Prozess wird normalerweise als Feinabstimmung bezeichnet.
• Kauf von KI-fähiger Software mit integrierten Algorithmen: Viele häufige Anwendungsfälle werden auch von Softwareangeboten unterstützt, die Ihnen helfen, KI-Funktionen schnell bereitzustellen. Um die richtige Option für Ihr Unternehmen zu finden, besuchen Sie unsere Partnerseite.
• Ein Modell von Grund auf schulen: Einige Unternehmen befinden sich in einer einzigartigen Situation, oder ihr geistiges Eigentum ist so sensibel, dass sie sich für die Entwicklung eines komplett neuen Modells entscheiden. Hier können Tools wie die Intel® Geti™ Plattform dazu beitragen, das Training und die Entwicklung zu beschleunigen.

Wenn Sie keine Software kaufen möchten, muss Ihr Unternehmen die Entwicklungsanforderungen für Ihre KI-Lösung berücksichtigen – von Leistung über Skalierbarkeit bis hin zu Flexibilität bei der Bereitstellung. Um Ihnen dabei zu helfen, bietet Intel eine leistungsstarke Auswahl an Data-Science- und KI-Entwicklungstools, einschließlich Optimierungen für beliebte Frameworks und Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow. Unser KI-Entwicklungsportfolio umfasst auch die Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkit und die architekturübergreifende Programmiersprache oneAPI. Beide können dazu beitragen, die Entwicklerproduktivität zu steigern und die Bereitstellung in verschiedenen IT-Umgebungen wie Einzelhandelsumgebungen zu optimieren – mit verschiedenen Arten von Hardware, die bereits darin im Einsatz sind.

Fördern Sie eine flexible und effiziente Bereitstellung mit Intel

Um das Kundenerlebnis mithilfe von KI zu verbessern, brauchen Sie eine starke Leistung und viel Flexibilität am Edge und in Rechenzentren. In Ihrer gesamten IT-Landschaft können Sie das Intel® Portfolio nutzen, um Ihre KI-Workloads mit einer optimalen Mischung aus Leistung und Kosteneffizienz zu unterstützen.

Viele Ihrer vorhandenen Rechenzentrumsumgebungen mit skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren können KI-Workloads wahrscheinlich bereits unterstützen, ohne dass weitere Hardwareinvestitionen nötig sind.

Diese Prozessoren bieten eine beschleunigte KI-Leistung – ob für das Training, die Feinabstimmung oder Inferenzierung – insbesondere wenn Sie integrierte KI-Beschleunigungs-Engines wie Intel® Advanced Matrix Extensions und Intel® Advanced Vector Extensions 512 nutzen. Bis zu 20 wichtige Machine- und Deep Learning-Workloads – die wesentliche Elemente vieler KI-Anwendungsfälle sind, einschließlich Chatbots und Empfehlungssysteme – erzielen eine bessere Leistung auf Intel® Xeon® Prozessoren im Vergleich zu NVIDIA- und AMD-Angeboten.¹

Während skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren viele KI-Workloads im Rechenzentrum unterstützen können, benötigen hochkomplexe Workloads spezielle Hardware, die den höchsten Durchsatz und die höchste Leistung bietet. Wenn Ihre KI-Initiative ein umfangreiches Training und Inferenz umfasst, sollten Sie die folgenden Intel® Technologien in Erwägung ziehen:

• Intel® Gaudi® KI-Beschleuniger: Ermöglichen Sie hocheffizientes, skalierbares Computing in Rechenzentren sowie herausragende Energieeffizienz, die dazu beiträgt, Kosten zu senken und die Nachhaltigkeit zu fördern.
• Intel® Data Center GPU Max Series – Produktreihe: schnellere Einblicke durch bahnbrechende CPU- und GPU-Leistung
• Intel® Data Center Flex Series GPUs: ideale Unterstützung für visuelle KI-Inferenz-Workloads wie Videoanalysen im Einzelhandel

Für Client-Computing-Anforderungen bieten Intel® Core™ Ultra Prozessoren leistungsstarke integrierte KI-Funktionen, die Ihrem Team dabei helfen können, KI in seine täglichen Workflows zu implementieren. Und für Edge-Anwendungen wie intelligente Kioske oder Computer-Vision-Anwendungen bieten Intel® Core™ Prozessoren eine überzeugende Mischung aus starker KI-Leistung, optimierter Energieeffizienz und Unterstützung für anspruchsvolle Umgebungsbedingungen.

Wenn Sie Ihre Hardware-Anforderungen und Ihre vorhandenen Ressourcen bewerten, denken Sie daran, dass das Intel® Portfolio Ihnen dabei helfen kann, KI mit dem richtigen Verhältnis zwischen Leistung und Kosteneffizienz zu nutzen – sowohl in der Cloud als auch vor Ort. Und vergessen Sie nicht, dass Sie unsere Hardware jederzeit mit der Intel® Developer Cloud testen können.

Wenn Sie ein Proof-of-Concept-Prototyping durchführen und mit der Entwicklung, Produktion und Bereitstellung beginnen, können Sie unsere vollständige Suite an KI-Softwaretools und Entwicklungsressourcen nutzen, die Optimierungen in der Größenordnung für beliebte Frameworks und Tools für jede Phase des KI-Workflows umfasst. Diese Tools und Ressourcen können dazu beitragen, die Produktivität zu steigern, die Leistung zu optimieren und Ihr Projekt über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu vereinfachen.

Wenn Sie derzeit eine wettbewerbsfähige Technik verwenden und Ihre Migrationsoptionen erkunden möchten, sehen Sie sich die folgenden Ressourcen an:

• Habana Developer Site
• HabanaAI GitHub
• Habana Developer Forum
• Migrationstools für Intel® Max-Reihe GPUs

Wir unterstützen Sie bei jedem Schritt.

Die Implementierung von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses ist ein komplexes Unterfangen. Wir bei Intel setzen unsere branchenübergreifende Erfahrung mit KI-Innovationen neben unseren Technologien und unserem umfangreichen Partner-Ökosystem ein, um Unternehmen jeder Größe dabei zu helfen, schnell und effizient Nutzen aus der KI zu ziehen.

Während Sie Ihre Initiative weiter planen, sollten Sie unsere ausführlichen Leitfäden zu einigen der KI-Workloads lesen, die für die Verbesserung des Kundenerlebnisses unerlässlich sind:

• Generative KI, große Sprachmodelle und Verarbeitung natürlicher Sprache – all das spielt eine entscheidende Rolle bei Technologien wie Chatbots und virtuellen Assistenten.
• Computer Vision ist für automatisierte Kassen und Lösungen zur Verlustminderung unerlässlich.
• Empfehlungssysteme können Ihnen dabei helfen, den Umsatz zu steigern und gleichzeitig Kunden mit Angeboten zu verbinden, die sie interessieren.
• Klassisches maschinelles Lernen hilft Ihnen, das Kundenverhalten zu analysieren und neue Geschäftsmöglichkeiten aufzudecken.