Vor allem große Unternehmen verfügen oft über enorme Datenmengen mit großem Potenzial für den wirtschaftlichen Nutzen. Zwar bieten die verarbeitenden Systeme i. d. R. schon umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Diese sind jedoch meist sehr spezifisch vorprogrammiert. Eine KI-basierte Big-Data-Analyse hingegen ist in der Lage, für Menschen schwer erkennbare bzw. schwer vorhersehbare Zusammenhänge, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.
Produktivität durch gemeinsame Pausen
Die Bank of Amerika hat bei Anwendung dieses Verfahrens herausgefunden, dass sich bei den produktivsten Mitarbeitern die Pausenzeiten überschnitten, die Pausen also gemeinsam genommen wurden. Aufgrund dieser Beobachtung führte die Bank gemeinsame Pausen ein, woraufhin sich die Leistung um 23 % verbesserte und das Stressniveau um 19 % sank. Das Unternehmen führte dies darauf zurück, dass die Mitarbeiter gemeinsam "Dampf abließen" und Tipps für den Umgang mit frustrierten Kunden austauschten.[1]
Da es sich bei dieser Technologie zumeist um unüberwachtes maschinelles Lernen handelt, müssen die Ergebnisse solcher Anwendungen oft von Menschenhand überprüft werden. Die Muster, die das System erkennt, sind nicht zwangsläufig sinnvoll oder hilfreich, z. B.: "Die umsatzstärksten Vertriebsmitarbeiter sind im Monat April geboren".
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