Im dritten Teil unserer Serie zu den KI-Strategien von Softwareunternehmen befassen wir uns mit den Segmenten Business Intelligence und Planung, nachdem wir zunächst den Sektor Softwareentwicklung und Datenspeicherung analysiert haben. Heute stehen Asana, Elastic, Palantir, ServiceNow, Snowflake und UIPath an.
1. Fundamentaldaten: Wachstum und Bewertungen
Werfen wir zunächst einen Blick auf die Fundamentaldaten unserer Softwareunternehmen. Sie alle zeigen ein robustes Umsatzwachstum. Mit einer Bruttomarge von knapp 90 Prozent steht Asana am besten da. “Schlusslicht” mit immer noch beeindruckenden 63 Prozent ist Snowflake. Mit den Ausnahmen von Asana und UiPath weisen alle Unternehmen unserer Auswahl positive freie Cashflow-Margen auf. Auch die Qualität des Wachstums stimmt. Nur Asana kommt auf einen Wert von unter 40 gemäß der Rule of 40. Zuletzt haben wir den Fair Value aus dem “erwarteten Gewinnwachstum” und der “Cash Flow Marge” berechnet. Die Fair Value Gewichte wurden mit Hilfe einer Regression ermittelt. Danach sind Elastic und UiPath am attraktivsten bewertet, am teuersten erscheint Palantir.
2. Elastic: Spitzentechnologie peppt Unternehmenslösungen auf
Der Suchtechnologie-Anbieter Elastic unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse ihrer Daten. Zu den Flaggschiffen des Unternehmens gehören Elasticsearch, Logstash, Kibana (zusammen als ELK-Stack bezeichnet) und der breiter gefasste Elastic-Stack. Zusammen bilden sie eine leistungsstarke Plattform für Searches, Datenanalysen und deren Visualisierung.
Das Herzstück der Elastic-Produktpalette ist Elasticsearch, eine robuste und verteilte Such- und Analyse-Engine, die für die schnelle Indizierung und Suche großer Datenmengen in Echtzeit entwickelt wurde. Sie ist ein Dreh- und Angelpunkt bei Aufgaben wie der Analyse von Protokoll- und Ereignisdaten, umfassenden Textsuchen und anderen datenintensiven Anwendungsfällen.
Logstash, eine weitere zentrale Komponente, fungiert als vielseitige Datenverarbeitungspipeline. Es ermöglicht Benutzern das Sammeln, Anreichern und Übertragen von Daten aus einer Vielzahl von Quellen in ein zentrales Repository, oft im Hinblick auf eine anschließende Analyse und Visualisierung.
Ergänzend dazu dient Kibana als dynamisches Tool zur Datenvisualisierung und -exploration. Durch die Integration mit Elasticsearch können Benutzer interaktive Dashboards, Visualisierungen und Berichte erstellen, die ein tieferes Verständnis ihrer Daten ermöglichen.
Unternehmen, die die Anwendungsleistung überwachen möchten, erhalten mit Elastic APM (Application Performance Monitoring) Einblicke in die Code-Leistung, Transaktionen und Abhängigkeiten. Mit dem Tool Elastic SIEM (Security Information and Event Management) können Unternehmen Sicherheitsbedrohungen erkennen und darauf reagieren, indem sie sicherheitsbezogene Daten konsolidieren und analysieren.
Um einen umfassenden Überblick über die digitale Landschaft eines Unternehmens zu bieten, integriert Elastic Observability APM, Infrastrukturüberwachung sowie Protokoll- und Ereignisdatenanalyse. Darüber hinaus vereint Elastic Security Sicherheitsanalysen, Threat Hunting und SIEM-Funktionen und ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und zu bekämpfen.
Elastic Cloud schließlich ist ein verwalteter Service für Elasticsearch und Kibana. Er ermöglicht es Unternehmen, ihre Elastic Stack-Instanzen bereitzustellen und zu verwalten, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur überwachen zu müssen.
Die Produktpalette von Elastic deckt ein breites Spektrum von Anwendungen ab, darunter IT-Operationen, Sicherheit, Business Intelligence und mehr. Das Engagement des Unternehmens für Open-Source-Lösungen, gepaart mit seinem Fokus auf Skalierbarkeit und Flexibilität, hat seine Produkte als bevorzugte Wahl für Unternehmen jeder Größe gefestigt.
3. Mehr Effizienz in den Prozessen: Elastics KI Strategie
Elastic sieht sich in mehrfacher Hinsicht als Profiteur der KI-Technologie. Erstens hat Elastic in KI- und ML-Funktionen investiert, die Kunden nach eigenen Angaben bessere Dienstleistungen ermöglichen, weil sie Prozesse effizienter machen. Dazu gehören Fähigkeiten wie die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) und die Vektorsuche, mit denen Kunden große Sprachmodelle mit eigenen Daten optimieren können.
Zweitens liefern KI und ML neue Erkenntnisse aus Daten, und die Elastic-Plattform ermöglicht es den Kunden, diese Technologien in verschiedenen Anwendungsfällen zu nutzen. Durch die Integration von maschinellem Lernen in den Kern von Elasticsearch will Elastic seinen Kunden ermöglichen, neue ML-basierte Funktionen in Bereichen wie Suche, Beobachtbarkeit und Sicherheit zu übernehmen. Dies soll es Tausenden von Unternehmen, die bereits in Elastic-Lösungen investiert haben, ermöglichen, ihre KI-Initiativen voranzutreiben, ohne dass erhebliche zusätzliche Ressourcen erforderlich sind.
Die KI-Fähigkeiten von Elastic umfassen auch die Möglichkeit, externe Modelle von Plattformen wie Hugging Face oder beliebige PyTorch-Modelle zu integrieren und sie auf Elastic laufen zu lassen. Diese Flexibilität und der umfassende Ansatz sollen es Elastic erlauben, Kunden bessere Dienstleistungen zu ermöglichen, die Prozesseffizienz zu verbessern und neue Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
4. Snowflake: Data-Warehouse in der Cloud
Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehousing-Plattform, die Unternehmen eine flexible und skalierbare Lösung für die Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datensätze bietet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses vor Ort wird Snowflake ausschließlich in der Cloud betrieben und ist auf die komplexen Anforderungen moderner Datenanalyse und Business Intelligence zugeschnitten.
Snowflake ist als Cloud-native Plattform konzipiert und nutzt die Vorteile des Cloud Computing – Skalierbarkeit, Elastizität und Kosteneffizienz. Das bedeutet, dass sie ihre Ressourcen dynamisch an die Anforderungen der Datenverarbeitung anpassen kann. Snowflake trennt die Datenspeicherung von den Rechenressourcen und gibt den Benutzern die Möglichkeit, Daten effizient zu speichern. Diese Trennung ermöglicht eine unabhängige Skalierung von Speicherung und Berechnung.
Die Architektur von Snowflake ermöglicht mehreren Rechen-Clustern den gleichzeitigen Zugriff auf dieselben Daten und gewährleistet so eine hohe Leistung und parallele Verarbeitung. Snowflake unterstützt semi-strukturierte Datenformate wie JSON und VARIANT und ist damit in der Lage, unterschiedliche Datentypen zu verarbeiten.
Dabei nimmt die Software von Snowflake Daten aus verschiedenen Quellen auf und vereinfacht so die Integration mit anderen Tools und Diensten. Weil Snowflake auf analytische Workloads zugeschnitten ist, soll sich das Tool für die Datenexploration, Ad-hoc-Abfragen und die Generierung verwertbarer Geschäftserkenntnisse eignen. Snowflake lässt sich in gängige Business-Intelligence-Tools integrieren, sodass Benutzer Visualisierungen, Berichte und Dashboards mit ihren bevorzugten Tools erstellen können. Snowflake verfügt über ein globales Netzwerk von Rechenzentren und ermöglicht die Replikation von Daten über Regionen hinweg, wodurch die Leistung und die Disaster-Recovery-Funktionen verbessert werden.
Snowflake wird von Unternehmen verschiedener Größen und Branchen genutzt, um ihre Datenanalyse-Infrastruktur zu modernisieren. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung, -analyse und -berichterstattung. Die Cloud-native Architektur und die Skalierbarkeit sollen Snowflake zur ersten Wahl für die Verwaltung der komplexen Daten-Workloads machen.
5. Die Snowflake-Formel: Datenfülle bringt KI ins Laufen
Snowflake ist nach eigener Darstellung gut positioniert, um von der KI-Revolution zu profitieren. Erstens benötigt KI große Datenmengen, um Modelle zu trainieren und zu verbessern. Die Datenplattform von Snowflake bietet eine kuratierte, optimierte und vertrauenswürdige Unternehmensdatenumgebung und ist damit eine ideale Grundlage für KI-Workloads. Snowflake ermöglicht Unternehmen den einfachen Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten, sowohl intern als auch extern, was für das Training von KI-Modellen und die Beantwortung komplexer Fragen entscheidend ist.
Darüber hinaus können Kunden mit Snowpark und Snowflake Container Services Sprachmodelle und KI-Frameworks wie Reka und NVIDIAs NeMo direkt in die Snowflake-Plattform einbinden. Durch diese Integration können Kunden KI-Funktionen innerhalb von Snowflake nutzen und so ihre Datenanalyse- und Entscheidungsprozesse weiter verbessern.
Außerdem erweitert Snowflake durch die Unterstützung von Iceberg Tables und offenen Dateiformaten den Umfang der Data Lake-Möglichkeiten. Dies bedeutet, dass Unternehmen KI-Technologien nutzen können, um Erkenntnisse aus einem breiteren Spektrum von Datenquellen zu gewinnen, einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, wie z. B. rechtliche Verträge oder Rechnungen. Durch die Einbindung von KI in ihre Datenanalyse-Workflows können Snowflake-Kunden tiefere Einblicke gewinnen, fundiertere Entscheidungen treffen und neue Anwendungsfälle schneller erschließen.
Insgesamt hat KI einen transformativen Einfluss auf Snowflake, indem sie erweiterte Analysen, natürliche Sprachverarbeitung und die Integration von KI-Modellen ermöglicht. Snowflakes Fokus auf KI-Funktionen und die wachsende Akzeptanz bei den Kunden unterstreichen die Bedeutung von KI für die Förderung von Innovation und Wertschöpfung innerhalb des Snowflake-Ökosystems.
6. Asana: Aufgabenmanagement neu definiert im Zeitalter der KI
Asana ist eine webbasierte Projektmanagement- und Kollaborationsplattform, die zur Optimierung von Teamworkflows entwickelt wurde. Sie dient als zentraler Knotenpunkt, der es Entwicklerteams ermöglicht, Aufgaben effizient zu organisieren und Projekte zu überwachen. Durch die Bereitstellung einer Plattform hilft Asana bei der Koordination von Bemühungen, der Rationalisierung der Kommunikation und der Überwachung des Fortschritts bei verschiedenen Aufgaben.
Eine der Kernfunktionen von Asana ist die Aufgaben- und Projektverwaltung. Sie ermöglicht es Teams, Aufgaben zu erstellen, sie Teammitgliedern zuzuweisen, Fristen festzulegen und sie in verschiedene Projekte zu kategorisieren. Dies gewährleistet ein Verständnis von Verantwortlichkeiten und Zeitplänen.
Darüber hinaus fördert Asana die Zusammenarbeit auf der Plattform selbst. Teammitglieder können im Kontext bestimmter Aufgaben und Projekte an Diskussionen teilnehmen, relevante Dateien teilen und Kommentare austauschen. Dieser konsolidierte Ansatz reduziert den Bedarf an separaten Kommunikationskanälen und stellt sicher, dass alle relevanten Informationen zentralisiert bleiben.
Das Tool erleichtert auch die Erstellung von Aufgabenabhängigkeiten. Diese Funktion stellt sicher, dass bestimmte Aufgaben abgeschlossen sein müssen, bevor mit anderen begonnen werden kann, was ein Plus bei der Gestaltung von Arbeitsabläufen darstellt.
Für die Projektplanung bietet Asana eine Reihe von Visualisierungsoptionen, darunter Zeitleisten, Meilensteine, Listen, Tafeln und Kalender. Mit diesen Funktionen können sich Teams einen umfassenden Überblick über den Projektfortschritt verschaffen, was die Übersichtlichkeit und Koordination verbessert.
Automatisierungsfunktionen steigern die Effizienz weiter. Benutzer können Regeln erstellen, die auf der Grundlage vordefinierter Ereignisse bestimmte Aktionen auslösen, wodurch manuelle Eingriffe reduziert und Arbeitsabläufe beschleunigt werden.
Integration ist ein weiteres Markenzeichen von Asana. Es lässt sich mit einer Reihe von Drittanbieter-Tools integrieren, darunter Kommunikationsplattformen, Dateispeicherdiensten und andere Produktivitätsanwendungen.
Die Anpassbarkeit ist ein wichtiger Aspekt der Vielseitigkeit von Asana. Benutzer haben die Möglichkeit, Felder, Beschriftungen und andere Projektelemente an die spezifischen Bedürfnisse und Arbeitsabläufe ihres Teams anzupassen.
Für den Zugriff von unterwegs bietet Asana eine mobile Anwendung, die sowohl mit iOS- als auch mit Android-Geräten kompatibel ist. Dies ermöglicht es den Nutzern, mit ihren Aufgaben und Projekten in Verbindung zu bleiben, auch wenn sie sich nicht an ihrem Hauptarbeitsplatz befinden. Insgesamt ist Asana darauf ausgelegt, die Produktivität und Zusammenarbeit von Teams unterschiedlicher Größe branchenübergreifend zu verbessern.
7. Unleashed: Asana-Projektmanagement profitiert von KI-Empfehlungen
Asana profitiert in mehrfacher Hinsicht von KI. Erstens ermöglicht KI Asana, seine Produktivität und Effizienz zu steigern, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert und intelligente Empfehlungen ausspricht. Zu den KI-Funktionen von Asana gehören beispielsweise durch maschinelles Lernen unterstützte Funktionen wie der prioritäre Posteingang und die prioritären Aufgaben, die den Nutzern helfen, die relevantesten und wichtigsten Aufgaben zu finden und sich darauf zu konzentrieren. KI ermöglicht es Asana auch, personalisierte Empfehlungen für Projekte zu geben, denen man beitreten kann, und Regeln vorzuschlagen, um wiederkehrende Aktionen zu automatisieren und Zeit zu sparen.
Darüber hinaus hilft KI Asana, die eigenen Abläufe und Prozesse zu verbessern. So nutzt Asana beispielsweise KI-Stimmen, um internationale Voiceovers für seine bezahlten Werbekampagnen zu generieren, was die Markteinführungszeiten beschleunigt und die Kosten für die kreative Produktion senkt.
Außerdem stärkt KI die Position von Asana als Marktführer im Bereich Arbeitsmanagement. Durch die Nutzung von KI-Funktionen kann Asana seinen Kunden fortschrittliche Tools und Funktionen zur Verfügung stellen, die es ihnen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Wirkung zu maximieren und ihre Ziele effizienter zu erreichen. Die KI-Roadmap von Asana wird immer häufiger bei Besprechungen mit Führungskräften und Kunden nachgefragt, was auf die wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen auf dem Markt hinweist.
8. UiPath: Pionierarbeit bei der Automatisierung durch die Kraft der KI
UiPath steht an der Spitze der Anbieter von Robotic Process Automation (RPA) und ist auf die Bereitstellung von Tools und Plattformen spezialisiert, die manuelle, sich wiederholende Geschäftsprozesse rationalisieren und automatisieren. RPA basiert auf dem Einsatz von Software-Robotern oder “Bots” zur Ausführung von Aufgaben, die traditionell von Menschen erledigt werden, wie z. B. Dateneingabe, Extraktion, Ausfüllen von Formularen und Schnittstellen zu verschiedenen Anwendungen und Systemen.
Innerhalb der RPA-Plattform von UiPath stechen mehrere zentrale Merkmale und Funktionen hervor:
Erstens ermöglicht die Plattform Unternehmen die Automatisierung einer Vielzahl von Geschäftsprozessen in verschiedenen Abteilungen, von Finanzen und HR bis hin zu Kundenservice und Betrieb.
UiPath bietet eine benutzerfreundliche visuelle Design-Schnittstelle, die eine umfangreiche Kodierung überflüssig macht. Diese Zugänglichkeit stellt sicher, dass sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer nahtlos Automatisierungsworkflows entwerfen und gestalten können.
Des Weiteren unterstützt UiPath sowohl beaufsichtigte als auch unbeaufsichtigte Automatisierung. Bots können mit menschlichen Anwendern in betreuten Automatisierungsszenarien zusammenarbeiten oder autonom, ohne menschliches Eingreifen in unbeaufsichtigten Einstellungen arbeiten. Das funktioniert bei einer Vielzahl von Anwendungen, Systemen und Datenbanken.
Bots zeichnen sich dadurch aus, dass sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Dokumenten und Tabellenkalkulationen extrahieren und für die Nutzung in andere Anwendungen oder Prozesse umwandeln.
Die Plattform von UiPath umfasst kognitive Automatisierungsfunktionen und integriert fortschrittliche Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen. Dadurch sind Bots in der Lage, komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Unternehmen können End-to-End-Automatisierungsworkflows erstellen, die mehrere Bots und Prozesse umfassen, und so komplizierte Geschäftsabläufe rationalisieren.
Zudem ist die Plattform von UiPath Compliance-tauglich: Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Prüfprotokolle sind für den Schutz sensibler Daten und Prozesse gegeben.
Die auf Skalierbarkeit ausgelegte Plattform von UiPath erleichtert den Einsatz von Bots in verschiedenen Abteilungen und Prozessen und trägt so der Erweiterung von Automatisierungsinitiativen Rechnung.
Darüber hinaus bietet die Plattform robuste Automatisierungsanalysen, die wertvolle Einblicke in die Bot-Performance, die Prozesseffizienz und andere wichtige Metriken liefern. Diese Analysen ermöglichen es Unternehmen, optimierungsbedürftige Bereiche zu identifizieren.
Unternehmen aus verschiedenen Branchen nutzen die RPA-Plattform von UiPath, um die betriebliche Effizienz zu steigern, manuelle Fehler zu vermeiden, die Mitarbeiterproduktivität zu erhöhen und die Kundeninteraktion zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben setzen Unternehmen ihre Mitarbeiter frei, um sich auf strategischere und wertorientiertere Aufgaben zu konzentrieren. RPA erweist sich als besonders wertvoll für Aufgaben, die die Interaktion mit Altsystemen, die Verwaltung strukturierter Daten und die Einhaltung regelbasierter Prozesse erfordern.
9. UiPath: KI für mehr Durchblick bei der Automatisierung
UiPath profitiert nach eigenen Angaben in mehrfacher Hinsicht von KI. Erstens verschafft die Investition in KI-Computer-Vision dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil beim Verständnis von Bildschirmen, von Legacy- bis zu modernen Anwendungen. Dieses Verständnis von Bildschirmen, kombiniert mit der kognitiven Intelligenz der generativen KI, ermöglicht es UiPath, die Arbeit zu beobachten, zu verstehen, was getan wird, und es in ihrer unternehmensfähigen Plattform zu automatisieren.
Diese Fähigkeit erlaubt es, Aufgaben zu automatisieren, die das Lesen von Bildschirmen und Dokumenten, die Beantwortung von Kunden-E-Mails, die Erstellung von Zusammenfassungen komplexer Dokumente und die Beantwortung von Supportfragen umfassen.
Generative KI stellt für UiPath auch eine große Chance bei der Automatisierung von manuellen Tests dar. Traditionell erfordert das Testen von Anwendungen manuelle Eingriffe, was es langsam, unempfindlich und repetitiv macht. Die Kombination von generativer KI und Computer Vision mit natürlichsprachlichen Beschreibungen kann den Testmarkt jedoch verändern, indem Tests effektiver und effizienter automatisiert werden.
Darüber hinaus ermöglicht generative KI UiPath, den Zugang zu ihrer Plattform zu demokratisieren, indem sie es sowohl Wissensarbeitern als auch Entwicklern erleichtert, Automatisierungen mit natürlichsprachlichen Beschreibungen zu erstellen. Dadurch wird jeder Mitarbeiter weitergebildet und die Anwendungsfälle für die Automatisierung werden erweitert.
Die Expertise von UiPath in den Bereichen KI und Automatisierung zeigt sich im Geschäftsbereich Document Understanding, in dem UiPath die Erstellung domänenspezifischer Modelle mit generativer KI beschleunigen und diese sicher und kontrolliert einsetzen kann. Diese Präzision und Zuverlässigkeit sind in Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen entscheidend.
Insgesamt verbessert KI die Automatisierungsplattform von UiPath, indem sie es ihr ermöglicht, Bildschirme, Dokumente und Schnittstellen zu verstehen und mit ihnen zu interagieren, manuelle Tests zu automatisieren, Automatisierungen auf neue Anwendungsfälle auszuweiten und die Automatisierung für eine größere Anzahl von Benutzern zugänglich zu machen.
10. ServiceNow: ITSM in der Cloud
Die Cloud-Plattform ServiceNow bietet Lösungen für das IT-Service-Management (ITSM) und die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Ihr Ziel ist es, Abläufe zu rationalisieren, die Servicebereitstellung zu verbessern und die nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Funktionen innerhalb von Organisationen zu fördern.
Das Herzstück von ServiceNow ist ein reichhaltiger Satz an Funktionen und Merkmalen:
Die Plattform deckt das IT-Service-Management (ITSM) ab und bietet Tools für die effiziente Abwicklung von IT-Services, Incidents, Problemen, Änderungen und Releases. Dies ermöglicht es IT-Teams, Anwendern und Kunden qualitativ hochwertige Dienste zu liefern. Im Bereich IT Operations Management (ITOM) stattet ServiceNow Unternehmen mit den Fähigkeiten aus, die IT-Infrastruktur, Anwendungen und Services zu überwachen und zu betreuen. Dies umfasst Funktionen wie Event Management, Performance-Analyse und Service Mapping.
Für die strategische Ausrichtung bietet die Plattform IT Business Management (ITBM) Tools, mit denen Unternehmen ihre IT-Investitionen optimieren, Projekte planen, Portfolios überwachen und sicherstellen können, dass die IT-Strategien mit den übergreifenden Geschäftszielen übereinstimmen. Im Bereich IT Asset Management (ITAM) bietet ServiceNow Lösungen für die effektive Verfolgung und Verwaltung von IT-Assets, die Hardware, Software, Lizenzen und Verträge umfassen.
Die Customer Service Management (CSM)-Funktionen rationalisieren das Fallmanagement, erleichtern Self-Service-Portale und setzen eine proaktive Serviceüberwachung ein, um einen hervorragenden Kundenservice zu bieten. Im Bereich Human Resources Service Management (HRSM) bietet ServiceNow Tools, die HR-Teams bei der effizienten Verwaltung von Mitarbeiteranfragen, Onboarding-Prozessen und verschiedenen anderen HR-bezogenen Aufgaben unterstützen.
Für das Risiko- und Compliance-Management bietet ServiceNow eine Reihe von Tools zur Bewertung, Überwachung und Berichterstattung von Risiko- und Compliance-Aktivitäten. Dies garantiert, dass Unternehmen die gesetzlichen Vorschriften einhalten und Risiken effektiv verwalten. ServiceNow geht über diese Angebote hinaus, indem es Tools für die Anwendungsentwicklung bereitstellt, die es Unternehmen ermöglichen, benutzerdefinierte Anwendungen und Workflows zu erstellen und so eine Vielzahl von Geschäftsprozessen zu automatisieren und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.
Die Plattform bietet zudem die Möglichkeit, nahtlos Anwendungen und Systeme von Drittanbietern in eigene Prozesse zu verbinden. Dies gewährleistet ein optimiertes technologisches Ökosystem. Die Workflow-Automatisierungsfunktionen von ServiceNow sind für die Erstellung, Automatisierung und Optimierung verschiedener Prozesse von entscheidender Bedeutung. Dies führt zu einer Verringerung des manuellen Aufwands und einer Steigerung der betrieblichen Effizienz.
Kommunikations-Tools verbessern zudem die allgemeine Mitarbeitererfahrung und erleichtern zudem die Zusammenarbeit und ermöglichen einen einfachen Zugriff auf Ressourcen.
11. KI für ein besseres Service-Management bei ServiceNow
ServiceNow profitiert in mehrfacher Hinsicht von KI. Erstens ermöglicht KI ServiceNow die Bereitstellung von unternehmensgerechten, domainspezifischen, großen Sprachmodellen, die die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. Durch die Nutzung der Unternehmensdaten eines Kunden und die Anpassung an seine Geschäftsregeln kann ServiceNow personalisierte und effizientere Lösungen anbieten.
KI ermöglicht es ServiceNow auch, generative KI in seine Workflow-Angebote einzubauen. Dazu gehören Funktionen wie virtuelle Agenten (NowAssist), die die Zeit für die Suche nach Informationen eliminieren, sowie generative KI-Controller, die ServiceNow-Instanzen mit externen KI-Diensten verbinden. Diese Funktionen erhöhen die Produktivität, verbessern den Kundenservice und steigern die Produktivität der Entwickler.
Darüber hinaus erweitert ServiceNow seine generativen KI-Fähigkeiten mit Funktionen wie Fallzusammenfassung und Text-to-Code, Text-to-Flow und Text-to-New-Application-Development. Diese Fortschritte ermöglichen es Kunden, mehr Aufgaben mit der ServiceNow-Plattform zu automatisieren, den Rückstand zu verringern und die Effizienz zu steigern.
Im Hinblick auf die Monetarisierung plant ServiceNow die Einführung von Premium-Plus-SKU-Angeboten für seine generativen KI-Funktionen. Diese Angebote werden zusätzlich zu den bestehenden Pro-Versionen der ITSM-, CSM- und HR SV-Produkte von ServiceNow angeboten. Indem ServiceNow seinen Kunden durch generative KI einen hohen Mehrwert bietet, will das Unternehmen einen Teil des geschaffenen Wertes für sich verbuchen und so eine Win-Win-Situation für das Unternehmen und seine Kunden schaffen.
Insgesamt ermöglicht KI ServiceNow eine intelligente Automatisierung, die Verbesserung von Workflow-Prozessen und die Bereitstellung innovativer Lösungen für seine Kunden. Sie steigert die Produktivität, fördert die Kundenzufriedenheit und positioniert ServiceNow als Vorreiter in der intelligenten Revolution.
12. Palantir: Die Entschlüsselung des KI-Rätsels in der Datenanalyse
Palantir Technologies ist ein führendes Datenanalyse- und Softwareunternehmen, das sich auf die Bereitstellung von Tools für die Datenintegration, -analyse und -aufklärung in verschiedenen sicherheitsrelevanten Branchen, etwa Regierung, Verteidigung, Nachrichtendienste, Strafverfolgung, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr spezialisiert hat. Die Software von Palantir gibt Organisationen die Möglichkeit, aus umfangreichen und komplexen Datensätzen eine Bedeutung zu destillieren, die es ihnen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen und kritische Herausforderungen zu bewältigen.
Die Fähigkeiten der Plattform umfassen eine Reihe von Schlüsselfunktionen:
Erstens sind die Plattformen von Palantir in der Lage, Daten aus einer Vielzahl von Quellen nahtlos zu integrieren, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Formate umfassen. Diese Integration fördert die Schaffung einer umfassenden und einheitlichen Sicht auf Informationen, was besonders für Unternehmen von Vorteil ist, die mit unterschiedlichen Datenquellen zu kämpfen haben.
Darüber hinaus ermöglicht die Software eine Datenanalyse, die Funktionen wie Datenvisualisierung, Mustererkennung, prädiktive Modellierung und Anomalieerkennung umfasst. So erhalten Unternehmen die Werkzeuge, um aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und folglich fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Plattformen erleichtern die Visualisierung und Analyse von Beziehungen zwischen Entitäten, wie z. B. Personen, Organisationen, Ereignissen und Orten. Dies erweist sich als hilfreich bei der Erkennung von Mustern und Verbindungen innerhalb komplexer Datensätze.
Die Plattformen von Palantir bieten auch eine Unterstützung für räumliche Analysen, die es den Benutzern ermöglichen, Analysen auf der Grundlage von Standorten durchzuführen, räumliche Abfragen vorzunehmen und räumliche Daten zu visualisieren.
Die Software wird häufig für Ermittlungszwecke eingesetzt, insbesondere bei Strafverfolgungsbehörden und Geheimdiensten. Sie dient als Werkzeug zum Aufdecken von Zusammenhängen, zur Identifizierung potenzieller Bedrohungen und zum Sammeln von Beweisen.
Die Plattformen bieten Funktionen für die Zusammenarbeit, die es Teams ermöglichen, gemeinsam Daten zu analysieren, Erkenntnisse auszutauschen und gemeinsam an der Lösung komplizierter Probleme zu arbeiten. Dabei will Palantir sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben und der Zugriff durch Benutzerrollen und -berechtigungen geregelt wird.
Darüber hinaus sind die Plattformen von Palantir so konzipiert, dass sie sich an verschiedene Anwendungsfälle und Branchen anpassen lassen. Benutzer haben die Möglichkeit, Workflows, Dashboards und Analysetools an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. In Branchen, in denen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von größter Bedeutung ist, wie z. B. im Finanz- und Gesundheitswesen, spielen die Plattformen von Palantir eine zentrale Rolle bei der Sicherstellung der Datenkonformität und der Erfüllung von Berichtsanforderungen.
13. Palantir: KI für mehr strategischen Durchblick
KI hat einen erheblichen Einfluss auf Palantir. Das Unternehmen hat das Potenzial von KI zur Umgestaltung von Unternehmen und Institutionen erkannt und eine KI-Plattform namens AIP (AI Plattform) entwickelt, um KI-Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs) und Algorithmen zu nutzen.
AIP wurde entwickelt, um Unternehmenserfahrungen durch die Integration von Daten, den Aufbau von KI-fähigen Anwendungen und die Orchestrierung des Unternehmens mit kontrollierten und vertrauenswürdigen KI-Betriebssystemen zu verbessern und zu beschleunigen.
Palantir hofft, dass der Wert der KI den etablierten Unternehmen zugutekommt, also denjenigen, die über die Arbeitsabläufe und die Software verfügen. Palantir verfügt über einen starken Kundenstamm und die Fähigkeit, neue Kunden zu gewinnen, was es zu einem führenden Unternehmen im Bereich der KI macht.
Die Software des Unternehmens, zu der Produkte wie PGE, Foundry und Apollo gehören, hat bereits einen bedeutenden Einfluss auf die Nachrichtendienste und das Verteidigungswesen ausgeübt und macht die Software von Palantir zur weltweit wichtigsten in diesem Bereich.
Palantir möchte darüber hinaus der wertvollste Unternehmens-Software-Anbieter der Welt werden, indem es KI einsetzt, die Unternehmen und Institutionen produktiver, effizienter und in einigen Fällen sogar tödlicher machen soll.
Die KI-Fähigkeiten von Palantir kommen auch ihrem Verkaufszyklus zugute. Das Aufkommen von LLMs und KI-Fähigkeiten hat sowohl bei neuen als auch bei bestehenden Kunden ein noch nie dagewesenes Interesse geweckt. Betreiber und Organisationen suchen nach Möglichkeiten, KI effektiv und sicher in ihren Unternehmen einzusetzen, und die Produkte und Erfahrungen von Palantir bieten die Lösung. Der Einsatz von KI und LLMs hat das Bewusstsein für die Produkte und Lösungen von Palantir geschärft, und der Widerstand der internen IT-Abteilungen hat abgenommen.
Im ersten Teil unserer Serie zu den KI-Strategien von Softwareanbietern KI-Strategien der Software-Stars: Turbo-Wachstum in Sicht? haben wir zunächst eine Übersicht gebracht und das Untersuchungsdesign erläutert.
Im zweiten Teil unserer Analyse GitLab, Atlassian und MongoDB: Ein Blick unter die KI-Haube präsentieren wir die Ergebnisse für die Gruppe der Unternehmen aus dem Sektor Softwareentwicklung und Datenspeicherung. Für jedes Unternehmen geben wir einen kurzen Überblick über die jeweiligen Geschäftsmodelle, um dann aufzuzeigen, wie die Unternehmen KI in ihrem operativen Geschäft einsetzen.
Im vierten und letzten Teil der Serie Die KI-Strategien von Datadog, Crowdstrike, Okta und Co. blicken wir auf prominente Unternehmen aus den Segmenten Cybersecurity und Netzwerkmanagement. Die Pläne und Strategien von Datadog, Dynatrace, Okta, SentinelOne, Crowdstrike und Zscaler.
Disclaimer
Dieser Beitrag stellt eine Meinungsäußerung und keine Anlageberatung dar. Bitte beachte die rechtlichen Hinweise.
Autor
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Stefan schaut auf eine mehr als 20-jährige Erfahrung in den Bereichen Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Derivate und Hedge Funds zurück. In seiner Tätigkeit als globaler Leiter des Quantitativen Research Teams bei ABN AMRO, hat er über 300 institutionelle Kunden in den USA, Europa und Asien zu allen Fragen des Investment Prozesses beraten. Zuvor war er 10 Jahre bei Salomon Smith Barney als Leiter des quantitativen Research Teams für Europa tätig, wo er Top Rankings in den großen Research Surveys erzielte. Stefan hat über 50 Research Veröffentlichungen zu allen Aspekten des Investment Prozesses in Aktien, festverzinsliche Wertpapiere und Währungen publiziert.
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