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Globale
Sichtweise der CIOs

Das neue Programm für transformative Führung

Verbessern Sie die Geschwindigkeit, die Genauigkeit und das Wachstum, indem Sie Maschinelles Lernen mit neuen Geschäftsprozessen und Fähigkeiten verbinden. Unsere Befragung von 500 CIOs in 11 Ländern identifiziert Strategien, um erfolgreich zu sein.

Erkenntnisse erkunden

Strategie entwickeln

Maschinelles Lernen ist in Unternehmen angekommen. Man geht davon aus, dass die Investitionen in diesem Bereich stark ansteigen. Chief Information Officers sagen, dass die Technologie einen Wettbewerbsvorteil bietet. Die meisten sind noch in der Einführungsphase. Um erfolgreich zu sein, ist es erforderlich, sich gleichzeitig auf Talente und Prozesse zu konzentrieren. Die Chance, ein Branchenführer zu werden, ist sehr groß.

Maschinelles Lernen ist angekommen

Prioritäten von CIOs

Automatisierung gehört zu den Top 5 Business-Erfolgsstrategien der 500 CIOs

05 Geschäftsprozesse digitalisieren
04 Markteinführung beschleunigen
03 Zukunftstechnologien erkunden
02 Routineprozesse automatisieren
01 Innovation

Investitionen in Maschinelles Lernen werden stark ansteigen

Investitionspläne 2020 Investitionen 2017
0 % 0 %

Organisationen passen sich Maschinellem Lernen an

0 % 0 %
Keine Anpassung
Anpassung
0% 0%
Anpassung
Keine Anpassung
0% 0%
Anpassung
Keine Anpassung
0 % 0 %
Anpassung
Keine Anpassung

CIOs identifizieren Prozesse und Personen als Haupthindernisse

Hindernisse, um Maschinelles Lernen einzuführen

Menschen spielen weiter zentrale Rolle im Geschäftsbetrieb

Stand der Entscheidungsautomatisierung in den Geschäftsfunktionen

0 % 0 % 1 %
Großteils automatisiert
Nicht automatisiert
Erfordert umfassende menschliche Interaktion
0 % 0 % 1 %
Großteils automatisiert
Nicht automatisiert
Erfordert umfassende menschliche Interaktion
0 % 0 % 1 %
Großteils automatisiert
Nicht automatisiert
Erfordert umfassende menschliche Interaktion
0 % 0 % 0 %
Nicht automatisiert
Großteils automatisiert
Erfordert umfassende menschliche Interaktion

Wert realisieren

CIOs können wirtschaftliche Gegebenheiten, die das Business verändern, dadurch antreiben, dass sie die Art und Weise, wie Organisationen arbeiten, modernisieren. Mehr als die Hälfte der CIOs sagen, dass sie bereits über die Automatisierung von Routineaufgaben hinaus zur Automatisierung komplexer Entscheidungen übergegangen sind. Das Ergebnis: Mehr Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit.

Maschinelles Lernen wird die Entscheidungsfindung verbessern

Prozent der CIOs, die wesentliche Ergebnisse erwarten

0%
0%
0%
0%
0%
Entscheidungsgenauigkeit Entscheidungsgeschwindigkeit Umsatzwachstum Wettbewerbsfähigkeit Risikoreduzierung

Maschinelles Lernen wird immer ausgeklügelter

CIOs bestimmen die drei wichtigsten Eigenschaften von Maschinellem Lernen

Einfachste Eigenschaft
Komplexeste Eigenschaft
68

Automatisierung von Routineaufgaben

40

Datenmuster erkennen

32

Verbindung zwischen Events herstellen

31

Voraussagen treffen

32

Überwachtes Lernen

18

Einfache Entscheidungen treffen

54

Komplexe Entscheidungen treffen

Maschinen können Menschen helfen, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren

2017
0%
Routinemäßige Entscheidungsfindung nimmt einen großen Teil der menschlichen Zeit ein
2020
0%
Maschinelle Entscheidungen werden zunehmend genauer

Maschinelles Lernen wird die Entscheidungsqualität verbessern

Mehr als vier von fünf CIOs sagen, maschinelle Entscheidungen verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Geschäfts

Wettbewerb, um zu gewinnen

Eine Spitzengruppe von CIOs, die nur 10 % der Umfrageteilnehmer darstellen, ist ihren Kollegen voraus, was Ausgaben, Automatisierung und organisatorische Veränderungen betrifft. Diese „First Mover“ zeigen, wie CIOs Menschen, Prozesse und Technologien umstellen müssen, um das Feld anzuführen.

First Mover kennenlernen

0 % 0 %
Erwarten, dass Entscheidungsautomatisierung das Umsatzwachstum unterstützen wird
Andere
First Mover
0 % 0 % 0 % 0 %
Jobbeschreibungen mit Fokus auf Arbeit mit Maschinen überarbeitet
Änderungspläne bei Mitarbeiteranzahl & Rollen aufgestellt
Andere
First Mover
0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 %
Plan für zukünftige Prozessänderungen entwickelt
Methoden zur Überwachung von maschinellen Fehlern entwickelt
Richtlinien zur Sicherung der Datengenauigkeit implementiert
Andere
First Mover
0% 0% 0% 0% 0% 0%
Konzentration auf Innovation
Konzentration auf Routineprozessautomatisierung
Konzentration auf Geschäftsprozessdigitalisierung
Andere
First Mover
0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 %
Analyse
Cloud
IoT
Andere
First Mover
Zurück

CIO-Umfragemethodik

Globale Reichweite

Oxford Economics führte eine Befragung von 500 CIOs aus 25 Branchen in 11 Ländern über 20-minütige computerunterstützte Telefoninterviews (CATI) durch, die aus Umfragepanälen und unabhängigen Forschungsdaten zusammengestellt wurden.

Unternehmensgröße nach Umsatz

500 Mio. - 1 Mrd. USD

33 % der Teilnehmer

1 Mrd. - 5 Mrd. USD

33 % der Teilnehmer

Mehr als 5 Mrd. USD

33 % der Teilnehmer

Daten erkunden

Fragen
Was erwarten Sie: Welche globalen Trends werden in den nächsten drei Jahren die größten Auswirkungen auf Ihre Organisation haben?
Antworten
Technologieveränderung
0%
Globale Wirtschaftsbedingungen
0%
Fachkräftemangel
0%
Störung des Geschäftsmodells
0%
Daten- und Informationssicherheitsbedrohungen
0%
Zunehmende behördliche Anforderungen
0%
Arbeitsmarktverschiebung
0%
Mitwirkungsoptionen des Kunden
0%
Zunehmende Handelsbarrieren
0%
Fragen
Was ist Ihrer Meinung nach der wichtigste Erfolgsfaktor für Ihre Organisation in den nächsten drei Jahren?
Antworten
Konzentration auf Innovation
0%
Routineprozesse automatisieren
0%
Zukunftstechnologien erkunden
0%
Markteinführung beschleunigen
0%
Geschäftsprozesse digitalisieren
0%
Investitionen in digitale Fähigkeiten und Technologie steigern
0%
Risikomanagement
0%
Qualität von Talent-Rekrutierung und -Bindung steigern
0%
Mitarbeitereinbindung erhöhen
0%
Markenbekanntheit steigern
0%
Eintritt in neue geographische Märkte
0%
Eintritt in neue Branchen
0%
Fusionen und Übernahmen bzw. Veräußerung
0%
Fragen
Inwieweit investieren Sie schon heute in die folgenden Technologien?
Antworten
Branchenspezifische Technologien
0%
Analyse
0%
Mobil
0%
Cloud
0%
Internet der Dinge
0%
Sozial/Zusammenarbeit
0%
Software-definierte Vernetzung
0%
Big Data
0%
Prozessautomatisierungssoftware
0%
Künstliche Intelligenz
0%
Maschinelles Lernen
0%
Erweiterte Realität/Virtuelle Realität
0%
3D-Druck
0%
Robotik
0%
Blockchain
0%
Drohnen
0%
Fragen
Inwieweit werden Sie in den nächsten drei Jahren in die folgenden Technologien investieren?
Antworten
Branchenspezifische Technologien
0%
Analyse
0%
Big Data
0%
Cloud
0%
Internet der Dinge
0%
Sozial/Zusammenarbeit
0%
Software-definierte Vernetzung
0%
Prozessautomatisierungssoftware
0%
Mobil
0%
Maschinelles Lernen
0%
Künstliche Intelligenz
0%
Erweiterte Realität/Virtuelle Realität
0%
3D-Druck
0%
Robotik
0%
Blockchain
0%
Drohnen
0%
Fragen
Wie fortschrittlich ist Ihr Einsatz der folgenden Technologien (einschließlich eingesetzter Assets, Mitarbeiterfähigkeiten und Integration in den Geschäftsbetrieb)?
Antworten
Branchenspezifische Technologien
0%
Analyse
0%
Cloud
0%
Mobil
0%
Big Data
0%
Sozial/Zusammenarbeit
0%
Internet der Dinge
0%
Software-definierte Vernetzung
0%
Prozessautomatisierungssoftware
0%
Maschinelles Lernen
0%
Erweiterte Realität/Virtuelle Realität
0%
Künstliche Intelligenz
0%
Robotik
0%
3D-Druck
0%
Blockchain
0%
Drohnen
0%
Fragen
Was beschreibt den Einsatz von Maschinellem Lernen in Ihrer Organisation am besten?
Antworten
Wir planen nicht, Maschinelles Lernen einzusetzen.
0%
Wir sind gerade in der Forschungs- und Planungsphase unserer Initiative.
0%
Wir machen einen Technologiepilottest.
0%
Wir setzen Maschinelles Lernen in einigen Bereichen des Geschäfts ein.
0%
Wir setzen Maschinelles Lernen überall im Geschäft ein.
0%
Fragen
Inwieweit erwarten Sie, dass die Entscheidungsautomatisierung in den nächsten drei Jahren in den folgenden Bereichen einen Mehrwert schaffen wird?
Antworten
Entscheidungsgenauigkeit
0%
Entscheidungsgeschwindigkeit
0%
Umsatzwachstum
0%
Wettbewerbsfähigkeit
0%
Risikoreduzierung
0%
Profitabilitätswachstum
0%
Mitarbeiterfokus auf strategische Arbeit
0%
Kundendienst
0%
Kosteneinsparungen
0%
Mitarbeiterproduktivität
0%
Talent-Rekrutierung und -Bindung
0%
Entwicklung von neuen Produkten und Services
0%
Fragen
Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen über Ihre Rolle zu?
Antworten
Meine Rolle verändert sich, um größere, organisationsweite Digitalisierungsbemühungen anzuleiten.
0%
Ich arbeite immer enger mit anderen Mitgliedern der C-Suite zusammen, um effektiv organisationsweite Digitalisierungsbemühungen zu managen.
0%
Ich konzentriere mich zunehmend auf Strategie statt auf den Betriebsablauf.
0%
Maschinelles Lernen ist für mich strategischer Schwerpunkt.
0%
Fragen
Welche Fähigkeiten von Maschinellem Lernen sind für Ihre Organisation in den nächsten drei Jahren am wichtigsten?
Antworten
Automatisierung von Routineaufgaben (z. B. durch Bots)
0%
Komplexe Entscheidungen treffen
0%
Datenverarbeitung und Mustererkennung (z. B. Festlegung dynamischer Grenzwerte, Anomalieerkennung)
0%
Schaffung von Verbindungen zwischen Events oder Handlungen (z. B. Ursachenanalyse)
0%
Überwachtes Lernen
0%
Treffen von Voraussagen
0%
Treffen einfacher Entscheidungen
0%
Schaffung von Intelligenz auf Basis von Menschen gemachten Regeln
0%
Bieten von Text- oder Sprachunterstützung statt virtueller Helfer
0%
Erkennung von natürlicher Sprache
0%
Fragen
Was ist Ihre Hauptmethode, um Ihre Fähigkeiten im Bereich Maschinelles Lernen weiterzuentwickeln?
Antworten
Durch unseren regulären IT-Entwicklungsprozess
0%
Durch ein Spezialteam innerhalb unserer Organisation
0%
Durch Fusionen und Übernahmen
0%
Durch Drittparteien (z. B. Beratung, Anbieter)
0%
Andere
0%
Fragen
Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu?
Antworten
Maschinelle Entscheidungen werden zunehmend genauer.
0%
Maschinelle Entscheidungen werden genauer sein als menschliche Entscheidungen.
0%
Routineentscheidungen nehmen einen großen Teil der Zeit von Mitarbeitern und Führungskräften ein.
0%
Wir erwarten, von der Automatisierung einfacher Entscheidungen zur Automatisierung zunehmend komplexerer Entscheidungen überzugehen.
0%
Mein Unternehmen geht über die Aufgabenautomatisierung hinaus zur Entscheidungsautomatisierung über.
0%
Fragen
In welchen der folgenden Bereiche wäre es am wertvollsten, die Entscheidungsfindung zu automatisieren?
Antworten
Security Operations (z. B. Alarm und Fehlerkorrektur)
0%
Customer Management (z. B. gezielte Angebote basierend auf Kundenverhalten, Betrugserkennung)
0%
Technologieanbieter-Management (z. B. Auswahl des richtigen Cloud-Anbieters zur richtigen Zeit und unter den richtigen Umständen)
0%
Operations Management (z. B. Erkennung von Herstellungsfehlern, vorausschauende Wartung)
0%
Finanzen (z. B. Anbieter-Zahlungsautorisierung)
0%
Lieferketten-Management (z. B. Einkaufsentscheidungen)
0%
Callcenter-Management (z. B. Routing gemäß Dringlichkeit, Kundenwert usw.)
0%
Vertrieb und Marketing (z. B. Leads priorisieren)
0%
Produktentwicklung/F&E (z. B. Investitionsprioritäten)
0%
Personalabteilung (z. B. Unterstützung bei Einstellungsentscheidungen)
0%
Fragen
Inwieweit erwarten Sie, dass die Entscheidungsautomatisierung in den nächsten drei Jahren in den folgenden Fachbereichen Mehrwert schaffen wird?
Antworten
Sicherheit
0%
IT
0%
Strategie
0%
Betrieb
0%
Risiko und Compliance
0%
Finanzen
0%
Vertrieb und Marketing
0%
Einkauf/Lieferkette
0%
Produktentwicklung/F&E
0%
Personalabteilung
0%
Herstellung
0%
Fragen
Inwieweit behindern die folgenden Faktoren die Einführung und den Reifeprozess der automatisierten Entscheidungsfindung in Ihrer Organisation?
Antworten
Unzureichende Datenqualität
0%
Veraltete Prozesse
0%
Zu wenig Budget für Neuqualifizierung
0%
Zu wenig Budget für neue Technologie
0%
Zu wenig menschliche Fähigkeiten zum Steuern und Warten smarter Maschinen
0%
Unzureichende Datenmengen
0%
Komplexe oder unklare Vorschriften
0%
Unzureichende Erfahrung oder Tools für die Datenanalyse
0%
Mangel an komplexer Entscheidungsfähigkeit durch Maschinen
0%
Fragen
Welche der folgenden Aussagen beschreibt Ihren Ansatz zur Geschäftsprozessneugestaltung, um die Entscheidungsfindung zu automatisieren am besten?
Antworten
Wir haben nicht mit der Geschäftsprozessdesignprüfung für die Entscheidungsautomatisierung begonnen.
0%
Wir sind bei dem Geschäftsprozessdesign in der Forschung- und Planungsphase.
0%
Geschäftsprozess-Pilottests durchgeführt.
0%
In ausgewählten Bereichen der Organisation werden neue Geschäftsprozesse verwendet.
0%
Innerhalb der ganzen Organisation werden neue Geschäftsprozesse verwendet.
0%
Fragen
Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen über Ihre IT-Organisation zu?
Antworten
Wir haben einen definierten Geschäftsprozess, um IT-Assets zu managen.
0%
Wir führen Änderungen in der IT-Struktur durch, um Maschinellem Lernen einen Platz zu bieten.
0%
Wir haben Geschäftsservices in unserer IT-Verwaltungsdatenbank abgebildet.
0%
Wir führen organisatorische Änderungen durch, um automatisierten Geschäftsprozessen einen Platz zu bieten.
0%
Unser Verwaltungssystem für IT-Systeme wird durch einen automatisierten Prozess gewartet.
0%
Fragen
Falls zutreffend: Welche Änderungen hat Ihre Organisation für digitale Arbeit vorgenommen?
Antworten
Programme zur Mitarbeiterqualifikationserweiterung erstellt
0%
Jobbeschreibungen mit Fokus auf Arbeit mit Maschinen überarbeitet
0%
Plan für zukünftige Prozessänderungen entwickelt
0%
Mitarbeiter mit neuen Fähigkeiten eingestellt (z. B. Geschäftsprozessexperten, Datenwissenschaftler)
0%
Änderungspläne bei Mitarbeiteranzahl & Rollen aufgestellt
0%
Pläne für Compliance und arbeitsrechtliche Belange entwickelt
0%
Wir haben keine weitreichenden Prozess- und Führungsänderungen durchgeführt
0%
Fragen
Welche Änderungen planen Sie in den nächsten drei Jahren?
Antworten
Programme zur Mitarbeiterqualifikationserweiterung erstellt
0%
Pläne für Compliance und arbeitsrechtliche Belange entwickelt
0%
Mitarbeiter mit neuen Fähigkeiten eingestellt (z. B. Geschäftsprozessexperten, Datenwissenschaftler)
0%
Jobbeschreibungen mit Fokus auf Arbeit mit Maschinen überarbeitet
0%
Plan für zukünftige Prozessänderungen entwickelt
0%
Änderungspläne bei Mitarbeiteranzahl & Rollen aufgestellt
0%
Wir haben keine weitreichenden Prozess- und Führungsänderungen durchgeführt
0%
Fragen
Falls zutreffend: Welche Änderungen hat Ihre Organisation für das Risikomanagement maschinellen Lernens vorgenommen?
Antworten
Methoden zur Überwachung von maschinellen Fehlern entwickelt
0%
Operative Auswirkungen von maschinenverursachten Fehlern in Risikorichtlinien adressiert
0%
Richtlinien aufgestellt, um die Datengenauigkeit zu gewährleisten
0%
Rechtliche Risiken von maschinenverursachten Fehlern in Risikorichtlinien adressiert
0%
Risikorichtlinien an die digitale Arbeit angepasst
0%
Wir haben keine weitreichenden Änderungen am Risikomanagement für Maschinelles Lernen durchgeführt
0%
Fragen
Falls zutreffend: Welche Änderungen hat Ihre Organisation für das Risikomanagement maschinellen Lernens in den nächsten drei Jahren vorgenommen?
Antworten
Richtlinien aufstellen, um die Datengenauigkeit zu gewährleisten
0%
Methoden zur Überwachung von maschinellen Fehlern entwickeln
0%
Risikorichtlinien an die digitale Arbeit anpassen
0%
Operative Auswirkungen von Fehlern, die Maschinen machen können, in Risikorichtlinien adressieren
0%
Rechtliche Risiken von maschinenverusachten Fehlern in Risikorichtlinien adressieren
0%
Wir erwägen für Maschinelles Lernen keine weitreichenden Änderungen am Risikomanagement
0%

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