Von Damon Dean, VP Produktmanagement, DocuSign.

Als Buzzwörter waren Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) in den vergangenen 12 Monaten wohl unschlagbar. Täglich gab es Neuigkeiten über neue Start-Ups, große Finanzierungsankündigungen, Akquisitionen, sowie Berichte über die Fortschritte von Google, IBM, Microsoft und Co.

Steckt hinter dem Hype Substanz? Betrifft das auch Ihr Unternehmen? Grundsätzlich sind Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen verschiedene Disziplinen. Aus Unternehmensperspektive können beide eingesetzt werden, um ein wachsendes Datenproblem zu lösen.

Als jemand der von der Produktseite eines SaaS-Unternehmens arbeitet, sehe ich viele große und kleine Organisationen, die digitale Transformationsprojekte in Angriff nehmen.

Diese Initiativen zielen in der Regel darauf ab, die Geschäftsprozesse eines Unternehmens zu modernisieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Wettbewerbsvorteile zu schaffen und natürlich die Kosten zu senken. Was bei der digitalen Transformation sicher nicht vorgesehen ist, aber häufig passiert: man kreiert ein großes Datenproblem.

Durch die Transformation von Unternehmen und Geschäftsprozessen entstehen große Datenmengen, die sich in der Regel an einer Vielzahl unterschiedlicher Stellen in Produkten, Datendepots und -speichern befinden. Werden Ihre Prozesse effizienter, dann erhalten Sie in der Regel mehr Daten. Weiten Sie die digitale Transformation auf weitere Unternehmensbereiche aus, erhalten Sie noch mehr Daten.  Und wie Sie sich denken können, ist das Sammeln von Daten nur der erste Teil der Gleichung: Der zweite ist, diese Daten auch verwertbar zu mache. Und da fängt es an knifflig zu werden.

Nehmen wir ein DocuSign-Beispiel innerhalb eines einzigen Produkts: Salesforce. In unserer eigenen Salesforce-Instanz aggregieren wir mehrere verschiedene Arten von Daten, darunter Lead-Informationen, Informationen über Kundenkonten, Verträge, Daten vom Kundendienst, Produktmerkmale und Nutzungsdaten, um nur einige zu nennen.

Wir haben Hunderttausende zahlende Kunden, dazu kommen Zehntausende von Gratis- und Testkunden, die alle täglich immer größere Datensätze erstellen.

Das Erstellen von prädiktiven Modellen für die Vorhersage von Vertragsverlängerungen, Upgrades oder Churn , die auf tatsächliche Daten basieren, die durch unsere verschiedenen Systeme fließen (wiederum ist Salesforce nur eines davon), wäre ohne einer Art algorithmischer Software praktisch unmöglich.

Und genau hier kommen Googles Cloud AI und Einstein von Salesforce ins Spiel.

Mit Googles Cloud AI haben Unternehmen Zugriff auf eine Reihe von maschinellen Lernbibliotheken, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus dem gesamten Unternehmen aufnehmen und von ihnen lernen können, unabhängig davon, ob es sich um Text, Bilder, Video oder sogar Sprache handelt. Mit Einstein von Salesforce verfügen Sie jetzt über eine leistungsstarken Künstlichen Intelligenz, die direkt in die bereits von Ihnen genutzten Salesforce – Funktionen integriert ist, so dass Sie Ihre kommenden Verkaufsmöglichkeiten genauer vorhersagen können.

Die Verbindung dieser beiden KI (Künstliche Intelligenz) – und ML (Maschinelles Lernen) -Technologien ermöglicht es Unternehmen wie DocuSign, die Kraft großer Datenmengen (Nutzungs- und Funktionsdaten in unserem Fall) zu nutzen und sie mit einer prädiktiven KI in Salesforce zu kombinieren. Damit können wir erweiterte Nutzungsmodelle für unsere Outbound-Vertriebsbemühungen erarbeiten, sowie aussagekräftigere prädiktive Modelle für unser Web-Geschäft berechnen, die heute für uns unglaublich schwierig zu realisieren sind.

Mit der kürzlich erfolgten Übernahme von Appuri, einer Plattform für maschinelles Lernen und Kundenanalyse, sehen wir eine großartige Gelegenheit, zur KI und ML Verkaufsbeschleunigungs-Strategie von Google und Salesforce beizutragen. Viele Unternehmer denken, dass DocuSign in der Lage ist, ihr Geschäft zu transformieren, indem es den Vereinbarungsprozess online bringt. Das stimmt zwar, aber wir denken größer. Unser Ziel ist es Vereinbarungen intelligent zu machen und unsere Akquisition von Appuri ist ein weiteres Kapitel auf diesen Weg.

Jede Vereinbarung ist einzigartig, jeder Kunde ist einzigartig, die Vertragsbedingungen, der Zahlungsplan oder die auszuführenden Arbeiten, sind auch von Vertrag zu Vertrag unterschiedlich.

Unser Ziel ist es, Erkenntnisse aus diesen Vereinbarungen zu ziehen, und sie zu nutzen um Verkaufszyklen zu beschleunigen und bessere Einblicke für unsere Vertriebsteams zu liefern.