08.08.2017

Sync der Datenbestände: Machine Learning-Tools führen die Datenbestände im Unternehmen so zusammen, dass jeder Mitarbeiter die gleiche User Experience und App-Landschaft auf allen Endgeräten abrufen kann. 

Lastverteilung: Um allen Usern problemlosen Zugriff auf die Infrastruktur zu gewähren, kann Machine Learning eingesetzt werden, um bestimmte Prozesse im Hintergrund herunter zu fahren und die Backend-Infrastruktur optimal auszulasten.

Mobile Security & IAM: Algorithmen erkennen Anomalien im Nutzer- und Infrastrukturverhalten und decken mögliche Schwachstellen auf. Auch im Identity und Access Management (IAM) kann Machine Learning durch Datenanalysen die genauere Zuordnung von Personen und Berechtigungen unterstützen.

Search & Discovery: Ein wichtiger Baustein in der Mobility-Strategie sind Enterprise App-Stores. KI kann das Nutzungsverhalten und die Anforderungen der Mitarbeiter untersuchen und auf dieser Basis App-Empfehlungen aussprechen.

Mobile & UX Monitoring: Auch das User Experience Management kann durch Machine Learning optimiert werden und so für zukünftige kundenzentrierte Apps genutzt werden.

Optimierung des Field Service: Machine Learning Algorithmen sollen zukünftig aus Erfahrungswerten eine intelligente Routenplanung generieren, die für höhere Effizienz im Außendienst und in der Logistik sorgen.

Fazit

Alle Services basieren letztendlich darauf, dass eine große Menge an Daten für einen bestimmten Zweck aufbereitet und analysiert werden. Je nach Einsatzzweck können mit Hilfe von Machine Learning ganze Workflows oder einzelne Aufgaben automatisiert werden. Nutzer müssen dadurch immer weniger manuelle Eingaben machen, um die richtige Information oder Automation zum Prozess zu erhalten.