Mithilfe von vorausschauender k枚nnen Unternehmen Trends fr眉her erkennen und vor allen anderen zu ihrem Vorteil nutzen.
Zwar ist man hinterher immer schlauer, doch k枚nnte es Ihnen mit KI-gest眉tzter Technologie gelingen, vor allen anderen in die Zukunft zu blicken. Das US-amerikanische Start-up testet derzeit mit Pilotkunden eine Trendprognose-Plattform, mit der es m枚glich sein soll, die sich rasch 盲ndernde Verbraucherstimmung zu erfassen.
鈥濿ir analysieren das Erbgut des Lebenszyklus von Trends, w盲hrend sie entstehen und sich entwickeln. Dadurch l盲sst sich f眉r jedes beliebige Thema umgehend ein ausf眉hrlicher Bericht erstellen, der Aufschluss dar眉ber gibt, in welchem Ma脽 ein Trend bei den Verbrauchern global und in einzelnen Regionen angekommen ist鈥�, erl盲utert Sourav Goswami, Mitbegr眉nder von NWO. 鈥濫s ist so, als ob man sich mit einem menschlichen Experten unterh盲lt, der genau sagen kann, wann, wo und warum ein Trend sich verst盲rkt, abschw盲cht oder kurz davor ist, einen entscheidenden Punkt zu erreichen, an dem er sich auf Ihr Unternehmen auswirkt.鈥�
Zu den fr眉hzeitigen Signalen, die Sourav Goswami als Beweis f眉r die hellseherischen F盲higkeiten der NWO-Plattform anf眉hrt, geh枚ren Berichte, die das Wiedererstarken des und die finanziellen Auswirkungen der auf den Terminhandel mit Zucker und Baumwolle vorhersagten. Ein weiteres Beispiel war der sprunghafte Anstieg des Interesses an Schusswaffen in den USA im Herbst 2020, der schon Monate vor dem Erst眉rmung des Kapitols durch w眉tende W盲hler ein entstehen lie脽.
Das Start-up arbeitet in den USA und Europa mit Beta-Kunden aus den Bereichen Produktinnovation, Marketing und Supply-Chain-Management zusammen und plant, auch nach Asien und in den Nahen Osten zu expandieren. W盲hrend die Technologie von NWO urspr眉nglich auf Konsumg眉terhersteller ausgerichtet war, kann sie laut Sourav Goswami in allen Branchen eingesetzt werden, beispielsweise auch von Logistikunternehmen und Zulieferern.
Trendprognosen mit KI geben Einblick in unerwartete Entwicklungen
Die Plattform von NWO ist bestechend einfach: Sie funktioniert wie eine Suchmaschine, die Daten aus Schl眉sselw枚rtern filtert. Ein spezieller Algorithmus wandelt die zeitversetzt erfassten Indikatoren in Prognosen um. Das System erzeugt in nur 60聽Sekunden ausf眉hrliche Trendberichte, indem es riesige Datenmengen aus Unterhaltungen in sozialen Medien, Nachrichten und Suchaktivit盲ten sowie Informationen aus verschiedenen Datenbanken wie Patenten und Patentanmeldungen bei den US-amerikanischen und europ盲ischen Arzneimittelbeh枚rden sowie der US-B枚rsenaufsichtsbeh枚rde auf Muster analysiert.
Unternehmergeist gepaart mit wissenschaftlichem Interesse
Sourav Goswami bringt Erfahrung sowohl in der Wirtschaft als auch in der Finanzindustrie mit, gepaart mit einem langj盲hrigen Interesse an Wissenschaft. Nach verschiedenen T盲tigkeiten im Finanzsektor gr眉ndete er verschiedene Technologieunternehmen. Derzeit ist er Manager einer privaten Immobilienbeteiligungsgesellschaft. Als er erkannte, welches Potenzial Daten f眉r die Vorhersage geopolitischer Trends bieten, gr眉ndete er gemeinsam mit Pulkit Jaiswal und Imogen Low das Unternehmen NWO.
鈥濷b in der Konsumg眉terindustrie, im Immobiliengewerbe, im Finanzwesen oder einer anderen Branche: Wann immer es um das Management von Abw盲rtsrisiken geht, spielt auch die Vorhersage eine Rolle, was drei oder vier Schritte sp盲ter passieren k枚nnte鈥�, erkl盲rt Sourav Goswami. 鈥濪as Spannende daran ist, Chancengleichheit zu schaffen, indem alle Unternehmen 盲hnlich wie Finanzinvestoren datengest眉tzte Strategien nutzen k枚nnen, um Signale fr眉hzeitig zu identifizieren und auf diese Weise Probleme abzuwenden und neue M枚glichkeiten aufzudecken.鈥�
Ein Beta-Kunde von NWO nutzte die so gewonnenen Erkenntnisse, um neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten f眉r seine Milchersatzprodukte zu analysieren. Die Auswertung der Daten hatte ergeben, dass die Nachfrage nach Hafermilch wesentlich schneller stieg als die Nachfrage nach Mandelmilch und zugleich auch an bestimmten Orten das Interesse an Eis aus Hafermilch zunahm.
鈥濿ir konnten nicht nur einen neuen Trend identifizieren, was die Nachfrage nach Hafermilcheis betrifft, sondern auch genaue Daten dazu liefern, wo und warum er entstand鈥�, berichtet Sourav Goswami. 鈥濪as Verbraucherinteresse war vor allem in Boise im US-Bundesstaat Idaho und in anderen unerwarteten St盲dten gestiegen, da Hightech-Firmen neue gro脽e Standorte aufgebaut hatten und ihre Mitarbeiter dort hingezogen waren. Unser Kunde war so in der Lage, durch eine schnelle Umverteilung seiner Lieferkettenressourcen diese neuen M盲rkte zu beliefern.鈥�
Wichtige Starthilfe durch 麻豆原创.iO
Sourav Goswami hatte an der Start-up-Gruppe der f眉r Daten- und Analysel枚sungen teilgenommen und in die ideale Erg盲nzung zur Technologie seines Unternehmens gefunden. F眉r die Mitbegr眉nder von NWO waren auch das Know-how der 麻豆原创 bei der Vermarktung von Produkten und der Zugang zu 麻豆原创-Kunden ausschlaggebende Aspekte.
鈥濿ir passen gut zu 麻豆原创, da unsere Daten fr眉hzeitige Signale f眉r eine intelligente Bedarfsplanung liefern und Unternehmen so dabei helfen, ihre durchg盲ngigen Gesch盲ftsprozesse zu optimieren鈥�, erl盲utert Pulkit Jaiswal. 鈥濪urch die direkten R眉ckmeldungen von 麻豆原创-Kunden konnten wir au脽erdem ihre Herausforderungen besser verstehen. Wir haben daraufhin unsere Oberfl盲che angepasst und benutzerfreundlicher gestaltet, unter anderem auch durch eine bessere Darstellung von Berichten.鈥�
Echtzeitanalysen zur Entschl眉sselung von Bedarfssignalen
Sourav Goswami hatte die Vision, dass die Plattform von NWO ganze Teams von Datenwissenschaftler durch immense Rechenleistung ersetzen k枚nnte. Auf diese Weise lie脽en sich zudem menschliche Fehler und vor allem zeitliche Verz枚gerungen vermeiden. Der Faktor Mensch kommt dann im letzten Schritt ins Spiel, wenn es um die Priorisierung der effektivsten Entscheidungen geht.
鈥濽nternehmen k枚nnen nicht mehrere Tage oder gar Wochen auf die Ergebnisse von Auswertungen warten. Wenn die Pandemie irgendetwas Gutes hatte, dann die Tatsache, dass sie M盲ngel im System aufgezeigt hat: Der Einzelhandel konnte nicht schnell und effizient auf eine dynamische Entwicklung reagieren, die zu enormen Spitzen und Einbr眉chen bei der Nachfrage nach Produkten f眉hrte鈥�, erkl盲rt Sourav Goswami. 鈥濪ie globale Verbreitung von Informationen hat zur Folge, dass Unternehmen kontinuierlich alle Daten aus allen L盲ndern gleichzeitig auswerten m眉ssen.鈥�
Unternehmen agieren in einem Gesch盲ftsumfeld, das von einer Vielzahl sich rasant entwickelnder und miteinander verbundener Mikrotrends gepr盲gt ist. Sie k枚nnen es sich nicht l盲nger leisten, Entscheidungen lediglich auf der Grundlage des bisherigen Geschehens zu treffen. Es ist an der Zeit, diesen R眉ckblick durch vorausschauende Daten zu ersetzen, die aus der Vielzahl der weltweiten Einflussfaktoren und Entwicklungen Entscheidungen f眉r eine erfolgreiche Zukunft ableiten.
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