Best Practices für den Einsatz von KI und Machine Learning
KI und Machine Learning sind längst nicht mehr nur etwas für große Unternehmen. Hier zeigen wir Ihnen, wie Unternehmen jeder Größe mit diesen zukunftsweisenden Technologien arbeiten können.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning gibt es bereits seit den 1950er Jahren. Doch erst in den letzten zehn Jahren haben sie sich in der Geschäftswelt durchgesetzt. Richtig angewandt, steigern diese Technologien Mitarbeitereffizienz, Geschwindigkeit und Rendite.
Doch nicht jedes Unternehmen nutzt diese innovativen Fähigkeiten.
Die bisher umfangreichste Studie zum Einsatz von AI und Machine Learning wurde vom U.S. Census Bureau durchgeführt und ergab, dass diese Technologien in erster Linie von großen Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern eingesetzt werden (24,8 %), im Vergleich zu Unternehmen mit weniger als 10 Mitarbeitern (7,7 %).
Heute hat sich der Markt für KI und Machine Learning weiterentwickelt, sodass Unternehmen jeder Größe diese Fähigkeiten zu nutzen können – von vorkonfigurierten Modellen über fertige Datensätze bis hin zu verschiedenen Datenspeicheroptionen. In der neuesten Folge von AI & U unterhält sich Miriya Molina, Professional Services Delivery Architect bei Rackspace Technology®, mit Dr. Khobaib Zaamout, Data Science Architect bei Onica by Rackspace Technology, über die Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe, KI und Machine Learning einzusetzen.
Hören Sie rein und erfahren Sie mehr über Folgendes:
- Wie Unternehmen mit Hilfe von KI und Machine Learning ihre Prozesse verbessern können
- Wie Sie die beiden Technologien im Betrieb einsetzen
- Echte Anwendungsbeispiele für KI und Machine Learning
- Best Practices für die Aufnahme und Speicherung von Daten
„Wir haben den Punkt erreicht, an dem fast jedes Unternehmen eine Lösung für KI oder Machine Learning implementieren kann, um Zeit zu sparen und den Gewinn zu steigern“, so Molina. „Doch wie können Unternehmen diese Aufgabe angehen?“
„Den Anfang machen Sie am besten“, so Zaamout, „indem Sie sich fragen, welches Problem Sie lösen möchten. Sehen Sie sich dann Ihre vorhandenen Entscheidungsprozesse an und sammeln Sie alle Daten, die Sie zum Erreichen dieses Ziels benötigen. Danach können Sie darüber nachdenken, wie Sie Ihre derzeitigen Prozesse mithilfe von KI und Machine Learning automatisieren können.“
Machine Learning erweist sich als besonders wertvoll in Situationen, die nicht deterministisch sind, erklärt Zaamout. „Wenn ich zum Beispiel Kopfschmerzen habe und Aspirin nehmen muss, gibt es dafür bereits eine Dosierungsempfehlung des Herstellers. Wenn Sie jedoch Landwirt sind und Ihre Ernteerträge von mehreren Variablen wie Sonnenlicht, Wasser und Dünger beeinflusst werden, könnten Sie mit Hilfe eines Machine-Learning-Modells die idealen Bedingungen für einen optimalen Ertrag ermitteln.“
Unternehmen, die gerade erst damit beginnen, sich mit KI und Machine Learning zu beschäftigen, können die heute verfügbaren, vorgefertigten Tools nutzen, um die Einführung zu beschleunigen. „Es gibt bereits zahlreiche vortrainierte Modelle“, so Zaamout. „Ein Unternehmen kann die für seine Ziele am besten geeignete Lösung auswählen, ein paar Anpassungen vornehmen und innerhalb von vier bis sechs Wochen damit arbeiten.“
Das Leistungsspektrum von KI und Machine Learning wird immer größer, so Zaamout. „Es handelt sich um ein rasant wachsendes Segment und wir erwarten in den nächsten Jahren zahlreiche Durchbrüche.“
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