KI und Machine Learning revolutionieren die moderne Geschäftswelt – so gelangen Sie an die Spitze

In Anbetracht der starken wirtschaftlichen Konkurrenz ist Anpassungsfähigkeit ein entscheidender Erfolgsfaktor. KI und Machine Learning haben sich dabei als wesentliche moderne Methoden herauskristallisiert, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Heute setzen viele Unternehmen auf Data-, Analytics- und KI-/Machine-Learning-Projekte, um neue Geschäftsmodelle zu fördern, ihr Produkt- und Serviceangebot zu erweitern, die Effizienz zu erhöhen, Umsätze zu steigern und herausragende Kundenerlebnisse zu liefern.

Doch die Zahlen der Analysten zur Projektumsetzung sind ernüchternd. Prognosen von Gartner zufolge wird bis Ende 2022 weniger als die Hälfte der modernen Data-Analytics- und Machine-Learning-Projekte erfolgreich in Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Bei weniger als einem Fünftel werden KI-Projekte nach der Testphase in die Produktion übergehen, ohne dass es dabei zu problembedingten Verzögerungen kommt – sei es aufgrund von technischen Defiziten und unausgereiften IT-/Geschäftsprozessen oder mangelhafter Zusammenarbeit in der Organisation.

Beispielsweise verfügen diese Unternehmen nicht über genügend Fachwissen in den Bereichen Mathematik, der Entwicklung von Algorithmen oder Data Science und Engineering. Ein weiteres Problem könnte darin bestehen, dass sich die Daten nicht zugriffsbereit in einer einheitlichen Data-Lake-Infrastruktur befinden. Aus diesen Umständen ergeben sich Herausforderungen für Unternehmen, die auf dem Markt vorankommen und einen Mehrwert aus KI und Machine Learning schöpfen wollen.

Die Kombination aus Druck und Herausforderungen kann Ihr Unternehmen überfordern, besonders wenn Sie am Anfang Ihrer Umstellung auf KI und Machine Learning stehen. Gehen wir also der Frage nach, warum Ihr Unternehmen diese Mühe auf sich nehmen sollte – und warum dies andere Fähigkeiten und Daten erfordert, als Sie vielleicht denken.

Was sind KI, Machine Learning und Deep Learning?

Werfen wir zunächst einen Blick auf die Grundlagen. Wenn eine Maschine Aufgaben zur Problemlösung auf Basis eines festgelegten Regelsatzes bearbeitet, sprechen wir von einer künstlichen Intelligenz. Zu diesen Fähigkeiten gehören etwa das Verstehen und Interpretieren natürlicher Sprache, das Erkennen von Objektbewegungen und die Ausgabe intelligenter Antworten. Daraus ergeben sich Vorteile für Unternehmen, beispielsweise die Analyse von Datensätzen, die zu groß für die Verarbeitung durch Menschen sind, die Echtzeit-Beantwortung von Fragen auf Grundlage von existierenden Daten und Erfahrungen sowie Automatisierung zur Kostenreduzierung und Produktivitätssteigerung.

Machine Learning ist eine Disziplin innerhalb der KI-Forschung. Dabei werden Maschinen trainiert, um am Ende anhand von Daten selbstständig zu lernen. Sie verwenden dieses Wissen, um zunehmend genaue Vorhersagen zu treffen und Vorgänge zu steuern. Damit das möglich wird, wird ein Modell benötigt, das mit bestehenden Daten trainiert wird und anschließend weitere Daten verarbeiten und Vorhersagen treffen kann. Im Laufe des Prozesses ist es wichtig, Ihr Modell zu überwachen und zu verstehen, um die Qualität zu erhöhen und Voreingenommenheit zu vermeiden.

Deep Learning wiederum ist ein Teilgebiet von Machine Learning. Es organisiert Algorithmen in Schichten, um ein künstliches neuronales Netz zu schaffen, das lernfähig ist und selbstständig intelligente Entscheidungen treffen kann.

Die zahlreichen Anwendungsfälle von KI und Machine Learning

In diesem Artikel haben wir uns bisher mit KI, Machine Learning und Deep Learning befasst – aber welche konkreten Vorteile bringen diese Funktionen Ihrem Unternehmen?

1. Die Beantwortung von Fragen zur Verbesserung von Kundensupport und Kaufprozessen durch schnellere, hochwertigere Antworten und Erfahrungen.
2. Spracherkennung, einschließlich Text-to-Speech- und Speech-to-Text-Übersetzungen, was Ihnen eine breitere und produktivere Nutzung von Sprach-/Audiodaten ermöglicht.
3. Dokumentzusammenfassungen, die effektiv die wesentlichen Konzepte für vielfältige Verwendungszwecke extrahieren und so die Produktivität und die Nutzung von Dokumentdaten verbessern.
4. Bilderkennung für Biotech, Satelliten-/Drohnenbilder und Gesichtserkennung, um Notfallmaßnahmen zu beschleunigen und kriminelle Vorgänge zu verhindern.
5. Bildverarbeitung zur Verbesserung der Darstellung und Nutzung von Bildern durch optimierte Auflösung und Einfärbung.
6. Datenklassifizierung in der Medizin, um bessere Diagnosen zu ermöglichen, schneller und gezielter Behandlungen durchzuführen und die Gesundheitserhaltung zu fördern.
7. Überlegene Suchvorgänge, um Kunden schneller zu den gewünschten Produktempfehlungen oder Websites weiterzuleiten.
8. Strategische Analyse, die durch die Förderung von anspruchsvoller und lehrreicher Unterhaltung ein wahrer Segen für die Gaming-Branche sein kann.
9. Finanzielle und logistische Prognosen zur Verbesserung von Finanzmanagement, Planung und Ressourcenzuweisung/-nutzung.

KI und Machine Learning erfordern Fähigkeiten und Daten – aber nicht so, wie Sie denken

Sie wollen in Machine Learning und Deep Learning einsteigen, haben aber Bedenken bezüglich Ihrer vorhandenen Daten? Es ist wichtig zu verstehen, dass dafür nicht immer riesige Datensätze erforderlich sind. Während komplett neue Modelle ohne Daten oder Training tatsächlich Zehntausende bis Millionen von Datenpunkten benötigen, gibt es bereits trainierte Modelle, die der Projektleitung einen Vorsprung verschaffen können. Selbst wenn Sie nur etwa 100 Beispiele für einen spezifischen Anwendungsfall haben, können Sie auf Grundlage eines allgemeinen Modells genauere Ergebnisse erzielen als mit menschlichen Experten.

Darüber hinaus lohnt sich ein Umdenken beim Thema Personal für die Bereitstellung von KI-/Machine-Learning-fähiger Anwendungen und Lösungen. Oft wird angenommen, dass man dafür promovierte Datenwissenschaftler benötigt. Auch wenn derartig gut ausgebildetes Personal den Mehrwert erhöht und unter bestimmten Umständen erforderlich ist, können auch bestehende Mitarbeiter oft innerhalb von etwa 100 Stunden geschult werden, aufbauend auf Grundkenntnissen der Schulmathematik und einem Jahr Programmiererfahrung. Mit modernen Tools auf AWS oder Google Cloud, einschließlich AutoML, können sie die Lösungen entwickeln, die Sie brauchen.

Alles in allem ist das Überdenken der eigenen Einstellung ebenso wichtig wie alles andere. Sie sollten sich bewusst machen, inwiefern KI und Machine Learning Ihrem Unternehmen nützen können und auf welchem Weg Sie das am effektivsten erreichen – so bringen Sie Ihr Unternehmen voran. Machine Learning fördert heute einen Wandel in der Betrachtung von Daten als Code – Machine Learning verwendet Daten, um das Programm zu schreiben, das ausgegeben wird.

Eine solche Methodik schafft gemeinsam mit den oben erwähnten Tools und Schulungen die Voraussetzungen für eine noch umfangreichere Zusammenarbeit, aus der eine neue Generation intelligenter Lösungen hervorgehen und die die Geschäftswelt in den kommenden Jahren revolutionieren wird.

Für weitere Informationen zu KI und Machine Learning empfehlen wir unsere Podiumsdiskussion, in der wir noch tiefer in diese Thematik eintauchen. In der Diskussion werden folgende Themen behandelt: Toolsets und Methodiken; Möglichkeiten und Einschränkungen; Anforderungen an Daten, Computer und Fachwissen; Beispiele erfolgreicher Anwendungen sowie erste Schritte.