Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
Das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ist nicht neu. KI ist ein breit gefächerter Zweig der Informatik, der sich mit dem Bau intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. ML ist jedoch eine Anwendung von KI, die Geräten die Möglichkeit gibt, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne zu programmieren. Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge verlassen sich Unternehmen auf KI- und ML-Modelle, um ihre Abläufe zu skalieren, Mitarbeiter bei ihrer Arbeit zu unterstützen, verborgene Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen oder sogar zugrunde liegende Annahmen zu bestätigen und in Frage zu stellen.
Warum sind KI und ML wichtig?
Daten sind ein zunehmend wichtiger Geschäftswert, wobei die Menge der weltweit erzeugten und gespeicherten Daten exponentiell wächst. Laut Forbes werden in unserem derzeitigen Tempo jeden Tag 2,5 Quintillionen Byte an Daten erzeugt. Außerdem hat das Sammeln von Daten keinen Sinn, wenn man nichts damit anfangen kann. Aber diese enormen Datenfluten sind ohne automatisierte Systeme, die helfen, einfach nicht zu bewältigen. Laut dem Weltwirtschaftsforum war die Anzahl der Bytes im digitalen Universum Anfang 2020 40-mal größer als die Anzahl der Sterne im beobachtbaren Universum.
Mit den ständig neu entstehenden Möglichkeiten erstreckt sich die Korrelation zwischen KI und ML auf fast alle Branchen und bietet leistungsstarke Vorteile. Darüber hinaus bieten KI und ML Unternehmen die Möglichkeit, aus den Datensätzen, die sie sammeln, einen Mehrwert zu ziehen, Geschäftserkenntnisse zu liefern, Aufgaben zu automatisieren und Systemfähigkeiten zu verbessern. KI/ML hat das Potenzial, alle Aspekte eines Unternehmens zu verändern, indem es ihnen hilft, messbare Ergebnisse zu erzielen. Einige der wichtigsten Vorteile, die Unternehmen bereits festgestellt haben:
• Mehr Datenquellen für die Eingabe: KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse in einem breiteren Spektrum strukturierter und unstrukturierter Datenquellen zu gewinnen.
• Bessere, schnellere Entscheidungsfindung: Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um die Datenintegrität zu verbessern, und KI, um menschliche Fehler zu reduzieren – eine Kombination, die zu besseren Entscheidungen auf der Grundlage besserer Daten führt.
• Erhöhte betriebliche Effizienz: Mit KI und maschinellem Lernen werden Unternehmen durch die Automatisierung von Prozessen effizienter, was Kosten senkt und Zeit und Ressourcen für andere Prioritäten freisetzt.
Einige weitere Vorteile sind:
• Erhöhung der Kundenzufriedenheit
• Angebot differenzierter digitaler Dienstleistungen
• Optimierung bestehender Geschäftsdienstleistungen
• Automatisierung des Geschäftsbetriebs
KI- und ML-Anwendungsbereiche:
Organisationen in verschiedenen Branchen entwickeln Anwendungen, die die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen. Dies sind nur einige der Möglichkeiten, mit denen KI und maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse und Produkte zu verändern:
• Einzelhandel: Zur Optimierung ihrer Lagerbestände, zum Aufbau von Empfehlungsmaschinen und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses mit visueller Suche.
• Gesundheitswesen: Um die klinische Effizienz zu steigern, die Diagnosegeschwindigkeit und -genauigkeit zu erhöhen und die Patientenergebnisse zu verbessern. Auch zur Verwendung in Anwendungen wie der Bildverarbeitung zur verbesserten Krebserkennung und der prädiktiven Analytik für die Genomforschung.
• Vertrieb und Marketing: Für personalisierte Angebote, Kampagnenoptimierung, Umsatzprognosen, Stimmungsanalysen und Vorhersage von Kundenabwanderung
• Telekommunikation: Um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Leistung von 5G-Netzen zu optimieren, um nur einige Beispiele zu nennen.
• Kundendienst: Einsatz von Chatbots und kognitiver Suche zur Beantwortung von Fragen, zur Einschätzung der Kundenabsicht und zur Bereitstellung virtueller Unterstützung.
• Versicherung: Zur Automatisierung der Schadenbearbeitung und zur Bereitstellung nutzungsabhängiger Versicherungsdienstleistungen.
• Finanzdienstleistungen: Um ihre Angebote zu modernisieren und zu verbessern, einschließlich der Personalisierung von Kundendienstleistungen, der Verbesserung der Risikoanalyse und der besseren Aufdeckung von Betrug und Geldwäsche.
• Automobilindustrie: Hilft Unternehmen, die Effizienz ihrer Routen zu verbessern und prädiktive Analysen für Zwecke wie die Verkehrsprognose zu nutzen.
• Energie: Zur Entwicklung intelligenter Kraftwerke, zur Optimierung von Verbrauch und Kosten, zur Entwicklung von Modellen für die vorausschauende Wartung, zur Optimierung des Feldbetriebs und der Sicherheit sowie zur Verbesserung des Energiehandels.
Wo stehen wir heute mit KI UND ML?
Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen KI und ML, um Antworten auf Fragen zu Vertrieb, Lagerbestand, Kundenbindung, Betrugserkennung und vielem mehr zu erhalten. Der Computer entdeckt auch Informationen, an deren Abfrage man nie gedacht hätte. Er bietet eine narrative Zusammenfassung der Daten und schlägt andere Möglichkeiten zur Analyse vor. Einige Studien haben gezeigt, dass bis zu 40 % der europäischen Start-ups, die angeben, KI zu nutzen, lügen oder ihre Fähigkeiten übertreiben. Laut dem State of Enterprise Open-Source-Bericht erwarten 66 % der Telekommunikationsunternehmen, Enterprise Open Source für KI/ML innerhalb der nächsten zwei Jahre zu nutzen, verglichen mit nur 37 % heute Anfang 2021.
Ausblick für 2021-2022
KI und ML verändern sich so schnell, dass ihre Geschichte kaum geschrieben werden kann, so dass auch Vorhersagen über ihre Zukunft schnell hinfällig werden. Technologieführer wie Google, Apple, IBM und viele andere dringen tief in diese Technologie ein und investieren Millionen. Da KI und ML in Geschäftsanwendungen eine immer größere Bedeutung erlangen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass diese Technologien als Cloud-basierter Dienst angeboten werden, der als Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) bekannt ist. Es wird ein großer Ansturm unter den Hardware-Anbietern geben, die CPU-Leistung zu erhöhen, um die ML-Datenverarbeitung zu ermöglichen.
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