Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen
Das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) & Maschinellem Lernen (ML) ist nicht neu. KI ist ein weit gefächerter Zweig der Informatik, der sich mit dem Aufbau intelligenter Maschinen befasst, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. ML ist jedoch eine Anwendung der KI, die Geräten die Fähigkeit verleiht, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern, ohne zu programmieren. Angesichts des ständig steigenden Datenvolumens verlassen sich Unternehmen auf KI- und ML-Modelle, um ihre Abläufe zu skalieren, Mitarbeiter bei der besseren und schnelleren Arbeit zu unterstützen, verborgene Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen oder sogar zugrunde liegende Annahmen zu bestätigen und zu hinterfragen.
Warum sind KI und ML wichtig?
Daten sind ein zunehmend wichtiger Geschäftswert, wobei die Menge der weltweit generierten und gespeicherten Daten exponentiell wächst. Laut Forbes werden derzeit jeden Tag 2,5 Trillionen Byte Daten erzeugt. Außerdem hat es keinen Sinn, Daten zu sammeln, wenn man nichts damit anzufangen weiß. Aber diese enormen Datenmassen sind ohne automatisierte Systeme, die helfen, schlichtweg nicht zu bewältigen. Laut dem World Economic Forum war die Anzahl der Bytes im digitalen Universum Anfang 2020 40-mal größer als die Anzahl der Sterne im beobachtbaren Universum.
Mit den sich ständig neu entwickelnden Möglichkeiten hat die Korrelation zwischen KI und ML weitreichende Vorteile in fast jeder Branche. Darüber hinaus bieten KI und ML Unternehmen eine Möglichkeit, Wert aus den Datenmengen, die sie sammeln, zu extrahieren, Geschäftserkenntnisse zu liefern, Aufgaben zu automatisieren und die 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 erlebt haben:
• Mehr Datenquellen: KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus einer größeren Bandbreite 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 effizienter durch Prozessautomatisierung, was Kosten senkt und Zeit und Ressourcen für andere Prioritäten freisetzt.
Einige andere Vorteile sind:
• Steigerung der Kundenzufriedenheit
• Differenzierte digitale Dienste anbieten
• Optimierung bestehender Geschäftsdienste
• Automatisierung von Geschäftsprozessen
KI- und ML-Anwendungsbranchen:
Organisationen in verschiedenen Branchen entwickeln Anwendungen, die die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen. Dies sind nur einige Beispiele, wie KI und maschinelles Lernen Unternehmen helfen, ihre Prozesse und Produkte zu transformieren:
• Einzelhandel: Zur Optimierung ihrer Bestände, zum Aufbau von Empfehlungssystemen und zur Verbesserung der Kundenerfahrung durch visuelle Suche.
• Gesundheitswesen: Zur Steigerung der klinischen Effizienz, zur Beschleunigung der Diagnose und zur Verbesserung der Patientenergebnisse. Außerdem für Anwendungen wie Bildverarbeitung zur Verbesserung der Krebsdiagnose und prädiktive Analysen für die Genomforschung.
• Vertrieb & Marketing: Für personalisierte Angebote, Kampagnenoptimierung, Absatzprognosen, Stimmungsanalyse und Vorhersage der Kundenabwanderung
• Telekommunikation: Um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die 5G-Netzwerkleistung zu optimieren, unter anderem.
• Kundenservice: Verwendung von Chatbots und kognitiver Suche, um Fragen zu beantworten, die Kundenabsicht zu erfassen und virtuelle Unterstützung zu leisten.
• Versicherung: zur Automatisierung der Schadenbearbeitung und zur Bereitstellung von nutzungsbasierten Versicherungsleistungen.
• Finanzdienstleistungen: zur Modernisierung und Verbesserung ihrer Angebote, einschliesslich der Personalisierung von Kundenservices, der Verbesserung der Risikoanalyse und der besseren Aufdeckung von Betrug und Geldwäsche.
• Automobil: Hilft Unternehmen, die Effizienz ihrer Routen zu verbessern und prädiktive Analysen für Zwecke wie Verkehrsprognosen zu nutzen.
• Energie: Zur Entwicklung intelligenter Kraftwerke, zur Optimierung des Verbrauchs und der Kosten, zur Entwicklung von Predictive-Maintenance-Modellen, zur Optimierung von Feldoperationen und 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, Inventar, Kundenbindung, Betrugserkennung und vielem mehr zu erhalten. Der Computer entdeckt auch Informationen, an die man nie gedacht hat, sie zu fragen. Er bietet eine narrative Zusammenfassung der Daten und schlägt andere Möglichkeiten der Analyse vor. Einige Untersuchungen haben gezeigt, dass bis zu 40 % der europäischen Start-ups, die behaupten, KI zu nutzen, ihre Fähigkeiten verheimlichen oder übertreiben. Tatsächlich erwarten laut dem State of Enterprise Open-Source Report 66 % der Telekommunikationsunternehmen, Enterprise Open Source für KI/ML in den nächsten zwei Jahren zu nutzen, verglichen mit nur 37 % heute, Anfang 2021.
Ausblick für 2021-2022
KI und ML verändern sich rasanter, als ihre Geschichte geschrieben werden kann, so dass auch Vorhersagen über ihre Zukunft schnell veraltet sind. Technologieführer wie Google, Apple, IBM und viele mehr erforschen diese Technologie eingehend und investieren Millionen. Da KI & ML in Geschäftsanwendungen immer wichtiger werden, besteht die große Möglichkeit, dass diese Technologien als Cloud-basierter Service angeboten werden, der als Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) bekannt ist. Es wird einen großen Ansturm unter den Hardwareanbietern geben, die CPU-Leistung zu erhöhen, um die ML-Datenverarbeitung zu bewältigen.
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