Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
Das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) & des maschinellen Lernens (ML) ist nicht neu. KI ist ein breit gefächerter Zweig der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. ML ist jedoch eine Anwendung der KI, die es Geräten ermöglicht, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass eine Programmierung erforderlich ist. Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge 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 Vermögenswert für Unternehmen, 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 es keinen Sinn, Daten zu sammeln, 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.
Da ständig neue Möglichkeiten entstehen, erstreckt sich die Korrelation zwischen KI und ML auf leistungsstarke Vorteile in fast jeder Branche. Darüber hinaus bieten KI und ML Unternehmen die Möglichkeit, den Wert aus den Datensätzen, die sie sammeln, zu extrahieren, Geschäftserkenntnisse zu liefern, Aufgaben zu automatisieren und Systemfunktionen zu verbessern. KI/ML hat das Potenzial, alle Aspekte eines Unternehmens zu verändern, indem sie ihnen helfen, messbare Ergebnisse zu erzielen. Einige der wichtigsten Vorteile, die Unternehmen bereits beobachtet haben:
• Mehr Datenquellen für die Eingabe: KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse in 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 durch die Prozessautomatisierung effizienter, was Kosten senkt und Zeit und Ressourcen für andere Prioritäten freisetzt.
Einige weitere Vorteile sind:
• Steigerung der Kundenzufriedenheit
• Angebot differenzierter digitaler Dienste
• Optimierung bestehender Geschäftsdienstleistungen
• Automatisierung von Geschäftsabläufen
KI- und ML-Anwendungsindustrien:
Organisationen in verschiedenen Branchen entwickeln Anwendungen, die die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nutzen. Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI und maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse und Produkte zu transformieren:
• Einzelhandel: Um ihre Lagerbestände zu optimieren, Empfehlungs-Engines zu entwickeln und das Kundenerlebnis mit visueller Suche zu verbessern.
• Gesundheitswesen: Um die klinische Effizienz zu steigern, die Diagnosegeschwindigkeit und -genauigkeit zu erhöhen und die Patientenergebnisse zu verbessern. Auch für den Einsatz in Anwendungen wie der Bildverarbeitung zur verbesserten Krebserkennung und der prädiktiven Analytik für die Genomforschung.
• Vertrieb & Marketing: Für personalisierte Angebote, Kampagnenoptimierung, Vertriebsprognosen, Stimmungsanalysen und die Vorhersage von Kundenabwanderung
• Telekommunikation: Um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Leistung von 5G-Netzwerken zu optimieren, unter anderem.
• Kundendienst: Einsatz von Chatbots und kognitiver Suche, um Fragen zu beantworten, Kundenabsichten zu beurteilen und virtuelle Unterstützung zu leisten.
• Versicherung: zur Automatisierung der Schadenbearbeitung und zur Bereitstellung nutzungsabhängiger Versicherungsleistungen.
• Finanzdienstleistungen: zur Modernisierung und Verbesserung ihrer Angebote, einschließlich der Personalisierung von Kundendienstleistungen, der Verbesserung der Risikoanalyse und der besseren Erkennung von Betrug und Geldwäsche.
• Automobil: Hilft Unternehmen, die Effizienz ihrer Routen zu verbessern und prädiktive Analysen für Zwecke wie die Verkehrsprognose zu nutzen.
• Energie: Entwicklung intelligenter Kraftwerke, Optimierung von Verbrauch und Kosten, Entwicklung von Modellen für die vorausschauende Wartung, Optimierung des Feldbetriebs und der Sicherheit sowie 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 zusammenfassende Darstellung von Daten und schlägt andere Möglichkeiten zur Analyse vor. Einige Untersuchungen haben gezeigt, dass bis zu 40 % der europäischen Startups, die angeben, KI zu nutzen, lügen oder ihre Fähigkeiten übertreiben. Tatsächlich erwarten laut dem State of Enterprise Open-Source-Bericht 66 % der Telekommunikationsunternehmen, dass sie innerhalb der nächsten zwei Jahre Enterprise Open Source für KI/ML nutzen werden, verglichen mit nur 37 % heute Anfang 2021.
Ausblick für 2021-2022
KI und ML verändern sich schneller als ihre Geschichte geschrieben werden kann, so dass auch Vorhersagen über ihre Zukunft schnell hinfällig werden. Technologieführer wie Google, Apple, IBM und viele andere erforschen diese Technologie intensiv und investieren Millionen. Da KI & ML in Geschäftsanwendungen immer wichtiger werden, besteht eine große Wahrscheinlichkeit, dass diese Technologien als Cloud-basierter Dienst namens Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) angeboten werden. Es wird einen großen Ansturm unter den Hardwareanbietern geben, die CPU-Leistung zu erhöhen, um die ML-Datenverarbeitung zu ermöglichen.
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