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 in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. ML ist jedoch eine Anwendung der KI, die Geräten die Möglichkeit gibt, 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 Verbesserung und Beschleunigung 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 wichtiges Wirtschaftsgut, wobei die Menge der weltweit erzeugten und gespeicherten Daten exponentiell wächst. Laut Forbes werden derzeit täglich 2,5 Trillionen 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.
Angesichts der ständig neuen Möglichkeiten, die sich ergeben, führt die Korrelation zwischen KI und ML zu erheblichen Vorteilen in fast jeder Branche. Darüber hinaus bieten KI und ML Unternehmen die Möglichkeit, aus den Datenspeichern, die sie sammeln, einen Mehrwert zu ziehen, Geschäftserkenntnisse zu gewinnen, Aufgaben zu automatisieren und Systemfähigkeiten zu verbessern. KI/ML hat das Potenzial, alle Aspekte eines Unternehmens zu verändern, indem sie 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 aus einer größeren Bandbreite an strukturierten und unstrukturierten 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 reduziert und Zeit und Ressourcen für andere Prioritäten freisetzt.
Weitere Vorteile sind:
• Steigerung der Kundenzufriedenheit
• Anbieten differenzierter digitaler Dienstleistungen
• Optimierung bestehender Geschäftsdienstleistungen
• Automatisierung von Geschäftsabläufen
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 dafür, wie KI und maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse und Produkte zu verändern:
• Einzelhandel: Um ihre Lagerbestände zu optimieren, Empfehlungsmaschinen zu erstellen 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, Umsatzprognosen, Stimmungsanalyse 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 nutzungsbasierter Versicherungsleistungen.
• Finanzdienstleistungen: zur Modernisierung und Verbesserung ihrer Angebote, 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 Umsatz, 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 der Daten und schlägt andere Möglichkeiten zur Analyse vor. Einige Untersuchungen haben gezeigt, dass bis zu 40 % der europäischen Start-ups, die angeben, KI zu nutzen, lügen oder ihre Fähigkeiten übertreiben. Tatsächlich erwarten laut dem State of Enterprise Open-Source-Bericht 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 schneller als ihre Geschichte geschrieben werden kann, so dass auch Vorhersagen über ihre Zukunft schnell obsolet werden. Technologieführer wie Google, Apple, IBM und zahlreiche 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 angeboten werden, der als Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) bekannt ist. Es wird einen großen Ansturm unter den Hardware-Anbietern geben, die CPU-Leistung zu erhöhen, um die ML-Datenverarbeitung zu ermöglichen.
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