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Wieso es bei KI nicht gleich Watson sein muss
Die Begriffe Machine Learning und KI dominieren die Schlagzeilen in der IT-Welt. „Super KIs“, wie IBMs Watson, der 2011 menschliche Spieler im Fernsehquiz Jeopardy! besiegte, setzen unaufhörlich neue Meilensteine. Doch wie wirken sich solche KIs auf Ihr Unternehmen aus? Wie können Sie das Potential, das im Bereich des maschinellen Lernens liegt, für sich nutzen?
Im folgenden Artikel möchte ich ein paar erste Denkanstöße bieten. Außerdem möchte ich zeigen, wieso es nicht gleich einen Watson benötigt, um Ihr Unternehmen mit Hilfe von KI voranzubringen.
Aus welchen Daten kann eine Maschine lernen?
Was für Daten können in Ihrem Unternehmen von Nutzen sein, um die Macht des maschinellen Lernens lohnend einzusetzen? Und in welchen Bereichen ist es sinnvoll über den Einsatz von KI nachzudenken? Diese Fragen können leider nicht pauschal beantwortet werden. Es sind vermutlich aber mehr als Sie denken! Es gilt nur mit dem richtigen Blick an die Sache heranzutreten.
In allen Prozessen, in denen es verborgene Muster oder Regelmäßigkeiten gibt, die möglicherweise für den Menschen gar nicht direkt ersichtlich sind, können eben diese Muster von Lernalgorithmen gefunden und nutzbar gemacht werden. Wie gut das geht, hängt vom Szenario und den Daten ab und kann in den meisten Fällen leider nicht exakt vorhergesagt werden.
In einen Watson investieren?
Ich möchte nicht Unsummen in einen Watson stecken, wenn ich nicht weiß, inwieweit es sich für mich lohnt!
Es mag zwar nicht ganz absehbar sein, in welchem Ausmaß eine KI Vorhersagen in Ihrem konkreten Fall über bspw. Kundentreue, Lagerbestände, Ausfallzeiten oder Ähnliches machen kann. Sicher ist jedoch, dass es keines großen künstlichen Superhirns bedarf, um Ihnen einen ersten Nutzen zu bieten. Schon kleine Projekte können für den Anfang die Effizienz Ihrer Prozesse verbessern.
In einem Test wurde auf einem System das Bestellverhalten von Kunden der letzten Jahre ermittelt und zum Trainieren eines maschinellen Lernsystems übergeben. Bereits mit wenig Aufwand konnten vom System Aussagen über die Bestellintervalle von Waren im Jahr 2018 getroffen werden.
Die KI erreichte dabei eine Genauigkeit von über 75%! Dieses Ergebnis ließe sich mit zunehmendem Aufwand noch drastisch verbessern. Es ist aber ein gutes Beispiel dafür, wie Sie auch kurzfristig Mehrwert aus dem Themengebiet KI schöpfen können.
Künstliche Intelligenz
Bevor Sie Hals über Kopf in große KI-Projekte investieren, lohnt es sich für Sie womöglich, im Kleinen mit einem ersten Prototyp anzufangen. So können Sie erste Erfahrungen mit diesem neuen Thema zu machen.
Gerne beraten wir Sie in einem Potentialworkshop, geben einen Einblick in das Themenfeld und finden für Ihr Unternehmen Bereiche, in denen sich KI für Sie lohnen könnte. Oder schauen Sie auf unserer Seite Künstliche Intelligenz. Dort finden Sie Infos, Use Cases und Whitepaper. Sie haben weitere Fragen? Gerne stehe ich Ihnen in allen Fragen rund um das Thema KI und maschinelles Lernen zur Verfügung.
2 Kommentare zu "Wieso es bei KI nicht gleich Watson sein muss"
Hallo Herr Stadler,
kann der Einsatz einer KI hinsichtlich der DSGVO problematisch für Unternehmen werden?
Hallo Herr Bohm,
im Falle von personenbezogenen Daten ist das Thema DSGVO definitiv relevant: So müsste ein Unternehmen, das sein KI-Modell mit personenbezogenen Daten füttert, sich bspw. um die Einwilligung der Betroffenen zur Verarbeitung ihrer Daten kümmern. Auch andere Pflichten, die mit dem Einsatz personenbezogener Daten einhergehen wären zu berücksichtigen.
Ein einfacher Weg, um sich den Aufwand sparen zu können besteht darin, solche Dinge bereits beim Auslesen der genutzten Daten mit einfließen zu lassen. Am einfachsten erscheint mir da ein Anonymisieren der Daten BEVOR ich anfange meine KI damit zu trainieren. Der Datensatz ließe keine Rückschlüsse mehr auf Personen zu, würde mein KI-Modell aber nicht weiter beeinflussen.
Ich hoffe, ich konnte Ihre Frage damit beantworten. Sollten Sie weitere Fragen haben, stehe ich gerne zur Verfügung.
Viele Grüße,
Max-Ludwig Stadler