„Alexa, nein!“. Dieser Satz kommt häufig dann zum Einsatz, wenn künstliche Intelligenz an ihre Grenzen kommt bzw. nicht mit dem menschlichen Willen übereinstimmt. Aber nicht nur Alexa kann Nutzern diesen Satz entlocken – täglich kommen wir durch Alexa, Siri, Google Home oder Cortana mit künstlicher Intelligenz in Kontakt. Für kleine Firmen und Projekte bietet sich der Einstieg in das Geschäft mit der KI (noch) an. Warum dem so ist?

Die Digitalisierung ist einer der zentralen Wachstums- und Innovationstreiber der deutschen Wirtschaft. Dank ihr sind in den letzten Jahren zahlreiche neue Services entstanden einer davon ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

KI findet nicht mehr alleine im Kino oder in Science-Fiction Literatur statt – sie ist Gegenstand des Alltags geworden. Nicht alleine großen Konzerne der Tech-Branche oder Endanwendern (Alexa & Co.), sondern auch digitalen Services und Produkten beschert das Thema KI schon heute vielseitig nutzbare Methoden und Techniken.

Wovon reden wir, wenn wir über KI sprechen?

Bei KI (engl.: Artificial Intelligence, AI) ist zunächst keine spezielle Technologie im Einsatz. Es handelt sich vielmehr um einen Überbegriff, der das Vorhaben beschreibt, menschliche oder natürlich Intelligenz durch technologische Prozesse abzubilden und nachzustellen. Analyse, Berechnungen oder das Vergleichen und Erkennen von bestimmten Inhalten oder Gegenständen kann hierdurch sehr viel effizienter durchgeführt werden als durch natürliche Intelligenz. Einer der konkreten Anwendungsfälle ist hier z.B. das Machine Learning oder Deep Learning

Machine Learning und Deep Learning

Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Aufgrund von Beispielen lernt ein künstliches System –  und kann das Erlernte verallgemeinern bzw. abstrahieren. Es geht konkret darum, Muster, Strukturen und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen.

Statt sturem Auswendiglernen von Inhalten ist es Ziel des Machine Learnings/Deep Learning, dass im Idealfall ein Abstraktionsvermögen entsteht, das sich auf andere Situationen, Kontexte und Umgebungen übertragen lässt.

Data Mining

Diese Anwendung der KI ist stark im Bereich Analytics zu verorten. Daten werden als Rohstoff betrachtet, aus dem sich bestimmte Muster ablesen lassen – so lässt sich einfach feststellen, an welchem Wochentag besonders häufig Flüge gebucht, Erdbeeren gekauft oder Abonnements gekündigt werden.

AI as a Service

Kommen wir zum spannenden Teil: wie können kleine Firmen und Projekte von Big Data profitieren? Keine Sorge: die eigene Entwicklung oder bzw. eigenständiges Anlernen einer KI ist keinesfalls nötig.

Dank diverser Anbieter können Machine-Learning-relevante Dienste durch Schnittstellen für die eigenen Projekte verwendet werden. Amazon hat dazu Dienste in seinem AWS-Angebot – ein Netzwerk, in dem insinno übrigens seit kurzem Partner ist!

Der große Vorteil an solchen Diensten: Funktionen, die früher extrem komplex waren, können heute einfach via Softwarebibliothek in eigene Projekte eingebunden werden. Sei es, um Sprachaufnahmen zu verschriftlichen (Adieu Simultan-Zuhören-und-Schreiben), Fotos den privaten Urlaub zeigen oder zur Dokumentationszwecken gemacht wurden (Verträge, Baustelle, Unfallstelle, etc.)

Sowohl Vor- als auch Nachteil! …denn das gesamte Know-How sowie die Technologie liegen beim Dienstanbieter. Kleine Firmen sehen sich aber auch nicht von einer Flut redundanter Daten überschwemmt.

Warum KI wichtig ist?

Wer in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben will, muss mit der Zeit gehen. Dazu gehört auch, sich Gedanken zu Themen zu machen die auf den ersten Blick vielleicht unlösbar oder nicht anwendbar scheinen. Auf einen zweiten Blick stellt sich aber eventuell heraus, dass sie Produkte, Services und Geschäftsmodelle zukunftsfähig und wettbewerbsfähig machen und somit den entscheidenden Vorsprung zur Konkurrenz verschaffen. Künstliche Intelligenz kann in Form von „intelligenten“ Zusatz-Features in Applikationen, auf Webseiten oder Plattformen einigen Mehrwert bringen – egal wie groß das Budget oder die Firma ist. Insbesondere bei wiederholenden Aufgaben, für die entweder aus Kostengründen oder aus Personalmangel keine Mitarbeiter zur Verfügung stellen, können die Services hilfreich sein. Empfehlenswert ist aber, sich frühzeitig damit zu beschäftigen, um vielleicht nicht mit der KI Programmierung, wohl aber mit dem Umgang und Einschätzung der KI-Services Kompetenz im Unternehmen aufzubauen.

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