2020 – Das Jahr, in der künstliche Intelligenz erwachsen werden muss. 1

2020 – Das Jahr, in der künstliche Intelligenz erwachsen werden muss.

Künstliche Intelligenz ist keine revolutionierende Technologie, sie ist vielmehr eine transformierende.

Man muss zugeben, dass der Ruf von künstlicher Intelligenz als „Allheilmittel“ ihr weit vorauseilt. Forschungsarbeiten, Demonstrationen und Veröffentlichungen in diesem Bereich verstärken diese Annahme nur. Klar ist, dass das Thema eine geradezu magische Anziehungskraft auf viele Menschen hat. Bei all den großartigen Möglichkeiten sollten wir aber die Kirche im Dorf lassen und das Thema etwas nüchterner bzw. praxisbezogener betrachten. (Ich persönlich neige in diesem Zusammenhang eher den Begriff „künftige Informatik“ zu verwenden, als wie so oft „künstliche Intelligenz“. Das stutzt die Erwartungshaltung von vielen auf ein gesundes Maß bzw. schafft eine konstruktive Diskussionsgrundlage.)

AISOMA - Künftige Informatik
AISOMA – Künftige Informatik

Als die Regierung und einige weitere Institutionen vor einiger Zeit Milliarden versprochen hatten, war die Euphorie zunächst groß. Von dieser Euphorie ist nicht mehr viel geblieben und wo / ob die Milliarden in Gänze fließen werden, weiß auch keiner so genau. Das ist aber auch letztendlich nicht so wichtig. Viel wichtiger ist, dass Unternehmen und Institution anfangen sollten eine durchdringende Daten-Strategie umzusetzen damit Anwendungen überhaupt sinnvoll im Bereich künstlicher Intelligenz implementiert werden können. Mittlerweile sollte auch der letzte Skeptiker begriffen haben, dass die Welt in der wir leben immer Daten getriebener wird und sich im stetigen Wandel befindet. Wer in Zukunft weiter wettbewerbsfähig bleiben möchte, muss aus dem ihm zur Verfügung (oder durch Datenbeschaffung) stehenden Daten signifikanten Mehrwert generieren. Hier bieten Methoden der künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens hervorragende Möglichkeiten entscheidende Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn man die Unternehmen nach künstlicher Intelligenz fragt, bekommt man meist eine „positiv zurückhaltende“ Antwort. Fast jeder ist davon in gewisser Weise begeistert und würde es gerne in die Unternehmensprozesse gewinnbringend eingliedern. Bei einem Punkt sind sich „noch“ viele einig: Künstliche Intelligenz wird von den meisten noch „als eine nicht ausgereifte Technologie“ angesehen. Ich persönlich kann diese Sichtweise nur bestätigen, da ich in der Vergangenheit oft die Gelegenheit hatte mich auf Messen, Veranstaltungen und Projekten über diesen Sachverhalt rege auszutauschen. Bist zu einem gewissen Grad trifft es auch zu, dass KI noch keine ausgereifte Technologie ist, wie im Gegensatz zu herkömmliche „klassische“ Softwareentwicklungsansätze. Doch in letzter Zeit hat sich so einiges getan am Markt und die Zukunft sieht vielversprechend aus. Es gibt mittlerweile einige erprobte Ansätze in denen KI-Projekte genauso „einfach“ handzuhaben sind wie klassische SW Projekte. Hierbei sind Punkte wie LifeCycle Management im Allgemeinen, Continious Delivery & Integration usw. besonders wichtig. Auch das Tooling wird immer besser und ausgereifter.

Nachfolgend drei „einfache“ Abbildungen bzw. Vorgehensweisen (Hinweis: KI basierte Projekte haben in der Regel einen höheren iterativen Anteil):

AISOMA - Machine Learning Workflow
AISOMA – Machine Learning Workflow
AISOMA - Deep Learning Workflow
AISOMA – Deep Learning Workflow
AISOMA - Deep Learning CI and CD
AISOMA – Deep Learning CI and CD

Wichtig bei all dem Ganzen ist, dass das jeweilige Unternehmen eine Daten-Strategie  definieren sollte um daraus schließlich eine KI-Strategie entwickeln zu können. Auf langer Sicht macht es keinen Sinn KI-Insellösungen mit prototypischem Charakter zu entwickeln und irgendwo in der Prozesslandschaft zu platzieren, in der die Anwendung dann eine Art Eigenleben führt. Künstliche Intelligenz, und der daraus resultierende hohe Automatisierungsgrad, entwickelt erst so richtig seinen Mehrwert, wenn es nahezu vollständig in die Prozess- Wertschöpfungskette integriert wird.

Künstliche Intelligenz sollte verstärkt Einzug in sämtliche Bereiche der Industrie halten, denn sie ist mittlerweile erwachsen geworden und eine ernstzunehmende Alternative zu vielen anderen klassischen Ansätzen. Es wäre schlicht und ergreifend fahrlässig, wenn die Unternehmen und Institution die enormen Möglichkeiten und Potentiale dieser Technologie nicht in Anspruch nehmen und sie gewinnbringend einsetzen würden.

2020 wird in Sachen künstliche Intelligenz („künftige Informatik“) ein spannendes Jahr werden und hoffentlich mit weniger Hokuspokus.

Murat Durmus
murat.durmus@aisoma.de

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