Künstliche Intelligenz Frankfurt

Wie Ihr Unternehmen von Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz profitieren kann

In diesem Blogartikel erfahren Sie, wie auch Ihr Unternehmen von Big Data Analytics und vom Themengebiet künstliche Intelligenz profitieren kann.

Maschinen lernen, indem sie neue Informationen auf komplexe Weise analysieren. Für Unternehmen ist dies die nächste Welle, Geschäftsprozesse zu optimieren.

Das von Google DeepMind entwickelte Computerprogramm AlphaGo besiegte 2016 den Weltmeister im Strategiespiel Go in dem es auf neuronalen Netzen basierende Lernalgorithmen nutzte. Spätestens seitdem ist deutlich, dass selbstlernende Algorithmen im Alltag angekommen sind und und entscheidenden Einfluss auf zukünftige Entwicklungen haben wird. Maschinelles Lernen ist ein Software Algorithmus, der aus Beispielen lernen kann, ohne speziell dafür programmiert zu sein. Es erkennt Muster in strukturierten und auch unstrukturierten Daten mit unterschiedlichen Lernmethoden, wie überwachtem und unüberwachtem Lernen (Lesen hierzu unseren Artikel: Bedeutung von Unsupervised Learning bei der Vorverarbeitung von Daten). Die Leistungsfähigkeit heutiger Anwendungen, die wir alltäglich verwenden, sind beispielsweise Sprach- und Bilderkennungsysteme auf Handys oder Empfehlungssysteme, wie die von von Amazon und Netflix. Diese B2C-Anwendungen zeigen einen ersten Vorgeschmack auf die Zukunft dieser neuen Technologie. Eine der vielleicht bedeutendsten Anwendungen im Alltag steht vor der Serienreife: selbstfahrende Autos, die auf Grundlage von Bild- und Sensordaten Muster erkennen und intelligente Entscheidungen auf Basis von KI-Algorithmen treffen.

Neu sind die Themen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht. Bereits Mitte der 1950er-Jahre beschäftigten sich Informatiker damit, Computern die Funktionsweise von Nervenzellen im Gehirn beizubringen, um Muster in Daten aufzuspüren und zu erkennen. Da in den letzten Jahren die Algorithmen immer besser wurden und immer mehr Rechenleistung verfügbar ist, steht heute der praktikable Einsatz von KI-basierten Algorithmen im Fokus der Unternehmen.

Smarte Unternehmen können bereits heute von den Möglichkeiten des maschinellen Lernens profitieren und damit ihre Geschäftsmodelle deutlich verbessern. KI-basierte Lösungen können Vorhersagen analysieren, Antworten und Empfehlungen auf Fragen der Mitarbeiter geben oder sogar Schlussfolgerungen ziehen und diese dann z.B. für Folgeaktivitäten nutzen. Machine Learning Technologien, wie Natural Language Processing (NLP), können die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis der natürlichen Sprache vereinfachen.

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Abbildung: Evolution im Bereich Data Analytics

Drei vielversprechende Anwendungsbereiche Im Bereich Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz

Bei dem medialen Hype um KI-Anwendungen geht es meistens um Lösungen im Bereich Business-to-Consumer, wie bereits die erwähnten Recommender Systeme oder Sprachassistenten. Aber auch im Bereich der Geschäftsanwendungen ist enormes Potenzial für die Einsatzmöglichkeiten der neuen Algorithmen vorhanden.

Smarte Geschäftsprozesse mithilfe von künstliche Intelligenz

In den meisten Geschäftsprozessen werden heute regelbasierte Systeme eingesetzt. Wenn in diesen Prozessen sich ständig wiederholende manuelle Aufgaben eingebunden sind, so werden auch menschliche Interaktion benötigt. Dies ist z.B. bei der Buchung von Belegen und Rechnungen oder bei der Auswertung von großen Mengen an Dokumenten der Fall. Doch mithilfe selbstlernender Algorithmen können Muster in Daten aufgedeckt und automatisiert weiterverarbeitet werden, beispielsweise durch die intelligente Textanalyse von eingescannten Dokumenten.  Unternehmensanwendungen können so ein wesentlich höheren Automatisierungsgrad und somit eine verbesserte Effizienz erreichen.

Smarte Produktion mithilfe von Computer Vision

Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz ermöglicht Computer Vision aus visuellen Daten weiter verwertbare Informationen zu extrahieren. Erst mit den Fortschritten im Bereich von Deep Learning sind beeindruckende Ergebnisse hinsichtlich der Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Bilderkennung möglich geworden. Somit ist man in der Lage, verschiedenste Gegenstände im Warenfluss anhand optischer Merkmale präzise zu identifizieren, die Lage von Werkstücken genau zu bestimmen und fehlerhafte Produkte zuverlässig zu erkennen.

Chatbots

Chatbots können auf häufig gestellten Fragen Ihrer Kunden schnell reagieren oder einen menschlichen Service Repräsentanten alarmieren, wenn nicht ganz so einfache Fragestellungen zu beantworten sind. Diese Fähigkeit gibt den menschlichen Agenten mehr Zeit, Kunden mit komplexeren Problemen zu unterstützen, während die Bots grundlegende Anfragen von Kunden anpacken.Die Kombination aus 24/7 Verfügbarkeit und Antwortzeiten in nahezu Echtzeit macht einen Chatbot zu einem leistungsstarken Support- und Marketing-Tool. Informationen, die beispielsweise Kunden während der Interaktion mit dem Sprachassistenten enstehen, können analysiert und zur Verbesserung von Produkt- und Serviceangeboten genutzt werden. (Lesen Sie hierzu unseren Artikel  Wie Unternehmen von Chatbots profitieren können). Chatbots bewirken aktuell eine disruptive Veränderung in den verschiedensten Branchen, vom Banking bis zum E-Commerce.

Einige weitere Anwendungsbereiche

  • Vorsortierung von E-Mails und entsprechende Weiterleitung
  • Automatisierte Analyse und Klassifizierung von Dokumenten
    (siehe auch Analyse von Dokumenten mithilfe von NLP)
  • Betrugserkennung bei Transaktionen und Abrechnungen
  • Personalisierung von Inhalten
  • Prognose der Kundenabwanderung
  • Automatisierte Lösungsempfehlung für den Kundendienst
  • Sentiment-Analysen (z.B. positive / negative Meinungen oder Äußerungen)
  • Analyse von Upselling-Möglichkeiten
  • Trenderkennung und Trendverfolgung
  • Optimierung der Qualitätskontrolle in der Produktion (Machine Vision)
  • Intelligente Verkehrsüberwachung mittels Objektererkenung/-klassifizierung
  • Visuelle Inspektion von Brücken und Gebäuden

Worauf Entscheider jetzt achten sollten

Die Einführung von KI umfasst mehrere Aktivitäten wie Planung, Projektmanagement, Lieferantenauswahl, Entwicklung, Änderungsmanagement und Verbesserung der Geschäftsabläufe. All diese Prozesse können mehr oder weniger von KI betroffen sein. Maschinelles Lernen benötigt Daten, viele Daten. Der Einsatz von Big Data Analytics und maschinellem Lernen setzt voraus, dass Führungskräfte sich nachhaltig bemühen einen Data Lake abzubauen (Lesen Sie herzu unseren Blogartikel Wann sollten Unternehmen in einen Data Lake investieren?). Eine weitere Aufgabe ist es, die größten Potenziale für Verbesserungen durch maschinelles Lernen zu ermitteln. Die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen sind die Verfügbarkeit einer analytische Infrastruktur, das Know-how und die enge Zusammenarbeit zwischen IT- und  und Fachabteilungen, um diese Synergien in einen Return of Investment (ROI umzusetzen. Lesen Sie hierzu unseren Artikel 7 Punkte Checkliste für die AI Readiness.

Das bietet AISOMA seinen Kunden

Angesichts der Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Lernen und Big Data Analytics bieten, um Prozesse zu optimieren und Mitarbeiter zu unterstützen, verfolgt AISOMA eine klare Vision: Wir wollen Ihre Unternehmensapplikationen und Geschäftsprozesse intelligenter machen. Es gibt viele Szenarien, in denen künstliche Intelligenz zur Lösung konkreter Geschäftsprobleme beitragen kann. Daher setzen wir im Bereich maschinelles Lernen auch auf Co-Innovation mit Partnern und Kunden, um schnell und punktgenau echten wirtschaftlichen Mehrwert für die von uns unterstützten Unternehmen zu generieren.

Wir zeigen Unternehmen, wie sie wertvolle Informationen aus Ihren Daten extrahieren und sie sich dadurch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern können. Sprechen Sie uns an.

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