Wie Datenanalysen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning den Geschäftsalltag verändern
Autor/Redakteur: Tom Becker, General Manager Central & Eastern Europe bei Alteryx/gg
Um im alltäglichen Wettbewerb bestehen zu können, müssen die drei Technologien „Datenanalysen“, „Künstliche Intelligenz“ (KI) und Machine Learning (ML) sinnvoll verwendet werden, damit sich die stetig wachsenden Datenmengen effektiv nutzen lassen. Zum einen erzeugen Unternehmen intern große Datenmengen – so zum Beispiel durch die fortschreitende Automatisierung und Digitalisierung von Produktionsprozessen in Zeiten von Industrie 4.0. Zum anderen können Unternehmen auf immer mehr, immer größere externe Datenbanken und Datenmengen im Internet zurückgreifen. Beispielsweise verzeichnet Google in einer Minute bis zu 3,8 Millionen Suchanfragen, gleichzeitig werden 188 Millionen Emails verschickt und 4,5 Millionen Youtube-Videos abgerufen.
Für das menschliche Gehirn sind solche riesigen Datenberge schwer zu verarbeiten. Mit jeder technologischen Weiterentwicklung sind wir jedoch mehr und mehr in der Lage, all diese Informationen gemeinsam zu betrachten und uns ein umfassenderes Bild von der Welt zu machen. Dabei hilft der Einsatz moderner Technologien, wenn wir diese Daten nutzen wollen. Denn nicht nur die Masse an Daten steigt, sondern auch die Rechenleistung, um diese zu verarbeiten.
Nicht zuletzt können auch die Algorithmen für KI und ML besser trainiert werden, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Mit Hilfe von leistungsstarken Rechnern und weit entwickelter Software lassen sich mittlerweile Datenmengen aufbereiten, verarbeiten und analysieren, die uns ohne technische Hilfsmittel unzugänglich wären. Doch in welchem Verhältnis stehen nun ML und KI und an welcher Stelle steht der Mensch?
Intelligenz der Maschinen
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden häufig in einem Atemzug genannt oder sogar synonym verwendet. Es besteht jedoch ein wesentlicher Unterschied in der Zielsetzung und der daraus resultierenden Autonomie. Bei Künstlicher Intelligenz wird versucht, mit technischen Mitteln menschliche Entscheidungsstrukturen nachzuahmen. Künstliche Intelligenz, so scheint es, kann Entscheidungen treffen, die sich nicht einfach nur aus einer strickten Abfolge ergeben. Daraus resultiert häufig die Assoziation mit menschlicher Intelligenz. KI-gestützte Systeme entscheiden dabei jedoch weiterhin strikt auf Basis von Daten. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Technologie kann die Künstliche Intelligenz jedoch dazu befähigt werden, auch außerhalb ihres ursprünglichen Einsatzgebietes Ergebnisse zu liefern. Viel zu häufig wird hierbei direkt an Untergangsszenarien gedacht, wovon wir jedoch weit entfernt sind.
Künstliche Intelligenz wird bislang in zwei Kategorien unterteilt: Die sogenannte angewandte KI erhebt den Anspruch, sich auf einen einzelnen Aspekt zu konzentrieren. Die allgemeine KI hingegen ist theoretisch in der Lage, unterschiedliche Aufgaben zu bewältigen. Aus diesem Bereich hat sich auch das maschinelle Lernen entwickelt.
