Business-Chancen

Vorsprung durch Künstliche Intelligenz

von - 02.03.2018
Künstliche Intelligenz
Foto: Tatiana Shepeleva / Shutterstock.com
Vom Auto bis zur Produktionsanlage: KI-Technologien halten in vielen Systemen Einzug und sollten daher auch Strategiebestandteil zukunftsorientierter Unternehmen sein.
"Künstliche Intelligenz (KI) gilt unter bodenstän­digen IT-Experten noch immer als äußerst undurchsichtig“, hat Leon Adato, Head Geek beim Netzwerkspezialisten Solarwinds beobachtet. Dabei sind KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning längst im beruflichen und privaten Umfeld angekommen: „Um sich vor Augen zu führen, wie stark Künstliche Intelligenz bereits unseren Alltag verändert, genügt ein Blick auf drei zentrale Anwendungsbereiche: Smart Factory, autonomes Fahren und Service-Assistenten“, betont Michaela Tiedemann, Chief Marketing Officer der auf Beratungsleistungen rund um Data Science spezialisierten Alexander Thamm GmbH.„Beim autonomen Fahren geht beispielsweise ohne Künst­liche Intelligenz nichts“, weiß Tiedemann. „Die Analyse der Umgebung und das Interpretieren von Verkehrszeichen in Echtzeit sind außerordentlich komplexe Aufgaben. Entscheidend ist hier vor allem eine extrem große Menge an Trainingsdaten, mit denen die intelligenten Algorithmen Ampelsignale und andere Zeichen erkennen lernen.“
Einschätzung zur KI in deutschen Unternehmen
Quelle: Bitkom (n= 505 Unternehmen mit 20 oder mehr Beschäftigten)
In Fabriken wiederum kommt maschinelles Lernen etwa bei der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) von Maschinen und bei Robotern zum Zuge. Versicherungen und Finanzdienstleister setzen Algorithmen ein, um Risiken und Anlagemöglichkeiten besser bewerten zu können oder um Finanztransaktionen zum optimalen Zeitpunkt durchzuführen.
Und auch im privaten Alltag halten KI-Systeme mit Macht Einzug. Digitale Assistenten wie Alexa, Siri und Cortana steuern zu Hause auf Zuruf Heizung und Smart-TV oder die Infotainment-Anlage im Auto. Wie auch bei den Business-Anwendungen spielt dabei eine Fähigkeit der KI-Systeme eine zentrale Rolle: selbstständig neue Erkenntnisse und Aktionen aus dem Verhalten des Anwenders abzuleiten.

Warum KI jetzt in ist

Weswegen KI und Machine Learning derzeit so hoch im Kurs stehen und laut dem Markforschungsunternehmen Gartner gerade den Gipfel des „Hype Cycles“ bei neuen Technologien erklommen haben, hat mehrere Gründe. Dem Datenbank-Anbieter MongoDB zufolge verhelfen vor allem vier Faktoren den KI-Lösungen zum Durchbruch.
Die rapide Zunahme der Datenmengen: Menschen, Maschinen, Fahrzeuge, Waren und Dinge (Internet of Things) generieren Petabyte über Petabyte an Informationen. Wie Google und Facebook beweisen, lassen sich auf der Basis solcher Datenbestände und deren Auswertung lukrative Geschäftsmodelle errichten.
Günstige und leistungsfähige Computing-Ressourcen: Immer leistungsstärkere Standard-Prozessoren und Grafikchips, etwa die GPUs von AMD und Nvidia, haben KI-Anwendungen die nötige Rechenpower verliehen. Mittlerweile sind zudem weitere CPUs für KI verfügbar, unter anderem der Nervana Neural Network Processor (NNP) von Intel und die Tensor Processor Unit (TPU) von Google. Diese kommt in Cloud-Rechenzentren des Anbieters zum Einsatz.
Komplexere Algorithmen: Durch den Zugang zu erschwinglichen Rechenkapazitäten haben Forscher leistungsfähigere Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning entwickeln können. Deep-Learning-Systeme können dadurch komplexe Problemstellungen bewältigen, zum Beispiel das Erkennen und Kategorisieren von Sprachinformationen, Bildern und Handschriften.
Auch Abweichungen von normalen Mustern lassen sich schneller identifizieren. Dies hilft beispielsweise beim Erkennen von Betrugsversuchen im Online-Handel oder der Abwehr von Cyberangriffen.
Höhere Investitionen: Der Erforschung von Künstlicher Intelligenz widmen sich nicht mehr nur Forschungseinrichtungen. Auch Unternehmen, die sich mit dem Sammeln und Auswerten großer Datenbestände beschäftigen, investieren massiv in diese Technologien. Zu diesen zählen Betreiber von Suchmaschinen (Google), Social-Media-Plattformen (Facebook) und Online-Marktplätzen (Amazon, Ebay). Hinzu kommen Anbieter von cloudgestützten KI- und Datenplattformen wie Amazon Web Services, Google (Cloud Platform), IBM (Watson) und Microsoft (Azure).
Zudem setzen die Großen im Bereich Business-Software auf KI, etwa SAP, Salesforce und Oracle. Alle haben in den vergangenen Jahren erhebliche Summen in den Ausbau der KI- und Machine-Learning-Funktionen ihrer Lösungen investiert.
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