Revolution mit evolutionärem Charakter: KI und ML

Vor 30 Jahren prägte eine elementare Frage den gesellschaftlichen Diskurs: „Sollen wir zulassen, dass Computer Einzug in unser Leben halten?“ Jetzt wiederholt die Geschichte sich: Aktuell steht zur Debatte, ob wir uns künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) anvertrauen sollen.

Die klare Antwort lautet in beiden Fällen: Ja. Und zwar aus den folgenden Gründen:

1. Automatisierte Routineaufgaben und schnellere Entscheidungen: KI/ML-Modelle werden zunehmend zur Entscheidungsfindung herangezogen und nähern sich immer mehr der Qualität der von Fachleuten getroffenen Entscheidungen an oder übertreffen diese unter gewissen Bedingungen sogar. Durch die Nutzung von KI-Funktionalität können aber auch unbedeutendere Entscheidungen oder Routineaufgaben unterstützt werden. So können Ihre Mitarbeiter ihre Zeit effizienter nutzen, sich auf das Wesentliche fokussieren,und infolgedessen ihr Leistungsvermögen sowohl qualitativ als auch quantitativ steigern.
2. KI/ML-Modelle bieten außergewöhnliche Möglichkeiten zur Personalisierung: Marketingkampagnen mit hochgradig individueller Ansprache? Kein Problem! Oder möchten Sie für alle von Ihnen eingesetzten Geräte Predictive Maintenance nutzen und dabei selbst über minimale Schwankungen der Geräteleistung auf dem Laufenden bleiben? Auch das ist längst machbar. Die benötigten Rechenressourcen zur Berechnung und Anwendung prädiktiver Modelle sind heutzutage selbst in einer transaktionalen Echtzeitumgebung verfügbar und stellen für viele Einsatzszenarien eine geeignete und naheliegende Wahl dar.
3. Blick in die Zukunft: Viele Ressourcenengpässe lassen sich noch vor ihrem Auftreten aus dem Weg räumen, indem zukünftige materielle, zeitliche und personelle Anforderungen ermittelt und in Echtzeit berücksichtigt werden. Auf diese Weise lassen sich Trends vorhersagen und Geschäftsstrategien noch präziser an zukünftigen Gegebenheiten ausrichten.

1. Benutzerfreundlichkeit: Auch wenn aktuell noch keine komplett GUI-basierten KI/ML-Tools auf dem Markt erhältlich sind, lässt sich derselbe evolutionäre Zyklus, den wir von anderen Computertechnologien kennen (insbesondere BI-Tools), auch bei diesen Anwendungen beobachten: Zunächst wird eine Code-Basis geschaffen, dann folgen die Frameworks und schließlich kommen GUI-basierte, konfigurierbare Lösungen. Die Code-Phase ist bereits vorbei; aktuell setzen wir Frameworks ein, um die Modelle zu konfigurieren und zu berechnen. Dieser technologische Fortschritt erleichtert es Verbrauchern und Unternehmen, die Vorteile datengetriebener Anwendungen zu nutzen.
2. Orchestrierung: Ein gutes Modell allein ist allerdings noch kein Erfolgsgarant: Ebenso wichtig ist die effektive Anbindung an eine Produktionsumgebung mit hohem Volumen transaktionaler Daten. Auch deshalb ist eine Diskrepanz festzustellen zwischen Modellen und Ideen, die in wissenschaftlichen Studien beschrieben werden, und KI/ML-Tools, die sich bereits großer Popularität in der Praxis erfreuen. Die Interoperabilitätsfunktionalitäten von InterSystems IRIS können Ihnen bei der Lösung dieser Aufgabe helfen: Sie automatisieren die Modellbereitstellung, überwachen die Modellleistung und können das Modell bei Bedarf sogar „neu trainieren“. Sie sind eng in die transaktionale Datenverarbeitung integriert und ermöglichen es, Geschäftsprozesse aufzubauen, die schneller und intelligenter als je zuvor laufen.
3. Cloud: Die Verarbeitung von KI/ML-Workloads ist dank der Cloud so einfach wie nie zuvor. Zudem ist es möglich, nur die Ressourcen in Anspruch zu nehmen, die auch tatsächlich benötigt werden, und KI/ML-Modelle mit Ihren geschäftlichen Anforderungen und Ihrer Infrastruktur wachsen zu lassen. Die Hinzuschaltung neuer Cloud-Server löst Geschwindigkeits- und Zeitprobleme, wenn neue Algorithmen die verfügbare Rechenpower vollständig ausschöpfen können und nicht an einen einzelnen Prozess oder gar an einen einzelnen Server gebunden sind. In der Cloud lassen sich hunderte standardisierte Server (sog. Commodity Server) bedarfsgerecht für die jeweils benötigte Zeitspanne nutzen und automatisch je nach Arbeitslast skalieren.
4. Nutzung unstrukturierter Daten: Ein aktueller Trend ist die kommerzielle Nutzung von KI/ML-Modellen in Verbindung mit Audio- und Video-Daten sowie unstrukturiertem Text. Beispielsweise lassen sich Kunden automatisch per Video-Feed identifizieren oder der Gesundheitszustand von Patienten mittels IoT-Geräten und den erzeugten audiovisuellen Echtzeit-Daten überwachen. Neue Algorithmen und Modelle ebnen hierfür den Weg und wir können dadurch das Potenzial der erfassten Unternehmensdaten voll ausschöpfen.

Mithilfe von KI und ML entscheiden und agieren Unternehmen noch effektiver und schneller. Die dafür notwendigen Technologien gibt es bereits und sie können gegenwärtig so einfach wie nie zuvor entwickelt und bereitgestellt werden. Also eine gute Gelegenheit, um sich mit KI/ML-Technologien zu beschäftigen und herauszufinden, wie diese zum Wachstum Ihres Unternehmens beitragen können. Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien gibt es aus beinahe jeder Branche.