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KI

Einfach gesagt geht es bei KI darum, Computern das anzutrainieren, was Menschen von Natur aus können.Menschen sammeln Erfahrungen und nutzen das erworbene Wissen, um Entscheidungen zu fällen. Während wir Muster in beschränkten Mengen von Informationen instinktiv erkennen, hat KI das Potenzial, ein unermessliches Volumen an Daten und verschiedene Datenformen schnell und effizient zu analysieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Ergebnisse voraussagen.

Über die Jahre hat sich die Vorstellung entwickelt, dass KI einem Supercomputer gleicht, der die Weltherrschaft an sich reißen kann, aber das bleibt wohl nur eine Fantasie von Science-Fiction-Fans. Bis jetzt verfügt KI noch nicht über die kognitive Intelligenz von Menschen, die es uns ermöglicht, komplexe Urteile zu fällen, emotionale Reaktionen zu verspüren oder Zweideutigkeiten zu verstehen.Moderne Unternehmen greifen auf maschinelles Lernen zurück, um ihrer KI zu zeigen, wie bestimmte Aufgaben ausgeführt werden müssen, ohne sie ausdrücklich dafür zu programmieren. Diese Art von KI ermöglicht dem Anwender, die Maschine so zu trainieren, dass sie die beste Lösung findet, damit der Mensch sich auf geschäftliche Herausforderungen mit höherem Mehrwert konzentrieren kann.

Allerdings sollten wir nicht vergessen, dass KI nicht nur eine einzige Technologie umfasst, sondern viel mehr aus einer Reihe Technologien besteht, welche die Problembewältigung, Entscheidungsfindung und Aufgabenautomatisierung vereinfachen.

KI, heute und in Zukunft

CIOs weltweit sind sich einig, dass KI die Liste bahnbrechender Technologien anführt, dicht gefolgt von Analytics. Diese beiden zusammenhängenden Technologien sind wie dafür gemacht, eine der wichtigsten Herausforderungen moderner Unternehmen zu meistern: Daten.

Daten sind mittlerweile das wertvollste Asset eines Unternehmens und bieten weitaus mehr Nutzen als Öl.

Dieser Mehrwert kann aber nur dann geschöpft werden, wenn eine Organisation die gesamte verfügbare Datenmenge auch wirklich nutzt. Daten erleben nicht nur ein exponentielles Wachstum, sondern existieren außerdem vermehrt in unterschiedlichen Formen, welche in zwei Kategorien aufgeteilt werden können:

Strukturierte Daten

Daten die in einem vordefinierten Feld in einer Liste oder einer Datei, z. B. relationale Datenbanken oder Tabellen, gespeichert sind.

Unstrukturierte Daten

Alle Daten, die nicht über ein vordefiniertes Datenmodell oder eine solche Organisation verfügen, z. B. Text, Video, E-Mail und Social-Media-Beiträge.

Daten werden immer schneller erstellt, sodass Organisationen einem virtuellen Tsunami aus Informationen entgegensehen. Im Folgenden wird erläutert, wie KI und Analytics dabei helfen, die Kontrolle über Geschäftsdaten zu erlangen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Element von KI, das auf statistische Methoden zurückgreift, um Computersysteme dazu zu befähigen, aus Daten zu lernen, ohne dafür programmiert zu sein. Es nutzt Algorithmen, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und daraufhin Empfehlungen oder Prognosen zu einer Handlung oder einem Ergebnis zu erstellen. In diesem Kontext bezieht sich „Lernen“ auf die Fähigkeit, Leistung und Genauigkeit auf der Grundlage der Systemdaten zu verbessern oder anzupassen. Dabei kann es sich sowohl um strukturierte als auch um unstrukturierte Daten handeln, je nach Komplexität des Systems. Weil Computer zum Lernen eine Riesenmenge an Daten benötigen, werden Big Data und maschinelles Lernen zu unseren treuen Verbündeten. Einige Anwendungen für maschinelles Lernen sind auf eine unendliche Anzahl von einzelnen Datenpunkten und Datensätzen angewiesen, um die entsprechende Aufgabe richtig zu erlernen.

In der Praxis besteht Software für maschinelles Lernen aus Algorithmen, die basierend auf den erhaltenen Daten lernen und Vorhersagen machen. Das kann über das simple Befolgen von statischen Programmanweisungen hinausgehen, indem Modelle aus Mustereingaben erstellt werden. Dadurch wird dem System ermöglicht, datengestützte Prognosen für Entscheidungen und Handlungen zu stellen.

Ein Wort zur Aufbereitung und Integration von Daten

Eigentlich ist die Analyse selbst nicht die wahre Herausforderung der Datenanalyse. Es beginnt bereits bei der Datensammlung und -vorbereitung. Nutzer müssen sichergehen, dass sie über alle notwendigen Daten verfügen, dass diese aktuell und korrekt sind und in einer Form vorliegen, die von ihrem System genutzt werden kann.

Anwender müssen erkennen, für welches Problem sie Erkenntnisse gewinnen möchten und welche Daten sie innerhalb einer Datensammlung dafür genau benötigen. Informationen aus unterschiedlichen Quellen müssen mittels Datenintegration zusammengeführt und in ein Standardformat umgewandelt werden, das von den Analysesystemen geladen werden kann.

Nachdem die Daten verfügbar gemacht wurden, müssen Qualitätsprobleme angegangen werden, die ansonsten die Genauigkeit der Analyseanwendungen beeinträchtigen könnten. Dazu gehören Datenharmonisierung, -Profiling und -Bereinigung, um sicherzustellen, dass die Informationen aus einem Datensatz einheitlich vorliegen und keine Fehler enthalten. Darüber hinaus müssen Daten-Governance-Richtlinien berücksichtigt werden, um zu gewährleisten, dass die Daten ordnungsgemäß verwendet und die Unternehmensbestimmungen sowie gesetzliche Vorgaben, wie die Europäische Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO), eingehalten werden.

Erst dann beginnt die wirkliche Arbeit von KI und Analytics.