Der Game Changer in der Digitalisierung

Technologie als Wegbereiter

Ohne neue Technologien gibt es keinen Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz. Entwicklungen sind beispielsweise durch Capsule Networks, Explainable AI, Lean & Augmented Data Learning, Generative Adversial Networks und Deep Reinforcement Learning möglich. Angetrieben werden die Entwicklungen sowohl durch etablierte als auch durch neue Player.

Unternehmen mit der besten KI-Hardware und den ausgefeiltesten Algorithmen sowie häufig genutzte Open-Source-Lösungen setzen sich als Spitzenreiter durch. Insbesondere die Open-Source-Tools spielen eine große Rolle: Sie sind es, die zur Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz beitragen werden. Während KI-Techniken wie Natural Language Processing und Computer Vision aktuell mehr denn je boomen, wird auch zunehmend auf den ethischen und transparenten Einsatz der Technologie geachtet.

Die drei Trends unter der Lupe:

1. AI-Driven Analytics für die beste Entscheidung

   In der digitalen Transformation bilden Daten mit Hilfe von Predictive Analytics die Grundlage für künftige Entscheidungen. Unternehmen verschiedener Branchen nutzen AI-as-a-Service-Lösungen von etablierten Anbietern oder Start-ups und kaufen verstärkt “fertige“ KI-basierte Unternehmenstools, um Amazon-ähnliche Personalisierung, Google-ähnliche Suchmechanismen und IBM Watson-ähnliche Prognosefunktionen zu erhalten.

   Dynamic Yield bietet beispielsweise eine End-to-End-Unternehmensplattform für Personalisierung, die vorhandene Kundendaten in Verbindung mit zusätzlichen Datenquellen nutzt, um detaillierte Kundenprofi le zu erstellen. Über 220 Marken greifen weltweit auf die Plattform zu. Und laut einer Untersuchung von Zion Market Research soll der Markt für Predictive Analytics bis 2022 auf elf Milliarden US-Dollar anwachsen – ein großer Sprung nach vorn von gerade einmal 3,49 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016.
    

2. AI-Infused Interfaces erobern den Alltag

   Mensch-Maschine-Schnittstellen werden immer natürlicher und haben das Potenzial, Smartphones oder Tablets ersetzen. Tech-Giganten und Neueinsteiger liefern sich ein Wettrennen um die „nächste Plattform“ und nutzen KI, um die Intuitivität und Intelligenz der Schnittstellen zu verbessern. Verbraucher akzeptieren mittlerweile konversationsfähige Benutzeroberflächen – insbesondere sprachaktivierte Lösungen – was auf die bessere Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing; NLP) zurückzuführen ist.

   Auch im Bereich der emotional intelligenten und einfühlsamen KI gibt es Fortschritte: die Zahl der Home Robots steigt. So passt sich Olly als erster Heimroboter mit einer sich entwickelnden Persönlichkeit jedem Nutzer individuell an. Sein vom menschlichen Gehirn inspiriertes KI-System, das von Emotechs KI-Forschern und Neurowissenschaftlern entwickelt wurde, ist damit in der Lage mehr als nur Befehle auszuführen. Ebenso beständig steigt auch die Zahl der Smart-Speaker-Nutzer – laut eMarketer wächst der Markt alleine in den USA jährlich um rund 48 Prozent. Das bedeutet einen Zuwachse um hohen zweistelligen Millionenbereich.
    

3. Intelligent Automation für repetitive und kognitive Aufgaben

   Die Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg, neben sich wiederholenden manuellen Tätigkeiten, zunehmend auch kognitive Aufgaben zu automatisieren. Autonome Systeme sind heute in Fabriken, auf unseren Straßen, in der Luft, zu Wasser und in Büros unterwegs. Fortschrittliche KI-basierte Systeme treiben die vorbeugende Wartung von Anlagen sowie die Optimierung und Automatisierung von Lieferkettenabläufen voran.

   Tools zur Automatisierung von Robotic Process Automation helfen, alltägliche regelbasierte Geschäftsprozesse zu automatisieren, so dass Unternehmen mehr Zeit für wichtigere Arbeitsvorgänge haben. UIPath entwickelt beispielsweise eine Plattform, die ohne spezifisches Know-how die Automatisierung von Roboterprozessen ermöglicht. Damit bietet das Unternehmen Entwicklungstools für die Automatisierung komplexer Prozesse in Cloud- oder On-Premise-Ausführung.  Durch die Plattform können mehrere Roboter auf einer einzigen virtuellen Maschine laufen.

Die Anwendungsbereiche sind mehr als vielfältig: Predictive Analytics wird einen massiven Einfluss auf den Zustand von Maschinen und Anlagen haben. Durch die Kombination von Sensoren, IoT-Plattformen und KI-gesteuerten Analysetools können Unternehmen Störungen und Ausfälle vorhersagen. Ebenso unterstützen emotionale Erfahrungen eine bessere Customer Experience: Weiterentwickelte Schnittstellen werden die Lücke in Künstlicher Intelligenz zwischen IQ-intensiven Interaktionen und EQ-gesteuerten Erfahrungen zunehmend schließen und Marken erlauben, sich auf einer tiefen personalisierten Ebene mit Kunden auseinanderzusetzen.

KI bietet Unternehmen darüber hinaus eine schnellere Entscheidungsfindung durch neue Datenpunkte: Computer erkennen Dinge schneller und sehen Unterschiede, die ein Mensch nicht wahrnehmen kann. Unternehmen können diese Funktionen nutzen, um bessere Erkenntnisse über Verbraucher zu gewinnen oder visuelle Daten in großem Umfang zu analysieren. Mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben gewähren wiederum Chatbots im Kundenservice. KI-Prozessautomatisierung und KI-gesteuerte Entscheidungsfindung reduzieren den Aufwand für alltägliche kognitive Aufgaben.