Fehleranalyse oder automatische Spracherkennung: Machine Learning ist inzwischen im Alltag vieler Unternehmen und Kunden angekommen. Was sind die Vorteile der lernenden Technik und wie gelingt der Einstieg?

 Quelle: Sparkasse

Im Prinzip funktioniert maschinelles Lernen wie menschliches: So wie ein Kind lernt, kann auch ein Computer lernen. Er identifiziert Objekte oder unterscheidet Personen. Dazu wird die Software zunächst mit Daten gefüttert und trainiert. Mit jedem Datensatz wird das Modell besser. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz – und aktuell deren erfolgreichster Teilbereich. Statt Computer zu programmieren, entwerfen IT-Spezialisten Algorithmen.Vereinfacht gesagt ist das eine Folge von Handlungsanweisungen, die ein bestimmtes Problem lösen sollen. Diese Algorithmen sind dann in der Lage, Gesetzmäßigkeiten in Beispieldaten zu entdecken und sie in Form eines Modells zu speichern. Die Computer trainieren also. Hinter Machine Learning steckt der Gedanke, dass maschinelle Systeme Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Der Vorteil: Der Computer versteht komplexe Zusammenhänge in rasender Geschwindigkeit.

Was gestern noch nicht möglich war, ist heute Praxis

Die Einsatzbereiche von Machine Learning sind inzwischen zahlreich: Lernende Software kann Dokumente oder Rechnungen selbständig scannen, speichern und ablegen. Bilder lassen sich schnell organisieren und bearbeiten, Fehlermuster oder mögliche Schäden mit so genannter Predictive Analytics analysieren und vorhersehen.

Maschinelle Lernverfahren eignen sich für die Abwehr von Computerattacken, die Bekämpfung von Internetkriminalität oder das Erkennen von Kreditkartenbetrug. Auch bei Analysen des Aktienmarkts, Versicherungsfällen oder Kundenanfragen setzen Unternehmen selbstlernende Programme ein. Sogar Krebstumore in der Medizin lassen sich durch automatisierte Diagnoseverfahren früh erkennen.

Machine Learning nutzen bisher vor allem die IT-Branche, Dienstleistungssektoren wie Kundendienste sowie Firmen im Betrugs- und Risikomanagement. Das ergab eine aktuelle Untersuchung der International Data Corporation (IDC). Laut IDC haben diese Unternehmen eine bessere Wettbewerbsfähigkeit, höhere Gewinnraten und produktivere Mitarbeiter – und sparen damit bares Geld.

Mit Machine Learning kann ein Unternehmen die Bedürfnisse seiner Kunden besser verstehen. Vorreiter dieser Technologie sind Google, Facebook und Amazon. Meist merkt der Kunde im ersten Moment nicht, dass er es mit maschinellem Lernen zu tun hat. Zum Beispiel bei Chatbots auf Facebook oder personalisierten Google-Suchergebnisse. Auch durch Sprachassistenten oder intelligente Haushaltsgeräte wird künstliche Intelligenz mehr und mehr fester Bestandteil unseres Alltags. Werbung und Marketingmaßnahmen lassen sich auf den einzelnen Kunden zuschneiden. Anbieter verbessern so das Kundenerlebnis und stärken dessen Bindung zur Marke.

Quelle: IDG Research Services 2018

Warum maschinelles Lernen immer wichtiger wird

Viele Jahre war maschinelles Lernen eine Disziplin für wenige Forscher der künstlichen Intelligenz. Inzwischen sind die Preise für Rechenleistungen und Speicher so günstig wie nie zuvor. Das sorgte in den vergangenen zehn Jahren für eine rasche Entwicklung von Cloud- und Big Data-Anwendungen. IT-Spezialisten verbessern die Tools ständig. Aus dem Konsumentenbereich drängten die KI-Systeme mehr und mehr in den industriellen Sektor. Das ist das Ergebnis einer Analyse des Verbands der deutschen Maschinen- und Anlagebauer (VDMA).

Mittelständische Betriebe stehen unter Druck. Sie müssen den Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen jetzt einleiten, um in der nächsten Stufe der Entwicklung nicht abgehängt zu werden, mahnt der VDMA. Noch sei es für Fast Follower nicht zu spät.

Quelle: Sparkasse 

Warum Unternehmen zögern

Studien zeigen laut VDMA, dass viele Unternehmen die ersten Projekte zu groß und zu komplex gestalten. Das lähmt – und schafft mehr Hürden als Lösungen. Unklare rechtliche Aspekte und Auswirkungen halten viele Unternehmen davon ab, in diesen Bereich geschäftsrelevant zu investieren.

Eine Untersuchung der IDC stellt fest, dass viele KI-Projekte an hohen Erwartungen und fehlenden Fachkompetenzen scheitern. Vielen fällt es schwer, überhaupt eine fachliche Anwendung oder ein Projekt zu definieren. So landet das Thema bei der IT oder in der Produktentwicklung. Dadurch erhält der betriebswirtschaftliche Mehrwert der künstlichen Intelligenz nicht den Fokus, den das Thema maschinelles Lernen benötigt.

15 Prozent der Firmen in Deutschland haben Machine Learning und künstliche Intelligenz in ihre Systeme eingebunden. Von den Mittelständlern sind es bisher nur sechs Prozent. Das ergab eine Studie von IDG Research Services. Die Gründe: zu wenig Geld, fehlendes Personal. Kleinere Unternehmen haben es oft schwerer als große Player, die richtigen IT-Spezialisten für das Thema Machine Learning zu gewinnen.

Wie gelingt der Einstieg?

Diese Fragen sollten Sie vor Beginn Ihres ersten Machine-Learning-Projekts beantworten:

• Welches Anwendungsszenario bietet sich für mein Unternehmen zum Einstieg an?
• Wie lässt sich das notwendige Wissen zu maschinellem Lernen im eigenen Unternehmen sukzessive aufbauen?
• Welche Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen sind für mich relevant?
• Wie lassen sich Risiken durch die Ergebnisse der Machine-Learning-Algorithmen vermeiden?
• Wie komme ich an die relevanten Daten?
• Wer ist verantwortlich, wenn das Ergebnis durch das Lernen ungeeigneter Daten falsch ist?

Unser Tipp: Um Ihr Machine-Learning-Projekt erfolgreich aufzusetzen, sollten Sie die Fragen vorab strukturiert und umfassend mit Experten untersuchen und das System definieren. Lassen Sie sich nicht vom Umfang der Methode erschlagen – sonst verpassen Sie den Startschuss. Das Wichtigste: Fangen Sie an.

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