Das kann KI in der Praxis leisten

Von Schlaglocherkennung bis Röntgenbild-Analyse: Bitkom veröffentlicht Leitfaden »Konkrete Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz & Big Data in der Industrie«.

Alle reden über künstliche Intelligenz und Datenanalyse – aber vielen Unternehmen fehlt es an Ideen, wie sie die Technologien einsetzen können. Der Digitalverband Bitkom hat deshalb in einem Leitfaden zwölf konkrete Anwendungsbeispiele für KI und Big Data in der Industrie zusammengestellt, die im vergangenen Jahr auf dem Big-Data.AI Summit des Bitkom vorgestellt wurden. »Die öffentliche Debatte über KI und Big Data ist viel zu häufig von Science-Fiction-Szenarien geprägt, die wenig Relevanz für das Alltagsgeschäft von Unternehmen haben«, sagt Nabil Alsabah, Bereichsleiter künstliche Intelligenz und Big-Data.AI Summit beim Bitkom. »Der Leitfaden trägt Beispiele aus ganz verschiedenen Branchen zusammen, die zeigen, wie diese innovativen Technologien eingesetzt werden können, um ganz konkret die Ergebnisse zu verbessern oder den Ressourcenverbrauch zu reduzieren.«

Der Leitfaden »Konkrete Anwendungsfälle von KI & Big-Data in der Industrie« stellt in zwölf Kapiteln unter anderem vor, wie sich Fahrzeugdaten nutzen lassen, um eine Risikoeinschätzung für das individuelle Fahrverhalten zu liefern, aber auch um Schlaglöcher auf einer Karte zu markieren und so die Straßenqualität zu verbessern. In einem anderen Anwendungsfall aus der Mobilität werden mit Hilfe von anonymisierten Smartphone-Daten Bewegungsmuster erstellt, um ideale Standorte für Car-Sharing-Stationen oder E-Auto-Ladestationen zu ermitteln.

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Weitere Anwendungsmöglichkeiten für KI ergeben sich in der Medizin. Der Leitfaden zeigt, wie künstliche Intelligenz in der Kieferorthopädie bei der sogenannten Kephalometrie genutzt werden kann. Diese ist vor jeder kieferorthopädischen Behandlung, wie etwa einer Zahnspange, vorgeschrieben. Dabei muss ein seitliches Röntgenbild sehr schematisch ausgewertet werden, was rund 10 bis 15 Minuten dauert. Dank KI kann die Bildanalyse in weniger als einer Sekunde erledigt werden – bei weltweit etwa 10 Millionen Kephalometrien pro Jahr sind so gigantische Effizienzsteigerungen möglich. Aber auch in der Onkologie können Datenanalyse und KI helfen: Von der Krebs-Früherkennung, bei der selbst kleinste Veränderungen auf Röntgenaufnahmen und CT-Bildern entdeckt werden, bis hin zur perfekten individuellen Therapie, die auf den aktuellsten Leitlinien basiert.

Der Leitfaden behandelt darüber hinaus weitere Praxisbeispiele wie den Aufbau einer Price Engine für einen Kfz-Ersatzteilhändler, die Vorhersage von Fahrgastströmen auf Bahnhöfen sowie der Einsatz von KI und Datenanalyse in einer eher konservativen und wenig technologie-affinen Branche wie der Stahlindustrie.

Der Leitfaden »Konkrete Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz & Big-Data in der Industrie« steht zum kostenlosen Download bereit unter www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Konkrete-Anwendungsfaelle-von-Kuenstlicher-Intelligenz-Big-Data-in-der-Industrie

 

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Big-Data.AI Summit am 1./2. April 2020

Der Big-Data.AI Summit findet in diesem Jahr am 1. und 2. April gemeinsam mit der hub.berlin in Berlin statt. Insgesamt werden 350 Speaker und mehr als 10.000 internationale Teilnehmer erwartet. Im Mittelpunkt des Big-Data.AI Summits stehen branchenübergreifende Strategien, Technologien & Trends, branchenspezifische Lösungen sowie gesellschaftliche Herausforderungen. Alle Informationen und eine Übersicht der Speaker online unter hub.berlin.

 


 

Diese fünf KI-Trends werden das Jahr 2020 prägen

Illustration: Geralt Absmeier

Das Thema künstliche Intelligenz wird die Unternehmen auch im nächsten Jahr wieder beschäftigen. Die IntraFind Software AG, ein Search-Spezialist, der für seine Lösungen auch KI und modernste Machine-Learning-Verfahren nutzt, sieht dabei fünf zentrale Entwicklungen:

 

  1. Echter Mehrwert von KI wird genutzt. Nach Jahren des KI-Hypes kehrt in das Thema nun langsam Vernunft ein. Immer mehr Unternehmen realisieren, dass die vielen übersteigerten Ankündigungen des Marketings, künstliche Intelligenz könne menschliches Denken ersetzen oder gar übertreffen, völlig unrealistisch waren. Stattdessen erkennen sie nun zunehmend den wahren Mehrwert von KI: die Mitarbeiter durch die Automatisierung von Standard- und Routineaufgaben zu entlasten und ihnen damit mehr Freiraum für Aufgaben zu verschaffen, die ihre natürliche Intelligenz erfordern.

 

  1. Augmentierung wird Realität. Diesen Mehrwert werden Unternehmen an immer mehr Stellen nutzen, um ihre Mitarbeiter zu »augmentieren«, sprich: ihre menschliche durch künstliche Intelligenz zu erweitern. In immer mehr Bereichen werden den Mitarbeitern KI-basierte Softwarelösungen zu ihrer Unterstützung und Entlastung zur Verfügung stehen. Dazu zählen zum Beispiel Lösungen, die juristische Dokumente analysieren und selbstständig die entscheidenden Inhalte extrahieren, so dass die Mitarbeiter seitenlange Dokumente nicht länger manuell durchsuchen müssen.

 

  1. Fachwissen wird demokratisiert. Ein Effekt dieser Augmentierung ist die Demokratisierung von Fachwissen. Durch KI-basierte Software werden Mitarbeiter in die Lage versetzt, auf das in einem Unternehmen vorhandene spezialisierte Fachwissen zuzugreifen. Indem eine solche Software beispielsweise auch neuen Mitarbeitern im Kundensupport die Lösung für technische Probleme rasch zugänglich macht, können diese den Kunden bald ähnlich kompetent und schnell helfen wie ihre erfahrenen Kollegen.
  1. Transfer Learning kommt verstärkt zum Einsatz. Ein technischer KI-Trend für das Jahr 2020 ist die zunehmende Verbreitung des sogenannten Transfer Learning. Bei diesem Ansatz werden neuronale Netze, die bereits für einen bestimmten Zweck vortrainiert sind, als Startpunkt für eine andere Aufgabe eingesetzt. Dadurch lässt sich das bereits Gelernte des trainierten Netzes nutzen und das neue Projekt muss nicht bei Null anfangen, wodurch viel Zeit und Aufwand gespart werden kann. Vor allem beim Einsatz von »Big Data«-Modellen für die Lösung von »Small Data«-Problemen verspricht diese Methode Vorteile.

 

  1. KI hilft beim Datenschutz. Nachdem die DSGVO im Mai 2019 ein Jahr in Kraft war, haben die Behörden ihre Zurückhaltung aufgegeben. Sie kündigten an, bei Verstößen verstärkt Strafen zu verhängen und setzten diese Ankündigung auch bereits in die Tat um. Deshalb werden Unternehmen nun verstärkt KI-basierte Softwarelösungen zur Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzregelungen nutzen. Solche Lösungen ermitteln beispielsweise im Falle eines Auskunftsersuchens die personenbezogenen Daten zu einer ganz bestimmten Person oder finden heraus, wo überall im Unternehmen DSGVO-bezogene Daten liegen.

 

»Dass KI keine Wunderdinge vollbringen kann, hat sich in den Unternehmen herumgesprochen«, sagt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. »Jetzt gilt es, unsere typischen Absicherungsdenkmuster ad acta zu legen, viel mehr Chancen zu nutzen als ständig Risiken in den Vordergrund zu stellen und endlich damit zu beginnen, die Mehrwerte zu nutzen, die künstliche Intelligenz uns wirklich bieten kann; nämlich Einblicke ermöglichen, die dem menschlichen Auge entgehen würden, die Mitarbeiter von Standardaufgaben entlasten und ihnen den Zugang zu benötigten Informationen erleichtern.«

 

 


 

KI-Ausblick 2020: Die 5 wichtigsten KI-Trends für Unternehmen

https://pixabay.com/de/

Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Data Analytics sind inzwischen mehr als bloße Hype-Themen – diese Technologien durchdringen verschiedenste Geschäftsbereiche und beeinflussen unseren Alltag schon heute massiv. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in fast allen Branchen wachsen neben den Einsatzgebieten auch die Herausforderungen.

OpenText zeigt, in welche Richtung die Entwicklung geht und welche Trends das Jahr 2020 prägen.

 

KI-Implementierungen verdoppeln sich: In allen Bereichen

Daten bestimmen auch 2020 die Zukunft. Und künstliche Intelligenz wird breiter als bisher genutzt werden, um die mit Daten verbundenen Herausforderungen zu meistern. Grundlage dafür ist die notwendige Vorarbeit, die Verwendung der richtigen Daten und der passenden KI-Plattform. Ist dies gegeben, können KI-Lösungen in den folgenden vier Bereichen ihr Potenzial nächstes Jahr besonders entfalten:

  • Einzelhandel: KI hat das Potenzial die Umsätze durch Cross-Selling zu maximieren, indem hyperpersonalisierte Inhalte durch intelligente Empfehlungen bereitstellt werden. Durch Predictive Maintenance haben die Hersteller die Möglichkeit, die Nutzungsdauer der Geräte zu maximieren und kostspielige Ausfallzeiten zu reduzieren.
  • Immobilien: KI kann verwendet werden, um massive Datenmengen über Hausverkäufe, Schulbezirke, Transport- und Verkehrsmuster zu analysieren. Auch der zukünftige Wert von Häusern und die Kosten pro Quadratmeter können genauer prognostiziert werden.
  • HR: In der Personalabteilung und im Personalwesen wird die KI den Rekrutierungsprozess beschleunigen, indem sie die Auswahl der besten Kandidaten 15-mal schneller durchführt als ein Mensch.
  • Gesundheitswesen: Die KI wird bei der medizinischen, rechtlichen und regulatorischen Überprüfung von Pharmaunternehmen helfen. So werden die Entwicklung und Vermarktung neuer Medikamente überprüft und mit allen gesetzlichen Anforderungen abgeglichen.
  • Finanzbranche: Erfassung von Vertragspartnern und -daten aus dem laufenden Schriftverkehr, egal ob E-Mail oder Brief. Zusammenführung und Zusammenfassung von Kundengesprächen mit Abgleich von Pflichtenheften für die Kundendialogführung.

 

Verbesserung beim Datenschutz

Während Verordnungen, wie die DSGVO bereits etabliert sind, wird es in 2020 und darüber hinaus weiterhin neue regulatorische Entwicklungen rund um den Datenschutz geben. Obwohl diese Vorschriften alle unterschiedlich sind, haben sie eine Gemeinsamkeit: den Verbrauchern das Recht zu geben, zu erfahren, wie und welche Art von personenbezogenen Daten erhoben wurden. Sie haben die Möglichkeit, rechtliche Schritte einzuleiten, sollte eine Verletzung dieser Rechte stattfinden. Bislang haben sich Unternehmen darauf konzentriert, bereits strukturierte Daten entsprechend zu kennzeichnen und zu ordnen. Jedoch müssen Unternehmen verstehen, dass sie auch unstrukturierte Informationen, wie gescannte Textdokumente, erfassen und schützen müssen. Vor allem auf archivierte Daten müssen Unternehmen ein besonderes Augenmerk legen. KI-gestützte Lösungen werden dazu beitragen diese sensiblen Daten zu lokalisieren und sie entsprechend zu verwalten.

 

Intelligente Enterprise Prozesse 

Die Digitalisierung wird durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in laufenden Prozessen weiter angetrieben. Angefangen mit der erweiterten Erfassung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten, über die Einbindung in die jeweiligen Business-Prozesse bis zu auf intelligenten Triggern basierende Reports.

 

Vom Bot zum virtuellen Begleiter

Kunden erwarten in vielen Bereichen Antworten auf ihre Fragen in Echtzeit. Deshalb hat die Chatbot-Technologie die Chance, noch vielseitiger eigesetzt zu werden. Mit ihren erweiterten kontextbezogenen Fähigkeiten können sie sich als bevorzugte digitale Schnittstelle durchsetzen. Die menschliche Interaktion wird mehr denn je von Chatbots dominiert sein. Jedes Unternehmen, das einen verbraucherorientierten Ansatz verfolgt, muss eine solche menschenähnliche KI implementieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Darüber hinaus kann der Chatbot in vielen Bereichen am Arbeitsplatz behilflich sein: Sei es bei HR und Rekrutierung, Training (über Wissensassistenten), Bestellungsprozesse oder der Steigerung der Effizienz (virtueller Assistent).

 

Systematische Verzerrung der KI minimieren

Unternehmen müssen in Zukunft Ihre Strategie anpassen, um systematische Verzerrung seitens KI zu verringern. Eine Verzerrung in der KI kann beispielsweise aus der Übertragung von Annahmen und Vorurteilen der Entwickler und User entstehen. Datenproben, die in die KI eingebettet werden, müssen deshalb besonders robust sein, damit die Subjektivität minimiert und vertrauenswürdige Erkenntnisse erlangt werden können. Ist die Datenerhebung zu selektiv, spiegelt sie nicht die Realität wider. Was wiederum zum Scheitern oder der Nichteinhaltung von Qualitätsanforderungen führen kann. Um also solche Verzerrungen zu erkennen, müssen Maschinen getestet, KI-Modelle umfassend trainiert werden und es braucht Mechanismen und Möglichkeiten der Kontrolle.

Zach Jarvinen, Head of Technology Strategy AI and Analytics, OpenText

 

 


1045 Artikel zu „KI Big Data“

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