Trends in KI-Applikationen

OpenText-Manager Harry Underwood wagt eine Prognose, welche Fortschritte hinsichtlich KI für 2020 zu erwarten sind und zu was für neuen Anwendungen dies führen könnte: „Es wird eine weitere Integration von KI in bestehende Plattformen geben und eine gewisse Konsolidierung von Features. Im Enterprise-Bereich werden wir sicherlich mehr ausgereifte Modelle sehen. Diese werden in den jeweiligen Business-Bereich so eingebaut, dass weniger spezialisiertes Wissen notwendig sein wird, um bereits einen deutlichen Mehrwert aus dem System ziehen zu können. Es werden mehr Anwendungsfälle mit insgesamt weniger Daten durchführbar sein, auch wenn die Datenqualität gegebenenfalls geringer ist.“

KI verdrängt zudem die klassische Zeichenerkennung. Traditionelle OCR-Anwendungen sind zwar inzwischen in der Lage, auch schlecht lesbare Texte in nahezu fehlerfreie Dokumente zu verwandeln. Doch KI kann hier eine spezifische Form von Textverständnis leisten: KI-Texterkennung könnte intelligent auf von Menschen geschriebene Dokumente reagieren und so vielfältige Möglichkeiten bei der Prozess­automatisierung eröffnen.

Künstliche Intelligenz benötigt jede Menge Daten und Rechenleistung. An Letzterer mangelt es im Zeitalter der Rechenzentren nicht, an Daten hingegen mitunter schon. Auch die Qualität der Daten lässt oft zu wünschen übrig. Nach Einschätzung vieler Experten sind über 80 Prozent der erhobenen Daten schlichtweg nutzlos, was das Reservoir verwertbarer Daten für das Training der KI weiter dezimiert. Eine Alternative könnte künftig das Trainieren mit einem digitalen Zwilling als Datenquelle sein. Ein solcher Digital Twin simuliert Maschinenzustände, die so generierten Daten können dann für das Machine Learning verwendet werden.

Konstantin Greger, Solution Consultant beim BI-Anbieter Tableau, ergänzt, dass Programme immer besser die Absichten hinter einer Frage verstehen werden. „Explain Data“ liefere mit Hilfe einer KI auch das „Warum“ hinter den Antworten. „Tieferes statistisches Wissen wird so verfügbar für Mitarbeiter aller Kompetenzniveaus.“

Künftig werde der Mangel an Fachkräften zu einem ernsthaften Problem, ist sich Oliver Oursin von Salesforce sicher. „Die erweiterte Nutzung von Künstlicher Intelligenz wird zum kritischen Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Deren individuelle Prozesse, Daten und Anwendungsfälle erfordern aber jeweils eine auf sie zugeschnittene KI. Angesichts des gravierenden Mangels an Datenwissenschaftlern, die für individualisierte KI-Anwendungen notwendig sind, stellen die erforderlichen Anpassungen für Unternehmen eine gewaltige Herausforderung dar.“

Ein weiterer Trend betrifft die Sprachsteuerung. „Die Konvergenz vernetzter Geräte und die Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung sorgen dafür, dass sich Sprachschnittstellen rasant verbreiten“, erklärt Oursin. „Inzwischen haben laut jüngstem Voicebot-Report fast 20 Prozent der volljährigen US-Bürger vernetzte Lautsprecher zu Hause.“ Und die Unternehmensberatung Capgemini schätzt, dass 40 Prozent der Verbraucher in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und den USA bis 2021 Sprachschnittstellen in Apps und Websites für Dinge wie die Suche im Internet oder das Online-Shopping nutzen werden.

Allgemeiner gefasst hilft KI also bei der Umwandlung von Informationen und Daten in praktisch umsetzbare Erkenntnisse. „Wir haben unterschiedliche KI-Technologien, die je nach Kunde unterschiedlich in existierende Prozesse integriert werden“, führt Harry Underwood aus. „Die Bandbreite der Anwendungsfälle reicht von Themen wie Text Mining bis hin zu Predictive Maintenance. Konkret heißt das, dass wir bei der Erfassung von Informationen aus E-Mails, Scans und Dokumenten helfen.“ Dies gelte für Business-Prozesse, Vorhersagen von Wartungsintervallen oder mögliche Produktionsausfälle.

Im Einkauf sind automatisierte Bestellvorgänge denkbar, ebenso eine Analyse des Beschaffungswesens. Kundenservice und -Support setzen auf intelligente Sprach- und Text­erkennung, mit der sich automatisiert Anfragen per Mail, Chat oder Telefon beantworten lassen. Der Vertrieb versucht, mit vorausschauenden Verfahren Kundenverhalten vorherzusagen, um die Kunden besser zu verstehen und potenzielle Neukunden und Zielgruppen zu erkennen. Mit KI-Unterstützung lassen sich digitale Arbeitsplätze automatisiert und personalisiert zur Verfügung stellen. Prädiktive Verfahren können Systemprobleme erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt. Mit KI sind auch dynamische Produktionsumgebungen entwickelbar, die sich an veränderte Bedingungen anpassen. Autonome Fahrzeuge sind wahrscheinlich der am besten erforschte KI-Sektor. Große Autobauer wie Tesla, Toyo­ta, Audi, BMW und Daimler setzen inzwischen KI-Algorithmen ein. Kleine Busse fahren bereits fahrerlos.