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Drei Trends, die man bei seiner KI-Strategie beachten sollte

Der erste Schritt bei der Entwicklung einer KI-Strategie besteht laut Gartner darin, zu untersuchen, wie Nutzer im Privatleben Anwendungen einsetzen.

Für CIOs, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen müssen, hier die gute Nachricht: Sie müssen nicht ins Schwitzen geraten. Laut einer Umfrage unter 83 Gartner-Kunden gaben 60 Prozent der Befragten an, noch in einer „KI-Wissensbeschaffungsphase“ zu sein. Jeder vierte Befragte sagt, dass er aktuell eine KI-Lösung in einer Pilotphase testet, und nur 5 Prozent gab an, eine KI-Lösung komplett implementiert zu haben.

Auch wenn die Stichprobengröße klein ist, so ist die Botschaft für Gartner-Analyst Whit Andrews klar: „Wenn Sie sich an einem Ort befinden, an dem Sie mehrere KI-Implementierungen haben, können Sie sich beruhigen und selbst gratulieren“, sagt er während eines Webinars, das einen Einblick in eine Studie gab, die er auf einem kommenden Gartner Symposium präsentiert. KI-Nachzügler können also aufatmen.

Das heißt aber nicht, dass CIOs untätig bleiben sollten. Eine KI-Strategie zu entwickeln ist trotzdem erforderlich, da einige Aspekte von KI bereits heute einen Mehrwert bieten, sagt Andrews. Die schwierigste Frage für CIOs ist, worauf sie ihre Anstrengungen konzentrieren sollen. Andrews hat hierzu drei Trends genannt, die CIOs bei der Entwicklung einer KI-Strategie berücksichtigen sollten.

Trend 1: Natürliche und kontextuelle Schnittstellen

Neue Schnittstellen werden die Art und Weise, wie Verbraucher und Mitarbeiter auf Computerressourcen zugreifen, dramatisch verändern, ist Andrews überzeugt. Konkret beruht die neue Welle von Schnittstellen auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache, visueller Analytik und Gesteninterpretation – alles Technologien, die von KI unterstützt werden. Diese werden eine immer wichtigere Rolle bei den Unternehmensschnittstellen spielen.

In einem Kundenbeispiel mit dem Titel Warehouse of Babel wurden Sprachbarrieren für ein europäisches Warenlager mit künstlicher Intelligenz überbrückt. Das Warenlager nutzt ein System zur Verarbeitung natürlicher Sprache, so dass Mitarbeiter, die aus allen Teilen Osteuropas kommen, nicht mehr dieselbe Sprache sprechen müssen, um zu kommunizieren oder auf Anwendungen zuzugreifen, erklärt Andrews.

Diese natürlichen und kontextuellen Schnittstellen werden derzeit in Konsumprodukte eingebettet – Amazon Echo und Google Glass sind nur zwei Beispiele dafür. Da diese Angebote sich stark vermehren, wachsen auch die Erwartungen der Angestellten an die Technologien am Arbeitsplatz. „Diese neuen Schnittstellen bieten eine effektive Möglichkeit, Menschen zu ermöglichen, KI als Mittel zur Interaktion mit Inhalten, mit sozialen Situationen und Systemen sowie mit Geschäftsanwendungen, mit Daten und Dokumenten, zu verwenden“, sagt der Analyst.

Trend 2: Smartes Internet der Dinge und bessere Anwendungsintegration

KI-Fähigkeiten werden in Geräte für das Internet der Dinge (IoT) eingebettet, die am Rand des Netzwerks arbeiten (Edge Computing). Doch diese Fähigkeiten werden begrenzt sein. Der Aufbau von Modellen mit KI wird zwar anderswo geschehen, doch Laufzeitanalysen und Interaktionen in Aktionsmodellen, die zum Beispiel visuelle Analysen zur Verfügung stellen, können sich auf einem Edge Device befinden, sagt Andrews.

Zum Beispiel kann ein Raspberry Pi mit einfacher visueller Analytik Farben und Formen erkennen. Im Beispiel Warehouse of Babel wollte der Kunde laut Andrews in eine Visual-Analytics-Anwendung investieren, um Transportcontainer effizienter zu beladen und ungenutzten Platz zu reduzieren.

Gartner prognostiziert, dass bis 2022 mehr als 80 Prozent der IoT-Projekte in Unternehmen über eine KI-Komponente verfügen werden – heute sind es lediglich zehn Prozent. Laut einer weiteren Gartner-Umfrage fangen Unternehmen auch an, KI in bestehende Anwendungen zu integrieren, um eine fließende Erfahrung zu schaffen, vor allem für Customer-Engagement- sowie Call-Center-Service- und Support-Anwendungen.

Doch das ist erst der Anfang „eines KI-Ökosystem, das faszinierend komplex ist“, sagt Andrews. Er geht davon aus, dass sich der Trend fortsetzen wird, vor allem für Early Adopter, die laut einer Gartner-Prognose bis 2022 im Schnitt vier virtuelle persönliche Assistenten einsetzen werden.

Trend 3: Anstieg der KI-fähigen Computer-Ökosysteme

KI-gestützte Anwendungen können sich gegenseitig mitteilen, was sie brauchen, um ein Ziel ohne menschliche Interaktion zu erreichen. Aber um diese Art von alltäglicher KI zu erreichen, ist die Anwendungsvielfalt von entscheidender Bedeutung. „In jedem Ökosystem entsteht Stärke aus Vielfalt und verschiedenen Perspektiven“, sagt er. „Es ist etwas Außergewöhnliches, das ein System belastbar macht.“

Andrews sagt, dass die Modelle für KI-betriebene Anwendungs-zu-Anwendungs-Interaktion auf einem vorhersagbaren Level reifen. Zunächst werden Anbieter „künstliche Intelligenz unter einem eigenen Markennamen erstellen, so dass zwei Anwendungen desselben Herstellers besser zusammenarbeiten als zwei Anwendungen verschiedener Anbieter“, sagt er.

Dies wird irgendwann einem System-Clearing-Stelle weichen, die nach Angaben von Andrews separate und unabhängige KI-gespeiste Anwendungen miteinander verbindet. Die Integrationsfähigkeit wiederum ermöglicht komplizierte Geschäftsszenarien und -beziehungen. Andrews nennt hierfür ein Beispiel: Um eine transparente Lieferkette zu erreichen, hat ein großes Herstellerunternehmen ein KI-Modul zur Datenerfassung in die Umgebung seines Lieferanten integriert.

„Wenn man diesen Grad der Integration erreicht, kommt man zu den interessanten Fragen rund um das Firewalling der Daten, zur Transparenz und Art der gesammelten Daten, zu deren Öffentlichkeit beziehungsweise Nicht-Öffentlichkeit, zu den Warnungen, die aus dem System heraus und innerhalb des Systems generiert werden. Ich denke, dass all diese Fragen sehr wichtig sind“, sagt Andrews.

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2017 aktualisiert

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