Banking und Finance

KI Trends (3/3)

08. Juli 2019

Wie die ersten beiden Beiträge dieser Reihe gezeigt haben, erleben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gerade ihre Renaissance. Sie prägen Wirtschaft und Gesellschaft nachhaltig, wobei das Limit künstlicher Intelligenz nicht mehr anhand von Rechenleistung, sondern über die Grundlagenforschung und ihr Transfer in die Praxis gemessen wird. Das zeigt sich etwa beim selbstfahrenden Auto. Es ist nicht allzu schwer, einem Computer beizubringen, Schweizer Verkehrsregeln zu beachten. Jedoch ein System zu entwerfen, welches etwa nach einer Fahrt über die Landesgrenze die veränderten Bedingungen erfasst, diese analysiert und folglich das eigene Verhalten anpasst, ist deutlich komplizierter.

Renaissance für KI und künstliche Intelligenz 

Renaissance für KI und künstliche Intelligenz (Symbolbild)

Potential nutzen

Wollen Unternehmen nun das Potential künstlicher Intelligenz ausreizen, so brauchen sie genau diese Systeme, welche veränderte Bedingungen erfassen, diese analysieren und Verhaltensmuster entsprechend anpassen. Sie brauchen also Systeme, denen der Schritt von statischen hin zu dynamischen Kontexten gelingt. Über diese lernenden Systeme erweitern Unternehmen beständig ihr Wissen auf Basis von Daten und sind so in der Lage, Tätigkeiten in einem komplexen Umfeld auszuführen.

Technische Trends

Die grossen Tech-Unternehmen wie Google, Amazon oder Microsoft stellen zunehmend Software-Toolkits zur Verfügung, in welche Funktionen der künstlichen Intelligenz eingebettet sind. Mit diesen Schnittstellen zur Anwendungsprogrammierung, werden Berechnungen an die Tech-Giganten über sogenannte API – „Application Programming Interfaces“, ausgelagert. Das wiederum führt zu einer steigenden Abhängigkeit der Unternehmen, welche diese Dienste nutzen. Parallel zur Entstehung von Software-Toolkits, werden zunehmend auch Hardware-Toolkits, also Sensoren, die etwa sehen oder hören können entwickelt. Damit ist die KI bereit für Do-It-Yourself-Projekte.

Business Trends

Künstliche Intelligenz ist eine Art Weiterentwicklung der „Business Intelligence“. Maschinelles Lernen ermöglicht hier analytische Vorhersagen, nicht nur, indem sie wie bisher auf bestehende Daten zurückgreifen, sondern indem sie Muster entwickeln, um Prognosen vorzunehmen. Diese Prognose-Ergebnisse gilt es in der Folge, auf Basis einzelner Datensätze zusammenzufassen. Somit können beispielsweise Kunden immer individueller angesprochen werden. Die Automatisierung wird zudem menschliche Entscheider immer häufiger dabei unterstützen, Produktempfehlungen abzugeben und diese Produkte dynamisch zu bepreisen.

Fazit – Datenschutz und Privatheit wahren

Der Datenschutz und die Privatheit der Menschen – also die Möglichkeit zu entscheiden, wann wie viele Informationen über sich preisgegeben oder verborgen werden soll, dürfen aber im Kontext dieser Entwicklungen nicht in Vergessenheit geraten. Wie bereits beschrieben beruhen viele Anwendungen und Fortschritte im Bereich Lernender Systeme darauf, aus grossen Mengen an Daten, darunter auch personenbezogene, neue Informationen zu gewinnen oder die Systeme mit diesen Daten zu versorgen.

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