Dritter Teil: Artificial Intelligence (AI) entmystifiziert

August 27, 2018

Anwendungen von Artificial Intelligence

Artificial Intelligence kann Prognosen vergünstigen und verbessern und wird sich daher in vielen Bereichen durchsetzen. In der Medizin kann Artificial Intelligence beispielsweise Millionen von Bildern nach Krebsanzeichen durchsuchen. In der Logistik und Verkehrsplanung kann sie Vorhersagen, über die Entwicklung von Verkehrs- und Warenströmen unter wechselnden Bedingungen treffen (Zukunftsinstitut, 2018).

Für Unternehmen, die sich fragen, wo man Artificial Intelligence zuerst anwenden sollte, sind als erstes diejenigen Anwendungsfälle zu identifizieren, in denen neuronale Netzwerktechniken (deep Learning) entweder eine höhere Qualität als etablierte Analyseverfahren bieten oder zusätzliche Erkenntnisse und Anwendungen generieren könnten. Das allgemeine Konzept von “Follow the money” kann auch hier angewendet werden (Harvard Business Review, 2018).

Handelsunternehmen mit hohen Renditen in Marketing und Vertrieb können Artificial Intelligence beispielsweise zur Analyse von Kundendaten nutzen, damit Promotionen stärker auf bestimmte Kundengruppen zugeschnitten werden können. Diese Personalisierung kann beispielsweise dazu führen, dass rechtzeitig Nachrichten versendet werden, oder, dass sich die Inhalte im Webshop dynamisch entsprechend Nachfrage und Angebot ändern.

Artificial Intelligence

Comic by cartoonist Rina Piccolo

In produzierenden Unternehmen kann Artificial Intelligence dazu genutzt werden, um die Prognosegenauigkeit der Nachfrage zu verbessern. Auf diese Weise können zum Einen die Lagerhaltungskosten gesenkt werden, aber auf der anderen Weise auch der Umsatz gesteigert werden.

In der Fertigung kann aktuell der größte Wert von Artificial Intelligence geschaffen werden, indem man Machine Learning für vorbeugende Instandhaltung nutzt (Predictive Maintenance). Mit Hilfe von Machine Learning können große Datenmengen verarbeitet werden, einschließlich Audio- und Videodaten, und Anomalien frühzeitig erkannt werden, um Ausfälle zu vermeiden und Wartungen planbar zu machen. Ähnlich kann mit Artificial Intelligence die Performanz von Bauteilen im Betrieb weiter analysiert werden, um Produkte in zukünftigen Chargen zu verbessern.

Auch im Dienstleistungsbereich gibt es zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für Artificial Intelligence, sei es die Beantwortung von Kundenanfragen durch virtuelle Agenten oder die Automatisierung von dokumentationspflichtigen Abläufen. Machine Learning kann generell einen Mehrwert für Routineaufgaben bieten oder menschliche Entscheidungen/Urteilsfindungen unterstützen, die große Datenmengen und einen erheblichen Aufwand erfordern, wie z.B. Textanalyse, Spracherkennung und das Analysieren von Bildern und Videos. Machine Learning kann auch verwendet werden, um die manuelle, repetitive Arbeit zu reduzieren.

Große Datenmengen, gute Modelle sowie ausreichend Rechenpower machen Artificial Intelligence möglich. Aber was genau ist Artificial Intelligence eigentlich und wo sind ihre Grenzen? Den nächsten Teil unserer Serie könnt ihr hier lesen. Solltet ihr den ersten Teil noch nicht gelesen haben, dann lest hier den ersten Teil zu Artificial Intelligence.

Unser Nächstes Meetup zu dem Thema wird am 19. September in München bei Google stattfinden. Tretet am besten jetzt schon einmal unserer Meetup Gruppe bei.

Wenn ihr Euch näher mit Machine Learning beschäftigen möchtet ist ein Python Kurs ein guter Start. Hier findet ihr mehr Infos zu den aktuellen Terminen.

Anja Schumann

Quellen:

(Zukunftsinstitut, 2018)

(Harvard Business Review, 2018)

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