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KI im großen Stil

Wie sich CIOs auf die Breitenwirkung von Machine Learning für die Geschäftswelt vorbereiten können

21.05.2018
Die Künstliche Intelligenz schickt sich an, in der Geschäftswelt die Karten neu zu mischen. Wer dies für sich nutzen will, muss wissen: Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist dabei die Qualität der verwendeten Daten.

Ob wir dafür gerüstet sind oder nicht - die Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei, sich ihren Weg in die Welt der Unternehmen zu bahnen. Von maschinellen Sprachverarbeitungssystemen, die Kundendienstanfragen bearbeiten, bis zu automatisierten Fertigungsanlagen, in denen die Roboter die Arbeit machen: KI-Technologien, die mit maschinellem Lernen arbeiten, machen sich schon jetzt deutlich bemerkbar. Und da das Innovationstempo und die Rechnerleistung ebenso exponentiell zunehmen wie das Datenvolumen, das heute generiert wird, dürfte die KI so gut wie jeden Wirtschaftszweig von der Luft- und Raumfahrt bis zum Einzelhandel grundlegend verändern.

In einem Artikel für den Harvard Business Review bezeichnen Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee die KI als "die wichtigste Universaltechnologie unserer Zeit". Die beiden Forscher vom MIT gehen davon aus, dass sich die KI in den nächsten zehn Jahren immer massiver auswirken wird, weil Unternehmen und Organisationen "ihre Kernprozesse und Geschäftsmodelle so umgestalten, dass sie die Vorteile maschinellen Lernens für sich nutzen können".

Vom Potenzial der KI sind schon jetzt viele Entscheidungsträger in der Wirtschaft überzeugt, aber was die praktische Anwendung angeht, befinden sie sich noch in der Aufwärmphase. In einer Studie des MIT Sloan Management Review zu den Auswirkungen der KI auf Unternehmen zeigten sich drei Viertel der befragten Führungskräfte überzeugt, dass ihre Unternehmen sich dank KI neue Geschäftsfelder erschließen werden. 85 Prozent glauben, dass ihre Unternehmen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz Wettbewerbsvorteile behaupten oder erlangen werden, aber nur ein Fünftel aller Unternehmen setzt die KI schon heute im Rahmen ihrer Dienstleistungen oder Prozesse ein.

Warum wird die KI so zögerlich angenommen? Ein Grund liegt darin, dass es rund um das Thema KI allerhand Verunsicherung und zugleich einen großen Hype gibt. Nach Meinung des Forschungsinstituts Gartner belegt das maschinelle Lernen einen Spitzenplatz, wenn es um überzogene Erwartungen geht. In seinem Hype Cycle for Emerging Technologies für 2017 traut das Institut der KI als Technologiemodell dennoch zu, "in den nächsten zehn Jahren die stärksten Umwälzungen herbeizuführen - dank enorm gesteigerter Rechenleistungen, nahezu unbegrenzter Datenmengen und ungeahnter, beispielloser Fortschritte im Bereich der 'Deep Neural Networks'. Das alles gibt Unternehmen die Möglichkeit, Daten KI-gestützt zu verwerten, um sich so auf geänderte Gegebenheiten einzustellen und Probleme zu lösen, die sich bislang überhaupt nicht gestellt haben."

Am kräftigsten investieren derzeit die Forschungs- und Entwicklungsabteilungen finanzstarker Digital Natives wie Amazon, Baidu und Google in Künstliche Intelligenz. In anderen Unternehmen steckt die Annäherung an die KI noch in der Diskussions- oder Pilotphase. Eine Befragung von 500 CIOs aus 25 Branchen ergab, dass nur bei 3 Prozent maschinelles Lernen und KI schon heute unternehmensweit zum Einsatz kommen. Weitere 20 Prozent nutzen KI in einigen Geschäftsbereichen, während 26 Prozent Pilotprojekte in die Wege geleitet haben und 40 Prozent noch nicht über die Recherche und Planung hinausgekommen sind.

CIOs, KI und die Daten

Die CIOs, die sich bereits praktisch mit den enormen Umwälzungen auseinandersetzen, die der digitale Wandel mit sich bringt, bekommen es durch die KI mit einer neuen Komplexitätsstufe zu tun. Die gute Nachricht lautet dabei, dass die digitale Transformation durch KI-Technologien massiv befördert und erleichtert wird; 2019 werden sich laut IDC-Prognose schon 40 Prozent aller digitalen Transformationsinitiativen auf KI und maschinelles Lernen stützen.

Wie erfolgreich sich mit KI arbeiten lässt, hängt vor allem von den Daten ab. In diesem Punkt konstatiert das MIT in seiner Studie große Unterschiede zwischen Vorreitern und Nachzüglern. "Einen erheblichen Unterschied macht der jeweilige Umgang mit Daten aus", heißt es dort. "Während die meisten Firmenchefs in qualifizierte KI-Experten investieren und robuste Informationsinfrastrukturen aufbauen, fehlt es anderen Unternehmen an datenanalytischem Fachwissen und einfachen Zugriffsmöglichkeiten auf die eigenen Daten."

In seinem Blog-Beitrag AI for Data Management gab Roger Nolan, Senior Director of Solutions bei Informatica, kürzlich zu bedenken, dass es bei Verfahren des maschinellen Lernens ganz wesentlich auf die Qualität der Daten ankommt, mit denen die KI "angelernt" wird. Neben den eigentlichen Daten spielen, so Nolan, auch die dazugehörigen Metadaten eine entscheidende Rolle:

Die besten Lieferanten für Lerndatensätze sind in der Welt des Datenmanagements die Metadaten. Je mehr Metadaten zur Verfügung stehen, umso mehr Muster erkennt die KI-Instanz beim maschinellen Lernen. Der Vorteil: Die KI-Instanz gibt intelligentere Empfehlungen ab, risikoreiche Verhaltensmuster werden automatisch erkannt, und zeitraubende oder repetitive Aufgaben lassen sich komplett automatisieren. Metadaten sind im Prinzip Daten über Daten: Sie liefern Informationen darüber, um welche Datentypen es sich handelt, wie auf sie zugegriffen wurde, welche geschäftliche Bedeutung sie haben, in welchem Kontext sie stehen, wann sie geladen oder aktualisiert wurden, wie und von wem sie genutzt wurden, welche Datentabellen verknüpft wurden und vieles mehr. Aus dieser Fülle von Informationen können KI/ML-Systeme Vorschläge und Empfehlungen generieren, die für die Nutzer eine massive Produktivitätssteigerung bedeuten.

Das Problem ist, dass die Intelligenzkomponente der KI nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Damit die KI nicht nur korrekte, sondern auch aussagekräftige Ergebnisse liefert, braucht man qualitativ hochwertiges Datenmaterial. Wenn das nicht gegeben ist und obendrein keine Verfahren und Technologien zur Verfügung stehen, die die KI-Instanz mit qualitativ optimierten - also zeitnahen, korrekten und zuverlässigen - Daten versorgen, werden KI-Projekte die an sie geknüpften Erwartungen nicht erfüllen.

Die eigenen Daten fit machen für KI

Ebenfalls gilt es zu bedenken, dass CIOs KI-Anwendungen nicht zwangsläufig "einkaufen" werden. Die KI wird in zunehmendem Maße davon abhängen, mit welcher Software und welchen Services die Unternehmen ihr Geschäft betreiben. Durch die Einbindung maschineller Lernverfahren in Plattformen, Produkte und Dienstleistungen werden manuelle Funktionen automatisiert, Analysevorgänge beschleunigt und die Gesamtperformance gesteigert.

Diese inhärenten Vorteile des maschinellen Lernens lassen sich auch für das eigentliche Datenmanagement nutzen. In dem Whitepaper Artificial Intelligence for Data-Driven Disruption zeigt Informatica auf, dass man mit maschinellen Lernverfahren auch Datenmanagement-Tools so "anlernen" kann, dass sie intelligente Empfehlungen liefern und viele Aufgaben im Bereich des Datenmanagements in Zukunft automatisiert ablaufen können.

"Maschinelles Lernen ersetzt weder die Datenanalysten noch die anderen Nutzer", heißt es in dem Whitepaper. "Seine Hauptaufgabe besteht vor allem darin, die Produktivität und Effektivität des Datenmanagementpersonals im Unternehmen zu steigern."

Die Intelligente Datenplattform von Informatica arbeitet mit einer Machine-Learning Engine namens CLAIRE™ (das Akronym steht für Cloud-Scale AI-Powered Real-Time Engine), mit der Unternehmen große Datenmengen aus On-Premise-, Cloud- und Big-Data-Quellen effizienter managen können.

Die Rolle des CIO für die KI-Bereitschaft

Ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur erfolgreichen Einführung von KI besteht für CIOs darin, dass sie die Datenbestände ihrer Organisation fit machen müssen für die KI. Darüber hinaus sind noch zwei weitere wichtige Vorbereitungsschritte erforderlich:

Zum einen gilt es, die Unternehmensführung über Mythos und Wirklichkeit der KI aufzuklären. Das Innovationstempo im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist atemberaubend. Nach Gartners Überzeugung sind die Voraussetzungen für CIOs darum gerade jetzt ideal, um CEO und Vorstand - und gleich auch die gesamte Belegschaft - über die neuesten Entwicklungen in der KI zu informieren und ihnen zu vermitteln, wie sich diese Entwicklungen auf das Unternehmen und seine Wettbewerbsfähigkeit auswirken werden.

Zum anderen müssen CIOs dafür sorgen, dass die richtigen Kompetenzen zur Verfügung stehen, um KI-Algorithmen fachmännisch anzulernen. Indem sie Routineaufgaben automatisiert, kann die KI Arbeitskräfte entlasten, damit sie sich auf wertschöpfungsintensive Tätigkeiten konzentrieren können. Eine dieser Tätigkeiten besteht darin, Algorithmen für Maschinelles Lernen so zu trainieren, dass sie ihre Aufgaben fehlerfrei erledigen. In der zitierten MIT-Studie wird festgestellt, dass "die Frage, ob man aus der KI einen unternehmerischen Mehrwert generiert, unmittelbar mit der Frage zusammenhängt, ob man seine KI-Algorithmen effektiv trainiert" - indem man spezifische Unternehmensdaten nutzt. "Wer KI-Systeme erfolgreich trainieren will, braucht ausgereifte Informationssysteme, die in der Lage sind, relevante Trainingsdaten zusammenzustellen." Und er muss die Instrumente entwickeln oder beschaffen, die für qualitativ hochwertiges Datenmaterial sorgen. Und er muss dem eigenen Team beibringen, wie man diese Instrumente richtig - und konsequent - benutzt.

In diesen Zeiten, in denen die datengetriebene digitale Transformation ganze Wirtschaftszweige durcheinanderwirbelt, werden CIOs zur treibenden Kraft des Wandels in ihren Unternehmen. Mit einer Datenstrategie, die eine rasche Einführung von KI und maschinellen Lernverfahren ermöglicht, können Organisationen ihr Veränderungstempo steigern und sich verstärkt von der Konkurrenz abheben.

Wenn Sie mehr über die wichtige Vorreiterrolle von CIOs für die datengetriebene digitale Transformation erfahren möchten, besuchen Sie uns auf https://www.informatica.com/de/lp/the-pivotal-cio.html

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