Artifizielle Intelligenz „as a Service“
28% aller deutschen Unternehmen beschäftigen sich 2016 aktiv mit Machine Learning. 2018 waren es bereits 50%.
Der Anteil an deutschen Unternehmen, die sich aktiv mit intelligenten, lernenden Maschinen beschäftigen, hat sich innerhalb von zwei Jahren fast verdoppelt. Das zeigt: KI werden immer mehr zum festen Bestandteil digitaler Dienstleistungen und Produkte. Mit ihrer Hilfe lassen sich allerlei Daten auswerten, Abläufe automatisieren, Fragen beantworten und Vorhersagen treffen. Ob Cognitive Computing, Machine Learning oder Deep Learning – KI liefern entscheidende (Wettbewerbs-)Vorteile für kleine, mittlere und große Unternehmen. Denn die smarten Technologien können mit Daten trainieren, Verfahren adaptieren und entweder selbstständig oder mit menschlicher Unterstützung aus Fehlern lernen. Und das beste: Per AIaaS oder PaaS nutzen selbst die kleinsten Unternehmen erfolgreich KI!
Die KI-Strategie für kleine, mittlere, große Unternehmen
Lernende Maschinen verbessern sich durch die Beobachtung ihrer Umwelt stetig. Das macht sie zu idealen Werkzeugen für strukturierte Unternehmensaufgaben. Möchten Unternehmen erste Erfahrungen mit intelligenten Maschinen machen, sollten sie sich zunächst ein konkretes Ziel setzen. Dieses sollten sie dann durch eine geeignete KI-Strategie Schritt für Schritt erreichen.
Für Einsteiger eignet sich beispielsweise, einzelne Prozesse oder Arbeitsschritte zu verbessern und eventuell zu automatisieren. Ebenfalls könnten sie in Erwägung ziehen, Fehler bei Produkten und Dienstleistungen zu minimieren. Oder KI, wie digitale Assistenten oder Bots, an der Schnittstelle zu Kunden im Service einzusetzen. Wichtig ist, dass sie früh identifizieren, wo der eigentliche Nutzen einer KI in ihrem Unternehmen liegt und welche Rolle diese spielen soll. Zudem müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter entlang dieses Prozesses mitnehmen und von den Chancen, die KI bieten, überzeugen.
Was aber, wenn der Einsatz Künstlicher Intelligenzen aufgrund mangelnder Ressourcen zu scheitern droht? Um KI-Modelle aufzubauen, zu trainieren und einzusetzen bedarf es Zeit und Geld. Aber auch an nötiger Data-Expertise und genügend (bereinigten) Daten, mit denen man die KI trainieren kann, darf es nicht fehlen. Hier kommen externe Dienstleister ins Spiel, die entweder professionell Hilfe leisten oder vortrainierte Lernalgorithmen als Cloud- oder Plattform-Lösung zur Verfügung stellen.
AIaaS oder PaaS?
Möchten kleine, mittlere oder große Unternehmen erstmals Künstliche Intelligenzen in ihr Geschäft integrieren, sollten sie zu Beginn auf Cloud- oder Plattform-Anbieter setzen, die bereits vorprogrammierte und -trainierte KI bereitstellen. Diese lassen sich anschließend durch eigene Daten weitertrainieren und individualisieren.
AI-as-a-Service
AIaaS-Anbieter entwickeln komplexe Algorithmen und KI-Modelle, die Unternehmen ihre Arbeit und den Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz erleichtern sollen. Diese KI-Modelle laufen direkt auf der Plattform des Anbieters, der Installation, Konfiguration und Schnittstellenbetrieb übernimmt. AIaaS als automatisierte und teilautomatisierte Cloud-Lösung deckt die meisten Infrastruktur-Themen, wie Datenverarbeitung, Modelltraining und -auswertung und Prognosen, ab. Die Ergebnisse dieser Prognosen lassen sich sogar über Schnittstellen mit der IT-Infrastruktur des eigenen Unternehmens verknüpfen.
Und auch Unternehmenskunden profitieren von den mannigfaltigen Einsatzmöglichkeiten von KI, denn häufig genutzte externe KI-Dienste sind Chatbots – virtuelle Ansprechpartner, die viele (Kunden-)Fragen dank der strukturierten Umgebung, in der sie agieren, automatisiert beantworten können.
Platform-as-a-Service
Reicht ein externer KI-Dienst nicht aus, stellen Software-Plattformen die benötigten Skripte und KI-Algorithmen bereit. Solche Plattformen ermöglichen es, Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zeit- und kostensparend zu entwickeln und zu trainieren, denn sie bieten vorentwickelte Modelle an, die für vorgesehene Aufgaben optimiert werden können. Als Beispiel werden KI-Anwendungen per PaaS in der Industrie für die vorbeugende Instandhaltung von Verschleißteilen oder ausfallsensiblen Maschinen genutzt.
Bekannte Anbieter von PaaS-Lösungen sind:
Für welchen externen Anbieter man sich auch entscheidet, eines sollte man als Unternehmen auf gar keinen Fall vergessen: Gleichzeitig die nötigen KI-Skills unter den eigenen Mitarbeitern aufzubauen. Zu Beginn genügt eine Person, die sich intensiv mit der Materie auseinandersetzt und in die Technologie der Künstlichen Intelligenz einarbeitet. Wichtig ist aber auch, dass man weiß, dass Machine Learning, die Entwicklung und das Training komplexer Modelle und Algorithmen Zeit bedürfen. Mit diesem Know-how stellt man sich als Unternehmen Schritt für Schritt der Herausforderung, eine erfolgreiche KI-Strategie zu implementieren.