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Warum alle Unternehmen einen Kurs über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) belegen sollten
Warum alle Unternehmen einen Kurs über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) belegen sollten

Neil Sholay,
Direktor Oracle Digital, EMEA @NeilSholay


Mit einem integrierten Cloud-Ansatz können Unternehmen das Potenzial der künstlichen Intelligenz ausschöpfen

Intel

Jeder, der schon einmal online eingekauft oder über einen Streaming-Service Musik gehört hat, kennt auch die dort angezeigten Empfehlungen. Deren Treffsicherheit mag auf den ersten Blick erstaunlich wirken, ist jedoch keinesfalls dem Zufall geschuldet. Stattdessen basieren die Empfehlungen auf ausgefeilten maschinellen Lernverfahren, Verhaltensanalysen und automatisierten Entscheidungsprozessen.

Solche Systeme nutzen eine Technologieinfrastruktur, die enorme Datenmengen importieren, analysieren und interpretieren kann und die außerdem in der Lage ist, erforderliche Maßnahmen ohne menschliches Zutun einzuleiten. Das funktioniert heute schon für die eben erwähnten Kauf- und Musikempfehlungen, doch in Zukunft sollen künstliche Intelligenz (KI) und Technologien für das maschinelle Lernen zu einem festen Bestandteil des Kundenservice werden und auch bei anderen Geschäftsprozessen zum Einsatz kommen.

Dain Hansen

Neil Sholay, Head of Oracle Digital

Der Automatisierungs-Wettlauf

Bei der Oracle OpenWorld stand maschinelles Lernen ganz oben auf der Agenda. CTO Larry Ellison gab bekannt, dass Technologie für maschinelles Lernen in die Oracle Cloud Platform und in einige Cloud-Anwendungen von Oracle integriert worden ist.

Die Einführung der sogenannten „intelligenten Anwendungen“ (Intelligent Applications) ist ein entscheidender Schritt, um maschinelles Lernen auch in weiteren Unternehmensbereichen nutzen zu können. Dadurch wird Unternehmen, die Services für die automatisierte Entscheidungsfindung basierend auf Analysen von Mitarbeiter-, Kunden- oder Finanzdaten erstellen möchten, ein Teil der Innovations- und Entwicklungsarbeit abgenommen.

Je schneller sich die Produkte und Services des Internets der Dinge etablieren, desto mehr Kundendaten aus unterschiedlichsten Quellen und desto größere Datenvolumen werden zusammengeführt.  Gartner geht davon aus, dass es bis 2020 6,4 Milliarden mit dem Internet verbundene „Dinge“ geben wird. Aus diesem Grund sind die Unternehmen bestrebt, möglichst schnell KI-Services zu entwickeln, um Prozesse automatisieren und Entscheidungen unter Einbeziehung enormer Datenvolumen treffen zu können

 Die Einführung der sogenannten „intelligenten Anwendungen“ (Intelligent Applications) ist ein entscheidender Schritt, um maschinelles Lernen auch in weiteren Unternehmensbereichen nutzen zu können.  

Der nächste große Schritt

Die Zusammenführung von maschinellem Lernen und dem Internet der Dinge ist der nächste große Schritt für Gewerbe, Fertigung und Handel. Außerdem ist sie das beste Beispiel für eine Entwicklung, die häufig als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Hier zielt Innovation darauf ab, intelligentere und schnellere automatisierte Services zu entwickeln, die auf genauen Analysen spezifischer Umgebungen basieren.

Diese Entwicklung findet bereits statt – in verschiedenen Branchen. Das Gesundheitswesen, das städtische Infrastrukturmanagement, der Nah- und Fernverkehr, die industrielle Fertigung, der Kundenservice und viele weitere Bereiche profitieren bereits davon.

 Viele Unternehmen haben erkannt, dass maschinelles Lernen und automatisierte Services Grundvoraussetzungen für die optimale Nutzung der enormen Datenmengen sind, die mit dem Internet der Dinge Einzug halten werden.  

Im Gesundheitswesen könnte die Echtzeitüberwachung in Kombination mit Verhaltensfeedback zu verbesserten, personalisierten Behandlungsmethoden und einem effizienteren Mitteleinsatz führen. In der Landwirtschaft könnten Landwirte mithilfe genauerer und auf ihren spezifischen Standort zugeschnittenen Wettervorhersagen einen größeren Ertrag zu geringeren Kosten einfahren.

Viele Unternehmen haben erkannt, dass maschinelles Lernen und automatisierte Services Grundvoraussetzungen für die optimale Nutzung der enormen Datenmengen sind, die mit dem Internet der Dinge Einzug halten werden. Bei einer von uns kürzlich durchgeführten Umfrage gaben 62% der Unternehmen an, dass sie gerade KI-Lösungen implementieren oder dies für die nahe Zukunft geplant haben.

Wo anfangen?

Um automatisierte KI-Lösungen effizient nutzen und von ihren Vorteilen profitieren zu können, benötigen Unternehmen äußerst kohärente und flexible Technologiesysteme. Am besten ist hier ein integrierter Ansatz geeignet, der Compute Services und Cloud-Plattformen kombiniert. So können Daten einfach zwischen den diversen Tools und Funktionen hin- und hergeschickt werden.

 Um automatisierte KI-Lösungen effizient nutzen und von ihren Vorteilen profitieren zu können, benötigen Unternehmen äußerst kohärente und flexible Technologiesysteme. Am besten ist hier ein integrierter Ansatz geeignet, der Compute Services und Cloud-Plattformen kombiniert.  

Mehr als die Hälfte (56 %) der von uns befragten Unternehmen war sich darüber im Klaren, wie wichtig die Integration dieser Cloud-Funktionen für die profitable Nutzung der künstlichen Intelligenz ist.

In the age of Industry 4.0, data is an organization’s most important asset, and making the best use of it should be a priority. An integrated cloud strategy can ensure all data is used to its fullest potential.

In der Industrie 4.0 sind Daten die wichtigste Ressource eines Unternehmens. Daher sollte deren optimale Nutzung höchste Priorität haben. Mit einer integrierten Cloud-Strategie können Unternehmen sicherstellen, dass das Potenzial der Daten vollständig ausgeschöpft wird.

Unternehmen, die sich nicht auf die neue Welt der Industrie 4.0 und den Einsatz künstlicher Intelligenz einlassen, verpassen unter Umständen den Anschluss. Angesichts des hohen Tempos, mit dem sich die gegenwärtigen Veränderungen vollziehen, wird das eher früher als später der Fall sein.


Diese Blog-Reihe erscheint in Zusammenarbeit mit Intel®

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