Mit KI-Systemen die Geschäftsprozesse optimieren

Mit KI-Systemen die Geschäftsprozesse optimieren

4. April 2020 - Viele Unternehmen werden künftig beim Gestalten ihrer Geschäftsprozesse auch auf Künstliche Intelligenz setzen. Damit geht ein grosser Change-Management-Bedarf in den Unternehmen einher – jedoch auch bei deren Beratung.
Artikel erschienen in IT Magazine 2020/04
Es wirkt verrückt, was der Regisseur Spike Jonze in seinem 2013 produzierten Film «Her» zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) erzählt: Theodore Twombly, der Hauptcharakter des Films, verliebt sich in Samantha, ein Betriebssystem auf seinem Rechner, mit dem er via Headset und Videokamera kommuniziert. Samantha ist eine Künstliche Intelligenz. Sie lernt über die Interaktion mit Theodore und ihr Verhalten wird immer menschlicher. Am Ende beginnt Theodore sogar eine intime Beziehung mit Samantha.

Die Rede ist von einem Film! Doch wie weit sind wir 2020 – circa ein Jahr, nachdem in Japan ein Mann ein Hologramm heiratete – noch von einem solchen Szenario entfernt? Und: Wie intelligent ist heute bereits die Künstliche Intelligenz und wie gut kann sie mit uns kommunizieren?

Lernende Maschinen und Systeme

Maschinen lernen im Prinzip ähnlich wie Menschen. So kann ein Computerprogramm beispielsweise lernen, bestimmte Objekte zu erkennen. Dazu wird es zunächst mit Daten gefüttert und trainiert. Ihm wird zum Beispiel gesagt, welches Objekt eine Katze ist und welches nicht. Danach erhält das Programm regelmässig eine Rückmeldung, ob es die Unterscheidung «Katze» oder «keine Katze» richtig traf. Dieses Feedback nutzt der Algorithmus, um sich selbst so lange zu verbessern, bis er am Ende sicher die Entscheidung «Katze» oder «keine Katze» trifft.

Ein Machine-Learning-System besteht in der Regel aus drei Komponenten: aus einem Modell, das Vorhersagen und Identifikationen trifft, aus Parametern, also ­Signalen oder Faktoren, die vom System genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen, und aus dem Lern-Modul.

Das Lern-Modul optimiert die Parameter und somit das Modell, indem es die Unterschiede zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Ergebnis beziehungsweise Ereignis analysiert, um die Leistung des Gesamtsystems kontinuierlich zu verbessern.
 
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