Künstliche Intelligenz: Spickzettel

Künstliche Intelligenz: Was Führungskräfte wissen müssen Brandon Vigliarolo erklärt, was künstliche Intelligenz wirklich ist und wie Unternehmen KI implementieren können.

Künstliche Intelligenz (KI) ist das nächste große Thema im Business Computing. Es gibt viele Möglichkeiten, von einfachen Tools, die auf Kundenchat reagieren, bis zu komplexen maschinellen Lernsystemen, die den Verlauf eines gesamten Unternehmens vorhersagen. Popularität führt nicht unbedingt zu Vertrautheit, und trotz ihres ständigen Auftretens als hochmodernes Merkmal wird KI oft missverstanden.

Um Führungskräften zu helfen, zu verstehen, wozu KI in der Lage ist, wie sie eingesetzt werden kann und wo eine KI-Reise beginnen soll, müssen zunächst die Mythen über diesen großen Sprung in der Computertechnologie zerstreut werden. Erfahren Sie mehr in diesem AI-Spickzettel. Dieser Artikel steht auch als Download zur Verfügung. Spickzettel: Künstliche Intelligenz (kostenloses PDF).

Alle Spickzettel von TechRepublic und die Anleitungen für intelligente Personen

Was ist künstliche Intelligenz?

Wenn man an KI denkt, kann man leicht in eine Welt von Science-Fiction-Robotern wie Data aus Star Trek: The Next Generation, Skynet aus der Terminator- Serie und Marvin, dem paranoiden Android aus The Hitchhiker's Guide to the Galaxy, eintauchen .

Die Realität der KI ist jedoch nichts anderes als Fiktion. Anstelle von völlig autonomen Denkmaschinen, die die menschliche Intelligenz imitieren, leben wir in einer Zeit, in der Computern beigebracht werden kann, begrenzte Aufgaben zu erfüllen, bei denen Urteile ähnlich denen von Menschen gefällt werden, die jedoch weit davon entfernt sind, wie Menschen zu argumentieren.

Moderne KI kann Bilderkennung durchführen, die natürliche Sprache und die Schreibmuster von Menschen verstehen, Verbindungen zwischen verschiedenen Datentypen herstellen, Anomalien in Mustern identifizieren, Strategien entwickeln, Vorhersagen treffen und vieles mehr.

Alle künstliche Intelligenz beruht auf einem Kernkonzept: der Mustererkennung. Im Zentrum aller Anwendungen und Varianten von KI steht die einfache Fähigkeit, Muster zu identifizieren und anhand dieser Muster Schlussfolgerungen zu ziehen.

Künstliche Intelligenz: Ein Leitfaden für Unternehmensleiter (kostenloses PDF) (TechRepublic)

KI ist in der Art und Weise, wie wir Intelligenz definieren, nicht wirklich intelligent: Sie kann nicht denken und es fehlt ihnen an Denkfähigkeiten, sie zeigt keine Vorlieben oder Meinungen und sie kann nichts außerhalb des sehr engen Umfangs ihres Trainings tun.

Das bedeutet nicht, dass KI für Unternehmen und Verbraucher, die versuchen, Probleme der realen Welt zu lösen, nicht nützlich ist. Es bedeutet nur, dass wir nicht in der Nähe von Maschinen sind, die tatsächlich unabhängige Entscheidungen treffen oder zu Schlussfolgerungen gelangen können, ohne vorher die richtigen Daten zu erhalten . Künstliche Intelligenz ist immer noch ein Wunder der Technologie, aber es ist noch weit davon entfernt, menschliche Intelligenz oder wirklich intelligentes Verhalten zu replizieren.

Was kann künstliche Intelligenz?

Die Kraft der KI liegt in ihrer Fähigkeit, unglaublich geschickt darin zu werden, die Dinge zu tun, auf die Menschen sie trainieren. Microsoft und Alibaba haben unabhängig voneinander KI-Maschinen gebaut, die ein besseres Leseverständnis als Menschen ermöglichen. Microsoft verfügt über KI, die eine bessere Spracherkennung als ihre menschlichen Erbauer bietet, und einige Forscher sagen voraus, dass KI in weniger als 50 Jahren in fast allen Bereichen die Leistung von Menschen übertreffen wird.

Das bedeutet nicht, dass diese KI-Kreationen wirklich intelligent sind - nur, dass sie in der Lage sind, menschenähnliche Aufgaben effizienter auszuführen als wir fehleranfälligen organischen Wesen. Wenn Sie beispielsweise versuchen würden, einer Spracherkennungs-KI eine Bilderkennungsaufgabe zu geben, würde dies vollständig fehlschlagen. Alle KI-Systeme sind für ganz bestimmte Aufgaben konzipiert und können nichts anderes tun.

Zusätzliche Ressourcen

  • Top 5: Wege, wie KI das Geschäft verändern wird (TechRepublic)
  • Was ist KI? Alles, was Sie über künstliche Intelligenz (ZDNet) wissen müssen
  • Künstliche Intelligenz wird das nächste neue Menschenrecht (ZDNet)
  • Die 14 KI-Technologien, die Unternehmen verfolgen sollten (TechRepublic)
  • Verständnis der Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und tiefem Lernen (TechRepublic)

Was sind die Geschäftsanwendungen der künstlichen Intelligenz?

Moderne KI-Systeme sind zu erstaunlichen Dingen fähig, und es ist nicht schwer vorstellbar, für welche Art von Geschäftsaufgaben und Problemlösungsübungen sie geeignet sein könnten. Denken Sie an jede Routineaufgabe, auch an unglaublich komplizierte, und es besteht die Möglichkeit, dass eine KI dies genauer und schneller als ein Mensch tun kann - erwarten Sie nur nicht, dass sie auf Science-Fiction-Ebene argumentiert.

In der Geschäftswelt gibt es viele KI-Anwendungen, aber vielleicht gewinnt keine so stark an Bedeutung wie Business Analytics und sein Endziel: Prescriptive Analytics.

Business Analytics ist eine komplizierte Reihe von Prozessen, die darauf abzielen, den aktuellen Status eines Unternehmens zu modellieren, vorherzusagen, wohin es gehen wird, wenn es auf seinem aktuellen Kurs bleibt, und potenzielle Zukünfte mit einer bestimmten Reihe von Änderungen zu modellieren. Vor dem KI-Zeitalter war die Analyse langsam, umständlich und in ihrem Umfang begrenzt.

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Bei der Modellierung der Vergangenheit eines Unternehmens müssen nahezu endlose Variablen berücksichtigt, Tonnen von Daten sortiert und alle in eine Analyse einbezogen werden, die ein vollständiges Bild des aktuellen Zustands eines Unternehmens erstellt. Denken Sie an das Geschäft, in dem Sie tätig sind, und an all die Dinge, die berücksichtigt werden müssen, und stellen Sie sich dann einen Menschen vor, der versucht, alles zu berechnen - gelinde gesagt umständlich.

Die Vorhersage der Zukunft mit einem etablierten Modell der Vergangenheit kann einfach genug sein, aber eine präskriptive Analyse, die darauf abzielt, das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, indem der aktuelle Kurs eines Unternehmens angepasst wird, kann ohne KI-Hilfe geradezu unmöglich sein.

Ethikrichtlinie für künstliche Intelligenz (TechRepublic Premium)

Es gibt viele Softwareplattformen für künstliche Intelligenz und KI-Maschinen, die für all das schwere Heben entwickelt wurden, und die Ergebnisse verändern Unternehmen: Was früher für kleinere Unternehmen unerreichbar war, ist jetzt machbar, und Unternehmen jeder Größe können jede Ressource optimal nutzen durch die Verwendung künstlicher Intelligenz, um die perfekte Zukunft zu gestalten.

Analytics mag der aufstrebende Star der Geschäfts-KI sein, aber es ist kaum die einzige Anwendung künstlicher Intelligenz in der kommerziellen und industriellen Welt. Andere AI-Anwendungsfälle für Unternehmen umfassen Folgendes.

  • Rekrutierung und Beschäftigung: Menschen können oft qualifizierte Kandidaten übersehen oder Kandidaten können sich nicht bemerkbar machen. Künstliche Intelligenz kann die Rekrutierung rationalisieren, indem sie schneller durch eine größere Anzahl von Kandidaten filtert und qualifizierte Personen bemerkt, die möglicherweise übersehen werden.
  • Betrugserkennung: Künstliche Intelligenz kann subtile Unterschiede und unregelmäßiges Verhalten gut erkennen. Wenn KI-Systeme für die Überwachung des Finanz- und Bankverkehrs geschult sind, können sie subtile Indikatoren für Betrug erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen.
  • Cybersicherheit : Wie bei finanziellen Unregelmäßigkeiten kann künstliche Intelligenz hervorragend Indikatoren für Hacking und andere Cybersicherheitsprobleme erkennen.
  • Datenverwaltung: Verwenden von AI zum Kategorisieren von Rohdaten und Suchen von Beziehungen zwischen zuvor unbekannten Elementen.
  • Kundenbeziehungen: Moderne Chatbots mit KI-Unterstützung können dank der Verarbeitung natürlicher Sprache unglaublich gut Gespräche führen. KI-Chatbots können eine großartige erste Linie der Kundeninteraktion sein.
  • Gesundheitswesen: Einige AIs sind nicht nur in der Lage, Krebs und andere gesundheitliche Probleme vor Ärzten zu erkennen, sondern können auch anhand langfristiger Aufzeichnungen und Trends Feedback zur Patientenversorgung geben.
  • Vorhersage von Markttrends: Ähnlich wie bei der präskriptiven Analyse in der Business Analytics-Welt können KI-Systeme darauf trainiert werden, Trends in größeren Märkten vorherzusagen, was dazu führen kann, dass Unternehmen einen Sprung auf aufkommende Trends machen.
  • Reduzierung des Energieverbrauchs: Künstliche Intelligenz kann den Energieverbrauch in Gebäuden und sogar in Städten rationalisieren sowie bessere Vorhersagen für die Bauplanung, Öl- und Gasbohrungen und andere energiezentrierte Projekte treffen.
  • Marketing: KI-Systeme können trainiert werden, um den Wert des Marketings sowohl für Einzelpersonen als auch für größere Märkte zu steigern und Unternehmen dabei zu helfen, Geld zu sparen und bessere Marketingergebnisse zu erzielen.

Wenn ein Problem Daten betrifft, besteht eine gute Möglichkeit, dass KI helfen kann. Diese Liste ist kaum vollständig und es werden ständig neue Innovationen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen vorgenommen.

Zusätzliche Ressourcen

  • Bösartige KI: Ein Leitfaden für IT-Verantwortliche (TechRepublic Premium)
  • Welche neuen Taktiken wenden Unternehmen an, um Mitarbeiter einzustellen? (TechRepublic)
  • KI und maschinelles Lernen: Top 6 Business Use Cases (TechRepublic)
  • 10 Möglichkeiten, wie Alexa Ihnen helfen kann, Ihre Arbeit zu erledigen (TechRepublic)
  • Unternehmens-KI im Jahr 2019: Was Sie wissen müssen (ZDNet)
  • 5 Mythen über industrielle KI (TechRepublic)
  • Praktische Anwendungen von KI für Unternehmen (ZDNet)
  • Amazon Alexa: Ein Insider-Leitfaden (kostenloses PDF) (TechRepublic)

Welche KI-Plattformen gibt es?

Bei der Einführung einer KI-Strategie ist es wichtig zu wissen, welche Arten von Software für geschäftsorientierte KI verfügbar sind. Es gibt eine Vielzahl von Plattformen, die von den üblichen Cloud-Hosting-Verdächtigen wie Google, AWS, Microsoft und IBM zur Verfügung gestellt werden. Die Auswahl der richtigen Plattform kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

AWS Machine Learning bietet eine Vielzahl von Tools, die in der AWS Cloud ausgeführt werden. KI-Services, vorgefertigte Frameworks, Analysetools und mehr sind verfügbar. Viele davon wurden entwickelt, um den Einstieg zu vereinfachen. AWS bietet vorgefertigte Algorithmen, maschinelles Lernen mit einem Klick und Schulungstools für Entwickler, die damit beginnen oder ihr Wissen über die KI-Entwicklung erweitern möchten.

Google Cloud bietet ähnliche KI-Lösungen wie AWS sowie mehrere vorgefertigte KI-Gesamtlösungen, die Unternehmen (idealerweise) mit minimalem Aufwand in ihre Unternehmen integrieren können.

Die KI-Plattform von Microsoft verfügt über vorgenerierte Dienste, eine sofort einsatzbereite Cloud-Infrastruktur und eine Vielzahl zusätzlicher KI-Tools, die in vorhandene Modelle integriert werden können. Das AI Lab bietet auch eine breite Palette von AI-Apps, mit denen Entwickler basteln und daraus lernen können, was andere getan haben. Microsoft bietet auch eine KI-Schule mit Lehrpfaden speziell für Geschäftsanwendungen an.

Watson ist IBMs Version von Cloud-gehostetem maschinellem Lernen und Geschäfts-KI, geht aber mit mehr KI-Optionen noch ein bisschen weiter. IBM bietet On-Site-Server an, die speziell für AI-Aufgaben für Unternehmen entwickelt wurden, die sich nicht auf Cloud-Hosting verlassen möchten, und IBM AI OpenScale, eine AI-Plattform, die in andere Cloud-Hosting-Services integriert werden kann, um dies zu vermeiden Lieferantenbindung.

Bevor Sie sich für eine KI-Plattform entscheiden, müssen Sie festlegen, welche Arten von Fähigkeiten in Ihrem Unternehmen verfügbar sind und auf welche Fähigkeiten Sie sich bei der Einstellung neuer KI-Teammitglieder konzentrieren möchten. Die Plattformen können eine Spezialisierung auf verschiedene Arten von Entwicklungs- und datenwissenschaftlichen Fähigkeiten erfordern. Planen Sie daher entsprechend.

Zusätzliche Ressourcen

  • 6 Tipps zur Integration von KI in Ihr Unternehmen (TechRepublic)
  • Unternehmens-KI und maschinelles Lernen: Vergleich von Unternehmen und Anwendungen (ZDNet)
  • KI-Plattformen zielen darauf ab, die Informationsüberflutung im Gesundheitswesen zu verringern und die Patientenversorgung zu verbessern (TechRepublic)
  • KI-gesteuerte Plattformen werden Geschäftsanwendungen über die ERP-Ära hinaus bewegen (ZDNet)

In welche KI-Fähigkeiten müssen Unternehmen investieren?

Da die Geschäfts-KI so viele Formen annimmt, kann es schwierig sein, festzustellen, welche Fähigkeiten ein Unternehmen zur Implementierung benötigt.

Wie bereits von TechRepublic berichtet, ist die Suche nach Mitarbeitern mit den richtigen KI-Fähigkeiten das Problem, das am häufigsten von Unternehmen genannt wird, die mit künstlicher Intelligenz beginnen möchten.

Die für ein KI-Projekt erforderlichen Fähigkeiten unterscheiden sich je nach Geschäftsanforderungen und der verwendeten Plattform, obwohl die meisten der größten Plattformen (wie die oben aufgeführten) die meisten, wenn nicht alle der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen und Fähigkeiten unterstützen, die für KI benötigt werden.

Verpassen Sie nicht unsere neueste Berichterstattung über AI (TechRepublic on Flipboard)

TechRepublic deckte im März 2018 die 10 gefragtesten KI-Fähigkeiten ab. Dies ist eine hervorragende Zusammenfassung der Schulungsarten, die eine Organisation beim Aufbau oder der Erweiterung eines Geschäfts-KI-Teams berücksichtigen sollte:

  1. Maschinelles Lernen
  2. Python
  3. R.
  4. Datenwissenschaft
  5. Hadoop
  6. Große Daten
  7. Java
  8. Data Mining
  9. Funke
  10. SAS

Viele Business-KI-Plattformen bieten Schulungen zu den Besonderheiten der Ausführung ihrer Architektur und den Programmiersprachen an, die für die Entwicklung weiterer KI-Tools erforderlich sind. Unternehmen, die KI ernst nehmen, sollten planen, entweder neue Mitarbeiter einzustellen oder bestehenden die Zeit und Ressourcen zu geben, die erforderlich sind, um die Fähigkeiten zu trainieren, die für den Erfolg von KI-Projekten erforderlich sind.

Zusätzliche Ressourcen

  • So werden Sie Alexa-Entwickler: Ein Spickzettel (TechRepublic)
  • So werden Sie Ingenieur für maschinelles Lernen: Ein Spickzettel (TechRepublic)
  • Microsoft bekämpft den Mangel an KI-Kenntnissen mit zwei neuen Schulungsprogrammen (ZDNet)
  • In der neuen AI Business School von Microsoft lernen Führungskräfte, wie man AI-Initiativen kostenlos leitet (TechRepublic).
  • KI am Arbeitsplatz: Alles, was Sie wissen müssen (ZDNet)
  • Nur 29% der Unternehmen verwenden regelmäßig AI (TechRepublic)
  • Laut O'Reilly-Umfrage (ZDNet)

Wie können Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen?

Der Einstieg in die Geschäfts-KI ist nicht so einfach, wie einfach Geld für einen KI-Plattform-Anbieter auszugeben und einige vorgefertigte Modelle und Algorithmen zu entwickeln. Es gibt viel zu tun, um einer Organisation erfolgreich KI hinzuzufügen.

Im Mittelpunkt steht eine gute Projektplanung. Das Hinzufügen künstlicher Intelligenz zu einem Unternehmen, unabhängig davon, wie es verwendet wird, ist wie jede Initiative zur Unternehmensumwandlung. Hier finden Sie eine Übersicht über nur einen Weg, um mit der Geschäfts-KI zu beginnen.

  1. Bestimmen Sie Ihr KI-Ziel . Finden Sie heraus, wie und zu welchem ​​Zweck KI in Ihrer Organisation eingesetzt werden kann. Indem Sie sich auf eine engere Implementierung mit einem bestimmten Ziel konzentrieren, können Sie Ressourcen besser zuweisen.

  2. Identifizieren Sie, was passieren muss, um dorthin zu gelangen . Sobald Sie wissen, wo Sie sein möchten, können Sie herausfinden, wo Sie sind und wie Sie die Reise machen. Dies kann das Sortieren vorhandener Daten, das Sammeln neuer Daten, die Einstellung von Talenten und andere Schritte vor dem Projekt umfassen.

  3. Bauen Sie ein Team auf. Mit einem Endziel in Sicht und einem Plan, dorthin zu gelangen, ist es Zeit, das beste Team zusammenzustellen, um dies zu erreichen. Dies kann aktuelle Mitarbeiter einschließen, aber haben Sie keine Angst, außerhalb des Unternehmens nach den qualifiziertesten Mitarbeitern zu suchen. Stellen Sie außerdem sicher, dass vorhandene Mitarbeiter geschult werden, damit sie die Möglichkeit haben, einen Beitrag zum Projekt zu leisten.

  4. Wählen Sie eine KI-Plattform. Einige KI-Plattformen sind möglicherweise besser für bestimmte Projekte geeignet, aber im Großen und Ganzen bieten sie alle ähnliche Produkte an, um miteinander zu konkurrieren. Lassen Sie Ihr Team Empfehlungen geben, welche KI-Plattform Sie wählen sollen - sie sind die Experten, die in den Schützengräben sein werden.

  5. Beginnen Sie mit der Implementierung . Mit einem Ziel, einem Team und einer Plattform sind Sie bereit, ernsthaft zu arbeiten. Dies wird nicht schnell gehen: KI-Maschinen müssen geschult werden, es müssen Tests an Teilmengen von Daten durchgeführt werden, und es müssen viele Optimierungen vorgenommen werden, bevor eine Geschäfts-KI bereit ist, die reale Welt zu erreichen.

Zusätzliche Ressourcen

  • Deep Learning: Ein Insider-Leitfaden (kostenloses PDF) (TechRepublic)
  • Kleinunternehmer: Beeilen Sie sich nicht mit AI (TechRepublic)
  • Fünf Möglichkeiten, wie Ihr Unternehmen mit der Implementierung von AI und ML (ZDNet) beginnen kann
  • Fünf Schritte für den Einstieg in die KI in Ihrem Unternehmen (TechRepublic)
  • Citizen AI: Ein Business Guide zur Steigerung der künstlichen Intelligenz in einer digitalen Wirtschaft (ZDNet)
  • 6 Möglichkeiten, sich aus dem Internet zu löschen (CNET)

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