Wie ma­schi­nel­les Ler­nen Un­ter­neh­men in­tel­li­gent macht

Computerwoche - - Markt - Von Jür­gen Mül­ler, Chief In­no­va­ti­on Of­fi­cer bei SAP

Mit ei­nem mo­der­nen Al­go­rith­mus be­sieg­te Al­phaGo von Goog­le 2016 den Welt­meis­ter im Stra­te­gie­spiel Go. Spä­tes­tens seit­dem ist klar, dass ma­schi­nel­les Ler­nen im All­tag an­ge­kom­men ist und die Zu­kunft ent­schei­dend prä­gen wird. Ma­schi­nel­les Ler­nen ist ei­ne neue Art von Soft­ware, die ler­nen kann oh­ne spe­zi­ell da­für pro­gram­miert zu sein. Sie wird künf­tig in der La­ge sein, struk­tu­rier­te und un­struk­tu­rier­te Da­ten in der­art kom­ple­xer Wei­se zu ana­ly­sie­ren, die für das men­sch­li­che Ge­hirn nur schwer nach­voll­zieh­bar ist. Fir­men wer­den vom ma­schi­nel­len Ler­nen auf viel­fäl­ti­ge Wei­se pro­fi­tie­ren. Sie wer­den in der La­ge sein, ih­re Ge­schäfts­pro­zes­se zu be­schleu­ni­gen und zu op­ti­mie­ren. Mit­ar­bei­ter wer­den es leich­ter ha­ben, Mus­ter in ih­ren Un­ter­neh­mens­pro­zes­sen und in Kun­den­in­ter­ak­tio­nen zu er­ken­nen, aus de­nen sie wich­ti­ge Er­kennt­nis­se ge­win­nen kön­nen. Ma­schi­nel­les Ler­nen kann In­ter­ak­tio­nen zwi­schen Be­nut­zern und Ge­rä­ten ein­fa­cher ma­chen und wie­der­keh­ren­de Auf­ga­ben au­to­ma­ti­sie­ren. So bleibt den Nut­zern mehr Zeit, sich auf das zu kon­zen­trie­ren, was sie am bes­ten kön­nen: krea­ti­ve Lö­sun­gen für kom­ple­xe Pro­ble­me fin­den.

Drei viel­ver­spre­chen­de An­wen­dungs­be­rei­che

Wenn es um ma­schi­nel­les Ler­nen geht, ste­hen meist End­ver­brau­cher­an­wen­dun­gen wie Emp­feh­lungs­diens­te und Smart De­vices im Blick­punkt der Öf­fent­lich­keit. Aber auch im Be­reich Bu­si­ness-to-Bu­si­ness (B2B) bie­tet ma­schi­nel­les Ler­nen viel­ver­spre­chen­de Mög­lich­kei­ten. Ers­te An­wen­dung ma­schi­nel­ler In­tel­li­genz wer­den wir in fol­gen­den Be­rei­chen se­hen:

In­tel­li­gen­te Ge­schäfts­pro­zes­se – Vie­le Ge­schäfts­pro­zes­se lau­fen heu­te noch nach star­ren Re­geln ab und be­nö­ti­gen men­sch­li­che In­ter­ak­ti­on. Oft sind mit die­sen Pro­zes­sen sich stän­dig wie­der­ho­len­de ma­nu­el­le Auf­ga­ben ver­bun­den, zum Bei­spiel Rech­nun­gen und Rei­se­kos­ten auf Ge­nau­ig­keit prü­fen oder Hun­der­te von Be­wer­bun­gen durch­se­hen, um ei­ne Stel­le zu be­set­zen. Doch mit­hil­fe selbst­ler­nen­der Al­go­rith­men kön­nen Mus­ter in Da­ten auf­ge­deckt und au­to­ma­ti­siert Lö­sun­gen ge­fun­den wer­den, an­statt vor­pro­gram­mier­ten Re­geln zu fol­gen. Un­ter­neh­mens­an­wen­dun­gen kön­nen so ein we­sent­lich hö­he­res Maß an In­tel­li­genz und Ef­fi­zi­enz er­rei­chen.

In­tel­li­gen­te In­fra­struk­tur – Un­se­re Wirt­schaft ist von ei­ner gut-funk­tio­nie­ren­den In­fra­struk­tur ab­hän­gig. Da­zu zäh­len Ener­gie, Lo­gis­tik, IT und Di­enst­leis­tun­gen für Bür­ger wie Bil­dung und Ge­sund­heits­we­sen. Es scheint, als hät­ten wir in die­sen Be­rei­chen ein Höchst­maß an Ef­fi­zi­enz er­reicht, was mit her­kömm­li­chen Me­tho­den mög­lich ist. Glei­ches gilt für un­se­re Ge­schäfts­pro­zes­se. Ma­schi­nel­les Ler­nen hat je­doch das Po­ten­zi­al, bes­se­re und fle­xi­ble­re Re­geln zu fin­den für die kom­ple­xen und sich schnell ver­än­dern­den Sys­te­me, die als Grund­la­ge für Wachs­tum die­nen.

Di­gi­ta­le As­sis­ten­ten und Chat­bots – Die jüngs­ten Fort­schrit­te im Be­reich Ma­chi­ne-Le­arning-Tech­no­lo­gie ver­hei­ßen ei­ne Zu­kunft, in der Ge­rä­te, die selbst­ler­nen­de Al­go­rith­men nut­zen, we­sent­lich un­ab­hän­gi­ger ar­bei­ten wer­den als bis­her. Mit­hil­fe be­stimm­ter Pa­ra­me­ter wer­den sie in der La­ge sein, ih­re ei­ge­nen Schluss­fol­ge­run­gen zu zie­hen. Sie wer­den kon­text­sen­si­ti­ves Ver­hal­ten ent­wi­ckeln und viel di­rek­ter mit Men­schen in­ter­agie­ren. Ge­rä­te, die zum Teil be­reits auf un­se­re Stim­me re­agie­ren, wer­den zu in­ter­ak­ti­ven As­sis­ten­ten, die ihr Wis­sen stän­dig er­wei­tern. Und so wer­den sie uns bei un­se­ren täg­li­chen Auf­ga­ben un­ter­stüt­zen, in­dem sie Mee­tings auf­set­zen, Do­ku­men­te über­set­zen oder Tex­te und Da­ten ana­ly­sie­ren.

Wor­auf Füh­rungs­kräf­te jetzt ach­ten soll­ten

Ma­schi­nel­les Ler­nen ba­siert auf Da­ten. Da­mit ih­re Un­ter­neh­men be­reit sind, ma­schi­nel­les Ler­nen ein­zu­set­zen, müs­sen Füh­rungs­kräf­te sich nach­hal­tig be­mü­hen, Da­ten­si­los ab­zu­bau­en und Zu­griff auf die Da­ten zu er­lan­gen, die ihr Netz­werk an Lie­fe­ran­ten, Part­nern und Kun­den be­reit­hält. Dar­über hin­aus müs­sen Un­ter­neh­men her­aus­fin­den, wo das Po­ten­zi­al für Ver­bes­se­run­gen durch ma­schi­nel­les Ler­nen be­son­ders hoch ist, zum Bei­spiel in Be­rei­chen mit stark re­pe­ti­ti­ver Ar­beit.

Mit der Zeit wird ma­schi­nel­les Ler­nen für uns so selbst­ver­ständ­lich sein wie Elek­tri­zi­tät. In­tel­li­gen­te An­wen­dun­gen wer­den Teil un­se­rer Ge­schäfts­ak­ti­vi­tä­ten sein, neue Markt­chan­cen auf­de­cken und Mit­ar­bei­tern er­mög­li­chen, sich auf wert­schöp­fen­de, krea­ti­ve Ar­bei­ten zu kon­zen­trie­ren.

Das bie­tet SAP Kun­den und Part­nern

An­ge­sichts der Mög­lich­kei­ten, die ma­schi­nel­les Ler­nen bie­tet, um Pro­zes­se zu ver­ein­fa­chen und Mit­ar­bei­ter zu un­ter­stüt­zen, ver­folgt SAP ei­ne kla­re Vi­si­on: Wir wol­len all un­se­re Un­ter­neh­mens­ap­pli­ka­tio­nen in­tel­li­gent ma­chen. In 25 In­dus­tri­en und ent­lang un­se­rer zwölf Ge­schäfts­be­rei­che las­sen sich un­zäh­li­ge Sze­na­ri­en iden­ti­fi­zie­ren, in de­nen künst­li­che In­tel­li­genz mas­siv zur Lö­sung kon­kre­ter Ge­schäfts­pro­ble­me bei­tra­gen kann. Da­her set­zen wir im Be­reich ma­schi­nel­les Ler­nen auf Co-In­no­va­ti­on mit Part­nern und Kun­den, um schnell und punkt­ge­nau ech­ten wirt­schaft­li­chen Mehr­wert zu ge­ne­rie­ren. Un­ser An­ge­bot­sport­fo­lio für ma­schi­nel­les Ler­nen ha­ben wir un­ter der Mar­ke SAP Clea zu­sam­men­ge­fasst. In die­sem Jahr wird SAP in­tel­li­gen­te Lö­sun­gen für Fi­nanz­dienst­leis­tun­gen, Per­so­nal­we­sen, Kun­den­ser­vice und Mar­ke­ting auf den Markt brin­gen. Dar­über hin­aus ist für Mit­te 2017 der Launch un­se­rer Platt­form für ma­schi­nel­les Ler­nen ge­plant. Die­se wird es un­se­ren Kun­den er­lau­ben, auf die­se um­fang­rei­chen Bu­si­ness­an­wen­dun­gen zu­zu­grei­fen so­wie viel­fäl­ti­ge tech­ni­sche Ser­vices für die Lö­sung in­di­vi­du­el­ler An­for­de­run­gen zu nut­zen und in ih­re ge­schäft­li­che Soft­ware­ap­pli­ka­tio­nen zu in­te­grie­ren.

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