Künstliche Intelligenz in Innovationstrategien

In vielen Branchen lassen sich Einsatzgebiete identifizieren, wo „Artificial Intelligence“ einen deutlichen Mehrwert liefern kann. Banken, Versicherungen, Energieversorgung oder auch die Gesundheitsbranche, sind nur einige wenige. Für den erfolgreichen Einsatz von Artificial Intelligence müssen allerdings verschiedene Punkte ausreichend berücksichtigt werden:

Notwendige Voraussetzungen für AI

• Eine ausreichende Begriffsklärung von sogenannten „Buzzwords“ sollte vorgenommen werden, damit keinerlei Missverständnisse auftreten und aktuellen Diskussion korrekt gefolgt werden kann. Auch wird dadurch falschen Vorurteilen und Berührungsängsten entgegengewirkt, da diese technologische Entwicklung in Zukunft noch bedeutender wird.
• Es muss eine grundlegende Vorbereitung zum Einsatz von Artificial Intelligence stattfinden, was sowohl IT-Infrastruktur als auch Datenquellen betrifft. Die volle Stärke von Artificial Intelligence Methoden kann nur genutzt werden, wenn die Ressourcen in einem gut auswertbaren Format vorliegen. Vor allem die Vereinheitlichung von Datenformaten und das Vorhandensein von Legacy Systemen in der IT können hierbei Schwierigkeiten darstellen.
• Aktuelle Best Practices und Erfolgsgeschichten sollten zur Ideengenerierung genutzt werden. Allerdings ist zu beachten, dass sich generische Lösungsansätze selten eins-zu-eins auf jedes Unternehmen übertragen lassen. Die spezifischen Anforderungen sind zu berücksichtigen.

GPT-3

Abkürzung für „Generative Pre-trained Transformer 3“. Ein Produkt der „Open AI“ Initiative an der unter anderem Elon Musk beteiligt ist. Im Kern ist es ein autoregressives Machine Learning Modell, das große Stärke im Natural Language Processing (NLP) hat. (Quelle: https://openai.com/blog/gpt-3-apps/)

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Hürden in den Unternehmen

Bei dem Versuch diese Aufgaben aus eigener Kraft anzugehen, sehen sich Unternehmen mit den Herausforderungen konfrontiert, sowohl von einem vergleichsweise geringen Digitalisierungsgrad starten als auch fehlende Fachexpertise in Artificial Intelligence kompensieren zu müssen. Nach einer bekannten Studie¹, liegt der Digitalisierungsgrad in Deutschland noch teilweise geringer als im europäischen Vergleich, was mit erwarteten Einbußen bei der Wettbewerbsfähigkeit verbunden ist. Auch der entschlossene Einsatz vom Artificial Intelligence mit den dazugehörigen Potentialen wird noch stiefmütterlich behandelt, da es sich um ein sehr neues und unvertrautes Thema handelt.

Der nächste Schritt

Als sinnvolle Lösung bieten sich Expertenworkshops mit darauf spezialisierten Beratungsunternehmen an, in welchen man durch Moderatoren angeleitet sich dem noch unbekannten Thema Artificial Intelligence nähert bzw. bei vorhandenen Vorkenntnissen direkt tiefer einsteigen kann. In den Workshops sind dann konkrete erste Ideen zum Angang von Veränderungen in geeigneten Einsatzgebieten zu finden, damit diese zielgerichtet weiterverfolgt werden können. Wie bereits erwähnt ist hierbei insbesondere auf die unternehmensspezifische Realisierung und Anpassung zu achten, um tragfähige und nachhaltige Lösungen zu schaffen.

So hilft BERIAS

Wir können hierbei nicht nur die nötige Expertise und Anleitung bieten, sondern durch unsere Flexibilität und Agilität können wir individuell und passgenau auf Ihr Unternehmen und die dazugehörigen Anforderungen eingehen. Dies umfasst sowohl die strategische Zielsetzung und entsprechende Planung, welche in gemeinsamer Abstimmung entworfen wird, als auch die folgende Umsetzung und Implementierung. Hierbei kommen unsere Projekt-Management Kompetenzen (sowohl klassisch als auch agil) sowie unsere kompetenten Partnerunternehmen aus dem IT-Bereich (ScaleITS, We connect AI, Automation 4 All, …) zum Einsatz. Vor allem können wir als offizieller Partner des bekannten Automatisierungs -Startups UiPath jegliche Expertise und Einsatzmöglichkeiten von Automatisierung im Zusammenhang mit Artificial Intelligence abbilden und deren mächtigen Synergiepotenziale nutzbar machen.

1: [ifo-Studie: Deutschland nur Mittelmaß bei Digitalisierungist; https://www.ifo.de/node/66506?msclkid=fe8f7a18d0f811ec896eef1559eb4b95]

Deep Learning

Deep Learning umschreibt Maschinelles Lernen mittels künstlichen neuronalen Netzen, welche mehrere Schichten (deep layers) umfassen. Durch die große Anzahl an Schichten sollen auch schwierige Aufgaben für Maschinen lösbar gemacht werden. (Quelle: „Artificial Intelligence: A modern approach“ von S. Russell und P. Norvig)

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