Ob man es nun liebt oder hasst, man kann es nicht ignorieren. Ja, wir sprechen von künstlicher Intelligenz (KI) und damit von der Magie des maschinellen Lernens (ML). Seit 2020 waren die meisten Unternehmen gezwungen zu improvisieren und digitale Technologien zu übernehmen, um sich über Wasser zu halten. CEOs und wichtige Stakeholder vieler Unternehmen waren bereit, die jahrhundertealte konventionelle Vorgehensweise zugunsten automatisierter und datengesteuerter Geschäftsprozesse aufzugeben.
Seit der Pandemie haben Unternehmen aller Größenordnungen der digitalen Transformation Priorität eingeräumt. Unter den Innovationen und Technologien, die in den letzten Jahren an Popularität gewonnen haben, hat sich maschinelles Lernen, eine Untergruppe der KI, in Bezug auf die Akzeptanz als klarer Gewinner herausgestellt.
Vom mobilen Banking bis zur Empfehlung von Inhalten in sozialen Medien ist maschinelles Lernen allmählich zu einem integralen Bestandteil unseres Lebens geworden. Maschinelles Lernen erweist sich weiterhin als unaufhaltsame Kraft mit der Fähigkeit, verschiedene Unternehmen und Branchen zu verändern.
Obwohl viele Unternehmen die Vorteile des maschinellen Lernens kennen, können sie es aus vielen Gründen nicht einführen. Wir verstehen, dass der bloße Gedanke, neue Systeme zu integrieren und neue Änderungen in ein Unternehmen einzuführen, ein wenig einschüchternd sein kann. Auf lange Sicht bieten diese Änderungen jedoch zahlreiche Vorteile, die wir im weiteren Verlauf dieses Artikels erörtern werden.
Schauen wir uns an, was maschinelles Lernen ist, warum es eine gute Idee ist, maschinelles Lernen einzuführen, und wie Unternehmen dies tun können. Sie können auch dieses interessante und aufschlussreiche Whitepaper durchgehen, das erklärt, wie die maschinelle Lernreise eines Unternehmens aussieht.
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Was ist maschinelles Lernen? Welche Verbindung besteht zwischen maschinellem Lernen und KI?
Wie oben erwähnt, ist maschinelles Lernen eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Maschinen, vergangene Daten zu berücksichtigen, um Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass ein großer menschlicher Eingriff erforderlich ist.
Maschinelles Lernen beruht auf Algorithmen, die Muster erkennen und sich in einem iterativen Prozess weiterentwickeln, um aus riesigen Datenmengen wertvolle Informationen zu extrahieren. Anstatt sich auf eine vorgefasste Gleichung zu verlassen, die als Modell dienen könnte, verwenden ML-Algorithmen Rechentechniken, um direkt aus Daten zu lernen.
Während das Konzept des maschinellen Lernens nicht neu ist – es wurde im Zweiten Weltkrieg bereits zum Knacken des Enigma-Codes eingesetzt – kann die Fähigkeit, automatisch komplexe mathematische Operationen auf der wachsenden Menge und Vielfalt von Daten durchzuführen, als eine neuere Innovation bezeichnet werden.
Angesichts des Wachstums von Big Data, IoT und Ubiquitous Computing ist maschinelles Lernen heutzutage von entscheidender Bedeutung für die Lösung von Problemen in einer Vielzahl von Bereichen unterschiedlicher Branchen. Einige der wichtigsten Bereiche, in denen Modelle des maschinellen Lernens verwendet werden, sind:
- Computergestützte Finanzwissenschaft
- Computer Vision
- Computerbiologie
- Fertigung, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt
- Verarbeitung natürlicher Sprache
KI ist im Unternehmen wichtig – finden Sie heraus, warum
„Hey Alexa, schalte das Licht an“. Dies ist ein einfaches Beispiel für die sozialen Anwendungen von KI. KI wird auch häufig in Smartphones, virtuellen Assistenten, Haushaltsgeräten und vielem mehr eingesetzt. Während dies die sozialen Anwendungen von KI sind, sind KI-Anwendungen auf Unternehmensebene ganz anders. Der Einsatz von KI in Unternehmen ist viel komplexer und umfangreicher und umfasst eine Vielzahl von Prozessen und Systemen innerhalb eines Unternehmens.
Die Hauptfrage lautet also: Warum sollte ein Unternehmen KI einführen?
- KI wird weitgehend zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben eingesetzt, um Geld, Ressourcen und Zeit zu sparen.
- KI schafft in verschiedenen Formen eine zusätzliche Intelligenzebene für Unternehmen, einschließlich Sicherheitssystemen oder Chatbots.
- KI spielt eine Schlüsselrolle bei der deutlichen Verbesserung von Business-Intelligence-Lösungen und der Auswertung von Big Data mittels Deep Learning, maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse.
- KI bietet wertvolle und genaue Erkenntnisse durch den Aufbau einer Feedbackschleife, damit Algorithmen selbstständig lernen können.
- KI nutzt das Potenzial der Daten und ermöglicht Unternehmen die Einführung datengesteuerter Modelle zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
Wichtige Tipps zum Einsatz von maschinellem Lernen
Es besteht kein Zweifel, dass das Interesse an maschinellem Lernen in den letzten Jahren stetig zugenommen hat. Heute ist das Bewusstsein für die Vorteile des maschinellen Lernens auch in Unternehmen aller Größenordnungen gewachsen, was die Nachfrage danach erhöht.
Trotz dieser positiven Trends steckt die Einführung des maschinellen Lernens noch in den Kinderschuhen. Trotz des starken Interesses an maschinellem Lernen und KI haben viele Unternehmen maschinelles Lernen noch nicht in allen Betriebsabläufen eingesetzt. Es hat fast zwei Jahrzehnte gedauert, bis Modelle des maschinellen Lernens weltweit allgemeine Akzeptanz fanden. Sie fragen sich, wie Sie maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen nutzen können?
Lesen Sie weiter, um es herauszufinden.
Sie können diese Praktiken durchlaufen, die Unternehmen beim Übergang von der Erkundungs- und Bewertungsphase zur Implementierungsphase unterstützen können. Diese Praktiken helfen Ihnen auch dabei, den Nutzen aus maschinellem Lernen optimal zu ziehen.
Schaffen Sie neue Machine-Learning-Rollen in Ihrem Unternehmen
Wenn Sie sich fragen, wie Sie maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen einführen können, können Sie zunächst die verschiedenen Rollen im Bereich maschinelles Lernen bestimmen, die im Unternehmen eingeführt werden können. Stellen Sie beispielsweise fest, ob Ihr Unternehmen Ingenieure für maschinelles Lernen oder Spezialisten für Datenoperationen einstellen kann, die sich hauptsächlich auf die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen spezialisiert haben.
Einige Organisationen, die neue Modelle des maschinellen Lernens in ihre Prozesse eingeführt haben, haben Stellen für neuere Berufsbezeichnungen geschaffen. Dazu gehören Dateningenieure, Deep-Learning-Ingenieure und Datenwissenschaftler.
Wenn wir uns an den Trends der Vergangenheit orientieren, ist das stetige Wachstum der Anzahl von maschinenlernspezifischen Rollen weltweit ein wichtiger Indikator dafür, wie beliebt die Technologie geworden ist. Sehen wir uns ein einfaches Beispiel an.
Die Rolle des Datenwissenschaftlers wurde erstmals 2008 eingeführt, um jemanden zu beschreiben, der hauptsächlich an Datenprojekten arbeitet. Heute haben über 50 % der Unternehmen im Technologiesektor Datenwissenschaftler in ihren Reihen. Darüber hinaus haben Daten gezeigt, dass Unternehmen, die an der Einführung von Rollen im Bereich maschinelles Lernen und der Einstellung von Personal arbeiten, wahrscheinlich in einer viel besseren Position sind, um Hindernisse zu überwinden und Lösungen bereitzustellen.
Definieren Sie Erfolgsparameter für Ihre Machine-Learning-Projekte
Unternehmen, die gerade erst anfangen oder wenig Erfahrung haben, verlassen sich in erster Linie darauf, dass Produktmanager bestimmen, ob ihr Machine-Learning-Projekt erfolgreich war oder nicht. In den größten und erfahrensten Organisationen läuft es jedoch etwas anders. In größeren Unternehmen definieren Datenwissenschaftler die Ziele und wichtigsten Prioritäten für alle großen Machine-Learning-Projekte. Hier sind Datenwissenschaftler dafür verantwortlich, zu bewerten, ob ein Projekt erfolgreich war.
Befragte aus sehr großen und etablierten Unternehmen nutzen unterschiedliche Erfolgskennzahlen, darunter Kennzahlen für maschinelles Lernen, Geschäftskennzahlen, statistische Kennzahlen und mehr, um den Erfolg ihres Unternehmens zu ermitteln.
Es besteht eine steigende Nachfrage nach Ressourcen, die über das richtige Fachwissen und die richtigen Fähigkeiten verfügen, um Machine-Learning-Projekte durchzuführen. Ihre Erfahrung und ihr Wissen sind sehr wichtig, um Erfolgsparameter zu definieren und verbesserte Geschäftsmodelle zu entwickeln, die bessere Ergebnisse erzielen.
Modellerstellung und maschinelles Lernen sind unterschiedlich – behandeln Sie sie auch so
Als Unternehmensleiter oder wichtiger Entscheidungsträger eines Unternehmens haben Sie möglicherweise schon von agilen Methoden gehört, die bei der Softwareentwicklung zum Einsatz kommen, darunter Kanban, Scrum, Lean Development und andere. Da Machine-Learning-Modelle bei vielen Organisationen weltweit immer beliebter werden, haben viele Experten die Fallstricke beim Einsatz dieser Strategien bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen aufgezeigt.
Gegenwärtig ist ein grundlegender Mentalitätswandel sehr wichtig. Außerdem ist es wichtig zu verstehen, dass zwischen der Entwicklung von maschinellem Lernen und der Softwareentwicklung Welten liegen.
Schon heute entwickelt die Daten-Community Tools zur Verwaltung und Optimierung der verschiedenen Aspekte des Entwicklungslebenszyklus. Dazu gehören Modellbereitstellung, Betrieb und Überwachung. Auch wenn ständig Best Practices und Tools auftauchen, kann man mit Sicherheit sagen, dass wir uns noch in der Anfangsphase des Modelllebenszyklusmanagements befinden.
Erstellen Sie eine Checkliste zum Modellbau
Unternehmen müssen ihre Arbeitsweise an sich ändernde Vorschriften und Datenschutzgesetze anpassen. Wir sehen, dass sich viele kleine und große Unternehmen in den Bereich des maschinellen Lernens wagen. Während die neueren Unternehmen auf zahlreiche unerwartete und unvorhergesehene regulatorische und betriebliche Hürden stoßen, haben die erfahrenen Unternehmen diese Hindernisse umgangen.
Etablierte Unternehmen verfügen über jahrelange Erfahrung und halten sich an eine robuste Checkliste zum Erstellen von Modellen. Solche Checklisten definieren die erforderlichen Standards, die Unternehmen einhalten müssen, um optimale Transparenz und Datenschutz zu gewährleisten. Daten- und Transparenzprüfungen sind sehr wichtig geworden, da Unternehmen die neuesten Gesetze und Vorschriften zu ihrem Schutz einhalten müssen. In Europa ist dies beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
Die DSGVO verlangt „Privacy-by-Design“, also die Berücksichtigung des Datenschutzes von Anfang an im Designprozess und nicht erst im Nachhinein. Infolgedessen müssen mehr Unternehmen den Datenschutz in ihre Checkliste für maschinelles Lernen aufnehmen. Für die meisten Unternehmen, die gerade erst anfangen, ist die Entwicklung von Tools und Techniken für datenschutzfreundliche Analysen und ML mit der neuen Gesetzgebung verbunden.
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Handeln Sie jetzt, bevor es zu spät ist. Maschinelles Lernen ist der Weg in die Zukunft.
Es ist kein Geheimnis, dass maschinelles Lernen ein enormes Potenzial hat. Branchenexperten bezeichnen es sogar als „Technologie der Zukunft“. Daher sehen wir, dass immer mehr Unternehmen maschinelles Lernen einsetzen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem überfüllten Markt zu verschaffen.
Allerdings ist die Integration von Modellen des maschinellen Lernens in die voreingestellten Prozesse eines Unternehmens kein Zuckerschlecken. Sie erfordert strategische Planung, eingehende Analyse und einen methodischen Ansatz. Wir hoffen, dass die in diesem Artikel enthaltenen Punkte Unternehmen dabei helfen, ihre Reise in das maschinelle Lernen zu beginnen.
Um mehr über den idealen Weg eines Unternehmens zum maschinellen Lernen zu erfahren, lesen Sie dieses aufschlussreiche und zum Nachdenken anregende Whitepaper .
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