Künstliche Intelligenz

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ-ENTWICKLUNG

Künstliche Intelligenz – früher Fiktion, heute allgegenwärtige Realität. Siri, Alexa, selbstfahrende Autos oder Sprachassistenten – die Entwicklung erfolgt rapide. Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) steckt heutzutage schon fast in jeder Software. Oft identifizieren User die künstliche Intelligenz überhaupt nicht als solche. Grundsätzlich versucht künstliche Intelligenz durch Maschinen und Systeme die menschliche Intelligenz zu simulieren und selbständig zu lernen. KI kann dadurch eigenständig Probleme lösen und bestimmte Aufgaben genauso gut oder besser als ein Mensch ausführen. Mit unserer Erfahrung und laufenden Forschung unterstützen wir Sie in der Entwicklung Ihrer eigenen künstlichen Intelligenz.

EINSATZMÖGLICHKEITEN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ

Künstliche Intelligenz kann äußerst vielfältig eingesetzt werden. Der Bereich umfasst Maschinen und Anlagen, die Aufgaben durchführen, für die menschliche Intelligenz benötigt wird. Der Einsatz in Bereichen der Medizin mit Robotern für bestimmte Operationsschritte oder in Produktionsstraßen ist beinahe schon Standard. Auch im Bereich der Spiele ist KI längst angekommen und wurde schon erfolgreich bei Brettspielen wie Dame oder Schach umgesetzt. Aber auch Frühwarnsysteme, vollautomatisiertes Erkennen von Textpassagen oder Fraud Detection sind Anwendungsfelder von KI. Nutzen auch Sie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz für Ihr Unternehmen.

Die Zukunft Ihres Unternehmens neu definieren

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um es Maschinen zu ermöglichen, mit menschenähnlicher Intelligenz zu erfassen, zu verstehen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht sieht es deshalb so aus, als ob jeder Mensch eine andere Definition von Künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache. Technologien wie Machine Learning und Natural Language Processing sind alle Teile der KI-Landschaft. Jede entwickelt sich auf ihrem eigenen Weg. In Kombination mit Daten, Analysen und Automatisierung kann KI Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele zu erreichen, sei es bei der Verbesserung des Kundenservice oder der Optimierung der Lieferkette.

In Zusammenarbeit mit Ihnen können wir mit maßgeschneiderten Lösungen helfen, KI in Ihrem gesamten Unternehmen zu skalieren. Künstliche Intelligenz ist ein Paradigmenwechsel: von hartcodierten, teuren, auf First-Principles basierenden, unflexiblen Lösungen hin zu anpassungsfähigen, selbst lernenden Lösungen basierend auf Big Data und Machine Learning Algorithmen.

Unser Ansatz ist nutzerzentriert und zukunftsorientiert. Das bedeutet, dass wir Ihnen helfen können Ihre eigenen Systeme zu entwickeln, die Ihren individuellen Anforderungen entsprechen.

Entwicklung einer KI in Ihrem Unternehmen

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Problematik identifizieren:

Zunächst sollte klargestellt werden, welches Problem Sie konkret mit Ihrer individuellen KI lösen möchten. Beschränken Sie sich auf einen ganz bestimmten Anwendungsfall. Es ist deutlich einfacher, mit einem bestimmten Problem zu starten, dort ein KI-Modell zu etablieren und dieses dann auszuweiten. Außerdem sollte im Voraus das Ziel festgelegt werden, das erreicht werden soll. Das kann beispielsweise in Form einer Prognose oder einer konkreten Entscheidung, die getroffen werden soll, definiert werden. Für eine Prognose kann beispielsweise die Frage gestellt werden: „Wie viel von Produkt X muss in meinem Werk produziert werden?“ Für eine Entscheidung könnten Sie die KI ermitteln lassen, ob ein Kunde Gefahr läuft, abzuwandern oder ob eine Maschine kurz vor dem Ausfall steht. Die KI entscheidet dort und gibt Ihnen eine entsprechende Rückmeldung.

Beschaffung und Sortierung von Daten:

Als nächstes müssen die richtigen Daten beschafft werden, um diese dann zu verarbeiten. Dieser Schritt ist einer der wichtigsten, denn die Qualität der Daten entscheidet letztendlich auch über die Qualität der Ergebnisse. Dazu sollte klargestellt werden, welche Daten überhaupt zur Verfügung stehen und wie diese Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden. Dabei hilft es meist, Parameter festzulegen und die Daten danach einzuordnen. Die Daten können dann aus den verschiedenen Quellen zusammengeführt und vorverarbeitet werden.

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Erstellung und Training der KI:

Jetzt geht es an die Erstellung und das damit verbundene Training des KI-Modells. Wir stellen Ihre aufbereiteten Daten nun der KI zur Verfügung und schauen, welche Ergebnisse die KI ausgibt. Das Training läuft dabei zunächst mit ungefähr 80 % der vorhandenen Daten.

Warum ist das so? Die KI arbeitet beim Training wie erwähnt mit den Daten, die eingespeist werden. Daraus versucht das Modell Muster zu erkennen, die den Weg zur Entscheidungsfindung festlegen. Wenn das Training allerdings vorbei ist, sind diese Daten nicht mehr brauchbar, weil im Nachhinein damit nicht mehr die Qualität der Aussagen überprüft werden kann. Zum Vergleich: In der Schule ergibt es auch keinen Sinn, wenn eine Klassenarbeit aus Aufgaben aus dem Schulbuch besteht, da der Schüler möglicherweise nur die Lösung auswendig gelernt, aber den Weg dahin nicht verstanden hat.

Genauso ist es auch bei der KI: Auch hier kann die KI die Lösungen einfach auswendig lernen. Aus diesem Grund werden die restlichen rund 20 % der Daten benötigt. Diese kennt die KI nämlich noch nicht. Im nächsten Schritt wird genau das entscheidend. Damit kann sichergestellt werden, dass die KI auch den Weg verstanden hat. Ähnlich wie der Schüler, der das Gelernte aus den Schulaufgaben auf andere Aufgaben übertragen muss.

Validierung der KI:

Im vierten Schritt wird geprüft, wie die Performance der KI ist und dementsprechend wie erfolgreich das Training war. Erst danach können wir eine Aussage treffen, wie gut das Modell im produktiven Einsatz funktioniert. Zwar bringt das keine hundertprozentige Sicherheit, allerdings lässt sich durch diesen Schritt ein gutes Benchmarking durchführen. Sie können sich also relativ sicher sein, dass das Ergebnis beim späteren Einsatz stimmt. Die KI wird in Schritt 5 auch noch weiter optimiert, wodurch die Qualität des Modells gesichert wird. Hier kommen nun die restlichen 20% der Daten ins Spiel, die wir bisher noch nicht genutzt haben. Wir geben der trainierten KI nun diese Daten zum Test und vergleichen die Aussagen der KI mit dem tatsächlichen Ergebnis, welches ihr bereits bekannt ist. Anhand dieses Vergleichs können wir nun abschätzen, wie präzise die Aussagen des KI-Modells sind und wie das Modell im zukünftigen Einsatz performen wird. Sollte das Ergebnis positiv ausfallen, können Sie Ihr Modell so nutzen. Ansonsten muss der Prozess noch einmal wiederholt und angepasst werden. Dieser Schritt ist sehr entscheidend. Wenn wir ihn auslassen, kann es zu gehörigen Abweichungen zu den eigentlich richtigen Ergebnissen kommen, was wiederum den Unternehmensprozessen schadet und im Zweifel eine Menge Kosten verursacht. Deswegen stellen wir an diesem Punkt sicher, dass das KI-Modell zuverlässige Prognosen ausspielt oder Entscheidungen trifft.

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Einsatz der KI:

Zu guter Letzt können Sie dann Ihr KI-Modell für die Unternehmensprozesse nutzen. Doch damit ist die Entwicklung noch nicht abgeschlossen. Die KI kann stetig weiter trainiert werden und sich dadurch verbessern. Dazu können wir in regelmäßigen Abschnitten die vorher genannten Schritte durchführen, indem wir neu generierte Daten verwenden und der KI damit neuen Input geben. Das Modell wird also stetig optimiert und immer genauer.