Bisher waren K\u00fcnstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen f\u00fcr viele Unternehmen nur Zukunftsmusik. Aber 2022 wird die Demokratisierung der Techniken voranschreiten, prognostiziert der Enterprise-Search- und KI-Spezialist IntraFind.\u00a0In vielen Bereichen haben sich K\u00fcnstliche Intelligenz und besonders auch der Teilbereich des Maschinellen Lernens (ML) zu wichtigen und unverzichtbaren Helfern entwickelt. Die f\u00fcr das Anlernen von KI zur Verf\u00fcgung stehenden Datenmengen teilen die KI-Welt in zwei Bereiche: Die Plattform-Giganten sammeln unvorstellbare Datenmengen und f\u00fcttern damit f\u00fcr generalisierte Anwendungsf\u00e4lle allgemein verf\u00fcgbare KI-Verfahren. Unternehmen k\u00f6nnen diese generalisierten Modelle im konkreten Nutzungskontext aber nur bedingt einsetzen. F\u00fcr eine optimale Justierung m\u00fcssen sie die KI mit den realen, nur in kleinen Mengen vorliegenden Daten und im Hinblick auf den jeweiligen, meist sehr speziellen Kontext trainieren. Wie sich die Situation rund um KI im kommenden Jahr entwickeln wird, sagt IntraFind anhand der drei folgenden Trendanalysen voraus.<\/p>\n
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Big Data war lange Zeit meist unabdingbar, wenn es um das Training K\u00fcnstlicher Intelligenz ging. Problematisch ist dabei allerdings, dass in der Praxis nur wenige Unternehmen und Entwickler Zugriff auf ausreichende Trainings-Datenmengen haben. Die Folge: Ein Gro\u00dfteil der Wirtschaft ist von den Techniken von morgen weitgehend ausgeschlossen. Neue Trends wie Small und Wide Data kommen daher gerade recht, um KI und ML auch f\u00fcr kleinere Unternehmen erschlie\u00dfbar zu machen.\u00a0Small-Data-Ans\u00e4tze zielen darauf ab, auch aus kleineren Datenmengen mit darauf optimierten Machine-Learning-Verfahren durch neue Analysetechniken Wert zu sch\u00f6pfen. Bei Wide Data geht es darum, aus einer breiten Auswahl unterschiedlicher Datenquellen und -typen Synergien herzustellen, um den Kontext f\u00fcr KI-Anwendungen zu verbessern. Mit diesen Ans\u00e4tzen sind Unternehmen in der Lage, den eigenen Datenschatz effektiv und gewinnbringend zu nutzen.\u00a0Wie interessant die neuen Ans\u00e4tze sind, zeigt eine Untersuchung des Marktforschungsunternehmens Gartner: Rund 70 Prozent aller Unternehmen werden demzufolge ihren Fokus bis 2025 von Big Data auf Small und Wide Data verlagern.\u00a0<\/p>\n
Die intelligente Analyse von Dokumenten erm\u00f6glicht ganz neue Arbeitsmethoden, da Unternehmen Prozesse digitalisieren und teilweise beziehungsweise vollst\u00e4ndig automatisieren k\u00f6nnen. So lassen sich Abl\u00e4ufe optimieren und deutlich effizienter umsetzen. Gerade bei Beh\u00f6rden und gro\u00dfen Unternehmen liegen Unmengen von Daten vor und t\u00e4glich kommen neue hinzu. Oft sind etliche Mitarbeiter damit betraut, die relevanten Informationen aus Dokumenten zu filtern, die f\u00fcr die Weiterverarbeitung erforderlich sind. Das ben\u00f6tigt sehr viel Zeit und der Faktor Mensch sorgt f\u00fcr eine vergleichsweise hohe Fehleranf\u00e4lligkeit. Intelligent Document Processing (IDP), also der Einsatz KI-basierter Software f\u00fcr die Verarbeitung von Dokumenten, gewinnt zunehmend an Bedeutung und erm\u00f6glicht gleichzeitig die Automatisierung von Workflows.<\/p>\n
Mit IDP k\u00f6nnen Unternehmen und Beh\u00f6rden ihre Front- und Back-Office-Prozesse automatisieren. Vor allem Antragspr\u00fcfungen, Auftragsannahmen sowie die Aktualisierung von Kunden- und Zahlungsdaten sind prominente Anwendungsbereiche f\u00fcr diese Technik. Dar\u00fcber hinaus hilft IDP-Software bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder bei der Produktverfolgung \u00fcber Lieferkettensysteme im Einzelhandel. Die Einsatzgebiete umfassen letztlich alle textgebundenen Arbeitsprozesse.<\/p>\n
Der Anthropomorphismus, die Vermenschlichung von Technik, ist seit jeher ein gro\u00dfes Thema im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Sp\u00e4testens mit Siri auf dem iPhone und Alexa im Fernseher hat sich dieses Ph\u00e4nomen im Alltag etabliert. Diese smarten, KI-basierten Sprachassistenten und andere Dialogsysteme nennen Experten auch Conversational AI. Sie werden 2022 nochmals deutlich an Bedeutung gewinnen.<\/p>\n
Besonders im Kundenservice ist diese Technik\u00a0ein echter Gewinn. Damit Chatbots und Question-Answering-Systeme als virtuelle Assistenten den Kunden und damit auch Unternehmen eine echte Hilfe sein k\u00f6nnen, gilt es einige Herausforderungen zu meistern. Die KI muss Kundenanfragen korrekt interpretieren, \u201everstehen\u201c und Antworten geben sowie m\u00f6glichst selten auf einen menschlichen Experten zur\u00fcckgreifen. Um dieses Erlebnis realit\u00e4tsnah zu gestalten, kommt Natural Language Processing (NLP) zum Einsatz, also die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache.\u00a0Je besser das Conversational-AI-System funktioniert, desto mehr Kundenanfragen k\u00f6nnen Unternehmen automatisiert bearbeiten. Das spart nicht nur Mitarbeiterressourcen, sondern macht die Kunden auch unabh\u00e4ngiger von Gesch\u00e4ftszeiten.\u00a0\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning werden 2022 verst\u00e4rkt bei den Unternehmen ankommen\u201c, prognostiziert Franz K\u00f6gl, Vorstand bei IntraFind. \u201eNeue Methoden demokratisieren die Technik\u00a0und erm\u00f6glichen es immer mehr Unternehmen, Kosten durch Automatisierung zu senken. Kunden kommt diese Entwicklung ebenfalls zugute, denn intelligente Suchen, Chatbots und Sprachassistenten verbessern auch das Nutzererlebnis.\u201c\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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