Page 14 - TREND REPORT Juni 2019
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14 Wachstum durch KI | Juni 2019 TREND REPORT trendreport.de KI im Mittelstand Durch Künstliche Intelligenz ergeben sich für den Mittelstand unzählige Mög- lichkeiten. Für mittelständische Unter- nehmen werden dabei insbesondere Logistik (84 Prozent), Kundenservice (78 Prozent) und Pro- duktinnovationen (75 Prozent) als Be- reiche mit besonders hohem Potenzial für die KI-Anwendung eingeschätzt. Das ergab eine Expertenbefragung für die Mittelstand-Digital-Studie „Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Relevanz, Anwendungen, Transfer“. http://trendreport.de/ki-im-mittel- stand heute in unserer vernetzten Welt vor- liegt kam die Wende. Im Jahr 2013, so belegt eine Studie der Weltorganisati- on für geistiges Eigentum der Verein- ten Nationen, gab es so viele Patentan- meldungen für KI wie in den 50 Jahren zuvor. Eine Auswertung des Deut- schen Patent- und Markenamts belegt dabei die Vormachtstellung der Verei- nigten Staaten. Demnach wurden 2018 in Deutschland beim Deutschen und beim Europäischen Patentamt doppelt so viele KI-Patente angemel- det wie von einheimischen Firmen. China liegt dabei noch hinter Deutschland und Japan zwar nur auf Rang vier, allerdings wird auch nur ein kleiner Teil der chinesischen Patente überhaupt im Ausland angemeldet. Dafür sitzen in der Volksrepublik 17 der 20 besten Universitäten der Welt, die sich mit KI beschäftigen. Bis 2030, so das erklärte Regierungsziel Pekings, will das Land die Führungsposition in der KI-Forschung einnehmen und eine staatlich geförderte 150-Milliar- den-Dollar-Industrie scha en. Prof. Dr.-Ing. Barbara Deml will Maschinen beibringen menschliches Verhalten zu interpretieren und sich entsprechend zu verhalten. KI-Standort Deutschland Mit der 80-seitigen „Strategie Künstli- che Intelligenz“, die von der Bundesre- gierung reichlich spät Ende 2018 ver- abschiedet wurde, will sie Deutschland zu „einem weltweit führenden Stand- ort für KI“ und „KI made in Germa- ny“ zu einem Gütesiegel zu machen. Die Erwartung, sich dabei auch mit den Supermächten China und USA messen zu können, scheint angesichts von einem Förderbetrag von lediglich drei Milliarden Euro bis 2025 aller- dings doch zu hoch gegri en. „In unserer Forschung zu Industrie 4.0, beim autonomen Fahren oder auch im Bereich der Entwicklung von lernenden Systemen für lebensfeindli- Demokratisierung von Machine Learning Dass die Digitalisierung von Ge- schäftsprozessen von hoher strategi- scher Bedeutung ist und insbesonde- re künstliche Intelligenz Unterneh- men zu Smart Companies transfor- miert, ist hinreichend bekannt. Dennoch setzen laut einer aktuellen Accenture-Studie nur 18 Prozent der befragten Unternehmen KI-Lösun- gen in mehreren Geschäftsbereichen ein. Es wird also Zeit, das Potential neuer Technologien auszuschöpfen. Dem Machine Learning (ML), als Teil­ gebiet der KI, kommt dabei eine be­ sondere Bedeutung zu. Damit kann beispielsweise das Kundenverhalten vorhergesagt und Kündigungen ver­ mieden werden. Auch neue Standorte lassen sich so optimal planen. Ferner ermöglicht ML Predictive Maintenan­ ce, wobei die Sensordaten von Indust­ riemaschinen ausgewertet und in der Folge die Kosten sowie der Aufwand der Maschinenwartung drastisch re­ duziert werden. „Machine Learning ist die Grundlage für jeden industriellen „Die Machine-Learning-Plattform ermöglicht einen offenen Zugang zu einem bisher sehr komplexen und technischem Thema“, stellt Dr. Elisabetta Cas- tiglioni dar. Optimierungsprozess“, bestätigt Dr. Eli­ sabetta Castiglioni, CEO bei A1 Digital, die Bedeutung. Ihr Unternehmen be­ rät KMUs bei ihrer digitalen Transfor­ mation und konzentriert sich dabei auf branchenspezi sche IoT­Anwendungen. Aus persönlichen Gesprächen kennt sie daher auch die Gründe des unter­ nehmerischen Zögerns: „Angst vor der Komplexität, Mangel an Informati­ onen und Mangel an Experten, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch die Bedürfnisse des Unterneh­ mens verstehen.“ Dennoch mahnt sie Entscheidungsträger „ihre Komfort­ zone zu verlassen und ihre Denkweise zu ändern, um den Sprung zu Smart Enterprises zu scha en“. Der zentrale, bisher fehlende Baustein in der ML­Strategie ist die A1 Digital ML­Plattform, die einfache Skalierbar­ keit und Programmierbarkeit vereint. „Es ist ein strategisches Werkzeug für den Einstieg ins Business 4.0, weil es ei­ nen o enen Zugang zu einem bisher sehr komplexen und technischem Thema ermöglicht“, so Castiglioni. „Nutzer brauchen keine Kenntnisse von Programmiersprachen oder Statis­ tikkenntnisse, um erfolgreich ML­Al­ gorithmen wie Random Forest oder Neuronale Netzwerke anzuwenden und deren Vorhersagequalität mitein­ ander zu vergleichen.“ Statt teuren und kaum verfügbaren Data Scientists benötigen Unterneh­ men damit nun sogenannte Citizen Data Scientist, die Gartner als „Schwei­ zer Messer“ zur Digitalisierung bezeich­ net. „Der Citizen Data Scientist kann zwar keine parallelen Datenpipelines in Spark bauen, hat aber immer noch ein gutes Verständnis für maschinelle Lern­ funktionen und ist im Geschäftsfeld versiert“, beschreibt ihn Castiglioni. „Als Enabler versteht er alle Geschäftsein­ heiten und ihre spezi schen Geschäfts­ anforderungen, vielleicht nicht zu 100 Prozent, aber doch zu 80 Prozent.“ www.a1.digital 


































































































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