Page 17 - TREND REPORT Juni 2019
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TREND REPORT Juni 2019 | Wachstum durch KI 17 Motiv oder Portrait „Lernende Systeme sind ein zentraler Faktor für die Zukunftsfähigkeit des Innovationsstandortes Deutschland“, bemerkt Prof. Holger Hanselka. kann umfassenderes Feedback von Mitarbeitern als mit einem einfachen Multiple-Choice-Fragebogen gewon- nen werden. Damit können sich Mit- arbeiter auch zu  emen äußern, die nicht explizit abgefragt werden.“ Das verscha t Unternehmen einen ent- scheidenden Wettbewerbsvorteil, denn sie können aus den Ergebnissen Mehr- werte für Mitarbeiter scha en. In der Konsequenz sind die Mitarbeiter ent- sprechend motivierter und fühlen sich ihrem Arbeitgeber verbunden. „Wer versteht, was die eigenen Leute moti- viert und inspiriert, hält Schlüssel zu einem erfolgreichen Unternehmen in der Hand“, so Volkert. Über Natural Language Proces- sing hinaus geht der Begri  der „Prag- matic AI“ den Sabine Obermayr, Mar- keting Director Central Europe bei Ui- Path, in den Ring wirft: „Pragmatic AI heißt für uns, dass Software-Roboter in der Lage sind, neue Fähigkeiten zu er- lernen. Diese Fähigkeiten beziehen sich auf pragmatische KI-Funktionen, die spezi sche Kundenprobleme lösen und einen schnellen Return on Invest- ment liefern. Wir bringen damit Ro- botic Process Automation auf die nächste Stufe.“ Zu den vier dafür es- senziellen Bereichen zählt sie neben dem bereits diskutierten „Konversati- onsverständnis“ noch „visuelles Ver- ständnis, Dokumentenverständnis und Prozessverständnis.“ Dabei haben spe- zielle Machine-Learning-Technologien trendreport.de Sinnvolle Ergänzung Open Content: Le- sen Sie zu diesen Themen auch die aktuellen vollständi- gen Expertenbeiträ- ge von Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Prof. Holger Hanselka und Andrea Martin zu den Potenzialen künstlicher Intelligenz und Labs unter www.handbuch-digitalisierung.de KI: Intelligence first Warum KI kein Allheilmittel ist und die menschliche Intelligenz vor der künstli- chen zum Einsatz kommt, beschreibt Prof. Gruhn, Universität Duisburg-Essen, in seinem Beitrag unter https://trendreport.de/vor-der- kuenstlichen-ist-die-menschliche- intelligenz-gefragt/. Denkfähigkeit, wenn ihr kommunika- tives Verhalten nicht von dem eines Menschen unterscheidbar ist. Und auch die eingangs erwähnte Dart- mouth Conference beschäftigte sich gemäß Förderantrag unter anderem mit der Frage, wie ein Computer pro- grammiert sein müsse, um eine Spra- che zu benutzen.In Folge dessen ent- stand mit dem Natural Language Pro- cessing (NLP) ein Teilgebiet der KI, welches sich explizit mit dem Erken- nen, Verstehen und Generieren natür- licher Sprache befasst. Der wirkliche Durchbruch in diesem Bereich gelang allerdings erst durch die Möglichkeiten des Machine Learnings, da man erst dadurch im Stande war, dem Varian- tenreichtum menschlicher Sprache ge- recht zu werden. Zum Einsatz kommt NLP auch beim Employee Engagement. People Doc hat hierzu eine Software entwi- ckelt, mit dessen Hilfe sich Mitarbei- terbefragungen e ektiver gestalten las- sen. „Mitarbeiter beantworten Fragen, in dem sie Freitextfelder ausfüllen“, er- läutert Wieland Volkert. „Dank NLP Machine Learning war der Durch- bruch für NLP Software-Roboter lernen Sehen und Verstehen Gastbeitrag von Sabine Ober- mayr, Marketing Director Central Europe bei UiPath „Robotic Process Automation“ (RPA) war bisher oft auf Prozesse mit klar strukturierten Informationen und eindeutigen Regeln beschränkt. Die Integration von KI in RPA-Plattfor- men ändert das grundlegend. Durch Machine Learning & Co. können sich Software-Roboter neue Fähig- keiten aneignen und ihre mensch- lichen Kollegen noch besser unter- stützen. Mit Computer-Vision-Techno- logien auf Basis von Deep Learning sind sie in der Lage, Informationen aus Bildern oder mehrdimensionalen Quel- len zu erkennen, mit ihnen zu interagie- ren und sie ähnlich wie ein Mensch zu interpretieren. Das unterstützt beim Nachahmen menschlicher Fähigkeiten wie der Identi zierung von Bildern auf einem Bildschirm oder daraus resultie- rend bei der Vorhersage von Ergebnissen. Spezielle Machine-Learning-Technologi- en ermöglichen ihnen, unstrukturierte Do- kumente und Scans mit inkonsistenten Formaten auszuwerten und direkt wei- terzuverarbeiten. Mit „Natural Language Processing“ (NLP) können Software-Ro- boter außerdem auch E-Mails, SMS- und Chat-Nachrichten sowie gesprochene Sprache verstehen. Durch Sentiment- Analysen haben sie dabei sogar die Mög- lichkeit, Absichten und Stimmungen zu registrieren – und etwa bei Unzufrieden- heit eines Anrufers im Callcenter gleich eine besänftigende Aktion anzustoßen. Das sind nur einige Beispiele für die kommenden kognitiven Fähigkeiten der Software-Roboter von UiPath. Durch die Integration mit einer Vielzahl von KI- Technologiepartnern entstehen weitere branchen- und fachspezi sche KI-Kennt- nisse, die künftig mit RPA eingesetzt wer- den können. Idealerweise lässt sich KI in jedem Fall unkompliziert per Drag-and- drop in die RPA-Work ows einbinden. www.uipath.com/de/ „Durch künstliche Intelligenz kön- nen sich Software-Roboter neue Fähigkeiten aneignen“, sagt Sabine Obermayr. 


































































































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