IDC zufolge werden die weltweiten Ausgaben für kognitive und KI-Systeme (Künstliche Intelligenz) bis 2021 bei 57,6 Milliarden US-Dollar liegen, wobei 71 Prozent der CIO 100 in den nächsten zwei Jahren an dieser Investition teilhaben wollen. Die KI-Revolution hat längst begonnen.

Alle großen Public Cloud-Anbieter im Hyperscale-Bereich – Google, Amazon, Microsoft, IBM und andere – bieten KI-Technologien und Toolkits an, um Kunden beim Einstieg in die KI zu unterstützen. In der Zwischenzeit probieren Endanwender eine Vielzahl von Pilotprojekten aus.

Einer der größten Wachstumsbereiche bei KI sind Chatbots. Besonderer Beliebtheit erfreuen sie sich bei Finanzdienstleistern wie Capital One Europe. Hier nutzt man einen SMS-Chatbot (Short Message Service), um Kunden bei der Verwaltung ihrer Kreditkarten und Bankkonten zu helfen.

Allgemein integrieren viele Mainstream-Unternehmen Chatbots in ihre Website-Backends, um wiederholte Kundenanfragen zu beantworten, während komplexere oder kritischere Fragen an Kundenservicemitarbeiter weitergeleitet werden. Dies spart Zeit und Geld und sorgt für eine Verbesserung des Kundenservice.

Ein weiterer KI-Wachstumsbereich ist die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Ein Beispiel hierfür liefert Mya Systems: Das Unternehmen hat einen virtuellen KI-Assistenten entwickelt, der NLP verwendet, um Jobbewerber und Arbeitgeber über eine Online-Chat-Kommunikationsplattform zusammenzubringen.

Auch Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, erweist sich als hilfreich für Unternehmen aus allen Bereichen. ML kann dazu genutzt werden, in großen Mengen von strukturierten wie unstrukturierten Daten Trends auszumachen und handlungsrelevante Informationen zu liefern. ML bietet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten, von der Betrugserkennung über Kaufempfehlungen bis zu Up- oder Cross-Selling. Ein Beispiel aus der Praxis: Lufthansa nutzt maschinelles Lernen zur Ermittlung von Ticketpreisen und Flugplänen sowie zur Planung des Personalbedarfs.

Entwickeln oder kaufen?

KI kann Unternehmen einschneidende Ergebnisse liefern, aber die Frage ist, ob sie KI-Lösungen lieber entwickeln oder kaufen sollten.

Die Antwort ist davon abhängig, ob KI für das Unternehmen eine zentrale Rolle spielt, denn Computer Intelligence bietet einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, sei es durch eine verbesserte Geschwindigkeit, vorausschauende Analysen, Innovation oder Kundenservice.

Durch Deep Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, können Unternehmen große Bildmengen sehr schnell auf intelligente Weise analysieren. Dies kann für einige Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil darstellen, für andere jedoch nicht. Für einige mag es sich daher lohnen, in KI zu investieren und sie selbst zu entwickeln, vielleicht unter Anpassung der Tools der wichtigsten Public Cloud-Anbieter.

Dort, wo KI zur Optimierung nicht zentraler Prozesse wie Kundenpersonalisierung, Produktempfehlungen, Chatbots oder Analysen zur Cybersicherheit beitragen kann, könnte es sich als sinnvoller erweisen, eine cloudbasierte KI-as-a-Service-Lösung, eine Vor-Ort-Lösung mit Schutzhüllen- bzw. „Shrink-Wrap“-Lizenz (Software oder Hardware in einer transparenten Folienverpackung, mit deren Aufreißen man die Endbenutzer-Lizenzvereinbarung akzeptiert) oder eine maßgeschneiderte Lösung zu verwenden.

Für welche Lösung Sie sich auch entscheiden, für die Entwicklung und Verwaltung Ihrer neuen KI-Anwendungen werden Sie vermutlich neue KI-Kenntnisse, Tools und Plattformen in Ihrem IT-Team benötigen.

Der Online-Personalberatung Indeed zufolge handelt es sich bei den am stärksten nachgefragten KI-Kompetenzen um maschinelles Lernen, Data Science, Big Data und Data Mining; die beliebtesten Entwicklungssprachen und -plattformen sind Python, R (ein KI-Tool), Hadoop, Java, Apache Spark und die KI-Tools des Datenanalyse-Anbieters SAS.

Die meisten führenden Cloud-Anbieter sind daran interessiert, aktiv mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, die ihnen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen helfen können. So hat Google kürzlich eine globale Initiative – die „AI Impact Challenge“ – ausgerichtet, um die Entwicklung von Anwendungen zu unterstützen, die unter anderem lokalen Innovatoren aus dem Non-Profit-Bereich helfen sollen, (nicht nur) in ihrer Community für Verbesserungen zu sorgen. Auch Public Cloud-Anbieter stellen eine Vielzahl von Online-Ressourcen wie technische Präsentationen und Videos, Fallstudien und Dokumentation bereit, die ihre Websites zu einer guten ersten Anlaufstelle machen.

Des Weiteren muss Ihr Unternehmen darauf vorbereitet sein, sich mit Fragen zur Ethik und Transparenz auseinanderzusetzen, die KI in Bereichen wie Personalwesen, Sicherheit, Medizin und Gesundheit oder Datenschutz aufwirft.

Solange Sie jedoch den menschlichen Faktor bei der Entwicklung Ihrer KI nicht außer Acht lassen, können Sie sich später mit diesen Feinheiten befassen.

Sie möchten mehr über KI erfahren? Informieren Sie sich über den Entwicklungsstand von Chatbots – heute und in Zukunft. Oder erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihr Unternehmen (oder Ihren Lebenslauf) mit KI-Kompetenz ausstatten können.