Machine Learning Data Science: Machine Learning ist nun marktreif

Wer die Produktivität steigern will, muss seine Tätigkeiten immer weiter automatisieren. Moderne Machine Learning-Technologien versprechen nicht nur vollständig selbständig ablaufende Arbeitsprozesse, sie verbessern sich dabei auch laufend automatisch. Die Technologie ist selbst allerdings kein Selbstläufer. Damit sie zum gewünschten Resultat führt, sind spezifische Expertise und Erfahrung nötig.

Mit Machine Learning enormen Produktivitätssprüngen gerecht werden.

Kosten senken, effizienter und flexibler werden, neue Produkte immer schneller auf den Markt bringen: Laufend müssen neue Möglichkeiten gefunden werden, um die eigenen Arbeitsabläufe und Produkte zu verbessern. Mit Machine Learning (ML) ist jetzt eine Technologie marktreif geworden, die – richtig angewendet – enorme Produktivitätssprünge auslösen kann.  

Immer mehr Tätigkeiten, die bis anhin ausschliesslich durch Menschen erledigt werden konnten, werden heute mit Hilfe von ML durch Roboter mindestens so gut, wenn nicht besser ausgeführt. Die intelligenten Bots haben gelernt, Entscheidungen zu treffen und sich auch auf unbekanntem Terrain zurechtzufinden. Das bekannteste Beispiel sind die Selbstfahrtechnologien, die bereits überall auf der Welt und in unterschiedlichsten Fahrzeugtypen im Einsatz sind.  

Über Verhaltensmuster zu selbständigen Entscheidungen

Die gleichen KI-Technologien (Künstliche Intelligenz) können inzwischen auch in Unternehmen immer mehr Aufgaben übernehmen. Dafür lernen Soft- oder Hardware-Roboter anhand von Beispielen, wie sie sich in bestimmten Situationen verhalten sollen. Die Systeme pauken sich dabei aber nicht einfach die Beispiele ein, sondern erkennen in ihnen die Verhaltensmuster. Diese setzen sie dann in Verhaltensmodelle um, mit denen sie auch neue Sachverhalte beurteilen und mit ihnen umgehen können. Anhand der Modelle kann ein Bot auch Vorhersagen treffen.  Und da die Lernprozesse vollständig automatisiert ablaufen, verbessern sich die Systeme laufend selbst.

Jeder Prozess kann vom maschinellen Lernen profitieren

Das Anwendungsspektrum der Technologie ist ausgesprochen breit. Die in Echtzeit optimierte Steuerung von Produktionsprozessen oder die vorhersehende Wartung von Anlagen gehören genauso dazu wie die Automatisierung von Backoffice-Aufgaben etwa beim Erfassen und Erledigen von Rechnungen oder Kundenanfragen. Bereits etabliert sind ML-Anwendungen bei individuellen Empfehlungen im Online-Shopping oder in Chat-Bots für die Kundenkommunikation. Wo und wie Machine Learning in einem Unternehmen effektiv eingesetzt werden kann, ist je nach Unternehmen und Branche unterschiedlich. Es gibt aber keinen Geschäftsprozess, in dem die Technologie nicht angewendet werden könnte.

Machine Learning ist sehr komplex und benötigt daher spezifische Expertise und Erfahrung.

Spezifische Technologie-Expertise ist unabdingbar

Während Firmen mit ihrer Kenntnis der eigenen Abläufe und Märkte in der Regel gut in der Lage sind,  Anwendungsfelder für ML zu finden, stellt die konkrete Umsetzung für die meisten eine zu grosse Herausforderung dar. Über das notwendige Daten- und Software-Know-how verfügen nur die entsprechenden Experten. Grundlegend ist dabei insbesondere die Qualität der Daten, mit denen das System später lernen soll.

Kompetenter Data-Science-Partner macht den Unterschied

Die Erfahrung zeigt, dass sich Unternehmen am besten einen kompetenten IT-Partner suchen, mit dem Sie ihre ML-Projekte in enger Zusammenarbeit aufbauen können. Das Schweizer Software- und Beratungsunternehmen bbv Software Services AG verfügt über jahrelange Erfahrung mit Data-Science-Projekten – vom Data Management über Data Analytics und Data Mining bis hin zu Big Data und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz. Die Experten erarbeiten die Lösungen mit den Kunden auf Augenhöhe. Als Einstieg für die Zusammenarbeit bietet sich ein Data Science Innovation Workshop an. In dessen Rahmen können Ideen evaluiert, eine spezifische Lösung skizziert und anhand eines schnellen Prototyps auch gleich überprüft werden. Damit ist eine solide Basis für einen erfolgreichen Einsatz von Machine Learning gelegt, mit dem sich das Unternehmen entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern kann.

Erstellt: 02.03.2021 07:00 Uhr

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Dieser Beitrag wurde von onlineimpact. in Kooperation mit bbv Software Services AG erstellt. Die Redaktionen von Tages-Anzeiger und Tamedia / TX Group haben keinerlei Einfluss auf die Inhalte.