{"id":67635,"date":"2020-08-06T12:30:00","date_gmt":"2020-08-06T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=67635"},"modified":"2020-08-05T11:10:03","modified_gmt":"2020-08-05T09:10:03","slug":"trotz-ki-nicht-aufhoeren-selbst-zu-denken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/de\/trotz-ki-nicht-aufhoeren-selbst-zu-denken\/","title":{"rendered":"Trotz KI nicht aufh\u00f6ren, selbst zu denken"},"content":{"rendered":"\n

Die Digitalisierung hat die Art und Weise unseres Zusammenarbeitens ver\u00e4ndert und Gesch\u00e4ftsprozesse und -modelle revolutioniert. Die Digitalisierung ist Alltag geworden. Und k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist die neue Mode. Das Zauberwort hei\u00dft: Daten. Sp\u00e4testens seit dem 25. Mai 2018 (kleiner Tipp: Einf\u00fchrung DSGVO) haben wir alle verstanden, wie wertvoll Daten sind. <\/p>\n\n\n\n

Mit ihnen wird tagt\u00e4glich unser Verhalten als Konsument analysiert: Kaum surfe ich durchs Internet nach der Tasche, die sich meine Frau so sehnlichst w\u00fcnscht \u2013 schon ploppt auf all meinen Online-Kan\u00e4len Werbung f\u00fcr neue Frauentaschen auf. Nur eines von vielen uns wohlbekannten Beispielen f\u00fcr Datenverwertung.<\/p>

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KI geht viel weiter: Potente Algorithmen verbergen sich hinter modernster Software und ziehen Korrelationen zwischen den brennenden Regenw\u00e4ldern in Brasilien und einem potenziellen Terror\u00adangriff in Afghanistan. KI-Algorithmen erkennen Muster und ziehen daraus Schl\u00fcsse, etwa in Form von konkreten Handlungen oder Empfehlungen. <\/p>\n\n\n\n

Das hei\u00dft: Das, was eine der wichtigsten Teildiszi\u00adplinen von KI \u2013 Machine Learning (ML) \u2013 auszeichnet, ist nicht nur das Erkennen von Mustern, sondern deren F\u00e4higkeit, sich selbst Verhaltensweisen anzutrainieren. Ihre Funktionsweise geht deutlich \u00fcber herk\u00f6mmliche boolesche Operatoren hinaus: ML ist echtes Lernen auf Basis von Datens\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

Die Voraussetzungen sind heute so ideal wie nie zuvor. Verantwortlich daf\u00fcr sind drei Umst\u00e4nde, allen voran Big Data. Betrachten wir die letzten drei Jahre, wurden mehr Daten generiert als in der gesamten Geschichte des Internets. F\u00fcr das Jahr 2020 geht man von 44 Zettabytes Daten aus \u2013 das sind 1021 = 10 000 000 000 000 000 000 000 Byte. <\/p>\n\n\n\n

Das braucht nat\u00fcrlich eine Menge Rechenleistung. Mit dem mooreschen Gesetz im Hinterkopf wissen wir, dass die Rechenleistung seit Beginn der KI-Thematik im Jahr 1956 rasant zugenommen hat. Mein derzeitiger Taschenrechner hat mehr Rechenleistung als mein erster C64. <\/p>\n\n\n\n

Das letzte Thema betrifft Algorithmen. Entwicklungsumgebungen wie Jupyter-Notebook in Kombination mit Open-Source-Bibliotheken sind leicht zug\u00e4nglich f\u00fcr jeden und stellen keine un\u00fcberwindbare H\u00fcrde mehr dar.<\/p>\n\n\n\n

Heute gibt es mehrere Ans\u00e4tze f\u00fcr verschiedene Aspekte des Datenmanagements und des KI-Lebenszyklus. Die Zusammenstellung und das Fitting f\u00fcr den eigenen Bedarf k\u00f6nnen jedoch ein herausforderndes Erlebnis darstellen.<\/p>\n\n\n\n

Aus diesem Grund haben wir das Digital Innovation Lab ins Leben gerufen, das uns alle Voraussetzungen bietet, die es braucht, um Trends zu erkennen, zu testen und zu nutzen. Darin beleuchten, hinterfragen und testen wir Trendtechnologien bis aufs \u00c4u\u00dferste. <\/p>\n\n\n\n

Denn es geht darum, mit den neuen M\u00f6glichkeiten den Status quo infrage zu stellen und zu eruieren, wie wir und unsere Kunden zielorientiert und standardisiert arbeiten k\u00f6nnen. Wir sind SAP-Berater und werden es auch bleiben. Daher haben wir s\u00e4mtliche Szenarien in SAP Data Intelli\u00adgence 3, das erst seit M\u00e4rz 2020 f\u00fcr die Allgemeinheit zur Verf\u00fcgung steht, bereits getestet.<\/p>\n\n\n\n

Wir brauchen die richtigen Daten, die richtige Quantit\u00e4t und die richtige Qualit\u00e4t an Daten, um zu den richtigen Ergebnissen zu gelangen \u2013 wie auch immer diese aussehen m\u00f6gen. Diese kennen wir im Vorfeld nicht \u2013 unsere Kunden sind oft \u00fcberrascht von ihren eigenen Datenergebnissen. Den Use Case und die Vision haben wir im Vorfeld festgelegt und behalten ein offenes Mindset f\u00fcr das, was kommt. <\/p>\n\n\n\n

Am Ende kann ich behaupten: Der ganze Prozess der Datenexploration und des Feature Engineering braucht viel Hirn. Obwohl bez\u00fcglich k\u00fcnstlicher Intelligenz oftmals das Gegenteil behauptet wird, ist man hier als Anwender wirklich gezwungen, selbst zu denken und sich nicht nur auf die KI zu verlassen.<\/p>\n\n\n\n

Das bedeutet, dass, auch wenn die Algorithmen vorgegeben sind, f\u00fcr die Fachanwender gilt, \u00fcber die resultierenden Insights nachzudenken und Handlungen abzuleiten. K\u00fcnstliche Intelligenz schafft nicht das Denken ab, es hebt das Denken auf ein neues Level.<\/p>\n\n\n\n

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