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Veröffentlichen Sie einen JobWie kann Machine-Learning-Beratung Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten? Ist die ganze Aufregung um KI nur Hype? Thomas Wood vom führenden britischen Beratungsunternehmen Fast Data Science erklärt.
Angesichts des ständigen Rummels um Big Data, künstliche Intelligenz und insbesondere maschinelles Lernen (ML) werden sich kleine und große Unternehmen nicht nur immer stärker darüber im Klaren, worum es sich dabei handelt, sondern sie werden auch zunehmend neugierig auf die Anwendungsmöglichkeiten und insbesondere auf die Vorteile einer Beratung zum maschinellen Lernen.
Viele von uns haben höchstwahrscheinlich schon in der einen oder anderen Form von ML gehört, wissen aber nicht genau, was es eigentlich ist, welche geschäftlichen Probleme es lösen kann oder welchen enormen Mehrwert es einem Unternehmen bringen kann.
Kurz gesagt ist ML ein Datenanalyseprozess, der spezifische ML-Algorithmen nutzt, um iterativ aus vorhandenen Daten zu lernen, was wiederum Computern hilft, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, ohne dafür tatsächlich auf spezifische Programmierung angewiesen zu sein. Aber das ist etwas vereinfacht.
Im Wesentlichen bezieht sich ML auf das Studium spezifischer Algorithmen und Modelle, die Computer verwenden, um bestimmte Aufgaben auszuführen – ohne explizit auf einen Satz Programmieranweisungen oder Code angewiesen zu sein. Es handelt sich eigentlich um eine Disziplin der künstlichen Intelligenz (KI), was Sie später in diesem Artikel verstehen werden.
ML kann die gewünschte Systemausgabe durch diese Erfahrung der Datenverarbeitung vorhersagen, und das alles, ohne dass es über Vorkenntnisse des Verhaltensmodells des Systems verfügt. Die Algorithmen sind insofern einzigartig, als sie Lernfähigkeiten simulieren, die unseren eigenen Lernmustern ähneln. Dies hilft dem System, sich im Laufe der Zeit automatisch zu verbessern und auf der Grundlage neuer Systemeingaben hochpräzise Ausgaben zu erzielen.
Alle extern empfangenen Eingaben oder Informationen werden vom System intern verarbeitet, um „Wissen“ zu erzeugen, das dazu verwendet wird, seine Leistung und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern und auf der Grundlage neuer Eingaben präzisere Ergebnisse zu liefern.
Beratung zu ML und maschinellem Lernen gibt es eigentlich schon seit geraumer Zeit. Tatsächlich liegt es direkt vor unserer Nase – nämlich jedes Mal, wenn wir Google verwenden.
Nehmen wir zum Beispiel den Suchmechanismus des Suchmaschinengiganten. Jedes Mal, wenn ein Benutzer eine Suchanfrage eingibt, hat diese nicht nur einen Zweck, sondern auch einen recht unterschiedlichen Kontext. Der vom Benutzer eingegebene Text gibt nicht genau Aufschluss darüber, welche Art von Informationen erforderlich sind. Aus diesem Grund muss Google die Webseiten „verstehen“ und identifizieren, die dem, wonach der Benutzer sucht, am nächsten kommen.
Google-Ergebnisse für „Beratung zum maschinellen Lernen“
Dieses „Wissen“, das Google dem Nutzer anzeigt, kann aus einer Vielzahl von Quellen oder sogar Faktoren stammen, die alle dazu beitragen, die richtigen und relevanten Ergebnisse zu liefern. Nennen wir sie daher vorerst Parameter . Zu den Parametern gehören in erster Linie natürlich der Text der Suchanfrage, der Browserverlauf des Nutzers, die Thematik und URL-Struktur möglicherweise relevanter Seiten, die Häufigkeit ähnlicher Suchanfragen, die Browsergewohnheiten anderer Nutzer, die mit sehr ähnlichen Suchbegriffen ähnliche Inhalte angefordert haben – und eine ganze Reihe von Parametern und Faktoren, die nur Google bekannt sind.
Heutzutage muss Google zu jedem beliebigen Zeitpunkt Millionen von Suchanfragen verarbeiten und die Nutzer erwarten von der Suchmaschine hochpräzise Ergebnisse. Wie also schafft Google das?
Angesichts des enormen Umfangs, den Google rund um die Uhr leisten muss, ist es völlig unmöglich, diese Suchanfragen manuell verarbeiten zu lassen. Daher verlässt sich Google auf maschinelles Lernen und Automatisierung sowie auf die Verarbeitung natürlicher Sprache , um die Anforderungen und Suchanfragen jedes einzelnen Benutzers zu verstehen – und fährt dann mit der Rangfolge der relevantesten Ergebnisse fort.
Google ist nur ein solches Beispiel.
Amazon, Microsoft Azure und Google haben ihre Cloud-Plattform für maschinelles Lernen auf den Markt gebracht, und seitdem sind sowohl Beratungen zu maschinellem Lernen als auch zu KI für Unternehmen in nahezu allen Branchen von entscheidender Bedeutung geworden. Überraschenderweise haben wir ML jedoch bereits erlebt, ohne es zu wissen. Das obige Google-Beispiel ist nur eine der Möglichkeiten, wie wir es unbewusst jeden Tag erleben.
Screenshot von Microsoft Azure ML, einer Cloud-Plattform, mit der Sie Modelle für maschinelles Lernen trainieren können, ohne Code schreiben zu müssen
Zwei weitere Beispiele sind etwa die Spam-Erkennung per E-Mail oder die Gesichtsmarkierung bei Facebook: Gmail erkennt die gewählten Wörter oder das Muster, anhand dessen Spam herausgefiltert werden muss, während Facebook alle hochgeladenen Bilder automatisch mithilfe von Gesichtserkennungstechniken markiert.
Und dies bringt uns zu den geschäftlichen Vorteilen der Beratung zu maschinellem Lernen und KI, die, gelinde gesagt, enorm sind.
Für manche Leute klingen Begriffe wie KI-Beratung, Beratung zum maschinellen Lernen oder Verarbeitung natürlicher Sprache wahrscheinlich, als wären sie direkt aus einem Zukunftsfilm entsprungen.
Arthur Samuel, ein früher Forscher für maschinelles Lernen bei IBM.
Die Verbreitung dieser Technologie reicht allerdings bis in die 1950er Jahre zurück. Es war der Amerikaner Arthur Samuel, ein IBM-Forscher, der das allererste maschinelle Lernprogramm entwickelte, mit dem man Dame spielen konnte, ein damals äußerst beliebtes Computerspiel.
In den 1990er Jahren wurde maschinelles Lernen offiziell als einzigartiger Zweig der KI anerkannt und hat seitdem in nahezu allen Branchen beeindruckende technologiegestützte Anwendungsfälle hervorgebracht. In der heutigen modernen Ära werden die geschäftliche Einführung und die Anwendungsfälle maschinellen Lernens hauptsächlich durch Verbesserungen der Computerverarbeitungstechnologien vorangetrieben.
Proaktive Unternehmen wenden bereits rechenintensive ML-Algorithmen auf große Datensätze an, wobei die Verarbeitungszeit deutlich geringer ist. Dadurch sind ihre Kosten für die Datenspeicherung gesunken und sie können auf relativ große Datenmengen zugreifen, in denen sich mithilfe von Technologien des maschinellen Lernens oft verborgene Muster für profitables Geschäftswissen entdecken lassen.
Einige ML-Algorithmen sind über Open Source zugänglich. Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen jeder Größenordnung beispielsweise, ML zu nutzen, um Endbenutzern deutlich verbesserte Dienste bereitzustellen, ohne dass sie zunächst massiv in die erforderlichen Infrastrukturressourcen investieren müssen.
Maschinelles Lernen ist bereits ausgereift und es gibt viele einzigartige Möglichkeiten, wie Unternehmen von dieser Technologie profitieren können:
KI kann als die nächste Welle der industriellen Revolution betrachtet werden, da sie monotone Aufgaben ersetzt und es den Menschen ermöglicht, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können.
Im Großteil des 20. Jahrhunderts wurden in der industriellen Automatisierung Maschinen eingesetzt, um die Anzahl manueller Aufgaben zu reduzieren, die sowohl repetitiv als auch vorhersehbar waren.
Allerdings blieb die industrielle Automatisierung weitgehend wirkungslos, wenn es darum ging, manuelle Tätigkeiten zu ersetzen. Dies erforderte die Berücksichtigung zahlreicher variabler Parameter, interner Systemänderungen und externer Faktoren, die alle höchst unvorhersehbar waren.
Die Einführung von ML-Technologien half dabei, diese Lücke durch prädiktive Modelle zu schließen, die auf sich in Echtzeit ändernde Datenpunkte angewendet wurden, um eine verbesserte Entscheidungsunterstützung zu liefern und eine entsprechende Aufgabenautomatisierung durchzuführen.
In den letzten Jahrzehnten haben sich Anwendungen für maschinelles Lernen weit über die industrielle Automatisierung hinaus entwickelt. Tatsächlich unterstützen sie alles von softwarebasierten Geschäftsdiensten bis hin zu B2B-Verbrauchern und Endbenutzern im Unternehmen.
Unternehmen müssen sich tagtäglich auf hochpräzise Informationen verlassen, um jederzeit wichtige Entscheidungen treffen zu können. Wir leben heute in einer hochgradig vernetzten und digitalisierten Welt. Das bedeutet, dass es ohne die Einbeziehung von KI- oder maschinellem Lernen-Beratungsleistungen nahezu unmöglich wäre, die gewünschten Informationen aus Big Data zu extrahieren.
Durch maschinelles Lernen sind Unternehmen in der Lage, riesige Datensätze in fundierte und umsetzbare Informationen umzuwandeln, die sie auf vielfältige Weise nutzen können, z. B. um die Benutzererfahrung zu verbessern, tiefere Einblicke in Kernprobleme zu gewinnen oder konkrete Schritte einzuleiten, mit denen sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.
Daher können diese wertvollen Informationen in die täglichen Geschäftsprozesse sowie in die betrieblichen Aktivitäten integriert werden, um schnell auf Geschäftsumstände und sich ändernde Marktanforderungen reagieren zu können. Unternehmen, die bereits die Vorteile von ML nutzen, sind in der Regel die ersten, die einen Maßstab für ihre Konkurrenten setzen und diesen Wettbewerbsvorteil in Echtzeit aufrechterhalten.
Unternehmen können Kosten für Callcenter einsparen, Kunden durch KI von Callcentern abziehen oder KI sogar nutzen, um den Betrieb bestehender Callcenter zu verbessern.
Richten wir unsere Aufmerksamkeit auf eine entscheidende Komponente jedes erfolgreichen Unternehmens: qualitativ hochwertige Kundenbetreuung und -dienstleistungen. Unternehmen mit einem großen Kundenstamm haben oft große Mühe, den Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden, und können häufig nicht den Kundensupport bieten, den diese Kunden erwarten.
In vielen Fällen müssen sie am Ende große Kundensupportteams einstellen, die entsprechend geschult werden müssen, ganz zu schweigen von den Kosten für die Verbindungsinfrastruktur, um eine effiziente und zeitnahe Kommunikation mit diesen Kunden zu gewährleisten.
Mit ML können Unternehmen jedoch Chatbots und automatisierte Antwortsysteme nutzen, mit denen sie schnell eine beliebige Anzahl von Problemen identifizieren und Kunden automatisch zur richtigen Lösung führen können, ohne dass ein Kundendienstmitarbeiter manuell eingreifen muss. Auf diese Weise sparen sie Kosten und bieten am Ende des Tages ein äußerst reaktionsschnelles und auf den Punkt gebrachtes Kundenservice-Erlebnis. Nichts ärgert einen geschätzten Kunden mehr, als in langen Warteschlangen warten zu müssen oder eine Lösung zu erhalten, die für ihn nicht anwendbar ist.
Während große und etablierte Unternehmen erfolgreich sind und sich durch einen bestimmten Marktanteil behaupten, müssen sich viele Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie in anderen Bereichen profitabel bleiben. Dies ist beispielsweise bei KMU der Fall, die ihre Marktdominanz durch die Einführung innovativer Produkte und Dienstleistungen oder neuer, effektiverer Geschäftsmodelle erlangen.
Airbnb gehört zu einer Handvoll Unternehmen, die ML-Technologien genutzt haben, um ihr einzigartiges Geschäftsmodell besser umzusetzen. Dank maschinellem Lernen können sie praktisch hochpräzise Suchergebnisse sowie ein Kundenservice-Erlebnis garantieren, von dem alle schwärmen.
Dasselbe gilt eigentlich für Unternehmen aller Größen und Branchen, wenn man die zahlreichen Anwendungsfälle für die Beratung zum maschinellen Lernen bedenkt. Wir werden einige dieser Anwendungsfälle später im Artikel besprechen.
Leider haben Unternehmen bei Netzwerkangriffen, Cybersicherheitsbedrohungen oder ähnlichen Anomalien selten ein „Reaktionsfenster“. Alles geschieht in Echtzeit und Unternehmen müssen Sicherheitsbedrohungen proaktiv eindämmen, bevor sie zu einem groß angelegten Angriff eskalieren, der vertrauliche Daten oder Kerndienste gefährden kann.
Algorithmen des maschinellen Lernens können die Netzwerkleistung in Echtzeit auf Sicherheitsbedrohungen und Anomalien überwachen – und zwar auf eine Weise, die es ermöglicht, automatisch proaktive Maßnahmen zur Eindämmung dieser Bedrohungen zu ergreifen.
ML-Algorithmen verfügen außerdem über die Fähigkeit, sich selbst zu trainieren, ganz ähnlich wie der menschliche Geist. Dadurch können Unternehmen ihre Cybersicherheit im Laufe der Zeit automatisch skalieren und verbessern – indem sie sich fortlaufend an Veränderungen anpassen und manuelle Bedrohungsrecherchen und -analysen durch Sicherheitserkenntnisse ersetzen, die speziell auf das Netzwerk Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
ML hat vielen Cybersicherheitsanbietern der neuen Generation ermöglicht, neuere Technologien zu entwickeln, um ihren Kunden zu helfen, Bedrohungen schnell und effektiv zu beseitigen, bevor diese sich zu ausgewachsenen Cyberangriffen entwickeln.
ML kann Unternehmen auf vielfältige Weise dabei helfen, ihre Produkte kosteneffizienter zu vermarkten und weitaus genauere Verkaufsprognosen zu erstellen. Es ergeben sich große Vorteile für Vertrieb und Marketing, darunter:
Produktempfehlungen sowie Upselling und Cross-Selling sind natürlich ein wichtiger Bestandteil jeder Verkaufs- und Marketingstrategie. Ihr ML-Algorithmus kann so konzipiert werden, dass er die Produktkaufhistorie eines Verbrauchers analysiert und auf der Grundlage dieser Daten bestimmte Produkte aus Ihrem vorhandenen Bestand identifiziert, an denen er interessiert sein könnte.
Der Algorithmus identifiziert versteckte Kaufmuster innerhalb der Kaufhistorie des Produkts und gruppiert dann ähnliche Produkte in Cluster. Dieser Prozess wird als unüberwachtes Lernen bezeichnet, eine besondere Art von ML-Algorithmus. Mit einem solchen Modell können Sie Ihren Kunden deutlich bessere Produktempfehlungen geben und sie so stärker zum Kauf eines bestimmten Produkts motivieren. Unüberwachtes Lernen kann daher dazu beitragen, ein hervorragendes Produktempfehlungsmodell zu erstellen.
Maschinelles Lernen kann medizinische Diagnosen beschleunigen und verbessern. Es ersetzt Ärzte nicht, sondern dient ihnen als zusätzliches Werkzeug.
Die Beratung durch maschinelles Lernen im Bereich der medizinischen Diagnostik hat zahlreichen Gesundheitsorganisationen dabei geholfen, die Gesundheit ihrer Patienten zu verbessern und die Gesamtkosten des Gesundheitswesens mithilfe besserer Diagnoseinstrumente und wirksamerer Behandlungspläne zu senken.
ML hat dabei geholfen, Hochrisikopatienten einfach zu identifizieren, nahezu perfekte Diagnosen zu stellen und die bestmögliche medizinische Behandlung sowie Wiedereinweisungsvorhersagen zu empfehlen. Diese basieren größtenteils auf den verfügbaren Datensätzen der Patientenakten sowie den Symptomen, die sie zeigten. Mit nahezu perfekten Diagnosen und verbesserten medizinischen Empfehlungen kann die Genesung des Patienten schneller erfolgen, ohne dass zusätzliche Medikamente erforderlich sind. Daher kann ML im Gesundheitssektor genutzt werden, um die Gesundheit der Patienten schneller zu verbessern und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten.
Es besteht ein enormes Potenzial für KI-Beratung, den Pharmasektor zu verändern und in jeder Phase des Geschäfts bessere Kosteneinsparungen zu erzielen. Ähnlich wie bei KI in der Gesundheitsbranche hat die Einführung von maschinellem Lernen, KI und natürlicher Sprachverarbeitung im Pharmasektor gerade erst begonnen, wobei viele Pharmaunternehmen bereits erhebliche Renditen für ihre Vorabinvestitionen verzeichnen.
Hier finden Sie eine kurze Lektüre darüber, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, KI-Beratung und Beratung zu maschinellem Lernen das Geschäftsmodell der Pharmabranche verändert haben.
Je mehr Mühe Sie darauf verwenden, Ihre Kunden zu verstehen, desto besser können Sie auf ihre Bedürfnisse eingehen und desto mehr Umsatz werden Sie natürlich erzielen. Darum geht es im Wesentlichen bei der Marktpersonalisierung.
Vielleicht haben Sie diese Erfahrung schon einmal gemacht: Sie haben einen Onlineshop besucht, sich ein Produkt angesehen und sich zunächst gegen den Kauf entschieden – dann aber beim Surfen auf einer anderen Website einige Tage später digitale Anzeigen für genau dieses Produkt gesehen. Diese Art der Marktpersonalisierung ist nur ein allgemeines Beispiel dafür, wie Sie maschinelles Lernen nutzen können, um Ihre Produkte besser zu präsentieren und mehr Einheiten zu verkaufen.
Unternehmen können sogar personalisieren, welche E-Mails ihre Kunden erhalten, welche Coupons oder Direktwerbungen sie sehen, welche Angebote sie bekommen oder welche Produkte ihnen beim Surfen im Internet als „empfohlen“ auf dem Bildschirm angezeigt werden – all dies soll Ihre Zielgruppe zuverlässiger zum Kauf bewegen.
Malware ist auch heute noch ein großes Problem. Allein im Jahr 2014 meldete ein Unternehmen, dass es jeden Tag 325.000 Malware-Dateien entdeckte. Ein anderes auf KI-Beratung und maschinelles Lernen spezialisiertes Unternehmen gab jedoch an, dass jede neue Malware in der Regel fast denselben Code wie ihre Vorgänger hat – in Wirklichkeit ändern sich von einer Iteration zur nächsten nur zwischen 2 und 10 % der Dateien.
Das von ihnen entwickelte Lernmodell hatte mit den Abweichungen von 2 bis 10 % kein Problem und konnte mit nahezu höchster Genauigkeit vorhersagen, welche Dateien tatsächlich Malware waren. In anderen Szenarien können maschinelle ML-Algorithmen verwendet werden, um Muster beim Zugriff auf Daten in der Cloud zu analysieren und sofort Anomalien zu melden, die zu Sicherheitsverletzungen führen könnten.
Wenn Sie kürzlich eine große öffentliche Veranstaltung besucht oder zu einem anderen Ziel geflogen sind, mussten Sie wahrscheinlich lange in der Warteschlange warten. Maschinelles Lernen erweist sich jedoch jetzt als sehr hilfreich, wenn es darum geht, Fehlalarme zu vermeiden und Dinge zu erkennen, die manuelle Kontrolleure bei Kontrollen bei Konzerten, Flughäfen, Stadien usw. übersehen können. Dies kann den Kontrollprozess erheblich verbessern und für mehr Sicherheit bei großen öffentlichen Veranstaltungen sorgen.
Wie wir am Anfang des Artikels besprochen haben, ist Google wahrscheinlich das bekannteste Anwendungsbeispiel für maschinelles Lernen. Jedes Mal, wenn Sie eine Suchanfrage eingeben, beobachtet ein Algorithmus für maschinelles Lernen, wie Sie auf die Ergebnisse reagieren. Wenn Sie beispielsweise auf das oberste Ergebnis klicken und auf derselben Webseite bleiben, geht der Algorithmus davon aus, dass Sie die gewünschten Informationen erhalten haben und die Suche mehr oder weniger erfolgreich war.
Wenn Sie sich jedoch bis zur Seite Nr. 2 der SERPs (Suchmaschinen-Ergebnisseiten) durchklicken oder einen neuen Suchbegriff eingeben, ohne auf einen der Links auf Seite Nr. 1 oder anderswo zu klicken, geht der Algorithmus davon aus, dass die Suche nicht erfolgreich war. Infolgedessen lernt er aus seinen Fehlern und liefert in Zukunft ein viel optimierteres Suchergebnis.
Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können Rechtsverträge gelesen und analysiert werden.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird heute in vielen spannenden Anwendungen in zahlreichen Disziplinen eingesetzt. ML-Algorithmen in Verbindung mit NLP können Kundendienstmitarbeiter ersetzen und Kunden effizienter zu den gewünschten Antworten führen – Chatbots sind hierfür ein Paradebeispiel.
Tatsächlich wird es sogar verwendet, um verwirrende Rechtsbegriffe in Verträgen zu verschleiern und in eine einfache Sprache zu bringen, die es Anwälten erleichtert, große Mengen fallbezogener Daten und anderer Rechtsinformationen schnell zu durchforsten, um sich auf einen bevorstehenden Fall vorzubereiten.
Aufgrund der aktuellen Akzeptanztrends wird die Beratung zum maschinellen Lernen durch die Behandlung einer Reihe von Schlüsselfragen wachsen, darunter:
Da das maschinelle Lernen als Programmierparadigma immer ausgereifter und weiterentwickelt wird, wird ML durch bessere Prozesse, verbesserte GPUs und KI-Chips sowie mehr Automatisierung deutlich einfacher und schneller nutzbar.
Die meisten ML-Beratungsunternehmen analysieren ihre Belegschaft, um diejenigen zu identifizieren, die mit Data Science arbeiten können. Ein Hintergrund in Mathematik, Statistik oder Programmierung reicht für diejenigen, die nach einem relativ kurzen Auffrischungskurs als Data Scientists und ML-Spezialisten arbeiten möchten, in der Regel aus.
Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache bedeuten, dass es jetzt einfacher ist, die richtigen Daten im Heuhaufen zu finden. Bereiche der KI-Forschung wie die Datensynthese bieten leichter verfügbare technische Lösungen.
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