E-Mail: kontakt@vodafone.com

Digitale Revolution: Der Einsatz von Machine Learning in Unternehmen

von

Die Digitale Transformation wird als größte Revolution unserer Zeit verstanden. Unternehmen stehen vor der Herausforderung ihr Geschäftsmodell weiterzuentwickeln und sich dem Fortschritt anzupassen, um weiterhin auf dem Markt bestehen zu können. Einer der IT-Trends, der den digitalen Wandel weiter vorantreibt und als größte Veränderung in den kommenden Jahren gesehen wird, ist Machine Learning.

Im Zeitalter von Big Data sammeln Maschinen Daten nicht nur in Echtzeit aus unterschiedlichen Quellen, sie lernen sie zu unterscheiden und zuzuordnen. So können sie auf der Basis von Social-Media-Daten Marktanteile und Marktperformance vorhersagen oder bösartige Tumore auf Röntgenbildern mit der Treffsicherheit eines erfahrenen Radiologen erkennen. Eine Software kann für Nachrichtendienste und Zeitungen recherchieren und bis zu 35 Millionen Meldungen täglich schreiben. Und Smartphones und Tablets werden per Sprachsteuerung bedient. Was sich wie eine Zukunftsvision anhört, ist längst zur Realität geworden. Die neuen Entwicklungen werden immer wichtiger und haben großen Einfluss auf bisherige Arbeitsprozesse und interne Strukturen.

 

Machine Learning  als Vorteil nutzen

 

Machine Learning ist die Grundlage dieser revolutionären Veränderung. Unternehmen haben die Chance, in bislang unerreichte Ebenen der Datenanalyse aufzusteigen und Muster und Vorhersagen aus vorliegenden Daten zu ziehen. Software, die auf Machine Learning setzt, kann vor allem fast ganz auf menschlichen Input verzichten. Die Maschinen recherchieren innerhalb und außerhalb des Unternehmens auch unorganisierte Daten. So werden zum Beispiel aus E-Mails, Voicemail-Dateien und Kalendereinträgen vollkommen eigenständig ausgewertete und aufbereitete Ergebnisse. Große Abteilungen zur Datenanalyse werden damit hinfällig.

 

Virtual connection

So sichert Machine Learning den Unternehmenserfolg

 

Die Köpfe des maschinellen Lernens stecken ihre Energie zurzeit in die Beschleunigung von Algorithmen, die bisher zu langsam sind, um zum Beispiel im Bereich Big Data Videodatenströme treffsicher zu analysieren. Besonders große Datenmengen erlauben jedoch verlässlichere Ergebnisse. Die Spracherkennung von Googles Android gilt hier als Musterbeispiel im Umgang mit riesigen Datenmengen. Sie erkennt Sätze unabhängig von der sprechenden Person. Das konnten frühere Spracherkennungen nicht. Das Machine Learning mit ihrer zugrunde liegenden Deep-Learning-Technik, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert, erfordert viel Rechenleistung und führt zu einer deutlich höheren Qualität.

Mittlerweile sind aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung in vielen Bereichen neue Prozess- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die automatisierte Erkennung von Bildern oder Personen zum Beispiel in der Versicherungsbranche oder in der Gesundheitsvorsorge eine immer größere Rolle und selbstfahrende Autos befinden sich bereits in der Testphase.

 

Datensicherheit als Voraussetzung für eine große Zukunft  

 

Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung der Technologie von Machine Learning  ist die Datensicherheit. Wer Big Data auf digitalen Kommunikationswegen verwendet, ob es sich um Bewegungsprofile der Smartphone-Navigation oder das gesprochene Wort einer Spracherkennung handelt, wird äußerst verantwortungsbewusst damit umgehen müssen. Dazu gehört auch, die Sicherheit drahtgebundener oder mobiler Übertragungswege garantieren zu können.

Es zeigt sich, dass Digitale Transformation, Big Data und Machine Learning Themen sind, die auch in Zukunft nicht an Relevanz verlieren und die Zukunft vieler Unternehmen nachhaltig beeinflussen werden. Um auf lange Sicht wettbewerbsfähig zu bleiben und effizient zu wirtschaften, müssen Unternehmen sich an die neuen Rahmenbedingungen anpassen und das Potenzial der neuen Technologien erkennen.

Kommentar hinzufügen

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *

CAPTCHA eingeben *

×