Inhalt
- KI gegen Automatisierung
- Nachteile?
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Quelle: CharlieAJA / iStockphoto
Wegbringen:
KI ist näher als Sie denken und kann die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, radikal verändern.
Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein heißes Thema im Unternehmen. Branchenführer untersuchen Anwendungen, die von intelligenten Produkten bis hin zu selbstheilender - selbstbewusster - Computerinfrastruktur reichen.
Aber wie viel davon ist real und wie viel ist Science Fiction? Sind wir wirklich kurz davor, unsere Menschlichkeit an eine Klasse von Roboteroberherren zu verkaufen? Oder wird die Technologie überhaupt keine bedeutsamen Veränderungen bewirken können?
Gemessen an dem, was derzeit verfügbar ist und wohin die Entwicklungstrends gehen, lautet die Antwort auf die letzten beiden Fragen "Nein".
KI gegen Automatisierung
Das erste, was Sie über die heutige KI wissen sollten, ist, dass es sich nicht nur um eine Erweiterung der vorhandenen Automatisierung handelt. Mit herkömmlicher Automatisierung können Maschinen, Geräte und Anwendungen wiederholbare Aufgaben ausführen, in der Regel mit gleichbleibender Geschwindigkeit und auf gleichbleibende Weise. KI-gesteuerte Automatisierung ermöglicht es der programmierten Entität, zunächst eine Vielzahl von Reizen anzupassen und auf diese zu reagieren und dann ihre eigenen Programmier- und Betriebsmuster an die sich ändernde Umgebung anzupassen. Während ein automatisierter Roboterarm so programmiert werden kann, dass er ein bestimmtes Paneel unendlich oft auf dieselbe Weise an einer bestimmten Autotür anbringt, kann ein KI-Arm verschiedene Arten von Paneelen analysieren und selbst herausfinden, wie sie angebracht werden verschiedene Arten von Türen. (Weitere Informationen zur Automatisierung finden Sie unter Automatisierung: Die Zukunft von Data Science und Machine Learning?)
In Bezug auf die Unternehmensinfrastruktur ist AI der Schlüssel zur Implementierung der digitalen Transformation, die für ein erfolgreiches Wirtschaften in einer serviceorientierten Wirtschaft erforderlich ist, sagt Venkat Srinivasan, Vorsitzender und CEO des Automatisierungsunternehmens Rage Frameworks. AI führt bereits mehrere Schlüsselfunktionen für den Infrastrukturbetrieb ein, wobei anstelle herkömmlicher Datenbankalgorithmen ein linguistischerer Ansatz für die Datenanalyse verwendet wird. Auf diese Weise erhalten Unternehmensdatensysteme die Fähigkeit, Daten in ihrer Konstanz und Relevanz für die reale Welt zu verstehen, was es ihnen ermöglicht, die Unmengen unstrukturierter Daten zu erfassen, die in Unternehmensarchiven unberührt und vergessen sind. Gleichzeitig wird ein höheres Maß an Argumentation und Rückverfolgbarkeit ermöglicht, sodass menschliche Bediener und andere intelligente Systeme einen detaillierten Einblick in Analysen und andere Prozesse erhalten, um zu bestimmen, wie und warum Entscheidungen getroffen werden.
Aber wie genau wird sich das alles auf operativer Ebene abspielen? Welche Arten von Anwendungen können wir von AI-gesteuerten Prozessen erwarten?
Laut Gil Press, geschäftsführender Gesellschafter des Forschungsberatungsunternehmens gPress, sind Spracherkennung und Generierung natürlicher Sprache zwei der grundlegenderen Aspekte. Mithilfe von neuronalen Netzen und anderen fortschrittlichen Technologien bringen Unternehmen wie Google und Amazon bereits mithilfe von Google Home und Alexa das Conversational Computing nach Hause. Es ist daher nur eine Frage der Zeit, ob dieselben Technologien in das Rechenzentrum eindringen und es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglichen, ihre Datenumgebungen einfach zu fragen, was sie wissen müssen, anstatt zu tippen, zu klicken oder zu arbeiten. Mit den selbstlernenden, selbstkorrigierenden Funktionen, die AI auf den Tisch bringt, ist es auch wahrscheinlich, dass sich der Systemlebenszyklus und die Upgrade-Muster dramatisch ändern werden - die Geräte werden sich mit der Zeit nicht verschlechtern. es wird besser mit wenig oder gar keiner menschlichen Beteiligung. Darüber hinaus wird die Datenumgebung selbst proaktiver und bietet Vorschläge zur Optimierung der Datenleistung, anstatt nur auf Befehle zu reagieren.
Nachteile?
Ist diese Vision einer strahlenden, glänzenden Zukunft dann alles, was AI im Unternehmen zu bieten hat? Was ist mit den Nachteilen?
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Um sicherzugehen, sagt Chris Preimesberger von eWeek, muss AI wie jede andere Technologie kontrolliert und koordiniert implementiert werden. Tatsächlich sind viele der wichtigsten Fallstricke dieselben wie bei vorhandenen Datenplattformen, z. B. die Bereitstellung einer Technologie auf der Suche nach einer Lösung und das Versäumnis, sicherzustellen, dass automatisierte Prozesse den Geschäftsanforderungen entsprechen. Die KI erfordert jedoch auch besondere Aufmerksamkeit, z. B. das Erkennen der Tatsache, dass die KI nur Ergebnisse liefern kann, die den empfangenen Daten entsprechen. Es gibt auch einen Kompromiss zwischen Breite und Tiefe, wenn es um KI geht; Jedes System, das für ein breites Spektrum von Funktionen entwickelt wurde, ist nicht in der Lage, die hochgradig granularen Prozesse zu analysieren, die die Produktivität steigern. (Weitere Informationen zur Zukunft der KI finden Sie unter Nicht zurückblicken, hier kommen sie! Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz.)
Und wahrscheinlich das Wichtigste von allem: Egal wie „intelligent“ eine KI-Plattform wird, es wird immer ein menschliches Gehirn benötigt, um sie zu steuern.
Obgleich es sich nach einem Klischee anhören mag, ist die Tatsache, dass die KI wirklich am Rande der Entwicklung oder Neugestaltung der Datenumgebung steht, wie wir sie in all den Jahren in Science-Fiction-Filmen erlebt haben: eine sprechende, denkende Datenumgebung, die buchstäblich alles ist um uns herum, wie der Bordcomputer der Starship Enterprise.
Vor diesem Hintergrund werden wir uns wohl alle an die Vorstellung gewöhnen müssen, dass das Unternehmen nicht mehr nur eine Sammlung von Geräten und Software ist, die unsere Daten unterstützt, sondern ein reaktionsschnelles und hocheffektives Mitglied des Geschäftsteams.