Chatbots, die Kundenanfragen sofort klassifizieren und genaue Antworten liefern, Algorithmen, die die Kreditwürdigkeit überprüfen, Motoren zur Analyse der Gewohnheiten der Fernsehzuschauer, die zu nachfolgenden Programmvorschlägen führen. Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie künstliche Intelligenz funktioniert, die zu einem Teil unseres Alltags geworden ist. Aber es ist nicht alles. Künstliche Intelligenz wird in allen Bereichen der Wirtschaft eingesetzt. Intelligente Algorithmen und Geräte bestimmen den wirtschaftlichen Entwicklungsstand der Länder.
Wir haben jahrelang über die digitale Transformation gesprochen, aber die Ereignisse der letzten Zeit haben den Verlauf der Veränderungen beschleunigt. Die COVID-19-Pandemie hat Institutionen und Benutzer gezwungen, schnell in den Technologiebereich zu wechseln. Wir wurden aus der Komfortzone herausgerissen, die Digitalisierung unserer Ressourcen und des Arbeitsumfelds haben sich als Verbündete der Mitarbeiter herausgestellt und zur Erhöhung ihres Komforts und ihrer Handlungsfreiheit beigetragen. Und diese Faktoren führen direkt zur Erhöhung der Arbeitseffizienz und auch zu den Gewinnen des Unternehmens. Es ist daher leicht vorherzusagen, dass zu Beginn des Jahres 2021 Methoden zur Optimierung des Zugriffs und zur Analyse der gesammelten Daten von großer Bedeutung sein werden. Der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen wird noch grösser sein, und das wachsende Vertrauen in diese Lösungen wird zu einer mutigeren Integration bestehender Systeme in KI-Lösungen führen.
Wofür werden wir im kommenden Jahr maschinelles Lernen ausnutzen?
Die globale Pandemie zwang uns, unsere Verhaltensweisen und Gewohnheiten zu ändern und sie auf die virtuelle Welt zu übertragen. Medizinische Fernberatung wurde weithin akzeptiert, E-Commerce-Plattformen brechen Beliebtheitsrekorde und wir haben die Büros zu einem komfortablen Heimbüro gemacht. Jeder Lebensbereich hat ein elektronisches Äquivalent, und so generieren wir als Mensch noch mehr Daten, die die Grundlage für die Erstellung von Lösungen auf der Basis von KI bilden. Im Jahr 2021 wird das Sammeln einer großen Datenmenge und seines Analysten im Preis sein. Hier kommen maschinelles Lernen und BIG DATA-Lösungen ins Spiel, weil sie uns helfen, Entscheidungen optimaler und schneller zu treffen. Überwachte Lernmethoden werden von Bedeutung sein und nach der Analyse unserer vorherigen Entscheidungen eine weitere Maßnahme nahelegen. Die Rede ist hier von Anwendungen, die viel umfassender sind als das Klassifizieren des Textes von E-Mail-Nachrichten und über die üblichen Vorschläge hinausgehen. Elektronische „Assistenten“ sind eine echte Hilfe im Entscheidungsprozess und erfüllen dank der Automatisierung sogar die ihnen anvertrauten Aufgaben.
Trends in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen im Jahr 2021
Medizin, Hyperautomatik und Textanalyse
Für KI-Forscher war 2020 ein Umbruch. Besonders wichtig sind die Errungenschaften auf dem Gebiet der Medizin, wo sich AI als nützlich für die Entwicklung neuer Medikamente oder die Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen erwiesen hat. Das sich entwickelnde Verständnis neuronaler Netze und tiefer Lernprozesse ermöglicht eine noch effektivere Anwendung künstlicher Intelligenz in den wichtigsten Bereichen des menschlichen Lebens, wie beispielsweise unserer Gesundheit. Die Richtung der Entwicklung der künstlichen Intelligenz in ERP-Systemen, die genau beobachtet werden sollte, ist die Hyperautomatisierung. Sehr üblich wird es, die künstliche Intelligenz mit Prozessautomatisierung zu kombinieren, bei der wir Roboter engagieren. Die Änderung betrifft alle Abteilungen des Unternehmens, von der Rechnungsbearbeitung bis zum Resourcenmanagement. Richtig vorbereitete neuronale Netze werden verwendet, um sich wiederholende und einfache Aktivitäten (die zuvor von Menschen ausgeführt wurden) zu erkennen und sie auf einen transparenten Umlauf zu reduzieren. Die Unternehmer werden die Auswirkungen sehr schnell bemerken und diese werden messbar sein: mehr Aufgaben, Fehler eliminiert, Entlastung der Mitarbeiter. Ein weiterer Bereich, in dem wir eine große Beteiligung der KI sehen werden, ist die Textanalyse. Die vollständige Digitalisierung und elektronische Archivierung der Unternehmensdokumentation ist eine umfangreiche Datenerfassung. Dieses kann aufgrund seines Volumens eine Struktur sein, die schwer zu zähmen ist. Es kann die Zeit des Benutzers übermäßig aufzehren und es ihm erschweren, bestimmte Dokumente zu erreichen. Künstliche Intelligenz hilft dabei, insbesondere die neuesten Errungenschaften auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache und generativer neuronaler Netze. Diese Art von KI, die in das Archiv „eingegeben“ wird, analysiert nicht nur den Inhalt des Dokuments, sondern auch dessen abgekürzte und zusammengefasste Version generiert. Es ist eine Lösung der Zukunft für Unternehmen, die sich auf die Arbeit mit Archivdatensätzen, Analysen, Berichten oder Artikeln spezialisiert haben.
Automatisierte und intelligente Datenanalyse
Der natürliche Effekt der Verlagerung unserer Realität in die virtuelle Sphäre ist das Phänomen einer schnell wachsenden Datenmenge. Das zwingt uns zur Verwendung von Analyse- und Verarbeitungsmethoden (BIG DATA). Warum? Weil ein Mensch in der Menge der Informationen, unter denen sich die wichtigen und die irrelevanten vermischen, Fehler macht. Es ist nicht ungewöhnlich, etwas zu übersehen. Andererseits erstellt der Algorithmus ein fehlerfreies Modell, das die eingehenden Daten in Echtzeit interpretiert. Darüber hinaus kann der Algorithmus auch historische Daten analysieren und auf seiner Basis Entscheidungsprozesse automatisieren. Die natürliche Folge davon ist eine effizientere Verwaltung der Organisation.
Bessere Erkennung von Bildern und Text durch maschinelles Lernen
Die Text- und Bilderkennung enthält nicht nur die Anforderungen hochspezialisierter Experten, diese Technologie zeigt die wachsende Beliebtheit des NAVIGATOR-Systems. Ein Büroangestellter – z. B. ein Buchhalter – kann Zeit sparen, indem er Daten aus einem Papierdokument in das System umschreibt. Die in der NAVIGATOR – Plattform verwendete OCR-Technologie automatisiert die Eingabe von Daten aus Rechnungen oder Belegen. Infolgedessen haben wir einen weniger belasteten Mitarbeiter, der seine Prioritäten auf einen anderen Bereich verlagern kann, der aus Sicht des Unternehmens wichtig ist. Infolgedessen haben wir einen weniger belasteten Mitarbeiter, der seine Prioritäten in einen anderen Bereich versetzen kann, der aus Sicht des Unternehmens wichtig ist. Im Jahr 2021 werden wir beobachten, wie solche Lösungen über die Arbeit der Buchhalter hinaus übertragen werden. Das Repertoire der ML-Aktivitäten wird durch Analysen und Berichte ergänzt, die für Computer bislang nicht verfügbar sind, da sie in einer weniger strukturierten Form zusammengefasst sind. Sowohl diese Analysen als auch diese Berichte, die auf der Ebene des einheitlichen Systems verfügbar sind, werden effektiv für Verwaltungszwecke verwendet und lassen sich gleichzeitig problemlos in die vorhandenen RPA-Systeme integrieren.
Die KI-Revolution gewinnt an Dynamik
Zweifellos verbessern die Analyse der verfügbaren Daten und die Implementierung des maschinellen Lernens jeden Bereich des Unternehmens und ein gut gestaltetes Tool wie NAVIGATOR entspricht die Anforderungen jeder Branche. Unbestritten – wir haben nicht nur ein Jahr künstlicher Intelligenz vor uns, sondern viele Jahre.
KI-Programmierer (Python) im WeDeliverKl (Archman)-Team, leidenschaftlicher Anhänger der neuen Technologien. Absolvent des Studiums Maschinelles Lernen an der WSEI-Programmierschule. Täglich befasst er sich mit der Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in das NAVIGATOR-System.
