Was künstliche Intelligenz mit Socken zu tun hat

Was künstliche Intelligenz mit Socken zu tun hat

„Die künstliche Intelligenz reicht schon bis in die Socken“, titelte vor kurzem die Berliner Morgenpost. Treffender hätte man die Überschrift zu einem Bericht von der diesjährigen CES kaum wählen können. Denn in Las Vegas traf das Zukunftsthema schlechthin auf eines der banalsten und gleichzeitig unverzichtbarsten Kleidungsstücke. Die Zukunft ist damit wahrlich im Alltag angekommen.

Doch der Hintergrund dieses Beispiels ist ernst: Schließlich geht es bei den mit der Cloud verbundenen Sensoren in den Socken darum, Verletzungen am Fuß zu erkennen. Diabetiker spüren solche Verletzungen oftmals nicht, würden also von dieser Technik sehr profitieren, Entzündungen und langwierige Heilungsverläufe ließen sich vermeiden. Solche Diagnoseverfahren sind aber auf modernste Technologie angewiesen, auf lernfähige Software zur Mustererkennung, um Fehldiagnosen zu vermeiden.

Warum BI allein nicht mehr ausreicht

„Warum braucht man dafür eine neue Softwarekategorie?“, werden Sie jetzt vielleicht fragen. Ist das nicht schon wieder einmal alter Wein in neuen Schläuchen? Bekommt hier die gute alte Business Intelligence (BI) nicht nur einen neuen Namen?

Die Antwort ist ein eindeutiges Nein. Erstens hatten BI-Projekte mit ungleich weniger Daten zu tun als heutige Anwendungsszenarien zur Auswertung großer Datenmengen. Das liegt wesentlich daran, dass es heute ungleich mehr Datenquellen gibt als früher. Hier fällt natürlich sofort das Stichwort Social Media. Wäre es nicht gut, nicht nur Daten aus dem CRM-System zu analysieren, sondern auch die Kundenreaktionen zu den eigenen Angeboten auf den sozialen Kanälen?

Daraus ergibt sich aber sofort der zweite grundlegende Unterschied. Diskussionsbeiträge in Chats, Foren etc. sind keine Daten, auch keine Metadaten, sondern so genannte unstrukturierte Informationen. Analysen natürlicher Sprache, die dazu noch in der Lage sind, die Tonalität der Diskussionsbeiträge und ihre Entwicklung im Zeitverlauf zu erkennen, gehören nicht zu den Stärken klassischer BI-Systeme.

Drittens sind diese zusätzlichen Datenquellen im Grunde Echtzeitmedien, ob es sich dabei um Sensordaten von intelligenten Geräten oder Maschinen handelt oder aber um Diskussionsbeiträge, Tweets etc. von Menschen. Diese müssen sofort auswertbar sein und nicht erst sechs Monate später, wie bei vielen traditionellen BI-Installationen der Fall.

Und wenn diese Auswertungen in Echtzeit erfolgen müssen, so hat es keinen Sinn, wenn ihre Ergebnisse nur den Datenspezialisten zur Verfügung stehen. Vielmehr müssen die Fachanwender diese unmittelbar verstehen und darauf reagieren können.

„Gutes muss nicht teuer sein“

Es gibt wirklich gute Werbesprüche. Vor allem wenn sie wahr sind. Viele Testergebnisse von Stiftung Warentest belegen, dass Gutes in der Tat nicht immer teuer sein muss.

Zugegeben, kommerzielle Software für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kann sehr teuer sein. Wahrscheinlich denken Sie deshalb sofort an die Alternative Open-Source-Software. Doch die hat den Nachteil, dass sie in der Regel bei komplexen Anforderungen – und maschinelles Lernen und KI gehören sicher zu dieser Kategorie – nicht sofort einsetzbar ist, sondern in komplexen und aufwändigen Projekten an die spezielle Situation in den Unternehmen angepasst werden muss. Das macht den Kostenvorteil bei den Lizenzen sehr schnell wieder wett.

Heute wie damals: Magellan verbindet Welten

Was wäre aber, wenn sich beide Welten miteinander verbinden ließen und die Anwender in den Genuss ihrer jeweiligen Vorteile kämen? Galten der Pazifik und Atlantik lange als voneinander getrennt, so bewies Ferdinand Magellan 1520 das Gegenteil. Was wäre, wenn eine KI-Plattform mit einer Vielzahl von generischen Algorithmen ausgestattet wäre, der Technologiestack aber auf Open-Source-Software basieren würde und dazu noch mit unstrukturierten Informationen wie Unterhaltungen in Chats oder Wartungsprotokollen umgehen könnte?

Dann könnten die Anwender sicher sein, dass ihnen die Daten sowie die selbst entwickelten Algorithmen – schon bald eines der entscheidendsten Differenzierungsmerkmale im Wettbewerb und daher Vermögensgegenstände der Unternehmen – gehören. Sie könnten nicht nur Daten, sondern jede Art von Information auswerten. Darüber hinaus könnten sie es in Echtzeit tun.

Zum Glück gibt es eine solche Lösung: OpenText Magellan. Wie alle OpenText-Lösungen weist sie typische Eigenschaften von Unternehmensanwendungen wie Robustheit und Skalierbarkeit aus. Damit ist sie für die nicht nur wegen der sozialen Medien, sondern auch und vor allem für die wegen des Internets der Dinge zu erwartende Datenflut gerüstet. Und der Funktionsumfang spricht für sich selbst und löst das KI-Versprechen in der Welt der Informationen bereits heute ein.

Kein Wunder, dass OpenText Magellan ein Schwerpunktthema auf der kommenden Innovation Tour in München sein wird. Ich für meinen Teil würde mich sehr freuen, wenn ich Ihr Interesse an KI geweckt hätte und Sie zur Innovation Tour 2018 begrüßen dürfte.