Das Neueste zur Storage & Data Analytics Technology Conference 2018

Das Automatisierbare wird mittels KI automatisiert werden

| Redakteur: Rainer Graefen

Veranstaltungstermine der Storage & Data Analytics: Stuttgart: 22.3 Hamburg: 10.4 Wiesbaden: 24.4 Köln: 26.4
Veranstaltungstermine der Storage & Data Analytics: Stuttgart: 22.3 Hamburg: 10.4 Wiesbaden: 24.4 Köln: 26.4 (Bild: Vogel IT-Akademie)

Eine wichtige Entwicklung bei der "Datensammelei" der vergangenen Jahre und Jahrzehnte ist, dass sie nicht umsonst war. Die Informationsschätze über das Verhalten von Menschen und den Nutzwert von Produkten in den Datengräbern vergangener Tage werden gehoben werden. Storage-Insider sprach mit Keynote-Speaker Patrick Keller, Senior Analyst bei BARC, über die aktuell absehbaren Tendenzen von Prognose-Tools und selbstlernenden KI-Algorithmen.

Storage-Insider: Herr Keller, Sie halten demnächst eine Keynote vor den Teilnehmern der Storage & Data Analytics Conference 2018. Was wird Ihr Thema sein?

Patrick Keller: Ich gehe in meinem Vortrag darauf ein, wie sich die Datennutzung durch die Verwendung von Algorithmen bereits verändert hat und wie sie sich weiter verändern könnte. Dabei können die verwendeten Algorithmen aus dem klassischen Daten Mining, Predictive Analytics oder der Künstlichen Intelligenz stammen. Zusätzlich möchte ich auf die Herausforderungen in Operationalisierung und Betrieb für die Anwender der neuen Technologien eingehen.

Das Automatisierbare wird mittels KI automatisiert werden STORAGE Conference 2018

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Jeder Hersteller hat ja scheinbar inzwischen irgendwas mit KI in seine Produkte eingebaut. Wo stehen wir wirklich?

Patrick Keller: Ich denke wir stehen noch relativ am Anfang einer sehr weitgehenden Entwicklung, die mit mehr und mehr Entscheidungsautomatisierung einhergehen wird. Dies sehen wir bereits heute in vielen Branchen, wie der Versicherungswirtschaft, wo viele Anträge bereits „dunkel“ durch die Systeme verarbeitet werden und bei über 80 Prozent der Anträge kein Mensch mehr eingreifen muss. Viele Anwenderunternehmen sind jedoch noch immer dabei, die für entsprechende Analysen notwendige Datenkonsistenz, -qualität und -nutzbarkeit sicher zu stellen.

Warum kann man in Zukunft nicht auf KI verzichten?

Patrick Keller:

Nicht nur, dass KI-gestützte Entscheidungen teilweise bereits heute bessere Ergebnisse erbringen als menschliche Entscheidungen, so liegen vor allem in der zunehmenden Automatisierung die größten Nutzen-, bzw. Kostensenkungspotentiale.

Die Ergebnisse des KI-Einsatzes werden sicherlich zu vielen Patenten führen. Welche positiven respektive negativen Auswirkungen auf die Gesellschaft erwarten Sie?

Patrick Keller: Das ist eine schwer zu beantwortende Frage. Zum einen weiß ich nicht, inwieweit Ergebnisse des KI-Einsatzes zu Softwarepatenten führen werden, zum anderen, inwieweit die zu Grunde liegenden Algorithmen patentierbar sind. Zudem wird die Entwicklung aktuell auch durch Open-Source-Initiativen voran getrieben, wie bspw. TensorFlow, eine plattformunabhängige Open-Source-Programmbibliothek für künstliche Intelligenz. Kritisch sehe ich eher, dass viele der Initiativen außerhalb Europas entstehen und durch Konzerne wie Google, Microsoft oder Apple gesteuert werden.

Interessante Auswirkungen auf die Gesellschaft wird es vielfältige geben. Zum einen werden automatisierbare Tätigkeiten automatisiert werden und damit nicht mehr von Menschen geleistet. Eine jüngste Veröffentlichung des Bitkom spricht von 3,4 Millionen Stellen, die in den nächsten 5 Jahren durch die Digitalisierung in Deutschland verdrängt werden könnten. Alleine hierdurch wird es deutliche Veränderungen geben und die Jobprofile der Menschen müssen sich verändern.

Glauben Sie, dass predictive Maintenance die Verfügbarkeit von Geschäftsprozessen verbessern kann?

Patrick Keller: Es gibt heute bereits eine Vielzahl von Anwendungsfällen von Predictive Maintenance, die insbesondere die Verfügbarkeit verbessern und den Anbietern neue Geschäftsmodelle eröffnen. Über die richtig spannenden, neuen Verfahren wird allerdings – wie über Predictive Maintenance vor 10 Jahren – heute nicht gesprochen.

Wo sehen Sie interessante Use Cases?

Patrick Keller: Wir sehen über alle Branchen hinweg interessante Anwendungsbeispiele. So hat unsere Schwesterfirma PAC – Pierre Audoin Consultants bereits über 600 Beispiele dazu in einer frei zugänglichen Datenbank gesammelt. Diese Informationen sind unter PAC Innovation Register abrufbar. In Summe sehen wir derzeit vor allem im Umfeld von IoT (Internet of Things) die meisten neuen Ideen, beispielsweise rund um das Thema Connected Car oder Logistik. Aber auch in „althergebrachten“ Branchen wie der Landwirtschaft werden durch den zunehmenden Einsatz von Sensordaten effizientere Prozesse möglich.

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