Machine Learning und Künstliche Intelligenz – Alles nur Hype. (?) - Teil 1
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – egal in welchem Medium man sich bewegt (Printmedien, Onlineportale, Radio oder TV), meist früher als später wird man mit mindestens einem dieser Schlagwörter konfrontiert. Aber wie heißt es so schön: Es wurde schon alles gesagt, nur nicht von allen.
In diesem ersten Blogpost unserer Reihe gehe ich darum darauf ein, wie wir uns hier als Datenanalyse-Spezialisten positionieren, und Ihnen ein Gefühl dafür geben, wie Sie diese Methoden (und unsere Lösungen) in diesem Zusammenhang nutzen können, um einen echten Mehrwert für Sich bzw. Ihr Unternehmen zu generieren.
Der Fokus liegt dabei auf praxisnaher Anwendung, und weniger auf dem Vermitteln technisch-fachlicher Grundlagen. Auf Grund des Umfangs wird dies ein mehrteiliger Beitrag mit folgender Gliederung:
- Einleitung: Von globalgalaktischen Themen bis hin zu Audit, IKS, Datenanalyse und Risikomanagement (in diesem Beitrag behandelt)
- Brücken bauen: Es beginnt vielleicht mit einer Enttäuschung - von Ihren Daten zu Machine Learning Algorithmen
- Content is (auch hier) king: Kreativität kommt später - nur die konkrete Anwendung schafft Mehrwert.
- Drei Anwendungsbeispiele: a – Alter Wein in besseren Schläuchen; b – Brandneu; c – Anders.
- Fazit
Bevor es inhaltlich in die Details geht, möchte ich noch kurz die Begriffe Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen abgrenzen:
- Künstliche Intelligenz: Teilgebiet der Informatik, befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens
- Maschinelles Lernen: Teilbereich der künstlichen Intelligenz, welcher dafürsteht, künstlich Wissen aus Erfahrung zu generieren, und dies wiederum für die o.g. Verhaltensautomatisierung nutzbar zu machen.
1. Einleitung
Vermutlich geht es Ihnen wie mir – man entkommt den Themen KI / ML nicht. Dazu muss man sich beruflich auch gar nicht mit Datenanalyse, Audit, Internes Kontrollsystem oder Riskmanagement beschäftigen.
Wie präsent das Thema „Künstliche Intelligenz“ bzw. „Machine Learning“ ist, ist im Moment unschwer zu erkennen. Abends beim Zappen durch das klassische oldschool-Fernsehprogramm fordert der bayerische Ministerpräsident Markus Söder (zu Recht), dass wir den Anschluss an den internationalen Wettbewerb nicht verlieren dürfen – unter anderem durch Leuchtturmprojekte im Bereich Künstliche Intelligenz. Am nächsten Morgen im Auto, auf dem Weg zur Arbeit wird berichtet, dass künstliche Intelligenz nicht mehr wegzudenken ist. Für Entscheider in Unternehmen, werden dennoch Emotionen und berufliche Erfahrung (respektive das Bauchgefühl) immer notwendig sein, um Vorschläge der KI richtig zu interpretieren bzw. anzunehmen oder zu verwerfen. In der Arbeit dann mit einer Tasse Kaffee in den Schreibtischstuhl sinkend teilt mir der Webbrowser auf Spiegel.de mit „KI-Kenntnisse bei DAX Konzernen kaum gefragt“ . Als ich nach meinem Handy greife, um die Apps meines Vertrauens zu öffnen, schlägt mir die Google Foto App mit dem Titel „Ach wie schnell sie doch groß werden“ eine automatisch zusammengestellte Bildkollage meines ältesten Sohnes aus seinen ersten 4 Lebensjahren vor. Nach dem Schließen dieser Meldung versucht mir Siri im Homescreen zu suggerieren, welchen Anruf ich jetzt vielleicht gleich als nächstes tätigen möchte (Geburtstagswünsche an einen Freund). Mich vom Stuhl erhebend und nachdenklich aus dem Fenster schauend, fällt mein Blick auf die THD Deggendorf auf der anderen Straßenseite. Dort ist Anfang Oktober der neue Studiengang „Künstliche Intelligenz“ erfolgreich gestartet. Von den lustig-peinlichen Vorschlägen, die mir Amazon unterbreitet, auf Grund einer Mischung aus meinem Browser-Suchverlaufs, meiner Prime Watchlist sowie bereits getätigten Käufen, will ich hier gar nicht sprechen. Ich will nur sagen „Ich kann das erklären.“ Meine Suche bezog sich auf Klemmen mit Gewichten, um die Gartenmöbelabdeckungen zu Hause windsicher zu machen. Das Ergebnis in Form des daraus resultierenden Shoppingvorschlags … ist eine andere Geschichte.
Dass die aktuelle Diskussion ganz allgemein von diesen Themen durchzogen ist – geschenkt. Dass man auch ganz konkret im täglichen Umgang mit Apps, Computern, Mobiltelefonen und Fahrzeugen damit konfrontiert wird – eigentlich nicht mehr der Rede wert.
Nun geht es aber bei unseren Lesern und Kunden (und damit vermutlich in hoher Wahrscheinlichkeit auch bei Ihnen) um Themen wie Audit, Wirtschaftsprüfung, Internes Kontrollsystem, Risikomanagement, GRC und Datenanalysen konkret in diesem Zusammenhang. Welche Relevanz hat Machine Learning / KI hier?
Dabei ziele ich in diesem Beitrag auf das „hier und jetzt“ im Jahre 2020. Dass vielleicht in 2,3,5 bzw. 10 Jahren KI basierte Lösungen viele der Tätigkeiten in diesen Bereichen komplett automatisiert und weitgehend ohne menschliches Zutun erledigen, das will ich nicht ausschließen (ich finde meine Glaskugel gerade nicht). Persönlich bin ich der Meinung, es ist wichtig, dass man neben dem Sinnieren über Varianten einer möglichen Zukunft sich mit dem bereits nutzbaren Potential der Gegenwart auseinandersetzt.
Ich hoffe Ihnen hat der erste Teil unserer Blogreihe gefallen. Im nächsten Beitrag werden wir uns die machine learning Algorithmen genauer ansehen.