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Expertenbeitrag

Clara Shih

Clara Shih

CEO bei Hearsay Systems

Künstliche Intelligenz

Warum Bots nichts Übernatürliches sind

| Autor/ Redakteur: Clara Shih / Redaktion IoT

Alle Daten der Welt sind nutzlos, wenn sie keine konstruktiven Einblicke geben. Predictive Analytics und Machine Learning können Daten brauchbar machen.

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Künstliche Intelligenz ist keinefalls etwas Übernatürliches.
Künstliche Intelligenz ist keinefalls etwas Übernatürliches.
(Pixabay, CC0 Public Domain)

Niemand bezweifelt heute noch, dass Big Data, Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning – Begriffe, die auf synonym oder in engem Zusammenhang verwendet werden – in unserem Alltag angekommen sind. Egal ob man Google Maps nach dem Weg fragt, auf Amazon Einkäufe erledigt oder Filme auf Netflix anschaut – Bots und mitdenkende Algorithmen sind definitiv populär geworden.

Diese seismische Entwicklung, die sich entscheidend auf Unternehmen, Verbraucher und generell die gesamte Menschheit auswirkt, hat drei Gründe: Endlich haben wir die nötige Kapazität, um Daten erfolgreich zu analysieren; der Aufstieg von Big-Data-Analyse hat zu einem Sicherheitsbewusstsein dafür geführt, welche Daten analysiert werden dürfen; und schließlich hat die Automatisierung in unserem Leben in einem Maße Einzug erhalten, wie es vor einigen Jahren noch nicht denkbar gewesen wäre.

Herkulesaufgabe: Kontrolle der Datenflut

In diesem Moment haben wir mehr Daten als jemals zuvor. Wir schaffen Informationen in einem schwindelerregenden Tempo – ca. 2,5 Quintillionen Bytes an Daten jeden Tag, was ausreicht um 57,5 Milliarden iPads (mit 32 Gigabytes pro Stück) zu füllen. Big Data beeinflusst jede Branche und jede Funktion.

Diese Daten werden aus unseren Smartphones, E-Mails und Social-Media-Aktivitäten generiert. Die nächste Herkulesaufgabe besteht nicht nur darin, Ordnung in dieser Informationsflut zu schaffen, sondern auch die Daten zu nutzen, um effizienter zu werden. Alle Daten der Welt sind nutzlos, wenn sie uns keine konstruktiven Einblicke geben können, wie wir weiter handeln sollen. Basierend auf dem schieren Volumen und der unstrukturierten Natur der Menge an Daten können nur Predictive Analytics und Machine Learning Daten brauchbar machen.

Jahrelang gaben die Verbraucher freiwillig ihre Daten an Werbetreibende, soziale Netzwerke und die Regierung weiter, aus Bequemlichkeit oder um kostenlose Dienstleistungen zu erhalten. Das begann sich im Jahr 2016 zu ändern, als vermehrt Cyberattacken aufkamen und auch Ermittlungen gegen Terrorismus eine Bedrohung für die persönlichen Daten wurden.

Macht über die Daten: Die Wertvollsten werden  von ein paar wenigen Instanzen kontrolliert

Menschen und Institutionen sind nun zunehmend daran interessiert, ihren Daten zurückzuhalten, aber nur dann, wenn sie ihre Gewohnheiten nicht wesentlich ändern müssen. Breitbandunternehmen wie AT&T und Comcast benötigen in den USA die Erlaubnis, private Daten zu sammeln. Die Europäische Union legte gesetzlich fest, dass die IP-Adresse, die im Computer codiert ist, geschützt und persönlich ist. Apple argumentiert weiterhin, dass die "Verschlüsselung grundsätzlich großartig ist."

Dank dieser Verschlüsselung, halten viele Tech-Unternehmen ihre Daten nicht nur vor der Regierung geheim, sie speichern zudem weniger, damit sie nicht gezwungen werden können, diese zu teilen. Daten führen zu Sicherheits- und Verantwortungsbedenken. Das Wachstum an Big Data bedeutet, dass Künstliche Intelligenz zunehmend breiter verfügbar wird, aber die wertvollsten Daten werden jetzt und auch zukünftig von ein paar wenigen Instanzen kontrolliert.

Regulierte Industrien – Finanzunternehmen, Gesundheitsorganisationen, Bildungswesen – sind mit dem Gegenteil konfrontiert. Sie müssen Daten sammeln und archivieren. Das bietet eine oftmals übersehene Möglichkeit bereits vorhandene Datensätze zu erschließen, die häufig nur für Compliance-Zwecke gespeichert werden. Dies macht regulierte Industrien besonders reif für KI-Anwendungen, die diese Daten verarbeiten, um zum Beispiel steigenden Kosten entgegenzuwirken.

Da KI alltäglicher wird, beginnt sich ihre Neuheit abzunutzen. Siri, einstmals revolutionär und die erste Consumer-Grade-Anwendung von KI, muss jetzt fast auf dem Rücksitz platznehmen. Alexa, Cortana und Google Assistant sind dabei, Siri abzuhängen. Spracherkennungssoftware wird bereits von 39 Prozent der Smartphone-Besitzer genutzt.

Bots sind nur so intelligent wie ihre Erschaffer

Roboter-Butler und Bots sind nicht mehr nur im Smartphone vertreten, sondern sind bereits im Zuhause angekommen. Und das ist erst der Anfang. Predictive Automation hat sich im Jahr 2016 fest in Bildungswesen (Lehrer mit unbegrenzter Geduld!), Retail (Amazon nutzt 30.000 Roboter) und Marketing etabliert. Aber diese drei Beispiele verblassen im Vergleich zu den KI-Anwendungen, die unsere Welt auf den Kopf stellen werden: selbstfahrende Autos, Gesundheitsdiagnostik, völlig autonome Drohnen und vieles mehr.

Diese Bots scheinen wie Ergänzungen zu unserem Gehirn, aber in Wirklichkeit sind sie eher wie eine natürliche Erweiterung. Es ist wichtig sich ins Gedächtnis zu rufen, dass KI-Applikationen und Algorithmen, die diese ermöglichen, nur so gut sind wie die menschlichen Gehirne, die diese programmieren. Bots sind nicht total übernatürlich, sie teilen die Vorurteile und Fehler ihrer Erschaffer. Das sollte man bedenken, wenn es um die ethische Debatte beim Machine Learning geht.

Daten beeinflussen unser Leben. Die Frage ist, wer die Daten hat und was damit gemacht wird. Das Sammeln, Kontrollieren und Leiten der Einsen und Nullen in die richtige Richtung ist der nächste Schritt. KI ist unser bester Verbündeter, wenn es darum geht Sinn im Chaos zu machen, egal ob Sie Handelsvertreter, Taxifahrer oder CEO sind.

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Clara Shih

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