ENKI, ML und BI: Die Fäden datengetriebener Technologien entwirren
Das digitale Zeitalter, geprägt von einer ständig zunehmenden Datenflut, stellt die traditionellen Methoden und Paradigmen der Informationsverarbeitung weiterhin auf die Probe. Diese Ära wird durch die Fülle an relativ günstiger Rechenleistung und ausgeklügelten Rechenmethoden wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Business Intelligence (BI) vorangetrieben, die schneller als je zuvor als entscheidende Enabler für datengetriebenes Entscheiden wachsen. Die Konzepte von KI oder ML sind nicht neu – sie stammen aus der Mitte des letzten Jahrhunderts.
Im Laufe der Jahre erlebten sie Wellen der Begeisterung, gefolgt von Enttäuschung, letzteres teilweise bedingt durch die begrenzte Rechenkapazität. Heute sind sie sicherlich auf dem Vormarsch, und viele Produkte oder Dienstleistungen behaupten, sie seien von KI oder ML betrieben. Nicht alle dieser Behauptungen sind gerechtfertigt, und die Begriffe werden häufig missbraucht. Besonders einfach ist das, da keiner dieser Begriffe eine klare, prägnante und allgemein akzeptierte Definition hat. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen drei Bereichen ist entscheidend für jedes datengetriebene Publikum, das das Potenzial dieser Technologien optimal nutzen möchte, ohne von Anbietern getäuscht zu werden.
Das Hauptziel von Künstlicher Intelligenz (KI) ist es, Maschinen zu schaffen, die bestimmte Aufgaben ausführen können, die als intellektuell anspruchsvoll gelten und besser oder genauso gut erledigt werden wie von einem Menschen. Es geht darum, Systeme zu schaffen, die verstehen, lernen, schlussfolgern, Probleme lösen und möglicherweise Wahrnehmungsfähigkeiten aufweisen können. KI zielt darauf ab, die kognitiven Funktionen nachzuahmen, die der Mensch mit seinem Verstand verbindet, wie „Lernen“ und „Problemlösen“. Künstliche Intelligenz arbeitet nach der Philosophie, Maschinen in die Lage zu versetzen, selbstständig zu denken und Entscheidungen zu treffen, wodurch sie „intelligent“ werden. Sprache ist sicherlich eine der Aktivitäten, die traditionell den Menschen vorbehalten war.
Von Anfang an wurde daher viel Aufwand darauf verwendet, eine Maschine zu entwickeln, die in der Lage ist, in Worten zu kommunizieren, wie es der Mensch tut. Das erklärt auch den aktuellen Hype um generative oder konversationelle KI. Nicht jede Maschine oder jedes Computerprogramm, das in der Lage ist, eine bestimmte Aufgabe oder Aufgabenklasse effizienter auszuführen als ein durchschnittlicher Mensch, sollte jedoch als „KI“ bezeichnet werden. In vielen Fällen wird der Leistungsgewinn erzielt, weil Computer einige einfache Operationen viel schneller ausführen können als der Mensch. Sie können eine Vielzahl von potenziellen Lösungen in einem Bruchteil einer Sekunde bewerten oder analysieren. Wenn genug Rechenleistung vorhanden ist, wird selbst ein sehr einfacher oder primitiver „Brute-Force“-Algorithmus besser abschneiden als ein Mensch.
Unter dem breiten Begriff der KI ist Maschinelles Lernen (ML) eine Methode, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die Maschinen dazu verwenden, Wissen aus Daten, Beobachtungen oder Rückmeldungen zu extrahieren. Anstatt Softwareroutinen mit spezifischen Anweisungen zu programmieren, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, wird im Maschinelles Lernen beschrieben, wie die Maschine aus den verfügbaren Informationen lernen oder eine Strategie entwickeln soll. Je mehr Daten sie verarbeitet, desto besser wird sie, was das Prinzip des „Lernens aus Erfahrung“ verkörpert.
Ähnlich wie bei KI gibt es auch hier keine klaren Grenzen zwischen dem, was als ML gilt und was nicht. Es handelt sich vielmehr um eine Sammlung sehr unterschiedlicher Algorithmusklassen. Einige davon sind statistische Methoden in leicht veränderter Form (z. B. alle auf Regression basierenden Algorithmen), einige entstammen stark der Wahrscheinlichkeitsrechnung, während andere nahezu vollständig deterministisch sind (wie einige Cluster- oder Klassifikationsalgorithmen). Es gibt auch eine breite Palette von Algorithmen, die von biologischen Systemen inspiriert sind, wie z. B. Partikelschwarmoptimierung oder Ameisenalgorithmen. Eine weitere bemerkenswerte Klasse biologisch inspirierter Algorithmen sind künstliche neuronale Netze, einschließlich des in letzter Zeit sehr beliebten „Deep Learning“. Diese verschiedenen Algorithmusklassen haben nicht viel gemeinsam, werden aber alle typischerweise als ML-Methoden klassifiziert.
Maschinelles Lernen-Anwendungen reichen von der E-Mail-Filterung und Betrugserkennung über Optimierung bis hin zu prädiktiver Analyse und Bilderkennung. Es muss betont werden, dass ML nicht gleichbedeutend mit einer hochentwickelten, modernen Methode ist. Viele der als „ML“ bezeichneten Lösungen verwenden tatsächlich sehr einfache Algorithmen, in einigen Fällen kann der „Lern“-Teil sogar auf eine einfache Regelbasis reduziert werden.
Während Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in erster Linie mit der Ermöglichung von Maschinen in Verbindung gebracht wurden, menschliche Intelligenz und Fähigkeiten zu imitieren oder zu erweitern und in vielen Bereichen Anwendung fanden, ist Business Intelligence (BI) ein Anwendungsbereich, der auf unternehmensspezifische Herausforderungen abzielt. BI bezieht sich auf die Strategien und Technologien, die von Unternehmen zur Datenanalyse von Geschäftsinformationen verwendet werden. Es bietet eine historische, aktuelle und vorausschauende Sicht auf die Geschäftsprozesse, indem es Rohdaten in bedeutungsvolle und wertvolle Informationen für die Geschäftsanalysen und Entscheidungsfindung umwandelt.
Business Intelligence verwendet eine Vielzahl von Werkzeugen, Anwendungen und Methoden, die es Organisationen ermöglichen, Daten aus internen Systemen und externen Quellen zu sammeln, für die Analyse vorzubereiten, Abfragen gegen die Daten auszuführen und Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erstellen. Das Endziel ist es, Geschäftsführern und Unternehmensleitern umsetzbare Einblicke zu liefern, die es erleichtern, fundierte strategische und taktische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
KI, ML und BI schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern funktionieren oft synergetisch. KI nutzt ML in dem Maße, dass ML praktisch ein Teilbereich innerhalb eines breiteren KI-Bereichs ist. Auf der anderen Seite nutzt BI KI- und ML-Methoden, um die Datenanalyse zu verbessern, tiefere Einblicke zu gewinnen und prädiktive Fähigkeiten zu ermöglichen.
Zur Veranschaulichung: Angenommen, ein Einzelhandelsunternehmen möchte seine Lieferkette optimieren. Ein BI-System könnte Einblicke in vergangene Verkaufstrends und die Wirksamkeit früherer Lieferkettenkonfigurationen bieten. Innerhalb von BI als Anwendungsbereich können ML- und KI-Methoden und -Algorithmen angewendet werden. Ein ML-Algorithmus könnte beispielsweise zukünftige Verkäufe basierend auf Mustern vorhersagen, die aus historischen Daten erlernt wurden. Anschließend könnte ein modellbasiertes Optimierungssystem verwendet werden, um Entscheidungen zur Optimierung der Lieferkette vorzuschlagen.
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Business Intelligence sind unterschiedliche, aber miteinander verflochtene Bereiche, die für moderne Geschäftsprozesse unverzichtbar sind. Das Verständnis der Unterschiede zwischen KI, ML und BI hilft, ihre einzigartigen Wertversprechen und synergetischen Potenziale zu schätzen. Die Integration dieser Technologien kann Unternehmen helfen, Daten effektiver zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Für Unternehmen ist es entscheidend, nicht nur den Unterschied zwischen KI, ML und BI zu verstehen, sondern auch, wie diese Technologien integriert und in vollem Umfang genutzt werden können.
Der Bereich der KI und ML ist ziemlich komplex und es existieren eine Vielzahl von Methoden und Algorithmen, die von sehr einfachen bis hin zu unglaublich ausgeklügelten reichen. Zudem, in Anbetracht der Popularität dieser Methoden, tauchen viele Produkte auf, die behaupten, diese zu nutzen. Manchmal sind diese Behauptungen wahr, manchmal sind sie nicht viel mehr als ein Marketing-Trick. Aus diesem Grund ist es auf dem Weg zur Einführung von KI oder ML ratsam, mit einer vertrauenswürdigen Beratung zusammenzuarbeiten, die die Einführung und effektive Nutzung dieser Methoden erheblich beschleunigen kann. Während KI-Tools und ML-Methoden bei kluger Anwendung enorm helfen können, sollte man nicht vergessen, dass keine von ihnen ein Allheilmittel ist und nicht alle Probleme KI erfordern. Unabhängige Berater können die Behauptungen der Anbieter überprüfen und dabei helfen, die für das Problem am besten geeigneten Werkzeuge und Technologien auszuwählen, was wiederum den Wettbewerbsvorteil einer Organisation stärkt und teure Fehler vermeidet.