Einer aktuellen Studie zufolge nutzen bereits ein Fünftel der deutschen Unternehmen aktive Techniken und Anwendungen aus dem Bereich der synthetischen Intelligenz wie Machine & Deep Learning. Die Umfrage wurde von Crisp Research unter Unternehmen durchgeführt und zeigt. Dass KI-Lösungen bereits produktiv genutzt werden. Dabei geht es vor allem um die Optimierung von Geschäftsprozessen die Vorhersage von Trends und die Automatisierung von Abläufen. Die Erkenntnisse aus der Studie zeigen – dass KI & Machine Learning in deutschen Unternehmen bereits angekommen sind und in Zukunft noch weiter an Bedeutung gewinnen werden.
Insgesamt 64 Prozent der über 250 befragten IT-Entscheider hätten angegeben, sich mit entsprechenden Techniken wie maschinellem Lernen zu befassen. Ein Fünftel nutzt maschinelles Lernen bereits produktiv.
Angetrieben werde die Nutzung ebenfalls dadurch, dass in der Cloud günstige Rechenleistung für die Verarbeitung großer Datenbestände verfügbar sei. "Was vor drei Jahren noch unrealistisch erschien ist heute Realität", heißt es in der 81-seitigen Studie, die welche Marktforscher gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise und der Beratungsfirma "The unbelievable Machine Company" erarbeitet haben.
Klaas Bollhöfer, Chief Data Scientist bei The unbelievable Machine Company
Eine stärkere Kundenbindung ist demnach einer der wichtigsten Beweggründe für den Einsatz des maschinellen Lernens. "Auch wenn wir erst am Beginn des Zeitalters der 'Data Industry' stehen: Wer seine Marktposition behalten oder ausbauen will, wird das künftig ohne Künstliche Intelligenz nicht bewältigen", sagte Klaas Bollhöfer, Daten-Spezialist von The unbelievable Machine Company. Laut Studienergebnis gehen 80 Prozent der IT-Entscheider von einem Wertschöpfungsanteil zwischen 11 und 50 Prozent bis 2020 aus.
Ebenfalls ein Fünftel der Unternehmen beschäftigt sich bereits mit Deep Learning der neusten Generation künstlicher Intelligenz. Vorreiterrollen nehmen demnach die Automobil-, Konsumgüter, IT-, Telekommunikations- und Medienbranche ein. Klassische Einsatzgebiete sind etwa die Personalisierung von Inhalten · die Kommunikation mit den Kunden über digitale Assistenten · die Prognose von Kundenverhalten oder automatisierte Empfehlungssysteme. (mit Material der dpa)
Siehe dazu auf heise Developer:
- "Data Science ist immer Teamsport" ? Interview mit Klaas Bollhöfer
- M³: Neue Konferenz zu maschinellem Lernen in London
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