Die Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz

Im Jahr 2017 haben wir darüber geschrieben, wie die Künstliche Intelligenz (KI) die Robotic Process Automation (RPA) nutzen und verbessern kann, und Anfang des Jahres haben wir uns einige Möglichkeiten angesehen, wie die KI bei der eigentlichen Implementierung von RPA helfen kann. Es ist klar, dass die KI eine große Rolle für den Erfolg von RPA (in dem, was man derzeit Intelligent Automation nennt) spielt und auch einen eigenen Wert darstellt. Aber im Allgemeinen ist nicht bekannt, wie man KI findet, wie man sie kauft und wie man sie einsetzt. Die gute Nachricht ist, dass dies immer einfacher wird, da der Einsatz von KI in der Unternehmenswelt immer mehr demokratisiert wird.

Es gibt vier grundlegende Möglichkeiten, wie Unternehmen auf KI zugreifen können. Die erste ist die einfachste und derzeit populärste Methode: einen Softwareanbieter einzubinden, der bereits eine Lösung entwickelt, gebaut und getestet hat. Die Vorteile liegen auf der Hand – der Kunde muss keine spezifischen KI-Fähigkeiten erlernen oder rekrutieren und der Mehrwert wird relativ schnell realisiert. Alles, was benötigt wird, ist die Installation (oder Verbindung, wenn es sich um SaaS handelt) und Konfiguration / Schulung. Das Tückische daran ist natürlich, sicherzustellen, dass die Lösung des Anbieters genau Ihren Anforderungen entspricht. Wenn dies der Fall ist, können Sie so durchstarten, aber wenn sie nicht genau Ihren Anforderungen entspricht, dann müssen Sie sich vielleicht andere, maßgeschneiderte Lösungen ansehen.

Am anderen Ende der Skala steht die maßgeschneiderte Lösung mit Wettbewerbsvorteilen. Dies wäre der Fall, wenn das Unternehmen über einen einzigartigen Datensatz und eine Idee verfügt, die noch niemand zuvor umgesetzt hat. Diese Art von Ansatz erfordert KI-Entwickler und Data Scientists, wahrscheinlich von einem Beratungsunternehmen und demnach sehr teuer. Der Gewinn kann jedoch sehr groß sein, mit dem Potenzial, einen Markt zu verändern oder sogar einen völlig neuen zu schaffen.

Zwischen diesen beiden Extremen gibt es noch ein paar andere Möglichkeiten, bei denen eine gewisse Differenzierung erforderlich ist, man aber nicht von einem leeren Blatt Papier ausgehen möchte. Die nicht ganz optimale Version dieser beiden ist die, bei der Sie zu Ihrem etablierten Outsourcing-Anbieter gehen und dessen interne KI-Lösungen nutzen. Das kann funktionieren, aber im Allgemeinen ist es so, als würde man einen quadratischen Stift in ein rundes Loch stecken (und dabei die Ressourcen des Anbieters nutzen).

Die wohl günstigste Lösung wird der Einsatz einer der wenigen KI-Plattformen sein, die in den letzten Jahren auf den Markt gekommen sind. Die größten und beliebtesten werden von Google, Amazon, Microsoft und IBM angeboten. Jede hat eine Reihe von algorithmischen Diensten, wie z.B.’speech-to-text’,’Q&A’ oder ‘Face Recognition’, auf die über eine API zugegriffen werden kann. Der Kunde zahlt bei jedem Aufruf der API eine geringe Gebühr. Sie müssen noch einige Software um die Algorithmen herum entwickeln, aber diese Lösung bietet eine gute Balance zwischen Individualität und Standardisierung.

Neben den Plattformlösungen der Technologieriesen gibt es mittlerweile einige unabhängige Anbieter wie Kortical, H20 und Polymatica, die verschiedene KI-Dienstleistungen anbieten können. Die meisten konzentrieren sich auf die Datenanalyse der KI, aber einige beinhalten auch die Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese werden die interessanten Akteure sein, die es im nächsten Jahr zu beobachten gilt.

Mit dem Aufkommen von immer mehr KI-Anbietern und den neuen KI-Plattformen wird der Zugriff auf die künstliche Intelligenz wesentlich einfacher. Es wird nie Plug-and-Play sein, und Sie werden wahrscheinlich irgendwann auf der Reise Beratung in Anspruch nehmen müssen, aber die Möglichkeit für Unternehmen, KI neben ihren RPA-Fähigkeiten zu nutzen, ist jetzt einfacher denn je.