{"id":5211,"date":"2018-08-16T15:07:54","date_gmt":"2018-08-16T13:07:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.pikon.de\/?p=3022"},"modified":"2025-11-21T12:44:53","modified_gmt":"2025-11-21T11:44:53","slug":"kuenstliche-intelligenz-als-werkzeug-nutzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pikon.com\/de\/blog\/kuenstliche-intelligenz-als-werkzeug-nutzen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz als Werkzeug nutzen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Wie bringe ich meinen Hammer dazu, N\u00e4gel in die Wand zu schlagen? Nachdem wir im ersten Teil der Blogreihe erfahren haben, was K\u00fcnstliche Intelligenz ist und dass uns die sogenannte schwache KI dabei helfen kann, unsere allt\u00e4glichen Aufgaben schneller und besser zu erledigen, stellt sich uns jetzt die Frage, wie denn?<\/p>

K\u00fcnstliche Intelligenz, oder Teilbereiche der KI finden mittlerweile in vielen Systemen Anwendung. Bestimmt haben auch Sie schon mit ihnen gearbeitet, sei es privat oder im Beruf. Jeder kennt beispielsweise SIRI, Cortana oder aber auch f\u00fcr uns selbstverst\u00e4ndliche Dinge wie Google oder andere Suchmaschinen.<\/span><\/p>

All diese Anwendungen dienen uns heute bereits als Werkzeuge und erm\u00f6glichen es uns beispielsweise, schnell an Wissen zu gelangen oder Computersysteme einfacher zu steuern.<\/p>

Wettbewerbsvorteile durch K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>

Wo kann uns K\u00fcnstliche Intelligenz, oder besser gesagt maschinelles Lernen noch besser unterst\u00fctzen und Ihrem Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschaffen?<\/p>

Durch maschinelles Lernen ist es beispielsweise m\u00f6glich, Sensordaten Ihrer Industriemaschinen zu untersuchen, um so zu erkennen, wann eine Maschine ausfallen k\u00f6nnte. So etwas w\u00fcrde dann unter Predictive Maintanance, also unter das Vorhersehen von Wartung fallen. Die gleichen Daten k\u00f6nnen aber auch genutzt werden, um die Maschine so einzustellen, dass die Qualit\u00e4t Ihrer Produkte verbessert wird. Sie k\u00f6nnen auch genutzt werden, um den Produktionsprozess zu beschleunigen. Das sind nur einige Beispiele und auch nur auf Sensordaten beschr\u00e4nkt. Doch in Ihrem Unternehmen werden seit Jahren viele weitere Daten gesammelt.<\/p>

Was kann ein Computer aus diesen Daten lernen und wo kann er den Menschen unterst\u00fctzen?<\/h3>

Beispielsweise beim Erfassen und Verbuchen von Eingangsrechnungen. Wird das System richtig eingerichtet, kann es viele Ihrer in Papierform erhaltenen Rechnungen durch Einscannen automatisch erfassen und diese verbuchen. Vorbei sind also die Zeiten in denen man sich stunden-, ja tagelang durch Papierstapel k\u00e4mpfen muss, nur um die Rechnungen in eine digitale Form zu \u00fcberf\u00fchren. An dieser Stelle sei aber auch erw\u00e4hnt, dass es nat\u00fcrlich ebenso m\u00f6glich w\u00e4re, Rechnungen mit Ihren Gesch\u00e4ftspartnern von vorneherein elektronisch auszutauschen. Die Vorteile, die man durch ein solches Vorgehen hat, \u00fcberwiegen in den meisten F\u00e4llen sogar. Man sieht also bereits an diesem kurzen Beispiel, dass es mehrere Wege zum Ziel gibt und manchmal der \u201etraditionelle\u201c Weg sogar der bessere w\u00e4re. Allerdings kann maschinelles Lernen hier schnell Abhilfe schaffen, um Ihnen den Arbeitsalltag zu erleichtern.<\/p>

Um K\u00fcnstliche Intelligenz als ein solches Werkzeug nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen wir erst einmal eine entscheidende Frage beantworten.<\/p>

Was ist der Unterschied zwischen traditionellem Programmieren und der Nutzung von Machine Learning?<\/h3>

Bei traditionellem Coding werden f\u00fcr jede \u00c4nderung manuelle Anpassungen notwendig. Hier wird statischer Code programmiert, welcher genau zu dem Ergebnis f\u00fchrt, welches man programmiert hat. Man muss also von vorneherein alle M\u00f6glichkeiten bedenken und den Programmcode dementsprechend schreiben. Eine bei nicht so komplexen Problemen, mit wenig Daten und wenig Ver\u00e4nderungen sehr gute Art, das Problem anzugehen. Es wird auch weiterhin bei vielen Anwendungen notwendig sein, traditionelle Algorithmen zu nutzen, da der Aufwand recht gering und die Ausf\u00fchrung sehr stabil ist. Wenn etwas schief geht hat man einen Ansprechpartner, welcher den Code inspizieren und Fehlerquellen ausmerzen kann. Auch hier steckt ein St\u00fcck K\u00fcnstliche Intelligenz in der Anwendung, wenn auch nicht im Sinne der Begriffsdefinition. Ein wichtiger Punkt, das Lernen, fehlt hier.<\/p>

Machine Learning verfolgt einen anderen Ansatz. Auch dabei ist Coding notwendig. Dieses Coding beschr\u00e4nkt sich aber auf die Aufbereitung der Daten und das Training des Modells. Was bedeutet das? Es bedeutet, dass statischer, vom Menschen geschriebener Code hier beim eigentlichen Modell keine Anwendung findet. Man f\u00fcttert einen Algorithmus mit Daten und dieser stellt sich den Erwartungen entsprechend automatisch ein, er lernt also aus den vorhandenen Daten. Klingt ja doch nach dem angepriesenen Wundermittel, nicht wahr? Ganz so einfach ist es leider nicht. Erstens m\u00fcssen verschiedene Voraussetzungen erf\u00fcllt sein: man braucht viele, saubere Daten. Diese m\u00fcssen f\u00fcr den Machine Learning Algorithmus angepasst, nennen wir es „verdaulich gemacht“ werden. Ein sehr zeitaufw\u00e4ndiger Prozess. Mit diesen vorbereiteten Daten kann man sein Modell nun trainieren. F\u00fcr diese Daten und das zu l\u00f6sende Problem muss dann von einem Experten das passende Modell ausgew\u00e4hlt und entsprechend eingestellt werden. Danach hei\u00dft es Trainieren und fertig. Okay vielleicht war das alles etwas zu schnell. Gehen wir es an einem Beispiel durch: Der Absatzplanung.<\/p>

Beispiel Absatzplanung<\/h3>

In vielen Unternehmen ist der Demand Forecast (Absatzprognose) ein wichtiges Instrument. Ein guter Ausgangspunkt, um besser planen zu k\u00f6nnen, wie viel Umsatz man machen wird, welche Ressourcen man ben\u00f6tigt, usw. Dieser Forecast soll in unserem Fall automatisch durch ein System vorgegeben werden.<\/p>

Beim traditionellen Coding gehen wir wie folgt vor: Wir schauen uns an, wie Absatzzahlen in den letzten Jahren ausgesehen haben. Planungsexperten k\u00f6nnen uns sagen, wie in etwa eine Logik aussehen soll, welche die Prognosen erstellt. Dies kann eine Gleichverteilung, eine Saisonale Verteilung oder eine individuelle sehr komplexe Verteilung sein, bei der das Wissen der Experten stark mit eingeht. Diese Verteilung kann dann als mehr oder weniger komplexer Algorithmus implementiert werden.<\/p>

Machine Learning Ansatz<\/h3>

Gehen wir nach einem Machine Learning Ansatz vor, machen wir das wie folgt: Wir schauen uns das Problem in engem Kontakt mit Fachexperten an, um die passenden Aufgabenklassen und Algorithmen zu bestimmen. In unserem Fall Modelle f\u00fcr eine Zeitreihenanalyse. Wir wollen somit bestimmen, wie sich der Absatz zeitlich verh\u00e4lt. Wir schauen uns die Daten an, welche wir bereits aus der Vergangenheit haben. Schlie\u00dflich haben wir nicht erst heute angefangen, unsere Produkte zu verkaufen. Wir bereiten die Daten so auf, dass unsere Algorithmen damit arbeiten k\u00f6nnen. Wir entscheiden, welche Modelle wir als geeignet erachten. Wir f\u00fcttern diese Modelle mit einem Teil der Daten, trainieren unsere Modelle also. Danach testen wir mit einem anderen Teil der Daten, wie gut unser Modell den richtigen Absatz erkennt. Ist diese Performance gut genug, k\u00f6nnen wir das Modell implementieren und produktiv nutzen. Ansonsten m\u00fcssen wir entscheiden, ob wir noch andere Modelle testen oder den Fall durch Machine Learning nicht mit sinnvollem Aufwand l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/p>

Beim ersten, dem traditionellen Vorgehen f\u00fchrt jede \u00c4nderung in der Zukunft auch zu einer neuen manuellen Anpassung des Codes. Im zweiten Fall f\u00fchren mehr Daten in der Zukunft zu einer Verbesserung des Modells. Au\u00dferdem k\u00f6nnen beim Machine Learning Vorgehen viele Attribute mit eingehen, um deren Einfluss auf den Absatz darzustellen und zu analysieren. Wir suchen hier nach verborgenem Wissen in unseren Daten.<\/p>

Ma\u00dfgeschneiderte Methoden finden<\/h3>

Solche Modelle k\u00f6nnen sowohl auf Sie zugeschnitten als auch vortrainiert implementiert werden. H\u00e4lt man sich an Standardprozesse, sind die Daten automatisch sauber und man kann vorgefertigte Aufbereitungsmethoden nutzen. So gibt es f\u00fcr die automatische Zahlungszuordnung beispielsweise eine SAP L\u00f6sung, welche sich SAP Cash Application nennt und Teil des SAP Leonardo Portfolios ist. [1] Auch die sogenannte Bilderkennung ist grunds\u00e4tzlich vortrainiert implementierbar und muss dann auf den speziellen Fall (Was genau muss sie erkennen?) zugeschnitten werden.<\/p>

Bei Prozessen, welche nicht unbedingt dem Standard entsprechen beziehungsweise \u00fcbertragbar sind, sieht es etwas anders aus. Hier muss man die Problemstellung genau betrachten und abw\u00e4gen, welche Methode man nutzen will. Beim Beispiel der Absatzprognose sind die Einfl\u00fcsse auf den Absatz von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Bei einem Eisverk\u00e4ufer hat das Wetter einen Einfluss, bei einer Tankstelle der \u00d6lpreis oder ob viele Menschen in Urlaub fahren, bei Ihnen im Unternehmen wohl ganz andere Faktoren. Dazu sollte man sowohl Prozesse des Unternehmens als auch die verschiedenen M\u00f6glichkeiten kennen, den Prozess zu verbessern. Man braucht hier also verschiedene Experten mit im Boot, um solche Problemstellungen angehen zu k\u00f6nnen und dann eine ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung zu implementieren. Man sollte sich also im Klaren dar\u00fcber sein, dass auch die manuelle Planung mit viel Vorwissen geschieht. Wie ist die Marktsituation, sollen neue Produkte verkauft werden, gibt es Kampagnen, welches Produkt wird gerade beworben, was sind neue Trends und nicht zuletzt: Wie sieht unser Planungsprozess im Unternehmen eigentlich aus? M\u00fcssen vielleicht mehrere Modelle zusammenarbeiten, um den Erfolg zu gew\u00e4hrleisten? Was auf den ersten Blick trivial erscheint, ist es auf den zweiten vielleicht gar nicht mehr und erfordert ein hohes Ma\u00df an Expertenwissen.<\/p>

Um ein solches Vorwissen in Modelle mit einbringen zu k\u00f6nnen, muss man daf\u00fcr sorgen, sowohl Experten vom Fach als auch Experten aus der Technologie mit einzubringen. Man muss n\u00f6tige Voraussetzungen an die Systemlandschaft erf\u00fcllen, aber auch alle Mitarbeiter motivieren und mit einbeziehen. Man muss organisatorische, fachliche, technologische und menschliche H\u00fcrden \u00fcberwinden. Wie die Macy-Konferenzen der Kybernetik, an der Wissenschaftler der verschiedensten Fachrichtungen teilnahmen, um komplexe Systeme zu verstehen und nachzubauen, ist auch K\u00fcnstliche Intelligenz und der erfolgreiche Einsatz im Unternehmen eine interdisziplin\u00e4re Aufgabe, ein Teamsport.<\/p>

Nur so kann K\u00fcnstliche Intelligenz als Werkzeug genutzt werden. Es soll schlie\u00dflich ein funktionierendes, n\u00fctzliches Werkzeug sein, welches uns Menschen hilft, oder?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\tKI Discovery Workshop\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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Entdecken Sie, wie KI Ihrem Unternehmen einen echten Mehrwert bieten kann.<\/p>

\u00a0<\/p>

Zum Workshop-Angebot<\/a><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\n\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Mehr zu unserer Beratungsleistung im Bereich Data Science finden Sie hier<\/a>.<\/p>

Quellenverzeichnis:<\/p>

[1] https:\/\/www.sap.com\/products\/cash-application.html<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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