Go for Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz: Wir planen, entwicklen und trainieren AI Anwendungen

KI-Künstliche Intelligenz (AI) – hat das Potenzial alles zu verändern!

AI here and now.

Die Art und Weise, wie derzeit Tätigkeiten und Aufgaben zwischen Menschen und Computern verteilt sind wird sich grundlegend ändern. Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Robotic Process Automation unterstützen Menschen bei vormals rein manuellen Tätigkeiten und führen so zu optimierten Prozessen. Vorrangig steigert dies die Produktivität, aber ermöglicht zusätzlich auch neue digitalisierte Dienstleistungen.

Unternehmen die sich nicht an diese Veränderung anpassen, werden mit zunehmenden Wettbewerbsnachteilen kämpfen müssen.

Wir helfen Unternehmen diesen Veränderungsprozess zu meistern und durch die Integration von künstlicher Intelligenz vorhandenes zu Optimieren und neuartige Produkte, als auch Dienstleistungen zu entwickeln.

Für einen schnellen Überblick unserer Dienstleistungen können Sie hiermit eine Zusammenfassung als PDF-Dokument laden:

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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI-Künstliche Intelligenz (AI) – hat das Potenzial alles zu verändern!

„Artificial Intelligence“ (AI) – der Begriff wurde 1955 vom Mathematiker John McCarty geprägt – ist heute nicht einfach ein populäres Buzzword, sondern schickt sich an die Wirtschaft in einem Maße zu verändern, wie es heute noch kaum abzuschätzen ist.

Unser Wirtschaftswachstum wird seit mehr als 250 Jahren durch technische Innovationen vorangetrieben. Innovationen wie die Dampfmaschine, die Elektrizität oder auch der Verbrennungsmotor zählen hier zu den wichtigsten Universaltechnologien. Sie sind Wegbereiter unzähliger komplementärer Erfindungen und Verwendungen, insbesondere auch in neunen Geschäftsmodellen. Mehr noch, sie haben selbst unsere Art zu Leben nachhaltig beeinflusst.

Eine der wichtigsten Universaltechnologien der heutigen Zeit ist Artificial Intelligence (AI) bzw. die künstliche Intelligenz (KI). KI wird die Wirtschaft ebenso stark verändern wie frühere Universaltechnologien. Praktisch jede Branche, jeder Kernprozess und jedes Geschäftsmodell kann künftig von KI profitieren. Limitiert wird dies einzig durch unsere Vorstellungskraft und eine falsche Anwendung.

Oftmals sind neuartige KI-Anwendungen gespickt mit vielfältigen Formen von KI. Neuronale Netze oder maschinelles Lernen (ML) sind jedoch nicht per se ein Garant für den erwünschten Erfolg. Sie führen teils zu unrealistischen Erwartungen und in der Folge zu einem negativen Projektabschluss. Zudem ist es ein Trugschluss, dass die speziellen Fähigkeiten einer KI bzw. des darin genutzten Algorithmus, auf einem allgemeinem Verständnis beruhen und somit auch für bereichsübergreifende Aufgaben genutzt werden können.

KI-Entwicklungen zeichnen sich nicht durch ihre bloße technologische Eigenart aus. Vielmehr entfalten sie Ihre Wirkung durch klare Strukturen und eine saubere Entwicklung. Grundsätzlich gilt hierbei: Eine KI arbeitet nicht zu 100% fehlerfrei, aber ein Mensch tut dies genauso wenig. Ein deutlicher Schwerpunkt für eine erfolgreiche KI-Entwicklung liegt demnach auf den zu erbringenden Nachweis der Machbarkeit und einer hohe Datenqualität der Inputdaten. Anhand der zur Verfügung stehenden Input-Output-Daten wird die KI trainiert. Somit ist bei einer schlechten Ausgangslage, durch ungeeignete Input-Daten, auch von einer dementsprechenden Wirkung auf die KI auszugehen. Festzuhalten ist, eine KI ist zum einen kein „out-of-the-box“ Produkt und es erfordert im Vorfeld (Datenqualität), sowie im Nachgang (Training) zusätzliche Arbeiten.

Obwohl eine KI längst nicht perfekt arbeitet, besitzt sie jedoch einen deutlichen Vorteil – sie kann mit Datenmengen arbeiten, die sich weit jenseits des menschlichen Verständnisses befinden. In riesigen Datenmengen relevante Muster zu erkennen und diese Erkenntnisse für andere Technologien bzw. Anwendungsbereiche nutzbar zu machen, ist der entscheidende Vorteil von KI. Es gilt – wer die neuen Instrumente dieser Universaltechnologie nicht nutzt, wird bald auf der Verliererseite stehen.

Wir planen und realisieren Ihre KI-Projekte – klar und zielsicher!

AI meets RPA

KI (AI) und Robotic Process Automation (RPA) – ein erfolgreiches Team

Um die zuvor angesprochenen Schwachstellen einer KI zu minimieren setzen wir zusätzliche Technologien bzw. Robotic-Process-Automation (RPA) ein.

Zum Beispiel trainieren wir datengetriebene Digitale-Roboter, in der Rolle Robotic-Process-Automation (RPA), um die durch die KI gewonnenen Erkenntnisse automatisiert für Folgeverwendungen aufzubereiten und anzubieten. Digitale-Roboter erleichtern uns aber nicht nur die Nutzbarmachung der aufgefundenen Muster bzw. Daten, sondern wir setzten sie auch mitunter zum Anlernen einer KI ein. Im Idealfall ist dies nicht nur vielfach schneller und fehlerfreier als ein menschlicher Mitarbeiter, sondern technologiebedingt auch ständig verfügbar.

Im Ergebnis erzielen Sie mit Hilfe von Digitalen-Robotern ein effektiveres Training von KI. Sie sparen hierüber vordergründig nicht nur Kosten, sondern steigern die Leistungsfähigkeit Ihrer geplanten KI-Lösung insgesamt.

Gerne unterstützen wir Sie von Anfang an bei Ihrer geplanten KI-Implementierung mit Analyse und Beratung zu allen für Sie zielführenden KI-Technologien. Hier arbeiten wir streng strukturiert und stets herstellerunabhängig.

Bietet sich in diesem Kontext die Verwendung von Software-Robotern an, so planen wir alle hierfür erforderlichen Entwicklungen bzw. Automatisierungen gleich mit ein und realisieren sie auch.

Sie sparen hierdurch nicht nur Zeit, sondern haben auch stets einen KI & RPA Experten als Ansprechpartner, der Sie nicht nur während, sondern auch nach Abschluss Ihres Projektes weiterhin kompetent betreut.

„Get in touch with artificial intelligence!“

How does it work: Künstliche Intelligenz

Wünsche werden Lösungen

KI ist Datenwissenschaft. Konkret bedeutet dies, dass sich hiermit intelligente Verfahren für die Auswertung von Datensammlungen entwickeln lassen, um damit zum Beispiel datenbasierte Prognosen erstellen zu können. Sollen intelligente Berechnungen durch Feedbackschleifen ergänzt werden, so kommt ein spezielles Werkzeug der Datenwissenschaft zum Einsatz, das maschinelle Lernen (ML) bzw. Deep Learning (DL). Hierbei werden die gesammelten Daten wieder in die ursprünglichen Rechenmodelle zurückgespielt und neu analysiert. Im optimalen Fall werden dadurch die ursprünglichen Prognosen stetig verbessert.

KI wurde vor einigen Jahren nur in sehr großen Unternehmen und zur Lösung schwieriger Problemstellungen angewendet. Die Gründe hierfür waren vielseitig. Diese Zeiten sind vorbei!

Für Sie bedeutet dies, dass Sie Künstliche Intelligenz (KI) heutzutage auch für einfachere Aufgaben profitabel nutzen können.

Ki muster — [Künstliche Intelligenz findet Muster und löst Fragen]

Hierbei gibt es einiges zu beachten:

KI und maschinelles Lernen (ML) sollten in Kombination eingesetzt werden
Maschinelles Lernen (ML) funktioniert nicht ohne Analytik
Analytik lässt sich nicht ohne Dateninfrastruktur betreiben

Wir unterstützen Sie im Aufbau Ihrer Dateninfrastruktur, exemplarisch über die Automation per Robotic Process Automation (RPA), durch die Anreicherung mit externen Daten-Informationen, oder Anbindung von Altsystemen, zum Beispiel als Datenquellen für moderne KI-Anwendungen.

Nutzen Sie unsere ausgeprägten analytischen Fähigkeiten um Ihr Geschäft, Produkt oder gar Problem zu analysieren und hieraus ein valides Datenmodell zu entwerfen. Dieses Datenmodell ist die Basis Ihrer künftigen KI-Lösungen.

Anschließend helfen wir Ihnen bei der Auswahl eines geeigneten KI-Anbieters ( AI Technology Partner) für die benötigte KI-Technologie bzw. den zielführensten KI-Algorithmus. Selbstredend überwachen und begleiten wir ab diesem Zeitpunkt die vereinbarte KI-Entwicklung, bis hin zur Fertigstellung und Inbetriebnahme auf Ihrem Zielsystem.

Hiddenlayers — [Was steckt drin? Hidden Layers!]

Anwendungsbeispiel – KI und RPA

Beispiele aus der Praxis

Data — [KI findet Fehler und hilft bei deren Korrektur]

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

„Datenqualität – Fehler über Fehler?“

Künstliche Intelligenz erzeugt mehr Datenqualität

„Im Schnitt beinhalten 47 % aller durch Menschen neu erzeugter Datensätze mindestens einen kritischen Fehler, der Einfluss auf die weitere Arbeit hatte.“ – Report Datenqualität 2017, Harvard Business Manager

Gemäß der Zehnerregel (Rule of Ten) der Fehlerkosten sagt dies aus, dass sich die Fehlerkosten für einen nicht entdeckten Fehler, von Stufe zu Stufe der Wertschöpfung, um den Faktor 10 erhöhen. Demnach kostet es zehnmal mehr, eine Arbeit mit fehlerhaften Daten abzuschließen als mit fehlerfreien Daten.

Wir setzten KI zum Auffinden von Fehlern, zum Beispiel in Bestandsdaten, ein und übertragen die automatisierte Korrektur der Datensätze an Software-Roboter (RPA).

[Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung]

DIGITALE ROBOTER

„Prognostizierbare Instandhaltung – Was wird wann passieren?“

Digitale Roboter trainieren Künstliche Intelligenz

Predictive Maintenance lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Im Gegensatz zur reaktiven, traditionellen Wartung nutzt dieses Verfahren digitale Mess- sowie Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen für die Berechnung von Wartungsmaßnahmen. Ziel ist es, Wartungsintervalle frühzeitig vor dem Eintreten von Störungen durchzuführen, um damit Ausfälle zu verhindern.

Dies spart nicht nur Kosten für eilige Instandsetzungen oder Neuanschaffungen, sondern auch Verluste die durch Produktions- und Betriebsstörungen entstehen.

Wir setzten Digitale-Roboter (RPA) zum Extrahieren von Sensordaten ein. Im einen nachfolgenden Arbeitsschritt werden die hierdurch gewonnenen Daten in das von der KI geforderte Format transformiert und fließen so in das KI-Vorhersagemodell ein. Angenommen das Wetter wäre ein zu berücksichtigender Faktor, so können Digitale-Roboter (RPA) auch aktuelle Wetterdaten aus dem Internet laden und für die Verarbeitung mit einer KI bereitstellen.