Cognitive Computing: Wer Daten im Heuhaufen sucht, findet Hilfe

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Der Tag, an dem sie aus Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz Nutzen ziehen können, scheint für viele mittelständische Unternehemn noch weit entfernt. Aber das täuscht. Daher ist es bereits jetzt wichtig, die Grundlagen zu schaffen. Als geeigneten Ansatzpunkt sieht Ursula Flade-Ruf im Gastbeitrag für silicon.de Projekte für Enterprise Search.

Künstliche Intelligenz und Cognitive Computing sind derzeit in aller Munde. Aber sind wir für diese Technologien überhaupt schon bereit? In einem neuen Sci-Fi-Horror-Film wird nun genau diese Frage gestellt. Besonders an diesem Film ist allerdings sein Trailer: Die dafür verwendeten Szenen wurden von Watson ausgewählt, dem Supercomputer von IBM.

Solche Anwendungsgebiete sind für viele Unternehmen gerade auch aus dem Mittelstand jedoch zu weit vom Arbeitsalltag entfernt und weder finanziell noch personell zu stemmen. Mit einer Enterprise-Search-Lösung lassen sich intern bereits heute die Grundlagen für einen späteren Einsatz von Cognitive-Computing-Software schaffen.

Ursula Flade-Ruf, die Autorin dieses Gastbeitrag sfür silicon.de, ist Gründerin und Geschäftsführerin der mip GmbH. Das Unternehmen mit Fokus auf die Bereiche Data Warehouse und Business Intelligence berät Kunden auf ihrem Weg zu intelligenter Datenanalyse (Bild: mip GmbH)
Ursula Flade-Ruf, die Autorin dieses Gastbeitrag sfür silicon.de, ist Gründerin und Geschäftsführerin der mip GmbH. Das Unternehmen mit Fokus auf die Bereiche Data Warehouse und Business Intelligence berät Kunden auf ihrem Weg zu intelligenter Datenanalyse (Bild: mip GmbH)

Doch was macht Cognitive Computing (CC) so erfolgversprechend und innovativ? CC-Systeme sollen eigenständig dazu lernen, sich mit uns Menschen über Sprache verständigen und mit uns zusammenarbeiten können. Da diese Systeme über riesige Datensammlungen verfügen, ist es ihnen möglich, Vorhersagen, Folgerungen oder Empfehlungen aus Informationen abzuleiten. Unsere Fähigkeiten lassen sich so erweitern und produktiv wie kreativ einsetzen.

Versicherungen machen davon heute schon Gebrauch: So lassen sich nicht nur Policen und Versicherungspakete leichter bewerten, sondern auch Markttrends schneller identifizieren. Eine weitere Branche, die in dieser Technologie Potenzial sieht, ist der Healthcare-Sektor. Anhand der angesammelten, medizinischen Daten können unter anderem neue Diagnosen, Medikamente oder Behandlungsmethoden entwickelt werden. Auch Handel und Finanzwesen stehen dem Cognitive Computing nicht abgeneigt gegenüber, sondern denken über gewinnbringende Einsatzmöglichkeiten nach. So geht eine Studie davon aus, dass sich 2020 im CC-Markt ein Umsatz von fast 14 Milliarden US-Dollar erwirtschaften lässt.

Watson, übernehmen Sie?! Von Kontrollverlust und Bevormundung durch Maschinen

Konfrontiert mit solchen Neuerungen werden stets auch kritische Stimmen laut. Für viele Skeptiker gehen mit diesen Technologien auch negative Begleiterscheinungen einher. Sie befürchten eine stärkere Überwachung und Bevormundung, eine wachsende, nicht überschaubare Komplexität und den damit zusammenhängenden Kontrollverlust, wenn Maschinen sich ohne unser Wissen selbstständig machen. Hinter all dem steht hauptsächlich die Angst, dass diese Maschinen eines Tages so intelligent geworden sind und in der Lage sind, uns zu ersetzen. Dies wurde bereits in Filmen wie “Morgan” oder “Ex Machina” aufgegriffen.

In einem Pilot-Projekt der Roboter
Es gibt auch erste Gehversuche mit der Watson-Technologie, die schon bis ins alltägliche Lebensumfeld hineinreichen. Dazu gehört etwa der Prototyp eines Concierge-Roboters der Hotelkette Hilton. (Bild: IBM)

Dabei sind beide Szenarien, sowohl Ideal- als auch Horrorvorstellung, noch unrealistisch. Watson ist kein übermächtiges Computersystem, das alles Wissen der Welt speichert. Es ist immer der Mensch, der bestimmt, in welchem Umfang ein solches System auf Informationspools wie Wikipedia, medizinische oder steuerrechtliche Datenbanken zugreifen darf.

Sicher ist dabei nur, dass CC- oder KI-Technologien viel Wissen in wenig Zeit verarbeiten können – das heißt, dieses Wissen zu analysieren, zu strukturieren und dabei neue Zusammenhänge herzustellen. Dabei handelt es sich in den meisten Fällen um groß angelegte Projekte zu Themen wie etwa der Auswertung von Verbrechensdaten für die Kriminalitätsbekämpfung oder von medizinischen Daten in der Krebsdiagnose. Hier schließen sich Verbände oder Big Player wie IBM (Watson) oder Google (DeepMind) zusammen, um Cognitive-Computing-Vorhaben in die Tat umzusetzen.

Was tun mit ungenutzten Daten?

Für kleinere Unternehmen werden solche Projekte attraktiv, wenn ihnen die Tatsache bewusst wird, dass in jeder Firma schon Daten meist in großen Mengen angehäuft wurden. Ist dieser Datenpool auch begrenzt, so liegen hier Informationen oftmals ungenutzt in verschiedenen Formaten und Strukturen vor: auf Festplattenspeichern, Datenträgern und in Archiven. Aber wie kann auf diese Informationen zugegriffen werden?

 Analytics (Bild: SAP)

Eine Studie ergab, dass 2014 gerade einmal 18 Prozent der befragten Unternehmen über speicher- und quellenübergreifende Suchfunktionen verfügten, während 45 Prozent angegeben haben, dass sie eine interne Suche für “lebenswichtig” und “essentiell” erachten.

Mithilfe von Enterprise-Search-Tools lässt sich dieses Dilemma lösen, da sich mit deren Unterstützung Unternehmensdaten einfach indexieren, säubern und ordnen lassen. So besteht an dieser Stelle bereits die Möglichkeit, erste Verbindungen zwischen den einzelnen Informationen aufzuspüren. Auch die Mitarbeiter profitieren von Lösungen, wie beispielsweise mip2find von der mip GmbH, indem sie relevante Daten schneller finden.

Das spart nicht nur Zeit, sondern auch Budget. Darüber hinaus lassen sich diese Inhalte übersichtlich auf einem individuellen Dashboard darstellen. Je nach Rolle beziehungsweise Position im Unternehmen können Mitarbeiter mit unterschiedlichen Berechtigungen ausgestattet werden und dadurch nur auf bestimmte Daten zugreifen. Bei Lösungen wie etwa mip2find wurde bewusst nur ein On-Premise-Betrieb gewählt, um die Datenhoheit und besonders die sensiblen Informationen im Unternehmen zu behalten.

Enterprise-Search bereitet Cognitive Computing den Weg

Informationen im Unternehmen werden vor der Archivierung nicht automatisch auf Relevanz untersucht und gegebenenfalls entfernt. So liegen sie oft über Jahre in unterschiedlichen Ordnern unter verschiedenen Namen. Eine weitere Herausforderung stellen unstrukturierte Daten für Unternehmen dar, da sie eine schnelle Auswertung verhindern.

Deshalb können Enterprise-Search-Systeme bei der Vorbereitung auf Predictive-Analytics- oder Cognitive-Computing-Szenarien bereits wichtige Voraussetzungen schaffen. Erstens weisen die abgelegten Informationen eine schon vorgliederte und dadurch bessere Datenqualität auf. Zweitens lässt sich rascher und sicherer auf die Daten innerhalb einer festgelegten Umgebung zugreifen. Außerdem sind Enterprise-Search-Lösungen wie mip2find als Service ausgelegt, um Kunden eine relativ niedrige Einstiegshürde zu bieten. So unterstützen bei Bedarf Experten bei der Indexierung oder bei Quellenverknüpfungen.

Werden also Daten mithilfe von Enterprise-Search-Tools vorstrukturiert, findet ein Supercomputer wie Watson eine Richtung vor, in die er gehen kann. Hierbei ist auch zu bedenken, dass KI-Systeme keine allgemeingültigen Lösungen oder Wahrheiten ausspucken, sondern lediglich Wahrscheinlichkeiten errechnen. So, um das Beispiel aus der Einleitung aufzugreifen, handelt es sich bei dem Filmtrailer nur um Szenen, die von Watson vorgeschlagen wurden. Die finale Zusammensetzung erfolgte durch die Hand eines Menschen. Wieviel KI tatsächlich in einem dieser Cognitive-Computing-Szenarien steckt, ist noch schwer einzuschätzen. Am Schluss müssen immer noch wir uns für die richtigen Fragen oder Antworten entscheiden.

Über die Autorin

Ursula Flade-Ruf, die Autorin dieses Gastbeitrag sfür silicon.de, ist Gründerin und Geschäftsführerin der mip GmbH. (Bild: mip GmbH)

Ursula Flade-Ruf, Gründerin und Geschäftsführerin der mip GmbH. Die mip GmbH ist seit 1988 zuverlässiger Partner und Ideengeber für mittelständische und große Unternehmen, die ihre Unternehmensdaten intelligent verknüpfen und profitabel einsetzen wollen. Mit Fokus auf die Bereiche Data Warehouse und Business Intelligence berät die mip ihre Kunden auf dem Weg der intelligenten Datenanalyse zu neuen und innovativen Geschäftsmodellen.