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Ethik, Regulierungen, Cloud: Der Nebel lichtet sich

COVID-19 hat unter anderem eines ans Licht gebracht: Digitalisierung hilft, Herausforderungen im wirtschaftlichen, sozialen, ökologischen und gesundheitlichen Bereich zu bewältigen. Gleichzeitig hat die von der Pandemie ausgelöste Krise drastisch offengelegt, wo es noch Defizite bei der Umsetzung digitaler Prozesse gibt. Dieses Spektrum wird auch die kommenden zwölf Monate prägen.

Investition in die Analytics-Basis

Die Pandemie hat Geschäftsprozesse auf den Kopf gestellt – und damit Schwächen in Machine-Learning-Systemen offengelegt, die sehr große Mengen an repräsentativen historischen Daten für Vorhersagen benötigen – denn diese gab es für die Ausnahmesituation 2020 kaum bis gar nicht. Unternehmen werden daher verstärkt ihre Analytics-Teams aufstocken und in Technologien investieren (müssen), die auf schnelle Data Discovery und Hypothesenbildung ausgelegt sind.

Pragmatische KI

KI wird vor allem für Entscheidungen in klar definierten Bereichen zum Einsatz kommen, die nicht von der Pandemie betroffen sind. Im Wesentlichen soll KI bei der Automatisierung und Verbesserung der Kerngeschäftsprozesse helfen, bei denen sich Problem- und Zielstellung nicht wesentlich verändert haben.

Ethische Prinzipien in die Praxis überführen

Mit der Verbreitung von KI nehmen auch ethische Bedenken zu – und zwar bei Verbrauchern, Führungskräften und Politikern. Die postulierten Prinzipien für eine ethische KI müssen 2021 in praktische Verfahren umgesetzt werden. Voraussetzung dafür: die Entwicklung einer Governance, die genau auf die Branche, die Problemstellung und die technologische Reife der jeweiligen KI abgestimmt ist. Zudem wird die Verantwortung für KI-gestützte Produkte und Services beim Anbieter liegen. Angesichts der oftmals kritischen Einstellung der Verbraucher gegenüber den ethischen Vorzeichen des KI-Einsatzes wird das Label „Responsible AI“ zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Regulierungen entschärfen die Angst vor KI

Rahmenwerke für den Einsatz von KI sorgen für eine bessere Einschätzung und Reduzierung von Risiken, was den Weg für eine breitere Akzeptanz ebnet. Das gibt Unternehmen einerseits mehr Sicherheit im Umgang mit den Ungewissheiten lernender Systeme, die per se mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten. Andererseits müssen sie sich mit den – je nach Kultur, ethischen und gesetzlichen Vorgaben – sehr unterschiedlich geprägten Richtlinien in den einzelnen Regionen befassen.

Zeit für ModelOps

Der holistische Ansatz hilft dabei, mathematische Modelle schneller in den Analytics-Lifecycle zu bringen – und somit zeitnah wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Für Unternehmen, die ihre digitale Transformation vorantreiben sowie Agilität und Wettbewerbsfähigkeit steigern wollen, ist ModelOps die erste Wahl.

Mensch + Maschine = optimale Entscheidung

COVID-19 hat Unternehmen dazu gezwungen, mithilfe von Digitalisierung ihre Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und damit bessere Ergebnisse zu erzielen. Wichtig dabei: Das menschliche Gehirn muss mit technologischen Lösungen zusammenarbeiten – die Maschine allein trifft noch keine sinnvollen Entscheidungen.

Aufwind für NLP und Computer Vision

Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision erschließen neue Informationsquellen und ergänzen die menschliche Forschung. Das spielt gerade angesichts von COVID-19 eine Rolle insofern, als die Technologien bessere Möglichkeiten bieten, die große Menge an Studien zum Thema auszuwerten und aussagekräftige Korrelationen zwischen den Ergebnissen herzustellen.

Analytics wird Cloud-ready

Mit Cloud Computing stehen die nötige Rechenleistung und Skalierbarkeit zur Verfügung, um Analytics und KI flächendeckend einzusetzen. Neue Technologien und Anwendungen, die bis vor ein paar Jahren noch einen langwierigen Beschaffungsprozess und hohe Infrastrukturkosten mit sich brachten, sind heute ganz einfach über einen Cloud-Anbieter nutzbar, der die Hardware und Support-Services nach Bedarf bereitstellt.

Traditionelle Branchen erfinden sich neu

Die Bemühungen, mit KI und Analytics ihre Prozesse und Services zu modernisieren, haben das Ansehen der öffentlichen Verwaltung und von traditionell ausgerichteten Branchen wie Banken oder etwa die Post aufgefrischt. Datengetriebene Entscheidungsfindung und die proaktive Gestaltung der öffentlichen Ordnung vor dem Hintergrund von COVID-19 treffen bei Bürgern auf positive Resonanz. Große Banken, die mit KI ihre Geschäftsprozesse modernisieren, verbessern damit nachweislich ihren Kundenservice und andere Bereiche.

Anja Schmoll-Trautmann

Anja Schmoll-Trautmann berichtet seit 2001 vorrangig für ZDNet.de über aktuelle Entwicklungen im Bereich Consumer Electronics, Mobile und Peripherie. Seit 2012 beschäftigt sie sich auch für silicon.de immer wieder mit Business-Hardware, Digitalisierung und Markttrends.

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