Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Die IBM-KI ins richtige Licht gerückt

Der Ärger um Watson

In der jüngeren Berichterstattung ist die KI-Lösung Watson von IBM ein wenig in Misskredit geraten. Eine häufig geäußerter Vorwurf war, IBM habe mit seiner Medienkampagne Erwartungen geweckt, die die Technologie nicht oder noch nicht erfüllen kann. Für Ursula Flade-Ruf, Geschäftsführerin der Management Informations Partner GmbH, zeigt dieser Vorwurf „jedoch auch ein großes Missverständnis, in der Watson immer wieder als die den Menschen verstehende Maschine personifiziert wird.“ Doch was ist die KI nun und was leistet sie?

Chatbots | IBM-KI | Watson | IBM | KI

Bild: mip Management Informationspartner GmbH

Der zweite Geschäftsführer der Management Informations Partner GmbH, Markus Ruf, sieht ebenfalls eine verzerrte Wahrnehmung der KI-Anwendung Watson in der Öffentlichkeit: „Diese Reduktion auf Watson als einzelne Maschine hat in der Vergangenheit sicher für die ein oder andere Verwirrung gesorgt.“ Für ihn ist Watson weder ein einzelner Superrechner, noch eine irgendwie geartete individuelle KI. Vielmehr sei Watson eine Plattform verschiedenster Services und Verfahren, die auf derselben Technologie basieren. Es handele sich bei Watson nicht um ein Produkt, sondern um viele Einzelprodukte. Auch seien diese meistens auf mehreren Rechnern installiert – von einer einzigen Maschine oder einem Watson könne keine Rede sein.

KI für B2C und B2B verschieden

Zudem wird Watson gerne seinen KI-Pendants aus dem B2C-Bereich gegenübergestellt. „Ungerechterweise“, sagt Flade-Ruf, „denn hier werden Äpfel mit Birnen verglichen. Die mit Watson verbundenen Services und Entwickler-Tools von IBM sind ausschließlich auf den B2B-Sektor ausgerichtet.“ Alexa, Siri, Cortana, Google Home und Co. haben es hingegen mit den Endkunden im B2C erheblich einfacher, rasche Erfolge vorzuweisen, da sie jeden Tag von Millionen Menschen genutzt, mit Informationen gefüttert und dadurch stetig trainiert werden. Dabei ist die Frage nach der Datenhoheit über die pausenlos mitgelauschten Gespräche ungeklärt oder geht womöglich in der AGB unter.

Daten gehören dem Nutzer

„Solch ein Vorgehen unterscheidet sich erheblich vom projektbezogenen, individuellen Daten-Training mit Watson“, sagt Flade-Ruf. „Hier hat IBM zudem eine Art Code of Conduct für Cloud Services in Verbindung mit KI-Daten verfasst, sodass die innerhalb eines Projektes gewonnenen Informationen immer Eigentum der jeweiligen Service-Nutzer bleiben – und bisher hält sich IBM auch daran.“ Damit lässt sich auch der Vorwurf einiger Unternehmen entkräften, dass man ja bei Watson nicht genau wisse, wem schließlich sowohl die eingespielten als auch die neu gewonnenen Daten gehören würden. Unterm Strich lassen sich die KIs der verschiedenen Hersteller und Einsatzgebiete nur schwer bis überhaupt nicht miteinander vergleichen.

Konkrete Beispiele selten

Eine Schwierigkeit im Zusammenhang mit Watson-Projekten ist das Fehlen von allgemeingültigen weltweiten Anwendungsfällen, wie sie im B2C-Bereich mit Alexa, Siri oder Cortana vorhanden sind. „Watson-Projekte sind dagegen äußerst industrie- und unternehmensspezifisch“, sagt Flade-Ruf. „Vieles passiert hier hinter verschlossenen Türen, da sich niemand zu früh von Mitkonkurrenten in die Karten schauen lassen möchte.“ Ein großer Teil stammt dabei aus dem Bereich Internet of Things (IoT) im industriellen Sektor. Big Data in Form von Sensor- und Maschinendaten soll dort im Predictive-Maintenance-Umfeld und zur Qualitätssicherung eingesetzt werden. IBM kooperiert beispielsweise mit Unternehmen wie Schaeffler, Bosch, BMW, Citroen und Renault. Ein anderer Bereich, in dem ein großes Potenzial gesehen wird, ist die Unterstützung von Call-Centern und -Services etwa im Öffentlichen Dienst oder Versicherungs- und Banking-Umfeld, aber auch im technischen Support. Die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz steigt auch in der Ausbildung. An der Technische Hochschule Nürnberg konnten Studenten zum Beispiel die verschiedenen Cloud-Services von Watson ausprobieren und dabei die Spracherkennung des Bots trainieren.

KI-gestützte Chatbots

Einen Schritt weiter gehen Chatbots, die eigenständig Chat-Sessions mit Kunden oder Mitarbeitern bewältigen können, um etwa FAQs zu beantworten oder Bestellungen abzuwickeln. „Auf dem Watson Summit wurde ein Chatbot vorgestellt, der von Siemens für das eigene Personal basierend auf den IBM Conversation Services und anderen Watson-Tools entwickelt wurde“, erläutert Flade-Ruf. Auch in der Juristik könnten eine Vielzahl an einfacheren Rechtsfällen über einen Watson-Service abgebildet werden. Ein weiteres Feld umfasst das Thema Enterprise Search, in dem Watson-basierte Tools wie das Natural Language Processing zur Verarbeitung menschlicher Sprache und das Watson Knowledge Studio, welches ein branchenspezifisches Training ohne Programmierungskenntnisse ermöglicht, eingesetzt werden. „Mit Enterprise-Search-Systemen lassen sich schnell große Mengen an Informationen durchsuchen und personenbezogen aufbereiten“, erklärt Ruf. Die Lösung lernt dabei, welche Informationen für den Nutzer besonders relevant sind und zeigt sie auf einem Dashboard an.

Chatbots | IBM-KI | Watson | IBM | KI

Bild: mip Management Informationspartner GmbH

Watson im Mittelstand

Eine McKinsey-Studie zeigte kürzlich, dass sich kleine und mittelgroße Unternehmen bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz noch schwer tun: So setzen gerade einmal neun Prozent bereits maschinelles Lernen im größeren Maßstab ein. Nur zwölf Prozent gaben an, dass sie das Experimentierstadium bereits verlassen hätten. „Unser Rat ist, dass Unternehmen mit der Umsetzung von Watson-Projekten erst einmal klein anfangen sollten“, sagt Flade-Ruf. „Watson ist kein fertiges Produkt und vor dem Training sozusagen noch ‚dumm‘. Deshalb müssen Ziele und Trennschärfen im Vorfeld klar formuliert werden.“ Umso eindeutiger sich Themen definieren und Grenzen ziehen lassen, desto einfacher und schneller lässt sich auch zum Beispiel ein Chatbot aus den verschiedenen Watson-Komponenten zusammenstellen und mit einer spezifischen Wissensdatenbank trainieren. Zudem ist ein großes Team erforderlich, das sich aus unterschiedlichen Qualitäten zusammensetzt, die sich von üblichen IT-Projekten unterscheiden. Man benötigt unter anderem Business-User sowie -Analysten, KI-Experten, Programmierer sowie Prozess-Spezialisten für die Einbindung der KI in die Systemlandschaft.

Viele Experimente, wenig Ertrag

Im Watson-Umfeld tut sich viel, doch fehlen vielerorts noch die Erträge. Flade-Ruf weiter: „Leider erkennen wir gerade den Trend, dass Unternehmen Projekte in Eigenregie durchführen – und dabei oft scheitern, ohne die entsprechenden Schlüsse daraus zu ziehen.“ Dabei bieten der Markt und Watson selbst viele Open-Source-Möglichkeiten an. Beim Experimentieren mit der Technik fallen so oft deutlich weniger Kosten an. „Das Scheitern solcher Ansätze, wie etwa im Startup-Umfeld, ist ein immanenter Bestandteil solcher Experimente“, bemerkt Flade-Ruf. „Jedoch hat sich in Deutschland bisher keine ‚Fast-Fail-Kultur‘, also der schnelle Übergang von einem Fehlschlag zu einem neuen optimierten Versuch, entwickeln können.“ Dieser Trend fordert IT-Dienstleister heraus, da es immer schwieriger wird, die eigene Expertise in solche Projekte einzubringen. Deren Erfahrung kann aber helfen, Projekte schneller und erfolgreicher abschließen zu können.

google plus


Das könnte Sie auch interessieren:

Die rapide wachsende Zahl an Anwendungen zu steuern, zu optimieren und zu schützen, wird für Unternehmen immer schwieriger. Zu diesem Ergebnis kommt eine von F5 in Auftrag gegebene Studie des Ponemon Institute.‣ weiterlesen

Cloudanwendungen sind nicht nur in großen Unternehmen anzutreffen, auch kleine Mittelständler setzen mittlerweile auf die Cloud. Dass die erhöhte Akzeptanz auch vor ERP aus der Cloud keinen Halt macht, zeigen die Ergebnisse des ITK-Budget-Benchmarks von Techconsult und Cancom Pironet.‣ weiterlesen

Mehr künstliche Intelligenz und mehr Funktionen - im Mai hat SAP Details zur neuen Version der Anwendung S/4Hana Cloud bekanntgegeben. Künftig sind Machine Learning- und Predictive Analytics-Werkzeuge in zentrale Geschäftsprozesse der Business-Anwendung integriert.‣ weiterlesen

Zum Portfolio des Kunststoffschweißspezialisten Munsch gehört auch die Reparatur der eigenen Erzeugnisse. Den Arbeitsfortschritt an den eingeschickten Geräten von Peakboard stellten die Werker lange auf einem Card-Board dar, das in der Praxis aber so gut wie nie den aktuellen Stand in der Werkstatt spiegelte.‣ weiterlesen

In Diskussionen um Blockchain-Technologie rücken zunehmend auch Smart Contracts in den Fokus. Bei dieser Form der Vertragsabwicklung lässt sich die Einhaltung ausgehandelter Bedingungen zwar transparent und sehr manipulationssicher dokumentieren, das vertragliche Rahmenwerk ersetzen Smart Contracts aber nicht.‣ weiterlesen

Mit der All about Automation in Leipzig, findet am 12. und 13. September eine regional ausgerichtete Messe für Industrieautomation für den mitteldeutschen Raum statt. Etwa 100 Aussteller werden dann in Leipzig erwartet.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige