18.07.2017
Künstliche Intelligenz
3 Tipps für die richtige KI-Strategie
Autor: Stefan Bordel
PHOTOCREO Michal Bednarek / Shutterstock.com
KI-Technologien werden die IT in den kommenden Jahren maßgeblich prägen. Allerdings ist der Einsatz von KI nur mit der richtigen Herangehensweise sinnvoll.
Die Künstliche Intelligenz gehört aktuell zu den absoluten Hype-Themen in der IT und das soll laut Gartner auch in Zukunft so bleiben. Das Analystenhaus geht davon aus, dass bis 2020 nahezu alle Software-Lösungen mit KI-Features ausgestattet sein sollen. Mit dem Einsatz von KI werden Anwendungen allerdings nicht automatisch produktiver, eine richtige KI-Strategie ist hierfür dringend erforderlich. Drei Schlüsselpunkte gibt es dabei laut Gartner zu beachten.
1. Abkehr vom inflationären AI-Claim
Bereits heute wird der Begriff Künstliche Intelligenz in vielen Bereichen als reiner Marketing-Slogan missbraucht. Ähnlich wie beim sogenannten Greenwashing, bei dem Firmen ihre Produkte mit besonderer Umweltverträglichkeit bewerben, kommt es in der IT immer häufiger zum "AI washing".
Eine fehlleitende Bezeichnung der Technologie führt jedoch sowohl bei Unternehmen wie auch bei Kunden zu Verunsicherungen. Das hat wiederum negative Auswirkungen auf die Investitionsbereitschaft in die Technologie. Jim Hare, Research VP bei Gartner, empfiehlt daher, den Begriff KI im Marketing durchdacht zu verwenden. "Stellen Sie klar, was Ihre KI-Lösung differenziert und welche Probleme sie löst."
2. "Einfache" KI hat Vorfahrt
Moderne Deep-Learning-Funktionen sind in der Theorie zwar weitaus umfangreicher als "einfachere" KI-Lösungen, bergen in der Praxis allerdings auch mehr Fehlerpotenzial. Gartner empfiehlt daher, immer die Technologie einzusetzen, die auch wirklich für die vorliegende Aufgabenstellung benötigt wird. Denn Experimente mit nagelneuer KI-Technik gehen oft nach hinten los.
3. Experten für die Umsetzung von KI-Technologie sind rar
Wie aus einer Gartner-Umfrage aus dem Jahr 2017 hervorgeht, ist der Mangel an KI-Experten eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung von KI-Technologien. Daher ist es auch kaum verwunderlich, dass die meisten Organisationen lieber auf fertig einsatzbereite KI-Lösungen setzen würden, anstatt viel Aufwand für die Entwicklung von Custom-Lösungen zu betreiben.
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