Tag: künstliche Intelligenz


Vom Hype zur Realität – Machine Learning ist der Durchbruch in Deutschland gelungen

  • Deutsche Wirtschaft powered by KI - Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich mit Machine Learning-Prototypen und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im IT- und Business-Alltag.
  • Machine Learning ist mehr als reine Technologie - Unternehmen müssen die Rahmenbedingungen für den Einsatz schaffen.
  • Kompetenzen sind gefragt - Fehlende Skills und Personalressourcen stellen Unternehmen vor große Herausforderungen.  
  • In seiner zweiten Machine Learning Studie im Auftrag der The unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC hat Crisp Research erneut untersucht, welchen Einfluss Machine Learning auf die deutsche Wirtschaft und die Unternehmen nimmt und welche Meilensteine in nur gut einem Jahr überwunden wurden.

Continue reading “Vom Hype zur Realität – Machine Learning ist der Durchbruch in Deutschland gelungen” »



Doing good with AI: Mit CSR den Imagewandel zum Digitalunternehmen begleiten

  • Automatisierung & Arbeitsplatzschwund: KI-Technologien haben mit einem negativem Framing zu kämpfen, obwohl sie großes Potential für Gesellschaft und Wirtschaft bergen
  • Der Wandel zum digitalen Business ist maßgeblich von der Einstellung seitens interner und externer Stakeholder abhängig, weshalb der Mehrwert neuer Technologien und Produkte kommuniziert und Vertrauen  in diese geschaffen werden muss 
  • Parallel dazu erwarten verschiedenste Stakeholder von Unternehmen, dass sie sich stärker ihrer gesellschaftlicher Verantwortung bewusst werden, Haltung zeigen und ihren Beitrag leisten
  • Die Verbindung von KI-Technologien und strategischer CSR-Kommunikation ermöglicht Unternehmen den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Benefit aufzuzeigen und Vertrauen für die modernen Technolgien in der Bevölkerung zu schaffen

Continue reading “Doing good with AI: Mit CSR den Imagewandel zum Digitalunternehmen begleiten” »



Robotic Process Automation (RPA) – Nur ein teures Pflaster oder Brückentechnologie ins digitale Zeitalter?

Darf man den Medien glauben schenken, besteht Arbeit morgen nur noch darin, den intelligenten Roboter zu starten bzw. ihn ab und an zu warten. Die Technik erledigt den Rest wie von Geisterhand mittels Künstlicher Intelligenz (KI). Wir sehen die goldene Zukunft schon in Reichweite, in der die Maschinen unsere Arbeit besser, schneller und zuverlässiger übernehmen und wir uns den angenehmen Dingen des Lebens widmen können. Mit KI ausgestattete Maschinen können nicht nur sehen, sprechen und hören, sondern sollen auch noch den Sinn verstehen, Ursachen erkennen und selbst lernen können. Während letztere Themen in Form von "Entscheidungsmaschinen" sogar hier in Deutschland von der Frankfurter Firma arago entwickelt werden, ist das Verständnis von tieferem Sinn durch Algorithmen und Software noch Zukunftsmusik. Auch wenn weitere Themen, wie die Verarbeitung von Sprache, die Erkennung und Kategorisierung von Bildinhalten und sogar das Bewegen eines Fahrzeugs auf öffentlichen Straßen schon relativ weit fortgeschritten sind, machen mit KI ausgestattete Maschinen erstmal nur das das, was man für Sie vorgesehen hat. Dass der Autopilot aus dem Flugzeug steigt, um eine Terminatoren-Fabrik zu bauen, ist tatsächlich noch auf lange Sicht Science-Fiction.

Was ist Robotic Process Automation (RPA)?

Die Software-Roboter der RPA-Plattformen werden oft wegen der Namens-Ähnlichkeit mit Chatbots verwechselt, was durchaus nachvollziehbar ist. Technisch gesehen tut man ihnen damit aber ziemlich unrecht. Während Chatbots auch gerne in Form von persönlichen Sprachassistenten wie SIRI, Alexa oder Google Home per Schwätzchen (Chat) versuchen, Befehle zu entlocken, können die Software-Roboter menschliche Aktionen auf einem Computer-Desktop nachahmen, also genau wie ein Mensch, Maus und Tastaturaktionen ausführen, die vorher entsprechend programmiert - oder besser - konfiguriert wurden. Viele Tools verfügen über einen grafischen Prozess-Editor und erlauben manuelle Prozesse relativ einfach abzubilden. Die Technologie unterstützt dabei unterschiedliche Oberflächen wie Windows, Web bis hin zu Host-Systemen und ist mittlerweile schon sehr ausgereift. Dabei versprechen die Hersteller Einsparungen von bis zu 80% und Amortisation der Lösungen innerhalb von 6 bis 9 Monaten - Zahlen, die fast zu schön sind um wahr zu sein.

Was kann man damit machen?

Wenn man sich heute in den Büros von Firmen aus verschiedenen Branchen umsieht, erfordern viele softwaregestützte Prozesse eine ganze Menge an Handarbeit. "Öffne Applikation A", "Suche Datensatz des Kunden abc", "Kopiere die Daten aus den Feldern 1, 2, und 3 in eine Email und sende diese Mail an die Mailbox xyz". Dort wartet schon der Kollege auf die Mail. "Kopiere die Daten aus der Mail" und "Öffne Applikation B", "Suche Datensatz des Kunden abc" und "Füge die Daten aus der Mail in die entsprechenden Felder ein". Was nach einer Szene aus Zeiten des Kultfilms "Office Space" klingt, ist heute den diversen Wellen an Optimierung und Automatisierung durch Softwarelösungen zum Trotz in vielen Bereichen durchaus üblich und bestimmt die Tätigkeiten vieler Office-Worker. Klickstrecken von mehreren Minuten, um eine Vertragsoption in allen relevanten Systemen zu ändern, sind nicht unüblich. Das ist dann natürlich keine optimale Ergänzung zum neuen Customer Service Chatbot, der gerade nach kurzem Dialog den Auftrag "Ändere Vertragsoption Datenvolumen von L zu XL" per Webseite entgegengenommen hat.

Ursache dafür sind oft fehlende Schnittstellen zwischen Backend-Systemen, die die IT-Abteilungen aus welchen Gründen auch immer nicht liefern konnte. Hier setzt Robotic Process Automation an - eine Software, die am Frontend genau die gleichen Arbeitsschritte ausführt, wie der menschliche Kollege. Das ganze allerdings ohne Mittagspause oder Feierabend, sofern es die Performance hergibt auch deutlich schneller als der Mensch. Am besten 7 x 24h. Ausnahmen wie "Datensatz nicht gefunden" werden fein säuberlich protokolliert, so das der Kollege Mensch diese dann manuell nachbearbeiten kann. Anstelle von 300 Vorgängen am Tag hat dieser dann vielleicht noch 10, die als Ausnahmen vom Roboter nicht bearbeitet werden konnten. Die gewonnene Zeit kann dann in ausführlichere und entspannte Kundengespräche oder sogar zum Nachdenken über Prozess-Verbesserungen investiert werden. Das Potenzial für die RPA über eine Reihe von Branchen hinweg ist daher gigantisch.

So wird RPA heute bereits bei Branchengrößen im Finanz-, Telekommunikations- und Industriebebereich, aber auch im Mittelstand eingesetzt, um Prozesse in verschiedensten Bereichen zu automatisieren und menschliche Arbeitskraft für kreative und wertschöpfende Tätigkeiten als das Bedienen von überalterten Branchenlösungen freizuschaufeln. Auch wenn klar ist, dass RPA mehr oder weniger eine Brückentechnologie ist, stellt sie doch den Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz in Geschäftsprozessen dar. Der größte Vorteil dabei ist, dass RPA nicht-invasiv ist, d. h. ohne aufwändige Änderung am Backend genutzt werden kann.

Wie sieht es auf dem Markt aus?

Der RPA-Toolmarkt derzeit von den drei Technologie-Führern

beherrscht, die den Mitbewerbern gefühlt davon gezogen sind. Mittlerweile wurden die US-Companies Automation Anywhere und UiPath, die in Rumänien gestartet ist, und im Rahmen der globalen Expansion sogar Anfang des Jahres eine Niederlassung in München eröffnet hat, auch mit ordentlichen Summen (250 bzw. 180 Millionen USD) finanziert und sind in der Rang von „Unicorns“ aufgestiegen, d. H. sie haben einen geschätzten Firmenwert im Milliardenbereich. Mit diesem Investoren-Geld ausgestattet, expandieren beide global und vergrößern stetig die Kundenbasis und vor allem auch die Funktionalität Ihre Lösungen. Intelligente Lastverteilung, Process Mining und App-Stores sollen den Aufwände reduzieren und man bewegt sich in Richtung von RPA auf Knopfdruck. Dagegen scheint Blue Prism, ein britischer Anbieter, fast schon etwas abgeschlagen. In Sachen Internationalisierung und Roadmap können sie nicht mithalten.

Neben den Platzhirschen gibt es eine Reihe von kleineren Anbietern, die jeweils bestimmte Nischen besetzen und mit dem Gesamtmarkt wachsen. Die Hersteller heißen z. B. PEGA, Nice, Kryon und Softomotive und setzen unterschiedliche Schwerpunkte bei Ihren Lösungen. Es gibt sogar einen deutschen Anbieter - die Another Monday, deren gleichnamige Lösung seit einigen Jahren im Kundenservice der Deutschen Telekom im Einsatz sind.

RPA - mehr als ein „Pflaster“

Das „Roboticsourcing“ boomt und so sind eine ganze Reihe großer Beratungshäuser aber auch einige kleinere Spezialanbieter unterwegs, die Firmen aller Größen bei der Einführung entsprechender Lösungen helfen. Auch wenn die Low-Hanging Fruits schon fast geerntet sind, das Wachstumspotenzial ist über alle Branchen hinweg riesig und wir empfehlen, sich frühzeitig mit dieser Technologie zu beschäftigen.



Eventnachlese: Digital Leader Summit 2018 – Best Practice heißt – voneinander lernen!

  • Vom 14. - 16. Juni 2018 trafen sich auf dem Digital Leader Summit 2018 rund 50 hochrangige Digitalisierungs- und IT-Entscheider, um sich über die Ausgestaltung erfolgreicher Digitalisierungsstrategien auszutauschen und anhand von Best Practices voneinander zu lernen.
  • adidas, OSRAM, Webasto und Schwan-Stabilo Cosmetics lieferten mit eindrucksvollen Leader Key Notes Impulse für die intensiven Workshop-Sessions und Diskussionen.
  • Innovate, Build & Grow - nach Einschätzung von Crisp Research tritt die Mehrheit der deutschen Unternehmen derzeit in die zweite und entscheidende Phase der Digitalisierung ein, in der der Aufbau und Betrieb skalierbarer Plattformen und die Automatisierung der digitalen Prozesse zum Erfolgsfaktor werden.  

Continue reading “Eventnachlese: Digital Leader Summit 2018 – Best Practice heißt – voneinander lernen!” »



Spiele, Virtuelle Realität und die lernende Maschine: Über die Bedeutung von VR für AI

  • Virtuelle Realität kann im Kontext von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ein Katalysator für die eigenen Projekte sein.
  • Simulationen können nicht nur im Maschinenbau sehr viel Geld und Zeit sparen, bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz ist eine Simulationsumgebung sehr hilfreich.
  • Fotorealistische Bilder lassen sich mittels Computerspielen in Sekunden erzeugen, damit sind synthetische Datensätze schnell generiert.  
  • Standardisierungsprozesse im Bereich der Künstlichen Intelligenz können durch Virtuelle Realitäten erschaffen werden
  • Maschinen können von Menschen auch in virtuellen Realitäten sehr gut lernen

Continue reading “Spiele, Virtuelle Realität und die lernende Maschine: Über die Bedeutung von VR für AI” »



Machine Learning im Kontext der Digitalisierung – Momentum und strategische Bedeutung

  • Machine Learning besitzt aktuell ein enormes Momentum und ist ein wichtiges Fundament für digitale Use Cases
  • Kunden gewöhnen sich immer schneller an die neue Bequemlichkeit durch die Unterstützung von Maschinen im Alltag. Unternehmen, die in Zukunft erfolgreich seinen wollen, müssen hier entsprechend investieren
  • Nicht jeder Use Case lässt sich mit den vorhandenen Daten im Unternehmen direkt und sofort umsetzen, daher sollte die Evaluierung umfänglich sein und verlässliche Ergebnisse liefern
  • Unternehmen sollten spätestens jetzt angreifen und erste Use Cases realisieren. Die vorhandenen Produkte und Frameworks für Machine Learning haben eine hohen Reifegrad und as-a-Service Produkte der Dienstleister helfen auch Entwicklern bei einem schnellen Einstieg

Continue reading “Machine Learning im Kontext der Digitalisierung – Momentum und strategische Bedeutung” »



Mobile AI läutet ein neues Device-Zeitalter ein

  • Viele Smartphone- und Prozessor-Hersteller entwickeln derzeit intensiv neue AI-Chips, um eine neue Generation intelligenter Workloads auf Edge Devices (IoT) und insbesondere auf Smartphones zu ermöglichen.
  • Neben digitalen Sprachassistenten kommt eine Reihe von Einsatzszenarien für Mobile AI in Frage, von denen viele profitieren werden: von Menschen mit Behinderungen, über den Service-Techniker vor Ort bis zur Unterstützung alltäglicher Routinen.
  • Das Zusammenspiel von Spracherkennung, Behavioral Analytics, Augmented Reality, Bilderkennung und personalisierten Empfehlungen führt uns in das “Age of Assistance” und schafft ganz neue Interaktionsmöglichkeiten zwischen Anwender und Smartphone.
  • Auch auf die Ausgestaltung des Digital Workplace und der neuen Arbeitskultur “Mobile Workstyle” haben die neuen AI-Chips in den kommenden Jahren eine große Auswirkung. Unternehmen müssen trotzdem nicht fürchten vom Technologie-Fortschritt abgehängt zu werden, sondern sollten die neuen Chancen aktiv nutzen.

Continue reading “Mobile AI läutet ein neues Device-Zeitalter ein” »



Automatisierung als digitaler Erfolgsfaktor – Anforderungen und Umsetzungsstrategien

  • Der Automatisierungsgrad in Unternehmen steigt in den nächsten Jahren rasant an – Unternehmen haben die Korrelation zwischen Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad erkannt und sehen das Potential von Automatisierungsmaßnahmen als Enabler der digitalen Transformation.
  • Die wichtigsten Anforderungen in Bezug auf Automatisierungsvorhaben bestehen in der Senkung von IT-Administrations- und Betriebskosten, einer Produktivitätssteigerung der IT-Mitarbeiter sowie einer Reduzierung der Fehlerrate bei Entwicklungs- und Deployment-Prozessen.
  • Roboter, Machine Learning, Artifical Intelligence und Cloud-Plattformen zählen zu den wichtigsten Ansätzen bei der Umsetzung von Automatisierungsstrategien.

Continue reading “Automatisierung als digitaler Erfolgsfaktor – Anforderungen und Umsetzungsstrategien” »



Crisp Vendor Universe – Machine Learning: Technologie-Anbieter und Dienstleister im Vergleich

  • Ohne künstliche Intelligenz geht nichts! Machine Learning avanciert zum elementaren Wertschöpfungs- und Erfolgsfaktor der Digitalisierung deutscher Konzerne und Mittelständler.
  • Hohes Innovationstempo - wenig Transparenz! Die rasante Marktentwicklung macht es IT- und Digitalisierungsentscheidern schwer, die richtigen Machine Learning-Technologien, Anbieter und Dienstleister auszuwählen.
  • Klasse statt Masse! - Im hochspezialisierten Markt für Machine Learning sind vor allem Kompetenz und nicht schiere Unternehmensgröße gefragt. So werden Spezialisten und Startups neben den globalen Cloud- und IT-Größen zu gefragten Beratungs- und Technologiepartnern.
  • Im Rahmen des “Crisp Vendor Universe - Machine Learning” analysierte Crisp Research über 110 Technologie- und Dienstleistungsanbieter, aus denen u.a.  BigML, Alexander Thamm und The unbelievable Machine Company als Marktführer in der DACH-Region hervorgegangen sind. Neben den globalen Schwergewichten Microsoft, AWS, Google und IBM zeichnen sich speziell diese Unternehmen als Accelerator aus, die ihre Kunden optimal bei der Beschleunigung ihrer Analyticsprozesse und der Etablierung datenbasierter Geschäftsmodelle unterstützen.

Continue reading “Crisp Vendor Universe – Machine Learning: Technologie-Anbieter und Dienstleister im Vergleich” »



Interview with Yoav Barel, CEO of Chatbot Summit

Yoav, please tell us about your background? What have you done so far?

I am a tech entrepreneur and have been working in tech over 17 years. It has been an honor to take part in the last several digital revolutions: mobile java, apps and now, bots. I love it. My work lets me create the best digital lifestyle experiences.

Over the years, I formed and led a group at Sun Microsystems, which developed and deployed mobile applications with leading Telco’s including Vodafone, DoCoMo, and Orange. At Oracle, I led a great team that put the first Telco App Store on Android, and we were the first to deploy it in the US with Verizon Wireless.

As Head of Mobile Products and Strategy at LivePerson, I was part of the spearhead team creating the first Enterprise App-Messaging product for customer service and and launching it with T-Mobile in the US. During the development of that product, it hit me that conversational experience is going to be the next digital revolution. We called them back then “Conversational Service Apps”. They are now called Chatbots. Continue reading “Interview with Yoav Barel, CEO of Chatbot Summit” »



Machine Learning meets the Data Center – Die RZ-Strategien der Unternehmen werden verändert

Zum Processing von Machine Learning-Verfahren eignet sich Standard-X86-Hardware nur begrenzt. Viele Machine Learning-Algorithmen sind nicht nur besonders rechenintensiv, sondern laufen dann am effizientesten, wenn sie auf spezialisierter Hardware betrieben werden. Auch kann die Abstraktion von IT-Infrastruktur via Virtualisierung im Kontext von Machine Learning eher eine Barriere bzw. ein Kostentreiber sein, auf den man gerne verzichtet. Folgende Trends zeichnen sich auf der Hardware- und Infrastrukturseite ab:

Continue reading “Machine Learning meets the Data Center – Die RZ-Strategien der Unternehmen werden verändert” »




Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz

„AI-First“ – so lautet mittlerweile das Mantra vieler Technologie-CEOs von Google bis Microsoft. Doch was ist dran am Hype rund um das Thema Künstliche Intelligenz?

Fakt ist, dass die Kombination aus günstiger Rechenleistung, großen Datenmengen und optimierten Algorithmen die Innovationsleistung von Machine Learning-Verfahren derzeit exponentiell steigen lässt. Was vor 3 Jahren noch unrealistisch erschien, ist heute Realität. Von der Spracherkennung, über die medizinische Diagnostik bis hin zum autonomen Fahren existieren schon heute vielfältige Einsatzbereiche für Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Im Kontext der digitalen Transformation erweitert sich dieses Einsatzspektrum noch weiter und reicht vom Unternehmensrechenzentrum, über die Steuerung von Fertigungsanlagen (Industrie 4.0) bis hin zur Überwachung von vernetzten Geräten (IoT). Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit schon rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert. Continue reading “Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz” »



Die Top-10 Technologietrends für 2017

  • Machine Learning & die „Cognitive Company“
  • Autonomous IT & Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum
  • Software-Defined Products & IoT
  • Industry Clouds & Data Hubs
  • Renaissance of Hardware – Von GPU bis Quantenrechnerei
  • Bots & Digitale Assistenten
  • Digitale Infrastrukturen - Von Smart Cities bis zum digitalen Gesundheitswesen
  • Mixed Reality - Virtual & Holographic Computing
  • Blockchain
  • Distributed Security

Machine Learning und die „Cognitive Company“

Für eine Vielzahl an Use Cases der digitalisierten Welt sind neue Processing- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die Mustererkennung von Bildern, Personen oder Gegenständen z.B. in der Gesundheitsvorsorge, der öffentlichen Sicherheit und auch dem Automobilsektor, Stichwort autonomes Fahren, eine immer größere Rolle. Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Continue reading “Die Top-10 Technologietrends für 2017” »



Top 5 Cloud-Trends für 2017

1. Autonomous IT & Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum

Mit der stetig wachsenden Bedeutung des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz wird die Entwicklung auch auf infrastruktureller Ebene und in den Rechenzentren weiter voranschreiten. Eine immer weiter steigende Automatisierung der IT-Systeme in den vergangenen Jahren ist nur der Vorläufer. Schließlich zeigt die Fähigkeit, einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, die Güte und den Reifegrad einer “Digital Infrastructure Platform.” Denn darin spiegelt sich das Streben nach Effizienz wider, von der auch die Kunden, seien es interne oder externe, profitieren. So lässt sich mit einem hohen Automationsgra beispielsweise die Zeit bis zur Bereitstellung von neuen Systemen von Monate auf Stunden verkürzen und ermöglicht es den Nutzern durch ein vollständig automatisiertes Self-Service-Modell virtuelle Maschinen, Speicherplatz, Loadbalancer oder andere Ressourcen zu beziehen.

Continue reading “Top 5 Cloud-Trends für 2017” »



Top 5 Data-Trends für 2017

1. Edge Analytics

Am Ende des Internets beginnt die reale Welt. Und eben dort werden auch viele Daten durch IoT-Endgeräte erfasst. Die Anzahl dieser Sensoren und Geräte vervielfacht sich mit einer steigenden Geschwindigkeit. Mehr Geräte erfassen mehr Daten und die sollten  analysiert und für einen Mehrwert aufbereitet werden. Dies kann im Rechenzentrum oder in der Cloud passieren, jedoch ist es nicht für alle Daten, die erhoben werden, notwendig eine nachhaltige Speicher- und Archivierungsstrategie zu verfolgen. Von vielen Daten ist lediglich die Information notwendig, die zu einer Entscheidung für einen spezifischen Anwendungsfall beiträgt. Continue reading “Top 5 Data-Trends für 2017” »



Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens

Künstliche Intelligenz ist in der Gesellschaft angekommen. Selbst im Alltag nutzen wir viele Bots und Assistenten, welche auf KI gestützt sind und das über alle Altersgrenzen hinweg. Doch wie wirkt sich der Einfluss von immer intelligenter werdenden Systemen auf unseren zukünftigen Alltag aus? Allen voran findet die öffentliche Diskussion meistens den Start und das Ende bei der Berufsgruppe der Administratoren. Doch wie steht es um die IT durch den Einfluss durch künstliche Intelligenz und wie können neue Modelle wie ChatOps in die Unternehmen integriert werden? Continue reading “Ist Ihr Unternehmen bereit für ChatOps? – Automatisierung ist die Hausaufgabe jedes Unternehmens” »



Machine Learning in der medizinischen Forschung

Daten sind allgegenwärtig. In vielen Bereichen unseres Alltags bestimmt die Technik längst unseren Biorhythmus. Im Zuge der Selbstvermessung tragen Fitnessarmbänder und mobile Apps dazu bei immer mehr Daten von uns selbst zu erheben. Eine schier unaufhörliche Flut von historischen, aktuellen und in Echtzeit erhobenen Daten strömt auf die Medizin zu. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und die Evolution erfolgreich in Richtung personalisierter Medizin durchzuführen werden wir auf die Hilfe der Maschinen angewiesen sein.

Continue reading “Machine Learning in der medizinischen Forschung” »