Kein Machine Learning ohne manuelle Vorarbeit
Trotz eines hohen Automatisierungsgrades im Machine Learning – ohne manuelle Vorarbeit geht es nicht. Das ist z.B. dann der Fall, wenn notwendige Daten nicht in der geeigneten Qualität verfügbar sind und zunächst aufbereitet werden müssen. „Den IT-Beratern kommt im gesamten Prozess des Machine Learning eine essenzielle Bedeutung zu. Sie müssen die für das Unternehmen relevanten Fragestellungen genau definieren und entsprechende Datenmengen bestimmen sowie vorbereiten, um ein brauchbares Ergebnis zu liefern“, erklärt Hendrik Ohlms. Bevor der Computer präzise Prognosen treffen kann, muss also der Mensch zunächst in Vorleistung gehen. Doch die KI-Anwendung verbessert sich kontinuierlich und wird als zukunftsorientiertes Werkzeug immer mehr an Bedeutung gewinnen, ist sich Hendrik Ohlms sicher. Machine Learning bietet Unternehmen schon heute einen echten Wettbewerbsvorteil: indem es Produkte und Services nutzerfreundlicher macht, Prozesse effizienter gestaltet und Geschäftsstrukturen positiv beeinflusst. Liefern die intelligenten Systeme künftig noch zuverlässigere Prognosen, wird sich dieser Effekt weiter verstärken.
