{"id":2275,"date":"2020-11-27T16:44:30","date_gmt":"2020-11-27T15:44:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sinkacom.de\/blog\/?p=2275"},"modified":"2021-04-11T16:48:53","modified_gmt":"2021-04-11T14:48:53","slug":"artifizielle-intelligenz-as-a-service","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sinkacom.de\/blog\/artifizielle-intelligenz-as-a-service\/","title":{"rendered":"Artifizielle Intelligenz \u201eas a Service\u201c"},"content":{"rendered":"

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Artifizielle Intelligenz \u201eas a Service\u201c<\/h1><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

28% aller deutschen Unternehmen besch\u00e4ftigen sich 2016 aktiv mit Machine Learning. 2018 waren es bereits 50%.<\/h2>\n

Der Anteil an deutschen Unternehmen, die sich aktiv mit intelligenten, lernenden Maschinen besch\u00e4ftigen, hat sich innerhalb von zwei Jahren fast verdoppelt. Das zeigt: KI werden immer mehr zum festen Bestandteil digitaler Dienstleistungen und Produkte. Mit ihrer Hilfe lassen sich allerlei Daten auswerten, Abl\u00e4ufe automatisieren, Fragen beantworten und Vorhersagen treffen. Ob Cognitive Computing, Machine Learning oder Deep Learning<\/a> \u2013 KI liefern entscheidende (Wettbewerbs-)Vorteile f\u00fcr kleine, mittlere und gro\u00dfe Unternehmen. Denn die smarten Technologien k\u00f6nnen mit Daten trainieren, Verfahren adaptieren und entweder selbstst\u00e4ndig oder mit menschlicher Unterst\u00fctzung aus Fehlern lernen. Und das beste: Per AIaaS oder PaaS nutzen selbst die kleinsten Unternehmen erfolgreich KI!<\/p>\n

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Die KI-Strategie f\u00fcr kleine, mittlere, gro\u00dfe Unternehmen<\/h2>\n

Lernende Maschinen verbessern sich durch die Beobachtung ihrer Umwelt stetig. Das macht sie zu idealen Werkzeugen f\u00fcr strukturierte Unternehmensaufgaben. M\u00f6chten Unternehmen erste Erfahrungen mit intelligenten Maschinen machen, sollten sie sich zun\u00e4chst ein konkretes Ziel setzen. Dieses sollten sie dann durch eine geeignete KI-Strategie Schritt f\u00fcr Schritt erreichen.<\/p>\n

F\u00fcr Einsteiger eignet sich beispielsweise, einzelne Prozesse oder Arbeitsschritte zu verbessern und eventuell zu automatisieren. Ebenfalls k\u00f6nnten sie in Erw\u00e4gung ziehen, Fehler bei Produkten und Dienstleistungen zu minimieren<\/a>. Oder KI, wie digitale Assistenten oder Bots, an der Schnittstelle zu Kunden im Service einzusetzen. Wichtig ist, dass sie fr\u00fch identifizieren, wo der eigentliche Nutzen einer KI in ihrem Unternehmen liegt und welche Rolle diese spielen soll. Zudem m\u00fcssen Unternehmen ihre Mitarbeiter entlang dieses Prozesses mitnehmen und von den Chancen, die KI bieten, \u00fcberzeugen.<\/p>\n

Was aber, wenn der Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenzen aufgrund mangelnder Ressourcen zu scheitern droht? Um KI-Modelle aufzubauen, zu trainieren und einzusetzen bedarf es Zeit und Geld. Aber auch an n\u00f6tiger Data-Expertise und gen\u00fcgend (bereinigten) Daten, mit denen man die KI trainieren kann, darf es nicht fehlen. Hier kommen externe Dienstleister ins Spiel, die entweder professionell Hilfe leisten oder vortrainierte Lernalgorithmen als Cloud- oder Plattform-L\u00f6sung zur Verf\u00fcgung stellen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=“1\/2″][vc_column_text][\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n

AIaaS oder PaaS?<\/h2>\n

M\u00f6chten kleine, mittlere oder gro\u00dfe Unternehmen<\/a> erstmals K\u00fcnstliche Intelligenzen in ihr Gesch\u00e4ft integrieren, sollten sie zu Beginn auf Cloud- oder Plattform-Anbieter setzen, die bereits vorprogrammierte und -trainierte KI bereitstellen. Diese lassen sich anschlie\u00dfend durch eigene Daten weitertrainieren und individualisieren.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″][vc_single_image image=“2311″ img_size=“full“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

AI-as-a-Service<\/strong><\/h4>\n

AIaaS-Anbieter entwickeln komplexe Algorithmen und KI-Modelle, die Unternehmen ihre Arbeit und den Einstieg in die Welt der K\u00fcnstlichen Intelligenz erleichtern sollen. Diese KI-Modelle laufen direkt auf der Plattform des Anbieters, der Installation, Konfiguration und Schnittstellenbetrieb \u00fcbernimmt. AIaaS als automatisierte und teilautomatisierte Cloud-L\u00f6sung deckt die meisten Infrastruktur-Themen, wie Datenverarbeitung, Modelltraining und -auswertung und Prognosen, ab. Die Ergebnisse dieser Prognosen lassen sich sogar \u00fcber Schnittstellen mit der IT-Infrastruktur des eigenen Unternehmens verkn\u00fcpfen.<\/p>\n

Und auch Unternehmenskunden profitieren von den mannigfaltigen Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI, denn\u00a0h\u00e4ufig genutzte externe KI-Dienste sind Chatbots \u2013 virtuelle Ansprechpartner<\/a>, die viele (Kunden-)Fragen dank der strukturierten Umgebung, in der sie agieren, automatisiert beantworten k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Platform-as-a-Service<\/strong><\/h4>\n

Reicht ein externer KI-Dienst nicht aus, stellen Software-Plattformen die ben\u00f6tigten Skripte und KI-Algorithmen bereit. Solche Plattformen erm\u00f6glichen es, Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zeit- und kostensparend zu entwickeln und zu trainieren, denn sie bieten vorentwickelte Modelle an, die f\u00fcr vorgesehene Aufgaben optimiert werden k\u00f6nnen. Als Beispiel werden KI-Anwendungen per PaaS in der Industrie f\u00fcr die vorbeugende Instandhaltung<\/a> von Verschlei\u00dfteilen oder ausfallsensiblen Maschinen genutzt.<\/p>\n

Bekannte Anbieter von PaaS-L\u00f6sungen sind:<\/p>\n