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Machine Learning: Geschäftsprozesse optimieren & automatisieren

Viele von uns beschäftigen sich mit dem Thema Machine Learning (maschinelles Lernen), da es für Unternehmen als wichtiger Baustein der digitalen Strategie spannende Chancen bietet. Maschinen lernen, indem sie neue Informationen auf komplexe Weise analysieren. Für Unternehmen ist das eine großartige Möglichkeit, Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren.

Machine-Learning-Services aus der Cloud ermöglichen auch kleineren Unternehmen eine erschwingliche und effektive Nutzung dieser Technologie.

Wie funktioniert Machine Learning?

Ein Computer generiert mithilfe von Algorithmen neues Wissen aus vorher gemachten Erfahrungen. Mit diesem Wissen erkennt er Muster und Gesetzmäßigkeiten in bestehenden Datensätzen und kann diese bewerten bzw. Prognosen für die Wahrscheinlichkeit erstellen.

Das Ziel von Machine Learning ist, Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.

Voraussetzung dafür sind grundlegende Regelwerke und möglichst große Datenmengen zum Trainieren. Somit wird Big Data zum Futter für Machine Learning. Mit jedem neuen Datensatz wird das Modell besser und schneller und kann schließlich immer eindeutiger richtige Antworten geben bzw. Entscheidungen treffen.

Vielversprechende Anwendungsbereiche & Potenziale

Machine Learning unterstützt Unternehmen dabei, effizienter, kreativer und individueller zu arbeiten.

Geschäftsprozesse verbessern, vereinfachen und teilweise automatisieren:

Oft sind mit Geschäftsprozessen sich ständig wiederholende manuelle Aufgaben verbunden, zum Beispiel die Prüfung der Richtigkeit von Rechnungen, Vertragsdokumenten und Reisekosten oder Hunderte von Bewerbungen durchsehen. Mithilfe selbstlernender Algorithmen können Muster in Daten aufgedeckt und automatisiert Lösungen gefunden werden, anstatt vorprogrammierten Regeln zu folgen.

In der Fertigungsindustrie können große Datenmengen über z.B. Bestände, Ressourcen, Fertigungskapazitäten und Transportmittel analysiert werden um die Supply Chain effizient einzurichten und zu automatisieren.

Das senkt zum einen die Kosten, zum anderen können sich Mitarbeiter auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren und ihre Produktivität steigern.

Die Infrastruktur wird maßgeschneidert und personalisiert:

Unsere Wirtschaft ist von einer gut funktionierenden Infrastruktur abhängig. Diese umfasst Energie, Logistik, IT und Dienstleistungen für Bürger wie Bildung und Gesundheitswesen. Selbstlernende Maschinen können für den Nutzer komplexe Aufgaben maßgeschneidert und individuell Zugeschnitten auf die Belange des Nutzers übernehmen. Beispielsweise können in der Produktion mögliche Schäden in der Produktfertigung schnell erkannt werden, in der Logistik Störungen in der Transportkette frühzeitig umgangen werden. In der Medizin kann das selbstlernende System dem Arzt bei der Erkennung von Krebstumoren und Therapieempfehlungen helfen. Auch in der Bildung ergeben sich ganz neue Möglichkeiten durch individuelle Weiterbildung Mitarbeiter für neuen Herausforderungen im Unternehmen zu stärken.

Digitale Assistenten und Chatbots:

Mithilfe selbsterlernender Algorithmen sind Geräte in der Lage Schlussfolgerungen zu ziehen. Zum Beispiel im internetbasierten Kundenservice werden schon heute immer mehr Chatbots eingesetzt. Chatbots sind automatisierte Programme, die mit dem Kunden kommunizieren. Sollte ein kompliziertes Problem vorliegen, leitet der Bot den Kunden an einen Mitarbeiter des Help-Desks weiter.