Machine Learning - ein Hype, ein kurzfristiger Trend, der sich wie viele andere wieder auflösen wird? Thesen wie diese beherrschen immer noch die Mediendebatte um eine der Kerntechnologien Künstlicher Intelligenz. Wer als Maschinenbauer oder IT-Spezialist in Deutschlands Industrie arbeitet, wird darüber wohl nur schmunzeln können. Längst werden in den Produktionshallen unserer "hidden champions" selbstlernende Maschinen eingesetzt.
Diese Maschinen organisieren sich nahezu autonom, sie sind vielfältig miteinander vernetzt und kommunizieren pausenlos miteinander. Ihr Automatisierungs- und Vernetzungsgrad ist so hoch geworden, dass nicht mehr der Mensch über die Ressourcen der Maschine entscheidet. Es sind die Maschinen, die heute signalisieren, wann menschlicher Einsatz notwendig wird. Noch beschränkt sich die Vernetzung der selbstlernenden Maschinen in der Regel auf einen Produktionsstandort. Doch die Vision ist größer: Künftig sollen Maschinen in einem globalen Austausch stehen und den Einsatz von Mitarbeitern zwecks Wartung und Reparatur regeln.
Aber nicht nur in der Industrie ist Machine Learning tief in Arbeitsprozesse eingebunden. Seit Jahren schon ist die Kerntechnologie auch in digitale Services integriert. Viele von ihnen sind der Allgemeinheit gut bekannt – der E-Mail-Spamfilter gehört dazu. Machine Learning unterstützt im automatisierten Posteingang, bei der Spracherkennenung und –verarbeitung, bei Suchmaschinenrankings und dem Aufspüren von Kreditkartenbetrügen. Für Stau- und Wettervorhersagen wird es eingesetzt. Die Liste der Anwendungen ist lang und wird kontinuierlich länger.
Denn auch andere Branchen ziehen nach. Aktuellen Ergebnissen zufolge wendet bereits ein Fünftel aller deutschen Unternehmen Machine Learning-Technologien ein. 64 Prozent beschäftigen sich mit der Technologie. 43 Prozent der Entscheider sind davon überzeugt, dass sie wesentlich für künftige Analytics und Big Data-Strategien sein wird. Und bereits jede zweite größere kommerzielle Plattform weltweit arbeitet mit Machine Learning. Was macht die Kerntechnologie so wichtig? Immer mehr Daten, ein immer höheres Tempo, immer komplexere Prozesse – diesen Herausforderungen begegnet heute jedes Unternehmen rund um den Globus. Machine Learning unterstützt sie dabei:
Mittels einer ganzen Reihe unterschiedlicher Algorithmen können Datensätze heute schnell, präzise und umfassend verarbeitet, ausgewertet und im Anschluss für Voraussagen genutzt werden. Je größer die Datenmenge und je angelernter die Software, desto genauer werden ihre Prognosen. Aktuell werden die meisten Machine Learning-basierten System für eine klar definierte Aufgabe trainiert. Vernetzen sich jedoch immer mehr dieser Systeme, sind sie in der Lage komplexe Aufgaben zu übernehmen. Dass wir heute auf diesem technologischen Stand sind und wir aktuell vermeintlich einen Hype erleben, verdanken wir:
Diese Faktoren haben sukzessive dazu geführt, dass Machine Learning heute über die Industrie und die digitale Pioniere hinaus eine immense Bedeutung für unsere Wirtschaft gewonnen hat. Die Technologie ist angekommen - kontinuierlich und immer stärker hat sie sich in unseren Geschäftsprozessen etabliert.