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Dem Wettbewerb voraus mit Künstlicher Intelligenz

Was KI schon heute kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt

Künstliche Intelligenz ist für die Menschheit wichtiger als die Erfindung von Elektrizität oder die Beherrschung des Feuers – davon sind der Google-CEO Sundar Pichai und viele weitere Experten überzeugt. Doch was steckt wirklich dahinter? Welche Anwendungsfälle funktionieren schon heute? Und was kommt bis 2020 auf deutsche Unternehmen zu?

Big Data war das Buzzword der vergangenen Jahre und war – trotz mittlerweile etablierter Tools wie SAP Hana, Hadoop und weitere – betriebswirtschaftlich zum Scheitern verurteilt. Denn Big Data ist ein passiver Begriff und löst keinesfalls alltägliche Probleme in den Unternehmen.

Dabei wird völlig verkannt, dass Big Data die Vorstufe für den eigentlichen Problemlöser ist, der gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird. KI ist ein Buzzword, dessen langfristiger Erfolg und Aktivismus selbst von skeptischen Experten nicht infrage gestellt wird. Daten-Ingenieure sprechen im Kontext von KI hier aktuell bevorzugt von Deep Learning; wissenschaftlich betrachtet ein Teilgebiet der KI.

Was KI schon heute kann

Deep Learning Algorithmen laufen bereits heute in Nischen-Anwendungen produktiv, beispielsweise im Bereich der Chatbots oder bei der Suche nach Informationen. Sie übernehmen ferner das Rating für die Kreditwürdigkeit und sperren Finanzkonten, wenn sie erlernte Betrugsmuster erkennen. Im Handel findet Deep Learning bereits die optimalen Einkaufsparameter sowie den besten Verkaufspreis.

Getrieben wird Deep Learning insbesondere durch prestigeträchtige Vorhaben wie das autonome Fahren, dabei werden die vielfältigen Anwendungen im Geschäftsbereich oft vergessen.

Die Grenzen von Deep Learning

Und Big Data ist das Futter für Deep Learning. Daraus resultiert auch die Grenze des Möglichen, denn für strategische Entscheidungen eignet sich KI bestenfalls für das Vorbereitung einer Datengrundlage, aus denen menschliche Entscheider eine Strategie entwickeln. KI wird zumindest in dieser Dekade nur auf operativer Ebene Entscheidungen treffen können, insbesondere in der Disposition, Instandhaltung, Logistik und im Handel auch im Vertrieb – anfänglich jeweils vor allem als Assistenzsystem für die Menschen.

Genau wie das autonome Fahren mit Assistenzsystemen beginnt, wird auch im Unternehmen immer mehr die KI das Steuer übernehmen.

Was sich hinsichtlich KI bis 2020 tun wird

Derzeit stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns bietet. Das Markt-Wachstum für KI-Systeme und auch die Anwendungen erfolgt exponentiell. Entsprechend wird sich auch die Arbeitsweise für KI-Entwickler ändern müssen. Mit etablierten Deep Learning Frameworks, die mehrheitlich aus dem Silicon Valley stammen, zeichnet sich der Trend ab, der für die Zukunft noch weiter professionalisiert werden wird: KI-Frameworks werden Enterprise-fähig und Distributionen dieser Plattformen werden es ermöglichen, dass KI-Anwendungen als universelle Kernintelligenz für das operative Geschäft für fast alle Unternehmen binnen weniger Monate implementierbar sein werden.

Wir können bis 2020 also mit einer Alexa oder Cortana für das Unternehmen rechnen, die Unternehmensprozesse optimiert, Risiken berichtet und alle alltäglichen Fragen des Geschäftsführers beantwortet – in menschlich-verbal formulierten Sätzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Geschäfts- oder Maschinendaten ist auch das Leit-Thema der zweitägigen Data Leader Days 2018 in Berlin. Am 14. November 2018 sprechen renommierte Data Leader über Anwendungsfälle, Erfolge und Chancen mit Geschäfts- und Finanzdaten. Der 15. November 2018 konzentriert sich auf Automotive- und Maschinendaten mit hochrangigen Anwendern aus der produzierenden Industrie und der Automobilzuliefererindustrie. Seien Sie dabei und nutzen Sie die Chance, sich mit führenden KI-Anwendern auszutauschen.

Datenanalytische Denkweise: Müssen Führungskräfte Data Science verstehen?

Die Digitalisierung ist in Deutschland bereits seit Jahrzehnten am Voranschreiten. Im Gegensatz zum verbreiteten Glauben, dass die Digitalisierung erst mit der Innovation der Smartphones ihren Anfang fand, war der erste Schritt bereits die Einführung von ERP-Systemen. Sicherlich gibt es hier noch einiges zu tun, jedoch hat die Digitalisierung meines Erachtens nach das Plateau der Produktivität schon bald erreicht – Ganz im Gegensatz zur Datennutzung!

Die Digitalisierung erzeugt eine exponentiell anwachsende Menge an Daten, die ein hohes Potenzial an neuen Erkenntnissen für Medizin, Biologie, Agrawirtschaft, Verkehrswesen und die Geschäftswelt bedeuten. Es mag hier und da an Fachexperten fehlen, die wissen, wie mit großen und heterogenen Daten zu hantieren ist und wie sie zu analysieren sind. Das Aufleben dieser Experenberufe und auch neue Studengänge sorgen jedoch dafür, dass dem Mangel ein gewisser Nachwuchs entgegen steht.

Doch wie sieht es mit Führungskräften aus? Müssen Entscheider verstehen, was ein Data Engineer oder ein Data Scientist tut, wie seine Methoden funktionieren und an welche Grenzen eingesetzte Software stößt?

Datenanalytische Denkweise ist ein strategisches Gut

Als Führungskraft müssen Sie unternehmerisch denken und handeln. Wenn Sie eine neue geschäftliche Herausforderung erfolgreich bewältigen möchten, müssen Sie selbst Ideen entwickeln – oder diese zumindest bewerten – können, wie in Daten Antworten für eine Lösung gefunden werden können. Die meisten Führungskräfte reden sich erfahrungsgemäß damit heraus, dass sie selbst keine höheren Datenanalysen durchführen müssen. Unternehmen werden gegenwärtig bereits von Datenanalysten vorangetrieben und für die nahe Zukunft besteht kein Zweifel an der zunehmenden Bedeutung von Datenexperten für die Entscheidungsfindung nicht nur auf der operativen Ebene, bei der Dateningenieure sehr viele Entscheidungen automatisieren werden, sondern auch auf der strategischen Ebene.

Sie müssen kein Data Scientist sein, aber Grundkenntnisse sind der Schlüssel zum Erfolg

Hinter den Begriffen Big Data und Advanced Analytics – teilweise verhasste Buzzwords – stecken reale Methoden und Technologien, die eine Führungskraft richtig einordnen können muss, um über Projekte und Invesitionen entscheiden zu können. Zumindest müssen Manager ihre Mitarbeiter kennen und deren Rollen und Fähigkeiten verstehen, dabei dürfen sie sich keinesfalls auf andere verlassen. Übrigens wissen auch viele Recruiter nicht, wen genau sie eigentlich suchen!

Der Weg zum Data-Driven Decision Making: Abgrenzung von IT-Administration, Data Engineering und Data Science, in Anlehnung an Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking

Stark vereinfacht betrachtet, dreht sich dabei alles um Analysemethodik, Datenbanken und Programmiersprachen. Selbst unabhängig vom aktuellen Analytcs-Trend, fördert eine Einarbeitung in diese Themenfelder das logische denken und kann auch sehr viel Spaß machen. Als positiven Nebeneffekt werden Sie eine noch unternehmerischere und kreativere Denkweise entwickeln!

Datenaffinität ist ein Karriere-Turbo!

Nicht nur der Bedarf an Fachexperten für Data Science und Data Engineering steigt, sondern auch der Bedarf an Führungskräften bzw. Manager. Sicherlich ist der Bedarf an Führungskräften quantitativ stets geringer als der für Fachexperten, immerhin braucht jedes Team nur eine Führung, jedoch wird hier oft vergessen, dass insbesondere Data Science kein Selbstzweck ist, sondern für alle Fachbereiche (mit unterschiedlicher Priorisierung) Dienste leisten kann. Daten-Projekte scheitern entweder am Fehlen der datenaffinen Fachkräfte oder am Fehlen von datenaffinen Führungskräften in den Fachabteilungen. Unverständnisvolle Fachbereiche tendieren schnell zur Verweigerung der Mitwirkung – bis hin zur klaren Arbeitsverweigerung – auf Grund fehlender Expertise bei Führungspersonen.

Andersrum betrachtet, werden Sie als Führungskraft Ihren Marktwert deutlich steigern, wenn Sie ein oder zwei erfolgreiche Projekte in Ihr Portfolio aufnehmen können, die im engen Bezug zur Datennutzung stehen.

Mit einem Data Science Team: Immer einen Schritt voraus!

Führungskräfte, die zukünftige Herausforderungen meistern möchten, müssen selbst zwar nicht Data Scientist werden, jedoch dazu in der Lage sein, ein kleines Data Science Team führen zu können. Möglicherweise handelt es sich dabei nicht direkt um Ihr Team, vielleicht ist es jedoch Ihre Aufgabe, das Team durch Ihren Fachbereich zu leiten. Data Science Teams können zwar auch direkt in einer Fachabteilung angesiedelt sein, sind häufig jedoch zentrale Stabstellen.

Müssen Sie ein solches Team für Ihren Fachbereich begleiten, ist es selbstverständlich notwendig, dass sie sich über gängige Verfahren der Datenanalyse, also auch der Statistik, und der maschinellen Lernverfahren ein genaueres Bild machen. Erkennen Data Scientists, dass Sie sich als Führungskraft mit den Verfahren auseinander gesetzt haben, die wichtigsten Prozeduren, deren Anforderungen und potenziellen Ergebnisse kennen oder einschätzen können, werden Sie mit entsprechendem Respekt belohnt und Ihre Data Scientists werden Ihnen gute Berater sein, wie sie Ihre unternehmerischen Ziele mit Daten erreichen werden.

Buchempfehlung:

Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden (mitp Business)

Lesetipps:

Data Leader Day 2017

Data Leader Day 2017

Der Data Leader Day am 09.11.2017 ist das Entscheider-Event für Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0. Vor allem die hochrangigen Referenten ziehen dabei Teilnehmer aus der ganzen DACH-Region an, um neue Kontakte zu knüpfen und wichtige Impulse für die eigene digitale Weiterentwicklung zu erhalten.

Der Data Leader Day wendet sich gezielt an Entscheider mit Digitalisierungsauftrag/-bezug sowie alle Interessenten rund um die Trendthemen Big Data und Industrie 4.0.

Data Leader Day
09. November 2017 in Berlin

Ein vielfältiges Programm mit Keynote, Präsentationen sowie Use & Business Cases zeigt Ihnen aus der Praxis, wie Sie die Digitalisierung im Unternehmen umsetzen und als neues Wertschöpfungsinstrument einsetzen können. Und das Wichtigste: Sie erleben, welche Wettbewerbsvorteile Sie mit diesen Technologien verwirklichen können. Live!



Rückblick: Data Leader Day 2016


Sponsoren

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Top-Speaker

Benjamin Aunkofer Dr. Müller-Wünsch Jan Wetzke Dr. Eberhardt Kurz
Benjamin Aunkofer Dr. Müller-Wünsch Jan Wetzke Dr. Eberhard Kurz
Steffen Heilmann Thomas Hösle Denys Dertwinkel Christian Klose
Peter Krause Remy Lazarovici Dr. Markus Häuser Gregory Blepp
       
Helen Arnold Dr. Volkmar Weckesser Conrad Pozsgai Henrik Falk

Moderation

Der Data Leader Day 2017 wird von Dr. Olaf Röper moderiert. Der promovierte Maschinenbauer verfügt über breite Erfahrungen aus seiner Tätigkeit in verschiedenen Führungsfunktionen in IT-Organisationen – davon mehr als 25 Jahre als CIO, zuletzt bei der ThyssenKrupp Industrial Solutions AG, einem internationalen Großanlagenbauer mit starker Regionalpräsenz in den Weltmärkten. Mehrere Jahre war er zudem als Mitglied von Aufsichts- und Beiräten an geschäftspolitischen Entscheidungen beteiligt. Dr. Olaf Röper ist heute ferner aktives Mitglied im Connected Industry e.V.

 

 


Agenda

Slot Portrait Speaker Firma Funktion Titel
08:00 – 08:30 ——— Empfang mit Kaffee & Networking ———
08:30 – 08:45 Verbandssprecher Mitglied des Präsidiums Begrüßung
08:45 – 09:10 benjamin-aunkofer Benjamin Aunkofer datanomiq-logo Chief Data Scientist “Wie Sie für Ihr Unternehmen die richtige Datenstrategie entwickeln!”
09:10 – 09:35 Dr. Michael Müller-Wünsch CIO “Vision des intelligenten Echtzeitunternehmens”
09:35 – 10:00 Gregory Blepp Geschäftsführer “Tote Winkel sind gefährlich – Data driven business verlangt vollständige Visibilität!”
10:00 – 10:20   ——— Kaffeepause ———
10:20 – 10:45   Conrad Pozsgai Mitglied der Geschäftsführung “Real-Time Marketing: Hype oder wirklich nützlich?”
10:45 – 11:10 thomas-hoesle-elabo Thomas Hösle elabo-logo Geschäftsführer “Digitalisierung im produzierenden Mittelstand”
11:10 – 11:35 Remy Lazarovici   Senior Vice President
“Mit Daten Innovation ermöglichen – wie Process Mining Geschäftsprozesse effizienter macht.”
11:35 – 12:00 Dr. Eberhard Kurz CIO “Big Data Analytics und Data Intelligence in Mobilität und Logistik”
12:00 – 12:45 ——— Mittagspause ———
12:45 – 13:10  Denys Dertwinkel Denys Dertwinkel  Hans im Glück Leiter Controlling  “Hans im Datenglück. Von Live Reporting, Mystery Shopping & Social Media”
13:10 – 13:35   Dr. Markus Häuser    Partner “Data Ownership and Data Compliance – Rechtliche Absicherung datengetriebener Geschäftsmodelle”
13:35 – 14:00    Jan Wetzke    Director D/A/CH  “Datenagilität als Grundvoraussetzung für moderne BI”
14:00 – 14:30 ——— Kaffee & Kuchen ———
14:30 –14:55    Peter Krause    Vice President Technology & Vorsitzender beim Verband für Sensorik + Messtechnik  “Sensorik als Schlüssel zu einer smarten Produktion”
14:55 –15:20    Henrik Falk    Vorstandsvorsitzender  “Mobility as a Service – was Digitalisierung mit dem ÖPNV zu tun hat”
15:20 – 17:00    Christian Klose    CDO Fireside Chat:

“CIO vs CDO – Wem gehört die Zukunft?”

   Dr. Volkmar Weckesser    Member of Executive Board & CIO
 Dr. Müller-Wünsch  CIO
   Farhad Khalil  Geschäftsführer & CDO
Helen Arnold President SAP Data Network
Dr. Ralf Belusa CDO
  Steffen Heilmann   CIO
17:00 – 17:10 ——— Gewinnspiel & Abschluss der Veranstaltung ———
17:10 – 19:00 ——— Networking mit Snack & Feierabend-Trunk ———

Location

Passend zu einem herausragenden Event ein einmaliges Ambiente: Die Spreespeicher waren ein Symbol für fortschrittliches Denken in der Gründerzeit. Heute sind sie das Synonym einer dynamischen Entwicklung im 21. Jahrhundert.

Spreequartier Berlin | Adresse: Stralauer Allee 2, 10245 Berlin

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Alle Ticket-Preise sind inklusive Mittagessen, Pausenverpflegung und Konferenzunterlagen.

Data Leader Mindset

Wie werden Führungskräfte zum Data Leader?

Als eine Keynote am Data Leader Day 2016 (www.dataleaderday.com) erläuterte ich den Weg einer gewöhnlichen Führungskräft hin zum Data Leader, gemäß meiner Erfahrung. Ein Data Leader ist eine Führungskraft mit datengetriebener, problemlösungsorientierter Denkweise.

Die Präsentation findet sich nachfolgend eingebettet und zeigt die Route von der konventionellen Führungskraft zum innovativen Data Leader:

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