Trotz einer Reihe von Durchbrüchen bei Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen konnten bisher nur vergleichsweise wenige Unternehmen diese Technologien nutzen beziehungsweise anwenden. Bitkom

Trotz einer Reihe von Durchbrüchen bei Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen konnten bisher nur vergleichsweise wenige Unternehmen diese Technologien nutzen beziehungsweise anwenden. Bitkom

Datengetriebene Geschäftsmodelle und Künstliche Intelligenz (KI) wirken sich heute und in Zukunft auf praktisch jedes Unternehmen, jede Branche und jeden Verbraucher unserer Ökonomie aus. Das noch junge Jahrzehnt wird eine beispiellos schnelle Entwicklung der digitalen Intelligenz erleben. Während viele Unternehmen für die ‚Nach-Covid-Zeit‘ Orientierung suchen, wachsen die KI-Branche und die Entwicklungen neuer, disruptiver Technologien und Methoden rasant an. Es bieten sich entscheidende Chancen für Unternehmen, ihre strategische Wertschöpfung auf die Erfordernisse der Digitalen Wirtschaft zu adaptieren.

Robust AI, Explainable KI, Quantum ML, Auto ML und Emotion AI

In den letzten Jahren gab es laut Bitkom mehrere Durchbrüche bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Allerdings waren bisher vergleichsweise wenige Unternehmen in der Lage, diese anzuwenden, um die notwendigen Geschäftsziele zu erreichen. Mit der Publikation ‚Maschinelles Lernen 2021‘ beleuchtet Bitkom fünf ausgewählte KI- und ML-Technologien nach dem Schlaglichtprinzip:

Robust AI, Explainable KI, Quantum ML, Auto ML und Emotion AI.

Es werden die Einsatzbereiche dieser KI-/ML-Techniken und ihre Unzulänglichkeiten kurz erklärt sowie auf ihre künftige Bedeutung eingegangen. Dazu gibt es Links, einzelne Aspekte dieser KI-/ML-Technologien zu vertiefen. Es gibt natürlich auch noch andere, durchaus relevante Technologien, die in dieser Publikation nicht näher betrachtet wurden. Denn die Anzahl und Vielfalt der KI-Anwendungen nimmt ständig zu – ebenso die Geschwindigkeit, mit der Wissenschaftler immer neue, kreative Wege finden, um die analoge Ökonomie mit Algorithmen ins Digitale zu transferieren.