AUF DEM WEG ZUR DEMOKRATISIERUNG DER KI.

Sabine Fach

06. Mai 2022

Entwicklung
Entwicklung und Nutzung von KI war am Anfang im Wesentlichen eine Sache von Großunternehmen. Sie hatten mit den Daten, den Datenspezialisten, der Rechenpower und der finanziellen Ausstattung eine Art Monopolstellung, die es ihnen erlaubt hat, KI-Modelle zu erstellen und Lösungen zur Anwendungsreife zu bringen. Jetzt springt der Funke über: Kleinere Unternehmen sehen den Nutzen und die Einsatzmöglichkeiten in ihrem Unternehmen. Es entwickelt sich ein Markt für KI-Lösungen, die die Ausgangslage von Unternehmen mit weniger Ressourcen berücksichtigen. Hier die wichtigsten Entwicklungen:

1. SMALL DATA STATT BIG DATA

Big Data galt bislang als das Maß aller Dinge für das Training einer KI: je mehr Daten, desto besser das Ergebnis. Für Konzerne war das problemlos möglich, die kleineren Firmen hatten schlechte Karten und waren allein schon mangels Trainingsdaten weitgehend vom Einsatz von KI-Lösungen ausgeschlossen. Aber viel hilft nicht immer viel, sondern kann auch verwirren und bewirken, dass das Wesentliche aus dem Blick gerät. Derzeit dreht sich der Wind, denn inzwischen ist klar, dass man auch mit weniger Daten ziemlich weit kommt. Small Data heißt der Trend, sozusagen der Gegensatz von Big Data. Damit sind die Firmen, die nicht über Big Data verfügen, wieder mit im Spiel. Small Data bedeutet aber auch, dass man Daten auswählt und genau die nutzt, die geeignet sind, um ein konkretes Problem zu lösen. Zudem ist Small Data ressourcenschonend, denn der Stromverbrauch für die Verarbeitung von weniger Daten ist geringer.

2. KI AS A SERVICE - ANWENDUNGEN WERDEN KOMPLEXER

Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, die Entwicklung eines KI-Modells für bestimmte Aufgaben in Eigenregie zu stemmen. Allerdings stehen mittelständische und kleinere Firmen häufig vor ähnlichen oder vergleichbaren Problemstellungen wie die großen Unternehmen. Angesichts der steigenden Bedeutung von KI auch für kleine Unternehmen und zunehmend professionalisierten und standardisierten Entwicklungsprozessen stellen große Cloud-Anbieter Plattformlösungen mitsamt den erforderlichen Werkzeugen wie Algorithmen zur Verfügung. Damit können Unternehmen selbst Indikatoren für ihre Aufgabe zusammenstellen und visualisieren und Analysen durchführen. Weiterhin sind jetzt auch komplette standardisierte Anwendungen verfügbar, die Unternehmen auch gänzlich ohne KI-Know-how als „KI as a Servcie“ nutzen können, beispielsweise für die Erkennung von Bildern und Texten oder Dokumenten. Diese Anwendungen, anfangs recht einfach gestrickt, nehmen an Komplexität zu und werden damit interessant für ein größeres Spektrum an Unternehmen.

3. IDP KOMMT IN DIE BÜROS

Unternehmen und Organisationen vom KMU bis zur Behörde ersticken in Papier: Lieferscheine, Anträge und Nachweise, Bestellungen, Kündigungen, Änderungen, Rechnungen müssen zeitnah erfasst, zugeordnet und die Informationen daraus für die weitere Bearbeitung verfügbar gemacht werden, möglichst digital. Häufig erledigen Mitarbeiter:innen diese eher langweilige und auch fehleranfällige Aufgabe händisch. IDP (Intelligent Document Processing, intelligente Dokumenten-Verarbeitung) unterstützt bei der Bewältigung des Papierbergs mit einer Kombination aus OCR (Optical Character Recognition, automatisierte Texterkennung) und KI nahezu fehlerfrei und erlaubt die Automatisierung dieses Prozesses. Die Digitalisierung der Unterlagen wiederum kann als Grundlage für eine weitere Automatisierung von Workflows dienen. Angesichts des Fachkräfte-Mangels gewinnt IDP als Einsteiger- und Basis-Technologie zunehmend an Bedeutung und steht im Rahmen von KI as a Service auch kleineren Unternehmen zur Verfügung.

FAZIT

KI wird von einem Tool, das von teuren Spezialisten für spezifische Problemstellungen in einem finanzstarken großen Unternehmen entwickelt wird, zum breit einsetzbaren – und bezahlbaren – Tool auch für kleinere Unternehmen ohne ausgeprägtes KI-Know-how oder den Mitteln für ihren Aufbau. Ihnen bringen als Service nutzbare KI-Dienstleistungen Einstiegsmöglichkeiten in die Automatisierung und die Grundlage für eine weitere Automatisierung.
de_DEDeutsch

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