Sie sind hier: HomeSteuerungsebeneSteuern & Regeln

Künstliche Intelligenz: Der Einstieg ins Machine Learning

Fortsetzung des Artikels von Teil 2.

Nutzen, Chancen und Risiken

Warum gewinnt das Thema ML gerade jetzt und in diesem Maße an Bedeutung? Die Antwort ist so einfach wie komplex: Was gestern noch nicht möglich war, ist heute Alltag. Hohe Rechenleistung – in diesem Maß vor zehn Jahren noch außerhalb unseres Vorstellungsvermögens – ist zu einem bezahlbaren Gut geworden. Kombiniert man diese Rechenleistung mit großen Datenmengen, lassen sich Algorithmen kontinuierlich weiterentwickeln. Einige Kernthemen sorgen dabei für eine gewisse Verunsicherung: Dazu zählt das erforderliche Wissen, wie die relevanten Algorithmen ausgewählt, entwickelt und konfiguriert werden, wie die Daten beschafft und bereitgestellt werden und nicht zuletzt die zwingend notwendige Erfahrung. Auch unklare rechtliche Aspekte und Implikationen halten Unternehmen davon ab, in diesen Bereich geschäftsrelevant zu investieren. Vielen Fertigungsunternehmen fällt es schon schwer, ein fachliches Anwendungsfeld oder ein Projekt zu erkunden und zu definieren. So wird das Thema an die IT oder die Produktentwicklung weitergegeben – wie so oft bei innovativen Technologien. Dadurch reduziert sich der Fokus häufig auf die Technik, die betriebswirtschaftlichen Mehrwerte verlieren an Bedeutung.

In vielen Maschinenbauunternehmen herrscht noch Unsicherheit darüber, ob ML ein geschäftsrelevantes Thema ist. Dabei bietet ML dem deutschen Maschinen- und Anlagenbau ungeahnte Möglichkeiten: Bestehende Geschäfts- und Produktionsprozesse lassen sich optimieren, die Maschinen reifen in der Folge zu intelligenten und beinahe autark arbeitenden Prozessdienstleistern. Gerade die zunehmende Austauschbarkeit einzelner Maschinen wird in vielen Bereichen dazu führen, dass künftig nicht mehr nur die Maschine selbst, sondern vor allem ergänzende Leistungen verkauft werden. Damit ändert sich die Geschäftsgrundlage für den Maschinenbau gravierend. Dies erklärt, warum das Thema ML im Management und in vielen Fachbereichen von Maschinenbau-Unternehmen höchst präsent ist.