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Drei Lektionen von der Microsoft AI Tour in Berlin
„As AI gets better, decision-making is going to become one of the most important skills in the world.” – Cassie Kozyrkov, CEO @ Data Scientific.
Das Team von arq decisions konnte die neusten Entwicklungen um KI aus nächster Nähe erfahren. Bei der Microsoft AI Tour in Berlin haben wir in Hands-on Workshops gelernt, unsere eigenen Chatbots zu erschaffen, den richtigen Prompt zu komponieren und Daten mit Maschinen in Aussagen zu verwandeln. Drei Punkte stachen für mich heraus: AI kommt, betrifft jeden und entscheidend ist der Faktor Mensch.
KI kommt in die Unternehmen. Jetzt (wenn sie nicht schon da ist).
Diese Tools haben einen bleiben Eindruck bei uns hinterlassen. Das Potenzial, als Beschleuniger für Prozesse Unternehmen in neue Sphären zu bringen, ist nicht nur zu erahnen, es ist greifbar nah. In 45 Minuten haben wir eigene Informationen in einen Chatbot eingebunden und ihn damit in ein interaktives Hilfeassistent für unser Plattform erstellt. Wir haben gelernt, den Charakter des Chatbots zu kalibrieren, um der richtige Gesprächspartner für den Kunden zu sein. Für mich am beeindruckendsten, war der durch eine Maschine geleitete Weg von einem Rohdatensatz bis zur Handlungsempfehlung, inklusive einer Kennzahl, wie sehr das Machine Learning Modell die einfache Statistik outperformt. Die Anwendungen für Unternehmen sind schier endlos.
Es wird jeden im Unternehmen betreffen.
Die Beispiele zeigen: KI kommt nicht nur in komplexen Spezialfällen zur Anwendung, oder in Form von professionell entwickelten Produkten. Es bleibt auch nicht der kleine Helfer, für eine schnellere, umfangreiche Antwort, wenn man mal nicht weiterweiß. KI wird für jeden im Unternehmen anwend- und einbindbar. Unsere Erfahrungen haben deutlich gemacht, dass KI in jeden Prozess Einzug halten wird, und jeder entweder durch KI kommunizieren wird, oder auf KI basierend Entscheidungen treffen wird.
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Die Qualität menschlicher Entscheidungen wird den Unterschied machen.
So sehr die hohe Geschwindigkeit verlockt, ihr zu folgen, so sehr gilt es die Herausforderungen, die sie begleiten, im Blick zu halten. Die zentrale Frage bei diesem Wandel ist: was bedeutet die Information, die ich erhalte? KI bringt eine neue Ebene zu den Informationen. Wir schauen nicht mehr selbst ins Hilfedokument, wir sehen oder hören den Assistenten nicht mehr, wir wälzen nicht mehr die Daten. Wir lassen die KI das übernehmen. Das spart Zeit und bringt neue Perspektiven. Gleichzeitig verstehen wir die KI nicht so, wie wir selbst den Hilfetext, die Person am Telefon oder die Daten vor uns verstehen können. Der Mensch wird der Entscheider bleiben. Die Herausforderung ist es, die Informationen kritisch bewerten und richtig einschätzen zu können.
Anwendungsbeispiel: Machine Learning und die Kunst der richtigen Frage
Am deutlichsten machte das für mich der Workshop zum Machine Learning. Von den Daten zur Handlungsempfehlung. Der Algorithmus durchforstete die Daten, fand Korrelationen und schlug uns den folgenden Zusammenhang vor. Vertikal finden wir die Kennzahl, die uns interessiert, die unseren Erfolg bestimmt. Horizontal finden wir das, was wir steuern können. Die Punktwolke zeichnet ein deutliches Bild. Mehr ist schlechter. Ein Beispiel, je mehr Zeit in Mitarbeitergesprächen verwendet wird, desto unzufriedener ist die Belegschaft.
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Der Schlüssel zum Erfolg liegt hier darin, den Schritt zurückzutreten und zu fragen, ob der Zusammenhang plausibel ist. Denn es gibt mehr Unterscheidungsmerkmale, als in den Daten zu finden ist. Häufig sieht die richtige Entscheidungsgrundlage wie oben aus. Nicht zu selten aber auch so:
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