Maschinelles Lernen im Unternehmen: Eine Implementierung

Künstliche Intelligenz ist längst in den Alltag integriert. Wer hat heute nicht Chat-GPT für die Arbeit genutzt, nicht mit Siri gesprochen oder sich nicht darüber gewundert, dass bereits nach einem einzigen Wort über das neue Gadget Google schon eine Werbung dafür anzeigt? Diese Technologien sind alle Früchte der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel wird anhand einer Website gezeigt, welchen Nutzen künstliche Intelligenz für Unternehmen bringen kann und wie man maschinelles Lernen im Unternehmen von Grund auf implementiert. 

Erste Beispiele der Verwendung von künstlicher Intelligenz

Die ersten Beispiele der Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) reichen zurück bis in die 1950er und 1960er Jahre. Eines der frühesten erfolgreichen KI-Systeme war das Überlebensspiel Checkers (Dame), das im Jahr 1952 entwickelt wurde. Es konnte bereits damals gegen menschliche Spieler*innen antreten und kluge Züge machen. Ein weiteres bemerkenswertes Beispiel ist das ELIZA-System, das 1966 entwickelt wurde, um psychotherapeutische Gespräche zu imitieren. ELIZA verwendete die von Benutzer*innen eingegebenen Schlüsselwörter, um Antworten zu generieren und den Eindruck eines Dialogs zu erwecken.

In der heutigen Zeit gehören einige der weltweit bekanntesten Tech-Riesen wie Google, Meta, Microsoft und Twitter zu den Entwicklern künstlicher Intelligenz. Diese Unternehmen investieren intensiv in die Forschung und Entwicklung von KI-Technologien und verfügen über die Ressourcen, um große Teams von Expert*innen zu beschäftigen, die in den kommenden Jahren an diesen Technologien arbeiten werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass trotz dieser Bemühungen keine Garantie dafür besteht, dass immer etwas Nützliches entwickelt wird.

Warum entscheidet man sich für maschinelles Lernen?

KI-Modelle stehen heute für den allgemeinen Gebrauch zur Verfügung und können nach den individuellen Anforderungen trainiert werden. Manchmal versucht ein Unternehmen jedoch, sie zu nutzen, und stellt fest, dass dies die Geschwindigkeit und Produktivität negativ beeinflussen kann, da neuere Modelle mehr Ressourcen erfordern. Aus diesem Grund werden Maschinelles-Lernen-Algorithmen eingesetzt, darunter sowohl einfache lineare Modelle als auch komplexe Entscheidungsbäume.

In diesem Artikel dient als Beispiel eine Website, die jährlich mehr als eine Milliarde Besuche verzeichnet und Produkte oder Dienstleistungen anbietet. Dieses Ausmaß an Besucherzahlen erfordert eine gründliche Analyse der generierten Daten, um das Produkt zu verbessern und eine positive Nutzererfahrung zu gewährleisten. Doch wie genau erfolgt dieser Prozess? Die Antwort darauf wird Schritt für Schritt erläutert.

Wie startet man Data Science im Unternehmen von Grund auf?

Eine Situation könnte wie folgt aussehen: Ein Team erreicht einen Punkt, an dem es erkennt, dass eine beträchtliche Menge an Daten und Statistiken über Nutzer*innen der Website vorhanden ist, aber es besteht Unsicherheit darüber, wie diese Daten für die Nutzer*innen gewinnbringend genutzt werden können. Was sind die nächsten Schritte in einer solchen Situation?

Es ist genau der richtige Zeitpunkt, eine Data-Science-Abteilung im Unternehmen zu etablieren, das sich auf die Verbesserung der Nutzererfahrung auf der Website konzentriert.

Für eine solche Abteilung sind verschiedene Fachkräfte erforderlich, darunter Entwickler*innen, Dateneingabe-Spezialist*innen und Data Scientists. Die Abteilung kann folgendermaßen strukturiert werden:

• Data-Science-Team: Dieses Team ist verantwortlich für die Entwicklung von Modellen, tiefgehende Analysen und die Sicherstellung der Stabilität von Datenpipelines.
• Full-Stack-Team: Es kümmert sich um alle Aktivitäten, die Änderungen am Website-Code oder an Diensten erfordern, die sowohl von Data Scientists als auch vom Datenverarbeitungsteam angefordert werden können.
• Datenverarbeitungsteam: Dieses Team gewährleistet überwachtes Lernen und ist für die Datenverarbeitung verantwortlich.

Die Expert*innen im Bereich Data Science sollten umfassende Kenntnisse im Bereich Machine Learning Engineering, Data Engineering, Analytics und Entwicklung haben. Dies ermöglicht es ihnen, verschiedene Aufgaben zu lösen und den gesamten Entwicklungszyklus – von der Konzeption bis zur Implementierung von Lösungen in die Produktion – zu durchlaufen. Auf diese Weise werden umfassende Lösungen für die interne Nutzung entwickelt, anstatt nur einzelne Komponenten.

In den Anfangsphasen verfügt man möglicherweise nur über die Infrastruktur zur Speicherung von Big Data, aber dies reicht noch nicht aus, um Datensätze für maschinelles Lernen zu erstellen. Wenn man bei null anfängt, bedeutet dies eine Menge Arbeit: Daten sammeln, Datensätze erstellen, die später für das Training von Modellen verwendet werden können.

Durch den Einsatz von Modellen kann man die Suchaktivitäten der Benutzer*innen und den von ihnen bevorzugten Inhalt tiefgehend analysieren. Das Ergebnis ist ein besseres Verständnis der Suchanfragen und dessen, was Benutzer*innen genau meinen, wenn sie bestimmte Schlüsselwörter in das Suchfeld auf der Website eingeben.

Auf diese Weise kann ein Maschinelles-Lernen-Projekt entwickelt und umgesetzt werden, um die Steigerung des Umsatzes und der Nutzerkennzahlen zu fördern.

Maschinelles Lernen gestaltet die Zukunft großer Unternehmen

Maschinelles Lernen erweist sich als eine äußerst leistungsfähige Kraft, die:

• Prognosen basierend auf umfangreicher Datenanalyse ermöglicht, um fundierte Entscheidungen und genaue Ergebnisvorhersagen zu treffen.
• Prozesse automatisiert und optimiert, wodurch Aufgaben schneller erledigt werden können.
• Selbstständig lernt und sich an neue Daten und Umgebungsveränderungen anpasst, was kontinuierliche Verbesserung und gesteigerte Produktivität zur Folge hat.
• Komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennt, um Trends, Muster und wertvolle Informationen zu identifizieren, die für menschliche Analysen verborgen bleiben könnten.

Das Modell kann sich kontinuierlich verbessern, ohne dass das Team eingreifen muss. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Branchen eingesetzt – von Medizin und Finanzen bis hin zu Marketing und Robotik – und revolutioniert die Arbeitsansätze und bietet neue Entwicklungsmöglichkeiten. Daher hier ein kleiner Ratschlag: Die Bedeutung von Daten sollte nicht vernachlässigt werden. Die Modelle sollten darauf trainiert werden, sich an die Anforderungen des Unternehmens anzupassen, und die Richtung des Unternehmenswachstums sollte aktiv gestaltet werden. 

Keine Angst vor der Einführung von Maschinellem Lernen: 7 Tipps 

1. Die Konzentration sollte auf der praktischen Anwendung liegen. Es wird empfohlen, konkrete praktische Aufgaben zu definieren, die mithilfe des maschinellen Lernens gelöst werden können. Dabei sollte der Arbeitsumfang abgeschätzt werden, um eine Überlastung im Projekt zu vermeiden.
2. Die Daten erfordern eine sorgfältige Vorbereitung, da die Qualität der Ergebnisse stark von der Datenqualität abhängt. Die Daten sollten strukturiert und repräsentativ sein, um die Effizienz des Modells zu steigern.
3. Die Auswahl der Algorithmen sollte wohlüberlegt sein, da verschiedene Aufgaben unterschiedliche Ansätze erfordern können. Es ist ratsam, mit verschiedenen Algorithmen zu experimentieren, um denjenigen auszuwählen, der die spezielle Aufgabe am besten löst.
4. Die Implementierung und der Test der Modelle bilden nur den Anfang. Es ist von großer Bedeutung, diese Modelle erfolgreich in die realen Geschäftsprozesse und Systeme zu integrieren. Sowohl interne als auch externe Tests sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle ordnungsgemäß funktionieren.
5. Die Kommunikation mit Fachkollegen ist von großem Nutzen. Die Community der Expert*innen im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt sich ständig weiter. Die Lektüre von Foren und Blogs sowie der Besuch von Konferenzen helfen dabei, stets über die neuesten Trends und bewährten Verfahren auf dem Laufenden zu bleiben.
6. Die Modelle sollten kontinuierlich auf dem neuesten Stand gehalten und optimiert werden. Dies erfordert fortlaufendes Training, Feinabstimmung und Anpassung auf Grundlage neuer Daten und Veränderungen im Geschäftsumfeld.
7. Es ist ratsam, bei der Herangehensweise an Aufgaben kreativ zu sein. Innovationen entstehen oft während des Experimentierens. Keine Angst davor zu haben, kreativ zu denken und Neues auszuprobieren, kann wertvolle Ergebnisse liefern.

Fazit:

Die erfolgreiche Implementierung von maschinellem Lernen hängt von der praktischen Anwendung, sorgfältiger Vorbereitung der Daten und der kontinuierlichen Optimierung ab. Mit diesen Elementen in Einklang können Unternehmen die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen und die Nutzererfahrung auf ihrer Website verbessern. Daher ist es ratsam, sich ausreichend Zeit zu nehmen, klare Ziele zu setzen und die Umsetzung schrittweise durchzuführen. Es sollte nicht vergessen werden, dass die Verwendung von maschinellem Lernen ein kontinuierlicher Prozess ist, der stetige Aufmerksamkeit und Anstrengungen erfordert.