Registrierungspflichtiger Artikel

Training für ein schlaues IoT Künstliche Intelligenz braucht erstklassige Daten

Autor / Redakteur: Simone Braun / Nico Litzel

Datensätze sind Kraftfutter für KI und maschinelles Lernen. Hochwertige Ergebnisse können aber nur aus gut gepflegten, qualitativen Daten resultieren.

Firmen zum Thema

Daten sind der Dreh- und Angelpunkt innerhalb des Beziehungsgeflechts eines Unternehmens. Daher ist ihre Qualität essentiell.
Daten sind der Dreh- und Angelpunkt innerhalb des Beziehungsgeflechts eines Unternehmens. Daher ist ihre Qualität essentiell.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Das Internet der Dinge ist ein digitaler Schmelzofen von gewaltiger Dimension. Bis 2022 werden vermutlich mehr als 50 Milliarden Devices an das IoT angeschlossen sein. Nach Ansicht der Analysten von Juniper Research soll allmählich die Skalierungsphase kommen. Sie vermuten in einer Studie aus dem Jahr 2018, dass die Gesamtzahl der an das IoT angeschlossenen Sensoren und Geräte bis 2022 auf mehr als 50 Milliarden ansteigen wird, gegenüber geschätzten 21 Milliarden im Jahr 2018. Ein Ökosystem also, in dem Datenmengen entstehen, die insbesondere für KI und maschinelles Lernen reines Kraftfutter sind – stets vorausgesetzt, dass die zugrundeliegenden Daten, und insbesondere auch die Geschäftspartnerdaten, gut gepflegt und von hoher Qualität sind.

Wer meint, dass Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) hierzulande noch eine Weile Zukunftsmusik sein werden, der irrt: Laut einer Befragung des Digitalverbands Bitkom greifen bereits 12 Prozent der deutschen Unternehmen im Umfeld von Industrie 4.0 auf intelligente Algorithmen zurück. Unsere hauseigene Trendstudie unterstreicht diese allgemeine Entwicklung für den Bereich Kundendatenmanagement – ein Segment, in dem sich der Einsatz von KI- und ML-basierten Lösungen innerhalb nur eines Jahres um 50 Prozent erhöht hat.