Vortrainierte Watson-Lösungen

Maßgeschneiderte KI-Toolsets von IBM

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Der zunehmende Einsatz von KI ist in zahlreichen Branchen zu beobachten.
Der zunehmende Einsatz von KI ist in zahlreichen Branchen zu beobachten. (Bild: Pixabay / pexels.com)

Gleich neun Branchen decken die jetzt vorgestellten KI-Toolsets von IBM ab. Die neuen Watson-Lösungen sind für spezifische Industrien vortrainiert und sollen dort jeweils für schnellere und bessere Ergebnisse sorgen.

Die KI-Toolsets decken die Bereiche Landwirtschaft, Kundenservice, Personalwesen, Supply Chain, Fertigung, Gebäudemanagement, Automotive, Marketing und Werbung ab. „KI ist das Werkzeug, das Fachleute benötigen, um die Daten, die uns jetzt zur Verfügung stehen, zu nutzen. Die Anpassung der allgemeinen KI an bestimmte Branchen und Berufe ist ein entscheidender Schritt, damit jeder in seinem täglichen Job neue Potenziale erschließen kann“, erklärt David Kenny, Senior Vice President von IBM Cognitive Solutions. Erst vor kurzem hatte IBM eine neue Cloud-basierte Software vorgestellt, die für mehr Transparenz in KI-Systemen sorgen soll. Zudem zeigte eine Studie des IBM Institute for Business Value, dass rund 82 Prozent der Unternehmen die Einführung von KI-Lösungen planen.

IBM sorgt für mehr KI-Transparenz

Cloud-basierte Software

IBM sorgt für mehr KI-Transparenz

01.10.18 - Mit einer neuen Technologie will IBM mehr Transparenz in den Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) bringen. Die entsprechende IBM-Cloud-basierte Software deckt systematische Fehler in Daten und KI-Modellen auf und bietet passende Lösungsvorschläge. lesen

Farmen mit Watson

Zu den Neuheiten zählt die Watson Decision Platform for Agriculture. Sie sammelt Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie etwa von Wetterdiensten, IoT-fähigen Traktoren und Bewässerungsanlagen oder aus Satellitenbildern. Die Plattform gewährt auf dieser Basis eine übergreifende, prädiktive Datensicht in Form einer einfach zu nutzenden App. Farmer sollen dadurch bessere Entscheidungen treffen können, die letztlich auch zu einer besseren Ernte führen. So ist beispielsweise über KI-fähige visuelle Funktionen die Identifizierung und Klassifizierung von Schädlingen und den entsprechenden Schäden möglich. Ein weiteres Beispiel ist die Vorhersage des nötigen Wasserverbrauchs.

Spezialisierte Plattformen

An den Bereich Kundenservice richtet sich IBM mit Watson Discovery for Salesforce. Die Plattform ermöglicht Nutzern schneller auf Kundenfragen und komplexe Sachverhalte zu reagieren. Dazu werden alle relevante Daten sowie die wahrscheinliche Lösung des Problems in Echtzeit dargestellt. Im Segment Human Resources soll dagegen eine KI-Funktion künftig helfen. Die Software analysiert dazu den Hintergrund der besten Mitarbeiter und ermittelt auf dieser Grundlage die besten Kandidaten aus der Masse an Bewerbern. Der neue IBM Watson Assistant for Marketing soll dagegen die Produktivität im Marketing erhöhen. Er ist Teil der Watson-Campaign-Automation-SaaS-Lösung und vereinfacht unter anderem komplizierte Arbeitsvorgänge. Im Werbeumfeld sorgt das neue WeatherFx Footfall with Watson für Anzeigen, die stets zum aktuellen Wetter passen. Auf diese Weise hat die Fastfood-Kette Subway ihre Werbung optimiert, was zu 31 Prozent höherem Traffic führte.

„Sprechende“ Gebäude

Neben einer Reihe spezialisierter Watson-Toolsets für den Einsatz in der Industrie und Watson Supply Insights zur Unterstützung des Supply-Chain-Managements stellte IBM auch IoT Buildings Insights vor. Die Plattform analysiert die Exabytes an Daten, die moderne Gebäude generieren. Verwalter können auf dieser Basis den Energieverbrauch optimieren oder auch die Belegungsdynamik in großen Gebäudekomplexen ergründen. IBM will aber nicht bei Smart Cities Halt machen, sondern KI auch im Fahrzeugbereich nutzen. Watson soll hier speziell bei der Entwicklung helfen, konkret im Requirements Management. Laut einer Studie scheitern dort 47 Prozent der Projekte aufgrund von ungenauen oder schlecht formulierten Vorgaben. Watson kann die Qualität solcher Requirements prüfen und gegebenenfalls Verbesserungsvorschläge unterbreiten.

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