Zur wahren Konsolidierung aller Funktionalitäten für künstliche Intelligenz unter dem einheitlichen Subterm „AI“ oder „KI“ ist es noch ein langer Weg. In der betrieblichen Praxis werden mit SPSS & Co. heute oft noch ganz ähnliche Ergebnisse erzielt. Aus der automatisierten Datenanalyse z. B. mit IBM Watson in der Cloud ergeben sich aber künftig neue Geschäftsmodelle.

Thyssenkrupp Materials Services treibt die digitale Transformation weiter voran: Seit Anfang des Jahres nutzt der Werkstoff-Händler und -Dienstleister die KI „alfred“, um seine Logistik zu optimieren.

Mit Cubeware Advance erhält die Cubeware Solutions Platform Zuwachs: Das Funktionsmodul ermöglicht Advanced und Predictive Analytics auf Basis der IBM-Software SPSS Modeler.

Aufkommende intelligente Technologien haben enorme Folgen – und Vorteile – für Unternehmen ebenso wie für die weltweite Wirtschaft. Die Frage ist 2017 nicht mehr, ob Unternehmen Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) einsetzen, sondern nur noch, wann sie diese Plattformen implementieren werden.

Aus dem täglichen Umgang mit dem Internet ist die Nutzung von verknüpften Daten nicht mehr wegzudenken. Seien es Freundschaftskreise auf Facebook und LinkedIn, Taxi-Anforderungen auf Uber oder Empfehlungen auf Amazon und Ebay – immer tritt im Hintergrund eine Datenbank in Aktion, die verwandte Daten sucht und miteinander in Beziehung setzt. Dabei handelt es sich in den meisten Fällen um eine NoSQL-Datenbank.

Wer sich auf den Pfad der digitalen Transformation begibt, möchte vor allem seine Prozesse agiler und performanter gestalten. Doch bevor man an die Planung und Gestaltung neuer digitaler Prozesse geht, besteht der erste Schritt darin festzustellen, welche Prozesse es im Unternehmen in den einzelnen Abteilungen gibt und ob sie überhaupt jederzeit und überall optimal laufen. Mit Werkzeugen für Enterprise Operational Intelligence (EOI) lässt sich diese Bestandsaufnahme laufend und zeitnah vornehmen.

Softwareentwicklern wird – zumindest bei beruflichen Themen – ein Hang zur Nüchternheit nachgesagt. Der Aufgabenbereich bringt es mit sich, dass die Experten Anforderungen und Technologien sachlich betrachten. Welcher Lösungsansatz ist geeignet? Welche Entwicklungsumgebung ist die passende? Welches Betriebsmodell stimmt mit den Projektzielen überein? Aus diesem Blickwinkel ist Künstliche Intelligenz (KI) ein weiteres Werkzeug im IT-Werkzeugkasten.

Wie weit sind deutschsprachige Unternehmen beim professionellen Umgang mit ihrem Datenfundus? Eine Umfrage durch YouGov im Auftrag von HPE zeigt: meist nicht sehr weit. Eine Online-Selbsteinschätzung, ein Reifegradmodell und HPE-Services sollen hier helfen.

Splunk Enterprise, das Hauptprodukt des Operational-Intelligence-Spezialisten Splunk, ist bei DB Cargo im Einsatz, der Güterbahnsparte der Deutschen Bahn. Im Zuge der Digitalisierung und Automatisierung des Güterverkehrs und des Fuhrparks hilft Splunk Enterprise bei der Datenerfassung und -analyse in den Projekten „Wagon Intelligence“ und „TechLOK“. Die Software-Entwicklung der beiden Projekte findet im DB Cargo amspire lab in Frankfurt am Main statt.

Künstliche Intelligenz (KI) versucht, intelligentes menschliches Verhalten nachzubilden. Durch die Technologie entstehen neue revolutionäre Einsatzmöglichkeiten.