KI und Machine Learning in der Cloud: So profitieren Sie davon

PricewaterhouseCoopers schätzt, dass Künstliche Intelligenz bis 2030 einen Beitrag von 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft leisten wird. Personalisierung, gesteigerter Attraktivität und Erschwinglichkeit werden die Produktvielfalt und damit Kundennachfrage erhöhen und laut Studie einen Anteil von 45 Prozent aller Wirtschaftserträge bis 2030 ausmachen.

Da der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) den Unternehmen innovative Lösungen für eine Vielzahl von Problemen bietet, stellt sich die Frage, was Unternehmen davon abhält, sich die Macht der KI zunutze zu machen. Die größte Herausforderung für Unternehmen besteht in den benötigten Ressourcen, um KI/ML in ihre bestehenden Arbeitsabläufe und Prozesse einzubinden. Cloud Computing Services können helfen, dieses Hindernis zu überwinden.

KI – Technologie für besondere Projekte

Zunächst einmal ein paar Grundlagen: Ein Modell für maschinelles Lernen wird erstellt, indem ein großer Datensatz auf einen Algorithmus übertragen wird. Das erstellte Modell lernt aus verschiedenen Mustern, die aus den verfügbaren Daten abgeleitet werden – je mehr Daten dem Modell zugeführt werden, desto besser ist das Ergebnis. Um die Leistung von KI/ML-Modellen zu maximieren, ist eine umfangreiche Rechenleistung erforderlich, die die Anbieter von Cloud-Diensten bereitstellen. Durch die Nutzung von Cloud-basierten KI/ML-Diensten können Unternehmen auf leistungsstarke Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen zugreifen ohne spezielle Hardware oder internes Fachwissen zu benötigen, was die Einführung von ML-gestützten Lösungen für Unternehmen jeder Größe zugänglicher und kostengünstiger macht.

KI/ML-basierte Cloud-Computing-Dienste bieten eine skalierbare und flexible Plattform für Machine Learning. Damit können Unternehmen ihre Bemühungen im Bereich des maschinellen Lernens ausbauen, ohne in zusätzliche Hardware oder Infrastruktur investieren zu müssen. Dank der Verfügbarkeit von Standard-Tools mit integriertem Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sind die Kosten für die Erstellung einer effektiven Lösung geringer als der Zeitaufwand, den ein Mensch für die Ausführung der Aufgabe benötigen würde. Dies ist ein großer Vorteil für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten oder ein hohes Arbeitsaufkommen bewältigen müssen. Doch damit nicht genug: Cloud-basierte KI/ML-Dienste lassen sich problemlos in andere Cloud-basierte Tools integrieren und schaffen nahtlose und effiziente Arbeitsabläufe.

Praxisbeispiele für cloudgestützte KI/ML

Cloudbasierte Modelle für maschinelles Lernen können in vielen Branchen eingesetzt werden – auch in solchen, die scheinbar nichts mit KI/ML zu tun haben. Ein Beispiel ist die Schrottindustrie, in der Sie Schrottmengen anhand von Satellitenbildern identifizieren können. Eine Lösung, die deutlich bessere Ergebnisse liefert als herkömmliche Systeme.

Da es in immer mehr Branchen an Fachkräften mangelt, kann Machine Learning bestimmte Prozesse ersetzen, die bisher von Menschen ausgeführt wurden. Ein konkretes Beispiel für eine solche Technologie ist die automatisierte Kontrolle einer Fernmeldeanlage mit Hilfe von Bildanalyse. Es ist kein Techniker vor Ort erforderlich, da der Kunde alle Fotos hochladen kann, die das System für eine Analyse benötigt.

Je fortgeschrittener das Projekt, desto mehr maschinelles Lernen wird benötigt. Cloud-Dienste unterstützen die Arbeit mit Modellen für die Erkennung von Anomalien, die Spracherkennung (Natural Language Processing, NLP), kognitive Dienste, Computer Vision und Auto-ML-Mechanismen. Es lässt sich nicht leugnen, dass der Aufbau der erforderlichen Pipelines zur Aufbereitung und Verarbeitung von Daten mit der Cloud deutlich effizienter ist.

Ein erwähnenswerter Anwendungsfall für cloudgestütztes Machine Learning ist die Erkennung und Kategorisierung von Objekten in Bildern, die Nutzer verschiedenster Branchen einsetzen können:

• Im Einzelhandel, um die Stückzahl der Produkte einer bestimmten Marke in den Regalen und die Besucherzahlen in den Geschäften zu analysieren.
• In der Industrie und im Bergbau zur Überprüfung des Verkehrsaufkommens in den Fabriken, zur Erkennung von Anomalien beim Betrieb von Maschinen, zur Einhaltung von Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften und zur Überprüfung der Arbeitskleidung.
• Im E-Commerce zur Entwicklung von Bots, die mit den Nutzern kommunizieren, oder um die Analyse des Website-Traffics zu erweitern.

KI-/ML-Dienste werden 2023 für Unternehmen wegweisend sein

Sudi Bhattacharya und Ashwin Patil, Geschäftsführer bei Deloitte Consulting LLP, haben es in ihrem Blogbeitrag treffend ausgedrückt: “Es ist leicht zu erkennen, wie die Cloud KI/ML unterstützt, um Erkenntnisse und Innovationen voranzutreiben. Um das zu erreichen, sind jedoch Planung und Einsicht erforderlich. Cloud-gestützte KI/ML erfordert eine Vision, eine solide Grundlage und eine Ausbildung in Verbindung mit einer klaren Rechteverteilung.” Experten helfen dabei, ML-Systeme in der Cloud zu trainieren, einzurichten und zu betreiben, wobei die innovative Lösung den menschlichen Einfallsreichtum nie vollständig ersetzen wird.

Wenn Sie wissen möchten, wie KI/ML-Plattformen in der Cloud auch Ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern können, kontaktieren Sie uns, um das enorme Potenzial der Künstlichen Intelligenz zu nutzen.