Künstliche Intelligenz besitzt ein enormes Zukunftspotenzial und ist in den Strategien der großen Unternehmen bereits heute fest verankert. Spezifischer und bisher unbekannter ist hingegen das Cognitive Computing. Diese Technologie, basiert auf künstlicher Intelligenz und trägt dazu bei, menschliche Denk- und Wahrnehmungsprozesse nachzubilden. Die gewonnenen Erfahrungen sollen zur Entwicklung eigener Lösungen und Strategien verwendet werden. Um dies zu ermöglichen, verarbeiten die Systeme große Datenmengen in Echtzeit. Aber wie funktioniert Cognitive Computing eigentlich genau und in welchen Bereichen kann die Technologie eingesetzt werden?
Was versteht man unter Cognitive Computing?
Der künstlichen Intelligenz werden zahlreiche Optimierungspotenziale zugesprochen. Ein ähnliches Potenzial zur Optimierung bietet das Cognitive Computing. Die Technologie zielt auf die sogenannte kognitive Informationsgewinnung und -deutung aus unstrukturierten Daten ab. Und Daten gelten als das Gold unserer Zeit. Bereits heute werden täglich mehr als 2,5 Trillionen Bytes in Form von Daten erzeugt. Lediglich 20 Prozent dieser erzeugten Daten sind allerdings strukturiert und können im Rahmen umfangreicher Analysen genutzt werden.
Dieser Umstand soll durch das Cognitive Computing revolutioniert werden. Vor allem der Einsatz von Mustererkennung sowie des maschinellen Lernens soll dazu beitragen Rohdaten auszuwerten. Interaktionen der Vergangenheit und Sensordaten aus dem direkten Umfeld können in die Auswertungen mit einbezogen werden. Die Analysen werden anschließend in Echtzeit mit Menschen und IT-Systemen geteilt, um ein bestmögliches Ergebnis zu erzielen. Somit werden entsprechende Systeme selbstlernend und „intelligent“.
Wie unterscheidet sich Cognitive Computing von künstlicher Intelligenz?
Das Cognitive Computing setzt zur kognitiven Informationsgewinnung auf Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. KI findet man in Systemen, die die richtige Entscheidung zum richtigen Zeitpunkt treffen. Die Künstliche Intelligenz wird dabei über einen längeren Zeitraum auf relevante Variablen trainiert. Dabei kann dieser Ansatz in nahezu jeder Applikation verwendet werden. Bereits Sprachassistenten wie Alexa oder Siri verdeutlichen das Potenzial im Alltag. Auch das autonome Fahren wird vom Einsatz der künstlichen Intelligenz profitieren.
Cognitive Computing simuliert menschliches Verhalten und Denkprozesse. Hierfür wird auf künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Textanalyse-Verfahren wie z. B. die Sentiment Analysen gesetzt. Cognitive Computing ist ein skalierbares System, das bewusste Entscheidungen treffen und mit Menschen interagieren kann.
Künstliche Intelligenz dient nicht allein zur Imitation menschlichen Verhaltens. Vielmehr soll die Technologie bestehende Probleme bestmöglich lösen. Dahingegen soll Cognitive Computing das menschliche Verhalten simulieren können. Die Analysen dienen dabei meist als eine Entscheidungshilfe.
Das Zusammenspiel von Cognitive Computing und Big-Data-Technologien
Im Rahmen der Analysen greift Cognitive Computing auf Daten zurück. Hierbei handelt es sich um riesige Datenmengen, die innerhalb kürzester Zeit verarbeitet werden. Wie Eingangs bereits erwähnt wurde, sind rund 80 Prozent sämtlicher Daten unstrukturiert. Aus diesem Grund können auch herkömmliche, z. B. SQL-basierte Datenbanksysteme nicht effizient eingesetzt werden. Stattdessen werden Technologien aus dem Big-Data-Bereich eingesetzt. Diese basieren auf No-SQL-Verfahren und ermöglichen die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen bei der Datenanalyse.
RPA und Cognitive Computing
In der Vergangenheit konnte sich Robotic Process Automation vor allem im Rahmen der Produktivitätssteigerung etablieren. Software-Roboter dienen dabei zur Automatisierung einfacher und strukturierter Prozesse. Allerdings ist RPA sehr prozessual ausgerichtet und benötigt einen spezifischen Input, um die einzelnen Prozesse korrekt zu bearbeiten. Eine Ausnahme in den Prozessen verhindert eine vollständige Bearbeitung. Vor allem bei der Bearbeitung komplexerer Fälle sind manuelle Eingriffe erforderlich. Liegen die vorhandenen Daten in unstrukturierter Form vor, können Cognitive Computing-Verfahren genutzt werden, um sie im Backend auszuwerten. Anschließend kann RPA zur Bearbeitung der analysierten Daten im Front-End genutzt werden. Die Kombination dieser beiden Technologien kann bei komplexen Prozessen wie beispielsweise in der Versicherungsbranche einen entscheidenden Mehrwert bieten.
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Vier mögliche Einsatzbereiche für Cognitive Computing im Alltag
Folgende Anwendungsbereiche sind für Cloud Computing beispielsweise sinnvoll:
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Risikomanagement
Vor allem Banken und Versicherungen benötigen umfangreiche Daten, um ausführliche Risikoanalysen zu erstellen, wie z. B. bei Liquiditätsrisiken, Hacker-Risiken oder Betrugsfällen. Der Einsatz von Cognitive Computing kann dabei als Vorhersage solcher Ereignisse genutzt werden. Die Systeme werten große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen aus und erkennen Muster und Unregelmäßigkeiten. Dabei gilt: Je mehr Daten vorhanden sind, desto besser sind die Auswertungsmöglichkeiten.
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Bilderkennung in der Medizin
Wir befinden uns mitten im demografischen Wandel und die Qualität der medizinischen Versorgung gewinnt immer mehr an Relevanz. Vor allem die technologische Entwicklung bietet zahlreiche Vorteile und unterstützt Ärzte bei ihren Tätigkeiten. Etwa im Bereich der Radiologie kann Cognitive Computing zur Erkennung von Anomalien genutzt werden. Bisher mussten Radiologen tausende von Befunden kontrollieren und mögliche Abweichungen analysieren. Die Fehlerquote dieser Auswertungen liegt bei rund 15 bis 30 Prozent. Der Einsatz von Cognitive Computing kann dem entgegenwirken. Durch das Deep Learning können die entsprechenden Muster erkannt und Abweichungen identifiziert werden. Doch auch in anderen medizinischen Bereichen, etwa bei der Durchsuchung von DNA- und Molekül-Datenbanken, bietet sich der Einsatz der Technologie an.
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Das autonome Fahren
Die Automobilbranche gehört in Deutschland zu den wichtigsten Branchen und ist zudem einer der größten Arbeitgeber. Vor allem die Elektro-Mobilität sorgt für einen Umbruch in der Branche. Mit dem autonomen Fahren wartet der nächste Megatrend auf die Serienreife. Bereits heute sorgen Abstandstempomaten, Navigationssysteme und Spurhalteassistenten für ein gewisses Maß an Autonomie. In Zukunft werden aber selbstlernende Systeme für ein vollkommen autonomes Fahren sorgen. Dabei ziehen kognitive Systeme Informationen aus Sensordaten, GPS-Informationen und Erfahrungswerten heran. Die Fahrzeuge können damit das menschliche Verhalten imitieren und selbständige Entscheidungen treffen.
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Cognitive Computing im Customer Relationship Management
Eine enge Kundenbindung sorgt bekanntermaßen für nachhaltige Geschäftsbeziehungen. Oftmals werden im Kundenservice große Datenmengen gespeichert und unter großen Aufwänden ausgewertet. Aus diesem Grund ist es sinnvoll mit KI-Technologien das Customer Relationship Management eines Unternehmens zu optimieren. Bereits heute werden intelligente Systeme zum Sammeln und Auswerten relevanter Kundendaten genutzt. Cognitive Computing kann zur Analyse dieser Daten und einer anschließenden Ausrichtung auf die Kundenbedürfnisse beitragen. Insbesondere im steigenden Wettbewerb kann die Nutzung von Cognitive Computing einen Wettbewerbsvorteil bedeuten und den Kunden langfristig an das Unternehmen binden.
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Fazit und Ausblick
Moderne Technologien wie Cognitive Computing besitzen Disruptionspotenzial. Seit mehreren Jahren weisen Experten auf die Relevanz von Daten bzw. Datenanalysen für Unternehmen hin. Mit intelligenten Verfahren können Daten noch leichter gesammelt und ausgewertet werden und damit den Kundenservice eines Unternehmens enorm verbessern. Auch im Rahmen der medizinischen Versorgung und beim autonomen Fahren nimmt das Cognitive Computing eine tragende Rolle ein. In Verbindung mit etablierten Technologien wie RPA bietet das Cognitive Computing eine innovative Möglichkeit zur Bearbeitung komplexer Prozesse. Die Kombination aus menschlicher und künstlicher Intelligenz bietet ein enormes Zukunftspotenzial und wird in Unternehmen verstärkt zum Einsatz kommen.
