Humanized Big Data, Insight Engines & Co: Sechs Trends, die das Business 2017 intelligenter machen

Die Geschäftswelt befindet sich inmitten der digitalen Transformation, in der die Spreu vom Weizen getrennt wird. Lesen Sie welche Technologietrends im kommenden Jahr helfen, den Schritt ins digitale Zeitalter erfolgreich zu absolvieren und welche Vorteile Conversational Systems, Humanized Big Data und Augmented Information für den Geschäftsalltag bereithalten.

1. Conversational Systems: Im menschlichen Dialog mit künstlicher Intelligenz

Empfehlungssysteme auf Verkaufsplattformen oder sogenannte Chatbots, die in Dialog mit dem User treten, um ihn beispielsweise durch einen Geschäftsprozess zu führen, sind keine Seltenheit mehr. Allerdings sind die Empfehlungen meist so unspezifisch und die Intelligenz der Chatbots derart eingeschränkt, dass die Effektivität darunter leidet – von der Motivation der User ganz zu schweigen.

Das soll bald anders werden. Unternehmen investieren immer stärker in Technologien wie "Natural Language Processing" oder "Natural Language Question Answering", um ihre Systeme intelligenter und damit effizienter zu machen. Beispiel: Anstatt bei einer Suchanfrage Dokumente zu erhalten, aus denen der User selbst die gewünschte Antwort extrahieren muss, sorgt ein Question Answering-System dafür, dass der Benutzer eine konkrete Aussage wie in einem (idealtypischen) Gespräch zwischen zwei Menschen erhält.

Um dieses Ziel zu erreichen, braucht es viel Künstliche Intelligenz im Hintergrund: Das System muss etwa aus dem Kontext die Absicht und auch die Stimmung des Fragestellers extrahieren können. Die Fortschritte in diesem Bereich sind derart groß, dass demnächst Dialog-Systeme zum Einsatz kommen werden, die es für den Anwender fast unmöglich machen, herauszufinden, ob sich dahinter ein Mensch oder eine Maschine befindet – Stichwort "Turing Test".

2. Humanized Big Data: Qualitative Aussagen ersetzen zunehmend quantitative

Die Trends Internet of Things (IoT) oder Industrie 4.0 bringen Intelligenz in Bauteile und Alltagsgeräte – mit der Folge, dass die Datenflut exponentiell steigt. So senden etwa fortschrittliche Maschinen im Produktionsumfeld schon heute permanent Daten über den aktuellen Zustand und warnen rechtzeitig, wenn eine Wartung ansteht.

Mit Big Data steht eine Technologie zur Verfügung, die diese Daten sammelt und analysiert. Die größte Stärke von Big Data – das quantitative Fundament – ist allerdings gleichzeitig die größte Schwäche, wie Jayson DeMers im Forbes Magazin schreibt: Aus den Analysen aktueller Lösungen lassen sich nur schwer konkrete Handlungsrichtlinien ableiten, wenn es etwa darum geht, auf Basis der gesammelten Daten Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Daher geht der Trend in Richtung "Humanized Big Data": Die Daten sollen so aufbereitet werden, dass auch Nicht-Data Scientists klare Antworten aus den Big Data-Analysen ablesen und diese als Entscheidungsgrundlage nutzen können – Stichwort "actionable insights" ("verwertbare Erkenntnisse"). Das verlangt einen zunehmend höheren qualitativen als quantitativen Ansatz und einen hohen Grad an Visualisierung der Daten. 

3. Augmented Information: Die 360-Grad-Sicht auf Themen und Kunden

Augmented Reality ist bereits eine fixe Größe im Consumer-Bereich. Prinzipiell geht es hier darum, die physische Welt mit digitalen Informationen anzureichern. Der Business-Bereich folgt demselben Prinzip, indem er Bereiche verknüpft, die davor streng getrennt waren. Im Jahr 2017 wird sich der Trend verstärken, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen, um Mitarbeitern etwa eine 360-Grad-Sicht auf die für sie relevanten Themen oder Kunden bieten zu können. Dazu braucht es Systeme, die Daten über alle Applikations-, Abteilungs- und auch Unternehmensgrenzen hinweg automatisiert zur Verfügung stellen können – Stichwort "Augmented Information". Das kommende Jahr wird entsprechende Systeme hervorbringen, die in der Regel auf der Enterprise Search-Technologie aufbauen. 

4. Proactive Information Management: Auf dem Weg zum digitalen Assistenten

Die Informationsflut, mit der wir täglich konfrontiert sind, führt unter anderem dazu, dass wichtige Informationen einfach untergehen. Daher wird die Business-Welt 2017 verstärkt Systeme sehen, die Anwender zur richtigen Zeit mit der richtigen Information versorgen – ähnlich einem Assistenten, der etwa stets den Terminkalender im Auge behält und rechtzeitig die Alarmglocken schlägt, wenn ein wichtiges Meeting ansteht. Sogenannte Proactive Information Management-Systeme arbeiten genau nach diesem Prinzip: Durch permanente Beobachtung, wie jemand arbeitet und welche Informationen für ihn relevant sind, lernt das System, wichtige Informationen von unwichtigen zu trennen und erstere proaktiv und rechtzeitig zur Verfügung zu stellen. Für dieses System hält die Fachliteratur auch Begriffe wie "Information Alerting", "Information on Demand" und "Push Information" bereit. 

5. Insight Engines: Clevere Suche als Wettbewerbsvorteil

Vereint man die ersten vier Trends, erhält man sogenannte Insight Engines – ein Begriff, den das Marktforschungsunternehmen Gartner geprägt hat: Es handelt sich dabei um unternehmensweite Wissenszentralen, in denen alle Informationen verknüpft sind, mit denen man in natürlicher Sprache kommuniziert und die Informationen proaktiv und kontextgerecht zur Verfügung stellen.

Da das im Unternehmen verteilte Wissen sich immer mehr zum Wettbewerbsfaktor entwickelt, werden Firmen im kommenden Jahr verstärkt in die Enterprise Search-Technologie investieren, um Insight Engines einzuführen. Ist einmal eine Wissenszentrale etabliert, gibt das System selbst die Antwort auf Business-relevante Fragen oder führt im Fall der Fälle zu jenem Mitarbeiter, der über entsprechende Erfahrung verfügt. Damit produzieren Insight Engines als automatisiertes Nebenprodukt die Basis für ein unternehmensweites Skill Management mit dem Versprechen, dass das Unternehmen endlich "weiß, was es weiß."  

6. Künstliche Intelligenz: Zentrale Voraussetzung für die digitale Transformation

Der Begriff "Künstliche Intelligenz" (KI) begleitet die technologische Entwicklung seit längerer Zeit. Im Gegensatz zu früher, als der Erfolg von KI mitunter durchwachsen war, stehen heute Werkzeuge und Technologien wie Enterprise Search zur Verfügung, die dafür sorgen, dass entsprechende Systeme permanent hinzulernen und sich selbstständig verbessern – Stichworte "Machine Learning" oder "Deep Learning".

Künstliche Intelligenz wird im kommenden Jahr unter anderem dazu verwendet werden, sogenannte "Monkey Jobs", also geistige Fließbandarbeit, zu übernehmen. Damit spielt die KI Ressourcen frei, die notwendig sind, um das Unternehmen in der digitalen Transformation auf Kurs zu halten. Damit hilft KI indirekt und im Idealfall auch direkt, neue Geschäftsideen und -modelle zu entwickeln.