Um künstliche Intelligenz nutzen zu können, braucht ein Unternehmen nicht zwingend Fachpersonal. Eine Fraunhofer-Studie zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen stattdessen vorgehen können.
(Bild: ©kras99/stock.adobe.com)
Künstliche Intelligenz (KI) soll dabei helfen, Produktionsabläufe zu optimieren und so Geld zu sparen. Kleinen und mittleren Unternehmen fehlt allerdings oft die Expertise, um diese Technologie zu nutzen. Sie können zwar die nötigen Daten sammeln, scheitern jedoch an deren Analyse. Hier helfen große Cloud-Anbieter. Sie bieten digitale Werkzeuge, die große Datensätze verarbeiten und KI-Lösungen liefern. Experten sprechen von ‘Machine-Learning-as-a-Service-Plattformen’. So kann jedes Unternehmen ohne große Erfahrung in die künstliche Intelligenz einsteigen und sich Modelle entwickeln lassen, die etwa fehlerhafte Werkstücke automatisch erkennen.
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Aber welche Plattform ist für welche Aufgabe geeignet? Die Stuttgarter Fraunhofer-Institute für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO haben die Ansätze der vier größten Anbieter – AWS, Google, IBM und Microsoft – verglichen. Sie setzten Lösungen für vier Anwendungsfälle um, die in der Praxis oft vorkommen und vier Kategorien von Daten umfassen: Tabellarische Daten, Text-, Bild- und Zeitreihendaten:
In der Regel gilt für KI-Lösungen: Je mehr Daten zur Verfügung stehen und umso besser die Qualität der Daten ist, desto zuverlässiger arbeitet das gewonnene Modell. Beim Vergleich der Plattformen haben die Fraunhofer-Wissenschaftler stets den zugänglichsten Lösungsweg gewählt. Dabei mussten oft lediglich die Datensätze hochgeladen und mit einer Annotation versehen werden: Bei der Bildverarbeitung hieße das etwa, jedes Bild mit dem Zusatz korrekt oder fehlerhaft zu versehen. Die Plattform lieferte dann das gewünschte Modell samt der Vorhersagegenauigkeit.
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