Wieso sollen Maschinen lernen?

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13. April 2017

…das macht doch ohnehin alles der Bediener. Egal ob Industrie 4.0, Big Data oder Predictive Analytics – alle diese neuen Schlagworte versprechen viel. Einsparungen in Kosten, Optimierungen bei der Produktion und mehr Übersicht über oder raschere Anpassung an die Marktbedingungen. Aber kann das wirklich sein, ist das jetzt tatsächlich möglich?

Standardwerke beschreiben enorme Einsparungspotentiale aus den genannten Technologien (laufende Kosten minus 10 – 30 Prozent, Bestandskosten bis minus 40 Prozent oder gar bis minus 70 Prozent bei Komplexitätskosten). Doch tatsächliche Nachweise durch deren Anwendung sind in Österreich bisher noch dünn gesät. Lassen Sie mich das Thema daher einfach umgekehrt aufsatteln.

Viele Märkte werden durch den immensen technologischen Fortschritt der letzten Jahre immer offener und internationaler. Das bringt mit sich, dass die Erbringung von vielen Dienstleistungen nicht mehr ortsgebunden ist. Für Konsumenten ist die Bestellung von Waren und Dienstleistungen im Internet bereits alltäglich. Dies wird sich auf lange Sicht auch im Gouvernement und Business Bereich (mit Ausschreibungen o.ä.) durchsetzen. Die Märkte werden sich immer weiter öffnen (müssen). Diese Internationalität bringt einerseits viele großartige Chancen – gerade für ein technologisch weit fortgeschrittenes Land wie Österreich. Andererseits birgt es aber auch die Gefahr mit sich, dass kleinere bis mittlere Betriebe gegen internationale, große und möglicherweise effizientere Betriebe den Kürzeren ziehen.

Was können wir hier jetzt schon beobachten? Die Erfolgsgeschichten von großen internationalen Unternehmen, wie zum Beispiel Google, Amazon, Netflix, LinkedIn, Facebook und Co, sind allgemein bekannt. Diese Unternehmen werden „disruptiv“ genannt, sie verändern gravierend die Art und Weise, wie sie übliche Dienstleistungen oder Produkte produzieren und vermarkten. Doch warum sind sie so erfolgreich? Was machen sie richtig?

Ich denke, es ist im Wesentlichen die Tatsache, dass sie alles Mögliche tun, um den Kunden zur richtigen Zeit die richtige Dienstleistung, Information oder das richtige Produkt zu präsentieren. Und sind so ihren Konkurrenten immer einen kleinen Schritt voraus.

Wie machen sie das? Im Grunde ganz einfach: Machine Learning. Sie verwenden die in den letzten 20-30 Jahren von Statistikern, Informatikern und den Unternehmen selbst entwickelten, komplizierten und rechenintensiven Algorithmen. Diese wenden sie auf alle möglichen Daten an, um genau die richtigen Schlüsse zu ziehen. Um damit der erste zu sein, der verkauft!

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