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Datengetriebene Studie zu Trends,
Zahlen und Geschäftspotenzialen Künstlicher Intelligenz.

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WAS KOMMT ALS NÄCHSTES?

Mit der SONAR Trend Plattform ist Reply in der Lage, einen Überblick und eine Zuordnung relevanter Trends im Bereich Künstliche Intelligenz zu erstellen, basierend auf ihrem Auftreten in Fachmedien, Massenmedien, Patenten und wissenschaftlichen Publikationen.
Erfahren Sie mehr über die Reply-Studie zu den aktuellen Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz!

WORÜBER SPRECHEN WIR EIGENTLICH?


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EINE LÄNGERE GESCHICHTE DER KI, ALS SIE VIELLEICHT DENKEN

Die Künstliche Intelligenz hat in letzter Zeit im Unternehmensumfeld einen regelrechten Boom erlebt. Mit dem Aufkommen des modernen Deep Learning konnten wir echte praxisnahe Einblicke in AI-getriebene Technologien gewinnen: von der Erstellung medizinischer Diagnosen, der Identifizierung von Kriminellen in Menschenmengen bis hin zum autonomen Fahren. Aber die Geschichte der KI begann früher, als Sie vielleicht denken.

HAUPTTREIBER DER KI

Künstliche Intelligenz ist der Game Changer unserer Zeit. Sie wird hauptsächlich von allen Trendtechnologien getragen, über die wir täglich in den Nachrichten lesen können: Big Data, Cloud und das Internet der Dinge. Auf der technischen Seite gibt es drei Haupttreiber.
ENTDECKEN SIE DIE TREIBER
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    RECHENLEISTUNG

    Die Digitalisierung und der Siegeszug der Smartphones haben zu immer kompakterer und gleichzeitig kostengünstigerer Rechenleistung geführt – zusätzlich zu ebenfalls im Preis sinkenden, aber anspruchsvolleren Sensoren und Kameras. Der zunehmende Wettbewerb zwischen etablierten und neuen Akteuren führt derzeit zu immer weiteren KI-spezifischen Chip-Innovationen. Im Jahr 2008 kostete der weltweit erste Ein-Teraflop-Supercomputer 100 Millionen USD und füllte einen ganzen Raum. Der 2017 vorgestellte Titan V von Nvidia ist ein KI-Prozessor-Chip mit einer Kapazität von 110 Teraflops.

  • DER ANHALTENDE AUFSTIEG VON BIG DATA

    KI-Systeme leben von Daten. Je mehr Daten ein Algorithmus analysieren kann, desto besser kann er Muster erkennen und verstehen. Die immer noch anwachsende Verbreitung mobiler Endgeräte, die Fortschritte des Internets der Dinge oder auch der beginnende Einsatz selbstfahrender Autos, werden die Menge an zur Verfügung stehenden digitalen Daten weiter massiv erhöhen.

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    FORTSCHRITT DER ALGORITHMEN

    Die heute verwendeten Algorithmen für Spracherkennung und die Übersetzung natürlicher Sprache haben sich in den letzten zehn Jahren bemerkenswert weiterentwickelt: Was bei einem früheren Algorithmus Wochen gedauert hat, wird heute oft innerhalb weniger Stunden durch neue statistische Modelle, neuronale Netzwerkdesigns und Lernmethoden gelöst.

WAS SIND DIE TRENDS IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ?

Hier finden Sie einen Überblick und grafische Darstellung der relevanten Trends rund um das Thema Künstliche Intelligenz, basierend auf ihrem Auftreten in Fachmedien, Massenmedien, Patenten und wissenschaftlichen Publikationen.
Trend arounf artificial intelligence - Sonar Trend arounf artificial intelligence - Sonar

Der Pfeil in der obigen Abbildung zeigt eine typische Trendentwicklung und einen Lebenszyklus von einem kleinen und wachsenden Trend – der in relativ wenigen Fachartikeln und wissenschaftlichen Publikationen diskutiert wird – zu einem größeren, etablierten Trend mit stagnierendem Wachstum, der seit langem in verschiedenen Medien vertreten ist und sich von Nischenfachkreisen in den Mainstream verschoben hat.

DIE SCHWERPUNKTTHEMEN

Innovative Technologien eröffnen neue Potenziale für die Künstliche Intelligenz. Edge-Computing-Tools, die Latenzzeiten verringern und andere KI-spezifische Hardware werden eine Vielzahl neuer Produkte und Dienstleistungen für Mobile Computing, IoT und Human Machine Interfaces hervorbringen und den Datenschutz sowie die Sicherheit und Leistung autonomer Systeme verbessern.

TECHNOLOGIEN

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Die Stichworte zu den aktuellen Fortschritten in der KI sind: Capsule Networks, Explainable AI, Lean & Augmented Data Learning, Generative Adversial Networks und Deep Reinforcement Learning. Angetrieben werden die Entwicklungen sowohl durch etablierte als auch durch neue Player. Zunehmend können sich die Unternehmen als Spitzenreiter durchsetzen, die die beste KI-Hardware, die ausgefeiltesten Algorithmen und die am häufigsten verwendeten Open-Source-Lösungen entwickeln. Vor allem Open-Source-Tools spielen eine große Rolle: Sie sind es, die zur Demokratisierung der künstlichen Intelligenz beitragen werden. Während KI-Techniken wie Natural Language Processing und Computer Vision mehr denn je boomen, wird auch zunehmend auf den ethischen und transparenten Einsatz von KI geachtet.


2018 lag das Marktvolumen von AI, die im Bereich Computer Vision eingesetzt wird, bei 3,62 Milliarden USD. Aktuelle Projektierungen lassen die Forscher von MarketsandMarkets prognostizieren, dass diese Zahl bis 2023 auf 23 Milliarden USD ansteigen wird.

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24 Stunden, so viel – oder besser wenig – Zeit, benötigte die AlphaZero KI von DeepMind Ende 2017, um Schach, Shogi und Go ohne menschlichen Input auf einem Level zu erlernen, das nicht einmal Menschen erreichen.
Demis Hassabis et al.
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Das gibt es schon

Mythic hat ein Deep-Learning-Inferenzmodell entwickelt. Es basiert auf digitalen und analogen Berechnungen und ist in der Lage, teure Prozessoren zu eliminieren, während die Akkulaufzeit um das 50-fache (oder mehr) verlängert wird. Die Dimensionen, die dieses neue Design ermöglicht: Wesentliche High-End-Desktop-GPU-Compute-Funktionen können von einem Modul von der Größe eines Hemdknopfs erledigt werden, das jahrelang mit der Leistung vergleichbar einer Uhrenbatterie laufen kann.

Eine konkrete Anwendung findet AI in der Lösung Signall Sign Language von SignAll, der weltweit ersten automatisierten Übersetzungslösung für Gebärdensprache. Das Produkt basiert auf Computer Vision und NLP. Der Prototyp ist derzeit in der Lage, einen Teil des Vokabulars eines ASL-Benutzers zu übersetzen und Text aus den Händen und Gesten des Benutzers zu generieren.

AI-Driven analytics

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AI-DRIVEN ANALYTICS

Wir befinden uns in einer Phase der digitalen Transformation, in der Daten Entscheidungsprozesse nicht nur beschleunigen, sondern mithilfe von Predictive Analytics auch die Grundlage für zukünftige Entscheidungen bilden. Unternehmen aus verschiedenen Branchen nutzen AI-as-a-Service-Lösungen sowohl von etablierten Anbietern als auch Start-ups und kaufen zunehmend "fertige" KI-basierte Unternehmenstools, um Amazon-ähnliche Personalisierung, Google-ähnliche Suchmechanismen und IBM Watson-ähnliche Prognosefunktionen zu erhalten.


11 Milliarden USD stark soll der Markt für Predictive Analytics bis 2022 sein – 2016 war der Markt gerade einmal 3,49 Milliarden USD groß.
Zion Market Research

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Artificial intelligence trend infographic - Sonar

Das gibt es schon

Dynamic Yield bietet eine End-to-End-Unternehmensplattform für Personalisierung. Sie nutzt die vorhandenen Kundendaten eines Unternehmens in Verbindung mit zusätzlichen Datenquellen, um genaue und detaillierte Kundenprofile zu erstellen. Die Plattform wird weltweit von über 220 Marken genutzt, die ihre Personalisierungsfunktionen auf ein ähnliches Level heben möchten, wie Amazon es bereits schafft.

Auch Google arbeitet daran, dass der Einsatz von KI vereinfacht wird. Mit Google's Cloud AutoML können Unternehmen auch mit begrenztem Know-how, individualisierte Machine-Learning-Modelle mit eigenen Daten und Labels erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

AI-Infused Interfaces

AI-Infused Interfaces

AI-INFUSED INTERFACES

Mensch-Maschine-Schnittstellen sind auf dem Weg immer natürlicher zu werden und Smartphones oder Tablets zu ersetzen; „Wie Smart Speaker den Smartphones die Show stahlen“ titelte der Guardian zu diesem Thema Anfang 2018. Vor allem Tech-Giganten, aber auch Neueinsteiger liefern sich ein Wettrennen darum, die Entwickler der "nächsten Plattform" zu sein. Sie nutzen KI, um die Intuitivität und Intelligenz bestehender und neuer Schnittstellen zu erhöhen. Konversationsfähige Benutzeroberflächen – insbesondere sprachaktivierte Lösungen – haben in den letzten Jahren neben einem massiven Anstieg der Medienaufmerksamkeit auch eine stark gestiegene Verbraucherakzeptanz erlebt, was auf die Verbesserung der Verarbeitung und des Verständnisses natürlicher Sprache zurückzuführen ist. Aber auch im Bereich der emotional intelligenten und einfühlsamen KI werden Fortschritte erzielt, was dazu führt, dass immer mehr Home Robots entwickelt werden können. Ein Beispiel ist Amazon, das 2019 seinen ersten Heimroboter vorstellen möchte.


Jedes Jahr steigt die Zahl der Nutzer von Smart Speakern. 48 Prozent beträgt das jährliche Wachstum in den USA – für 2018 bedeutet das einen Zuwachs von rund 90 Millionen Nutzern.
eMarketer

Ai Infused Interfaces

V commerce

Dazu passt auch das Ergebnis der Salesforce Studie “State of the Connected Consumer”. Laut der Studie erwartet mehr als jeder zweite Verbraucher (57 Prozent), dass Smart Assistants bis zum Jahr 2020 einen starken oder moderaten Einfluss auf ihr Leben haben werden.
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Das gibt es schon

Ein sehr prominentes Beispiel für den Einsatz von KI-gestützten sprachgesteuerten Interfaces ist Google Duplex, dass während der I/O 2018 für eine Kundin in einem lebensecht wirkenden Telefonat einen Friseurtermin vereinbart hat. Zu ähnlicher Bekanntheit hat es auch Xiaoice (ausgesprochen Shao-ice) von Microsoft geschafft. Der Chatbot hat 500 Millionen Follower, neben Text-Chats ist Xiaoice auch zu Telefongesprächen fähig.

Olly hingegen, ist der erste Heimroboter mit einer sich entwickelnden Persönlichkeit, die sich jedem Einzelnen Nutzer anpasst. Dieses vom Gehirn inspirierte KI-System, das von Emotechs führenden KI-Forschern und Neurowissenschaftlern entwickelt wurde, ist damit in der Lage mehr als nur Befehle auszuführen.

Intelligent Automation

Intelligent Automation

INTELLIGENT AUTOMATION

Die Künstliche Intelligenz ist auf dem besten Weg, neben sich wiederholenden manuellen Tätigkeiten, zunehmend auch kognitive Aufgaben zu automatisieren. Autonome Systeme sind heute nicht nur in Fabriken, sondern immer mehr auch auf unseren Straßen, in der Luft, zu Wasser und in Büros unterwegs. Fortschrittliche KI-basierte Systeme treiben heute die vorbeugende Wartung von Anlagen sowie die Optimierung und Automatisierung von Lieferkettenabläufen voran. Und immer ausgefeiltere und vielfältigere Tools zur Automatisierung von Robotic Process Automation helfen bei der Automatisierung alltäglicher regelbasierter Geschäftsprozesse, so dass Unternehmen mehr Zeit für höherwertige Arbeiten aufwenden können. Der Straßenverkehr wird nach Einschätzungen von Elon Musk, Gründer und CEO von Tesla, ebenfalls eine Revolution erleben: "Ich denke, wir werden erleben, wie Autonomie und künstliche Intelligenz enorm vorankommen. Ich schätze, dass es in wahrscheinlich zehn Jahren sehr ungewöhnlich sein wird, dass Autos gebaut werden, die nicht völlig autonom sind“, so Musk.


Toyota sieht enormes Potenzial in selbstfahrenden Autos und investierte 500 Millionen Dollar in diesen Unternehmensbereich bei Uber, meldete Reuters Mitte 2018.

intelligent automation

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50 Prozent aller aktuellen Arbeitstätigkeiten sind durch die Nutzung bestehender Technologien automatisierbar, prognostiziert McKinsey in seinem „Jobs lost, jobs gained“ Report vom November 2017.
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Das gibt es schon

UIPath, einer der „Trending Players“ 2017/2018, entwickelt eine Plattform, die auch ohne spezifisches Know-how die Automatisierung von Roboterprozessen ermöglicht. Damit bietet das Unternehmen Entwicklungstools für die Automatisierung komplexer Prozesse in Cloud- oder On-Premise-Ausführung. Durch die Plattform können mehrere Roboter auf einer einzigen virtuellen Maschine laufen. Möglich wurde die Entwicklung für das rumänische Start-up durch eine Funding-Summe in Höhe von 153 Millionen USD für seine RPA Software.

Reuters setzt auf eine KI für den Journalismus: Lynx Insight. Das Tool wird Journalisten helfen, Daten zu analysieren, ihnen Geschichten vorschlagen und sogar einige Sätze schreiben. Das geschieht nicht mit dem Ziel, Reporter zu ersetzen, sondern sie stattdessen mit einem digitalen Assistenten zu unterstützen. Lynx Insight, wurde seit dem Sommer von Dutzenden Journalisten getestet und befindet sich nun in den Redaktionen von Reuters in der Einführung.

NEUE GESCHÄFTSMÖGLICHKEITEN

Trainingsdaten sind das Herzblut des maschinellen Lernens – je mehr, besser und einzigartiger die Datengrundlage ist, desto intelligenter wird ein System sein. Möchte man hieraus ein Geschäftsmodell ableiten, sollte dieses dazu genutzt werden, die Kundenbindung voranzutreiben. Schaffen Sie Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen. Aber es gibt weitere Potenziale:
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    VORHERSAGE UND VERMEIDUNG VON AUSFÄLLEN

    Predictive Analytics wird einen massiven Einfluss auf den Zustand von Maschinen und Anlagen haben. Durch die Kombination von Sensoren, IoT-Plattformen und KI-gesteuerten Analysetools können Unternehmen nicht nur ihre Anlagen überwachen, sondern auch Störungen und Ausfälle vorhersagen.

  • EMOTIONALE ERFAHRUNGEN FÜR EINE BESSERE CUSTOMER EXPERIENCE

    Weiterentwickelte Schnittstellen werden die Lücke in der Künstlichen Intelligenz zwischen IQ-intensiven Interaktionen und EQ-gesteuerten Erfahrungen zunehmend schließen und Marken die Möglichkeit geben, sich auf einer viel tieferen, personalisierten Ebene mit Kunden auseinanderzusetzen.

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    SCHNELLERE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG DURCH NEUE DATENPUNKTE

    Dank der bahnbrechenden Fortschritte im Bereich Computer Vision können Computer Dinge schneller erkennen und Unterschiede sehen, die ein Mensch nicht wahrnehmen kann. Unternehmen können diese Funktionen nutzen, um bessere Erkenntnisse über Verbraucher zu gewinnen oder riesige Mengen an visuellen Daten zu analysieren.

  • PROCESS AUTOMATION: MEHR ZEIT FÜR WERTSCHÖPFENDE AUFGABEN

    Chatbots für den Kundenservice, KI-Prozessautomatisierung und KI-gesteuerte Entscheidungsfindung reduzieren den Aufwand für eher alltägliche kognitive Aufgaben. Dies gibt Mitarbeitern und Unternehmen die Möglichkeit, sich mehr auf höherwertige Aufgaben sowie auf Arbeiten zu konzentrieren, die mehr Fantasie oder Kreativität erfordern.

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Reply und artifical intelligence

Wir befinden uns in einer Zeit, in der die künstliche Intelligenz in einem rasanten Tempo in unseren Alltag und die Arbeitswelt Einzug hält – einige Fortschritte passieren so schnell, dass wir uns Dinge, die morgen schon möglich sein werden, heute kaum vorstellen können. Starten auch Sie zusammen mit Reply in das AI-Zeitalter oder holen Sie sich Reply ins Boot um Ihre Künstliche Intelligenz auf das nächste Level zu heben. Werfen Sie einen Blick auf unser Leistungsspektrum!

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SONAR ist ein innovatives Data-as-a-Service Tool für quantifizierte Vorhersagen. Es erkennt, vergleicht und analysiert existierende Trends und identifiziert neue Entwicklungen in Echtzeit.

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