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Das lebende Unternehmen: Was die IT vom Menschen lernen kann

img_1345757923DSC_7020Das System Mensch verarbeitet Daten automatisiert und in Echtzeit. Unternehmen können davon lernen und ihren veralteten Datenverarbeitungsprozess fit für Digitalisierung machen.

Der menschliche Körper ist ein bemerkenswerter Organismus. Ohne hier zu tief in Anatomie und Physiologie des Menschen einzutauchen, gibt es zahlreiche Bereiche, in denen sich der Mensch und die Datenverarbeitung eines Unternehmens stark ähneln.

Zwar sind die Systeme des Menschen nicht digital sondern organisch, das Gesamtsystem Mensch funktioniert jedoch ganz ähnlich wie eine Organisation – eine große Anzahl an Informationssystemen laufen parallel und transportieren eine Fülle von Informationen zu jedem Organ. Wenig überraschend, ist der Mensch der IT in Sachen Datenverarbeitung nach vielen Millionen Jahren Evolution um einiges voraus.

Datenverarbeitung in Echtzeit

So funktioniert die Datenverarbeitung des Menschen in den meisten Fällen nicht nur in Echtzeit, sondern auch komplett automatisiert. Hier können Unternehmen ansetzen, um vom Menschen zu lernen und ihre IT in Zeiten der Digitalisierung leistungsfähiger zu machen.

Für CIOs ist die digitale Transformation eine der wichtigsten Prioritäten, um ihre Unternehmen bestmöglich durch eine umfassende datengetriebene Strategie zu unterstützen. Damit dies gelingen kann, müssen Daten und Informationen optimal durch das Unternehmen fließen. Am besten in Echtzeit, wie bei einem Menschen, und komplett wartungsfrei und automatisch. Das ist natürlich einfacher gesagt als getan und Unternehmen haben in der Realität große Schwierigkeiten damit, dem Organismus Mensch in dieser Hinsicht nachzueifern.

Die Datenlage eines Unternehmens ändert sich kontinuierlich

Anders als der Mensch, und anders als Unternehmen vor der Digitalen Revolution, schläft ein modernes Unternehmen nie. Für ein globales Unternehmen ist ohnehin immer irgendwo Tag und selbst wer nicht global präsent ist, bekommt rund um die Uhr Daten von internen oder externen Anwendungen, IoT oder Social Media, ins Rechenzentrum. Diese neu angekommenen Daten sollten möglichst sofort und in Echtzeit bearbeitet werden, damit sie direkt genutzt werden können.

Diese neuen Datenquellen, die rund um die Uhr sprudeln, überfordern jedoch ältere Systeme der Datenverarbeitung, wie etwa die traditionelle Datenanalyse. Diese wurde bisher nur aus regelmäßig oder zyklisch erzeugten Datenquellen erstellt, was auch im Allgemeinen ausreichte, um sehr spezifische, nicht zeitkritische Daten effizient zu verarbeiten, wie etwa die Verarbeitung von Abrechnungen oder das Reporting der monatlichen Einnahmen.

Für Systeme, die hingegen rund um die Uhr laufen und kontinuierlich Daten erzeugen, ist diese traditionelle Datenanalyse natürlich vollkommen ungeeignet. Eine Analyse des Aktienmarktes beispielsweise wäre im Moment der Analyse bereits veraltet. Der Wert solcher Daten, wie IoT-Sensoren oder Finanzdaten, liegt im Wesentlichen in den identifizierten Trends und Anomalien, die möglichst in Echtzeit identifiziert werden müssen, um wertvoll zu sein.

Automatisierung hilft der IT dem Mensch nachzueifern

Genauso wie beim Menschen, laufen in einem Unternehmen eine Vielzahl von Systemen parallel – einige in Echtzeit, einige in Intervallen. Es ist seit jeher eines der Ziele jeder IT, Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen in einer einzigen Infrastruktur automatisch zusammenzuführen, sie dort aufzubereiten und den Anwendern zur Verfügung zu stellen. Diese Aufgabe war schon immer eine große Herausforderung, die durch die steigende Digitalisierung stetig komplexer geworden ist.

Die Anzahl der Systeme und Anwendungen steigt seit langem ständig und mit ihnen wächst das zu verarbeitende und zu speichernde Datenvolumen. Damit wird auch die manuelle Verarbeitung und Bereitstellung dieser Daten immer komplexer und zeitaufwändiger und bringt die IT unter Zugzwang diese Prozesse zu vereinfachen und zu automatisiere, um ihrer eigentlichen Aufgabe gerecht zu werden.

Um Daten wie der Mensch automatisch und in Echtzeit verarbeiten zu können, kommt der Unternehmens-IT die Automatisierung zu Hilfe, der eine Schlüsselrolle bei der fortschreitenden Digitalisierung zufällt. Erst durch umfangreiche Automatisierung kann der Zeitaufwand und das Verständnis für die nötigen Prozesse deutlich verringert werden.

Die Vorteile eines automatisierten Unternehmens

Gelingt es der IT die Vielzahl paralleler Systeme und die damit steigende Datenmenge automatisiert und in Echtzeit zu verarbeiten, kommt sie dem Vorbild Mensch nahe. Die Vorteile eines autonom Daten atmenden und Informationen pumpenden Unternehmens zeigen sich fortan in jeder Geschäftszelle des Unternehmens: In kundennahen Bereichen kann in Echtzeit auf Trends und Situationen reagiert werden, zum Beispiel auf aktuelle Trends von Aktienwerten oder auf Marktinformationen.

Trotz viel Rechenleistung ist die vollkommen künstliche Intelligenz noch Science Fiction. Maschinelles Lernen hingegen wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, um die Berge an Daten effizient zu bearbeiten. Mathematische Algorithmen können hier eingesetzt werden, um aus den Datenströmen zu lernen und Erkenntnisse zu generieren.

Für jeden CEO ist vollkommen klar: wenn sein Unternehmen Daten schnell und in Echtzeit bearbeiten und diese dank maschinellem Lernen sogar gleich direkt interpretieren kann, wäre das ein riesiger Vorteil gegenüber allen Wettbewerbern. Man ist immer einen Schritt voraus, kann jederzeit auf aktuellen Daten basierende Entscheidungen treffen und kann den Kunden beweisen, dass man am sprichwörtlichen Puls der Zeit ist. Diese Vorteile und Chancen aus der Analyse aktueller Daten in Echtzeit sind zu wichtig, um sie zu ignorieren.

Unternehmen brauchen Lösungen zur automatisierten Datenverarbeitung

Praktisch jedes Unternehmen ist derzeit im fortlaufenden Prozess der Digitalisierung. Ein wichtiger Teil davon, den es derzeit zu meistern gilt, ist die Herausforderung Daten aus einer Vielzahl hybrider Datenquellen verarbeiten zu können. Die Automatisierung hat hier bereits Erfolge bei der Stapelverarbeitung von Batch-basierten Daten erzielt. Jetzt gilt es für Unternehmen – und ihre IT – den gleichen Ansatz bei Datenströmen in Echtzeit anzuwenden. Damit dies gelingt, müssen sich Unternehmen genau überlegen, wie sie ihr internes Know-how am besten mit neuen Lösungen zur automatisierten Datenverarbeitung kombinieren können.

Der menschliche Körper ist ein in vieler Hinsicht weit entwickeltes System, das einer modernen IT ähnelt und Daten aus einer Vielzahl an Quellen automatisch und in Echtzeit verarbeitet. Um im Rahmen der Digitalisierung nicht ins Hintertreffen zu geraten, müssen Unternehmen dem Menschen nacheifern und Systeme zur automatisierten Datenverarbeitung kontinuierlicher Datenströme implementieren.

Marc Budzinski ist CEO bei WhereScape.

Marc Budzinski ist CEO bei WhereScape.

Autor: Marc Budzinski ist CEO bei WhereScape. WhereScape ist Pionier der Automatisierung von Data Warehouses und hilft IT-Unternehmen aller Größenordnungen die Automatisierung zu nutzen, um Dateninfrastrukturen schneller zu entwerfen, zu entwickeln, zu implementieren und zu betreiben.  www.wherescape.com

 

70 Jahre Soziale Marktwirtschaft: Wirtschaftsordnung muss sich Zeitalter der Digitalisierung anpassen

Oliver Süme ist Vorstandsvorsitzender von eco – Verband der Internetwirtschaft e.V.

Oliver Süme ist Vorstandsvorsitzender von eco – Verband der Internetwirtschaft e.V.

Die Soziale Marktwirtschaft bildet in Deutschland seit nunmehr 70 Jahren das Fundament für Wohlstand, Wachstum und fairen Wettbewerb. Angesichts des durch die Digitalisierung angestoßenen tiefgreifenden Wandels in Wirtschaft und Gesellschaft, müsse man die bestehenden ordnungspolitischen Rahmenbedingungen jedoch an die Spielregeln und Bedingungen der neuen digitalen Märkte anpassen. Nur so könne man Deutschland als Wirtschaftsstandort wettbewerbsfähig halten und sicherstellen, dass Gesellschaft und Wirtschaft größtmöglichen Nutzen aus der Digitalisierung gewinnen. Dies betonte eco Vorstandsvorsitzender Oliver Süme, anlässlich der Feierlichkeiten zum 70-jährigen Jubiläum der Sozialen Marktwirtschaft in Berlin.

Die Digitalisierung verändert Märkte & Branchen

„Märkte werden globaler, der Wettbewerb dynamischer, Marktakteure vielfältiger. Der Staat muss darauf reagieren und rechtlich eine geeignete Bühne für diese neuen Märkte schaffen, damit Deutschland hier weiter vorne mitspielen kann und alle von der Digitalisierung profitieren können“, sagte Süme. Aktuell sehe er die Gefahr, dass Deutschland durch seine starren Ordnungssysteme, strenge rechtliche Rahmenbedingungen und aufwändige Bürokratie im digitalen Wettbewerb den Anschluss verpasse.

Besonders sichtbar werde dies beispielsweise im Bereich der digitalen Infrastrukturen: Leistungsfähige digitale Infrastrukturen, bestehend aus bundesweitem Breitband-Internet, zuverlässigen und performanten Internet-Austauschknoten sowie sicheren und hochverfügbaren Rechenzentren, sind die Grundvoraussetzung für die erfolgreiche digitale Transformation in Deutschland und den Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit der digitalen Wirtschaft am Standort Deutschland. Dennoch tut die Politik hierzulande viel zu wenig zur Stärkung digitaler Infrastrukturen.

„Die Branche findet in Deutschland international gesehen mit die schlechtesten Bedingungen vor“, so Süme. Er begrüßt daher die jüngste Ankündigung von Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier, künftig auf mehr Selbstregulierung der Märkte setzen, Bürokratie abbauen und elektronische Verwaltungsprozesse fördern zu wollen. „Markt und weniger Staat ist aus Sicht der Internetwirtschaft auf jeden Fall eine gute Nachricht für den Digitalstandort Deutschland“, so Oliver Süme.

 

 

Bedrohen Roboter und Co. Arbeitsplätze in Deutschland?

(Bildquelle: DIVSI)

(Bildquelle: DIVSI)

Die Menschen in Deutschland haben mehrheitlich ein banges Gefühl bei der Vorstellung, dass in Zukunft viele Arbeitsplätze von Robotern, künstlicher Intelligenz oder Algorithmen übernommen werden könnten. 60 % von ihnen bereitet dieser Gedanke Sorge. Gleichzeitig sieht eine Mehrheit der Bevölkerung von 54 % aktuell mehr Risiken als Chancen durch die Automatisierung von Arbeitswelten. Das sind die Kernaussagen einer aktuellen Umfrage des Deutschen Instituts für Vertrauen und Sicherheit im Internet (DIVSI), realisiert von dimap.

DIVSI-Direktor Matthias Kammer zu den Umfrageergebnissen: „Niemand kann heute mit Sicherheit voraussagen, wie sich der fortschreitende Einsatz automatisierter Technik letztlich auf den Arbeitsmarkt auswirken wird. Umso mehr sind wir alle bereits jetzt gefordert, jeden Einzelnen mit geeigneten Mitteln fit für die Zukunft in einer technologiebasierten Welt zu machen. Nur dann lassen sich offenbar vorhandene Ängste abbauen.“

Tatsächlich scheint aktuell der Schulabschluss den Blick auf die Übernahme von Tätigkeiten durch Technik zu prägen. Die Umfrage zeigt, dass Menschen mit höherem Bildungsgrad weniger besorgt auf Folgen der Automatisierung schauen. Ihnen bereitet mehrheitlich der Gedanke keine Sorgen, dass Roboter und Co. Arbeitsplätze übernehmen könnten (51 %). Und 60 % von ihnen erklären, in dieser Entwicklung mehr Chancen als Risiken zu sehen. Im Gegensatz dazu blickt eine Mehrheit der Bevölkerung mit niedrigem (62 %) und mittlerem Bildungsabschluss (66 %) sorgenvoll darauf, dass technische Innovationen menschliche Tätigkeiten übernehmen könnten.

Technische Details der Umfrage: Befragt wurden in der ersten Hälfte des April 2018 insgesamt 1005 in Deutschland lebende Menschen ab 14 Jahren. Die Interviews wurden telefonisch nach einer repräsentativen Zufallsauswahl geführt.

 

Die Splunk-Vorhersagen für 2018: Künstliche Intelligenz gewinnt an Bedeutung

KI: IT neu erfinden

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden den IT-Betrieb immens vereinfachen. Möglich wird das, weil sich damit Prozesse und Aufgaben erweitern und automatisieren lassen. Das Problem bisher: Die IT ist im Laufe der Jahre zu komplex geworden. Betreiber suchen dringend nach Technologien, mit denen sich die Arbeit effizienter gestalten lässt. Viel geredet wird dabei über selbstfahrende Autos.

Auch Maschinen, die gegen Go-Weltmeister gewinnen, stehen im Mittelpunkt öffentlicher Diskussionen. Für Unternehmen sind die greifbaren Auswirkungen von KI bereits im täglichen IT-Betrieb erkennbar. Diese Entwicklung führt dazu, dass vorhersagende Analysesysteme manuelle Tätigkeiten ersetzen werden. Zum Einsatz kommt dabei intelligente Automatisierung. Mit Hilfe von Daten und KI werden IT-Abteilungen ihre Automationsprozesse weiter optimieren und dafür auf Self-Service- und Self-Recovery-Fähigkeiten setzen. Auch lassen sich zukünftige Kosten prognostizieren und die Kapitalrendite optimieren.

Gartner hat diesen Trend erkannt und den Begriff „Artificial Intelligence for IT Operations“ (AIOps) geprägt. Das Potenzial dieser Technologie besteht darin, dass Anwender Erkenntnisse zu Fragen erhalten, die sie im Vorhinein nicht zu stellen gewusst hätten.

AIOps lernt aus vergangenen Aktionen und Fehlerbehebungen, um Ausfälle vorherzusagen und Problemlösungen zu automatisieren. Dies erfordert Einblicke in den Konfigurationszustand von Maschinen sowie ein Verständnis für vergangene Aktionen und Wechselwirkungen. AIOps erweitert den Ansatz von IT Operations Analytics (ITOA). Artificial Intelligence for IT Ops wendet Erkenntnisse automatisch an und stellt damit sicher, dass hochleistungsfähige IT-Umgebungen proaktiv Entscheidungen treffen, die das Wohlergehen des Unternehmens fördern.

Autor: Rick Fitz, SVP und GM IT Markets, Splunk)

IoT: Das Risiko ist real

In Fragen der Sicherheit birgt das Internet of Things (IoT) ein erhebliches Risiko. Anwender benutzen immer mehr „vernetzte Dinge“ im täglichen Leben. Diese Entwicklung treibt zwar neue Innovationen voran, schafft aber gleichzeitig ein Minenfeld in puncto Sicherheit. 2018 kommt deshalb die Sicherheit für das Internet of Things auf den Prüfstand.

Das Cyber-Sicherheitsrisiko wird exponentiell zunehmen, da Menschen, Applikationen und deren Prozesse sowie Unternehmen weiterhin jeden Teil unseres täglichen Lebens und unserer Wirtschaft miteinander verbinden. Jedes vernetzte Objekt öffnet neue Türen in die Privatsphäre, in Unternehmensbereiche sowie in die öffentliche Sicherheit. Allerdings offenbaren sich dadurch auch neue Schwachstellen, die Hacker ausnutzen können.

In Zukunft lassen sich Angriffe nicht nur von öffentlichen Netzen, sondern auch von privaten Geräten wie einem Smartphone oder einem Smart Home orchestrieren. Zwar bleibt die IoT-Revolution spannend. Doch müssen Verbraucher und Unternehmen 2018 auch über die Kompromisse nachdenken. Besonders gilt das für Firmen, bei denen ein Verstoß zu einem schwerwiegenden Vertrauensverlust der Verbraucher führt. Gartner prognostiziert, dass bis 2020 mehr als 25 Prozent der identifizierten Angriffe in Unternehmen IoT-Umgebungen betreffen werden. Währenddessen entfallen jedoch weniger als zehn Prozent der IT-Sicherheitsbudgets auf diesen Bereich. Über diese Diskrepanz sollten Entscheider gründlich nachdenken.

(Autor: Erick Dean, Product Director, IoT, Splunk)

Maschinelles Lernen und IoT

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz stellen für das IoT eine enorme Chance dar. Die zunehmende Kommerzialisierung und Skalierung von Sensorgeräten wird eine Reihe an neuen intelligenten Wirtschaftszweigen hervorbringen und sich erheblich auf bestehende Branchen auswirken. Die Fähigkeit, eine Maschinenreparatur vorauszusagen, eine selbstoptimierende Produktion sowie Nachfrage-orientierte Dienste sind nur einige Anwendungsbeispiele.

Da die bestehende Netzwerkinfrastruktur wahrscheinlich für „vernetzte Dinge“ zum Einsatz kommt, fallen die Investitionen in Analysetechnologie höher aus. Unternehmen werden neue Wege finden, um die riesigen Mengen an intelligenten, gerätegenerierten Daten sinnvoll zu nutzen. Industrielles Asset Management, Flottenmanagement im Transportwesen, Bestands-Management und die Sicherheit staatlicher Infrastruktur und Einrichtungen werden die stärksten Treiber für das IoT-Wachstum im Jahr 2018 sein.

(Autor: Erick Dean, Product Director, IoT, Splunk)

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)

Das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. IT-Systeme lernen immer mehr. Konkret heißt das: KI und ML haben eine große Zukunft vor sich.

End-to-End-KI: Es ist unnötig, ein Modell zu entwickeln, das nur Stoppschilder erkennt, und ein anderes, das nur zwischen Fußgängern und Fahrzeugen unterscheiden kann. Stattdessen entstehen durchgängige KI-Lösungen (End-to-End). Sie basieren auf maschinellen Lernmodellen, die den kompletten Systemzustand erfassen und präzise Aktionen ausgeben. Zum Beispiel: Nach rechts abbiegen, Gas geben, bremsen!

Automatische Konfiguration: Künftig werden Anwender immer öfter Zugang zu Tools haben, die ihnen die harte Arbeit abnehmen. Von der Architektur über die Validierung bis hin zur Schulung lässt sich durchgängiges maschinelles Lernen ohne menschliches Zutun bereitstellen.

Vorab trainierte Modelle: Bibliotheken an vorgeschulten und Open-Source-Machine-Learning-Modellen werden als wiederverwendbare Komponenten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen einsetzbar sein. Beispielsweise ließe sich eine vorab trainierte Variante von einem Telekommunikationsunternehmen verwenden, um Kundenabwanderungen zu erkennen und vorherzusagen. Viele Mobilfunkanbieter verwenden einen ähnlichen Satz an Datenpunkten: Dazu gehören beispielsweise die Art des Abrechnungsplans, die Anzahl der Kundendienstanrufe oder die Sprach- und Datennutzung, kombiniert mit Kundeninformationen. Sobald ein vorab trainiertes Modell für diese Art von Daten erstellt wurde, ließe es sich für andere Anbieter bereitstellen. Es würde dadurch einen branchenweiten Mehrwert bieten.

(Autor: Toufic Boubez, VP of Engineering, Splunk)

ARD-Doku über Killer-Roboter: Delegierte Tötungsentscheidung

Was noch vor wenigen Jahren wie ein Science-Fiction-Szenario aussah, könnte bald Wirklichkeit werden“, ist zu Beginn dieser ARD-Dokumentation als Kommentar aus dem Off zu hören. Das impliziert etwas Surreales, etwas Bedrohliches auch. Nein, es geht dabei nicht um das neue Sequel von George Lucas´ „Star-Wars“-Reihe, um die neuesten galaktischen Sternenkriegerraumschiffe, schreibt der „Tagesspiegel“. …mehr

 

Digitalisierung: Wo Deutschland aufholen kann

Trotz seiner aktuell hervorragenden wirtschaftlichen Ausgangslage hat Deutschland bei der Digitalisierung Nachholbedarf: Das Land schöpft erst zehn Prozent seines „digitalen Potenzials“ aus – also den maximal möglichen Nutzen aus der Digitalisierung in führenden Sektoren. Bei der künstlichen Intelligenz sind Deutschland und Europa gegenüber China und den USA im Hintertreffen, berichten die „IT Rebellen“. …mehr

 

 

„Der Krieg kommt“: Darum sieht Investor Frank Thelen schwarz für Deutschland

Die dritte Staffel von Die Höhle der Löwen ist im Oktober zu Ende gegangen, nun kann sich Frank Thelen, einer der Investoren und Juroren der VOX-Gründershow, wieder ganz seiner VC-Firma e42 widmen. Deren Wagniskapital steckt unter anderem in den deutschen Startups MyTaxi, Outbank, Lilium und Scanbot. Warum Deutschland bei der Digitalisierung noch viel verstehen muss, erzäht er in „Business Insider“. … mehr

 

 

Die Vision vom echten Onlinegeld

Bitcoin ist ein Zombie, einfach nicht totzukriegen. Von Journalisten, Wirtschaftsexperten, Bankern und Politikern immer wieder für gescheitert erklärt (allein diese Seite listet 130 sogenannter Bitcoin-Todesanzeigen auf), steht es aktuell besser denn je um das erste rein digitale Internetgeld. Seit Beginn des Jahres hat sich der Wert des Bitcoins mehr als verdoppelt. Wer heute einen Bitcoin kaufen möchte, muss dafür knapp 2.000 Euro bezahlen, ist in der „Zeit“ zu lesen. … mehr

 

 

Ethikrat-Vorsitzender über Zukunftstechnik: „Beim Abzapfen des Gehirns ​ist eine Grenze erreicht“

Der Deutsche Ethikrat wird im Juni erstmals über Zukunftstechnik diskutieren, nämlich über die  gesellschaftlichen Veränderungen durch selbstfahrende Autos, Pflegeroboter, vernetzte Haushaltsgeräte und autonome Waffensysteme.BILD sprach mit dem Vorsitzenden Prof. Peter Dabrock. … mehr

 

Künstliche Intelligenz richtig erforschen

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) verstärkt die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und startet das Zukunftsprojekt „Lernende Systeme“.

Im ersten Schritt wird eine neue Experten-Plattform eingerichtet, die die Zusammenarbeit von Forschung und Anwendung verbessern und klären soll, wie Lernende Systeme dem Menschen nützlich sein können. Konkrete Anwendungsmöglichkeiten eröffnen sich insbesondere bei verschiedenen Dienstleistungen, im Mobilitätssektor, im Gesundheitswesen, z.B. in der Medizintechnik und der Pflege, beim Einsatz von automatisierten Fahrzeugen und Robotern menschenfeindlicher Umgebung sowie in der IT-Sicherheit.

 „Künstliche Intelligenz kann unser Leben verbessern“

Bundesforschungsministerin Johanna Wanka sagte: „Künstliche Intelligenz kann unser Leben verbessern, wenn wir sie richtig einsetzten. Dazu müssen wir aber wissen, was Lernende Systeme leisten können und wo ihre Schwächen liegen. Es gibt noch viele offene Forschungsfragen. Deshalb brauchen wir eine umfassende Forschung mehr denn je, um technische Entwicklungen auch aus ethischer, sozialer und rechtlicher Perspektive verstehen zu können. Erst dann können wir faktenbasiert sagen, was wir anwenden wollen und wo Grenzen zu setzen sind. Für diese Entscheidungen sind mehr Austausch und Dialog nötig. Nach meinem Verständnis müssen wir Künstliche Intelligenz vom Menschen her denken. Technik soll uns unterstützen, nicht entfremden.“

Zukunftsprojekt „Lernende Systeme“

Das BMBF richtet mit dem Zukunftsprojekt „Lernende Systeme“ neben der bestehenden Plattform Industrie 4.0 eine zweite Plattform zu einem weiteren wichtigen Thema der Digitalisierung ein. Die Expertinnen und Experten, die in der Plattform zusammenwirken, sollen die Kompetenzen bei Datenanalyse-Werkzeugen ausbauen und alltagstaugliche Anwendungsszenarien, Demonstratoren sowie herstellerübergreifende Forschung und Entwicklung vorantreiben. Zur Unterstützung der Plattform wird eine Geschäftsstelle eingerichtet.

Lernende Systeme können beispielsweise im Gesundheitsbereich große Verbesserungen bringen, etwa wenn sie bei der Mammographie große Datenmengen wie Röntgenbilder schneller analysieren und aufschlüsseln.

Diese neue Qualität der Informationsbereitstellung verbessert die zentrale Arbeit von medizinischem Personal bei der Behandlung von Patienten. Gleichzeitig muss insbesondere in einem solch sensiblen Umfeld wie Patientendaten klar definiert sein, wie und in welchen Grenzen Lernende Systeme zur Anwendung kommen sollen und sicher funktionieren können. IT-Sicherheit ist dabei von hoher Priorität.

Das Zukunftsprojekt „Lernende Systeme“ ist ein Ergebnis der Arbeit des Hightech Fachforums „Autonome Systeme“, das in den letzten Jahren Empfehlungen beispielsweise zu Produktion, Straßen- und Schienenverkehr sowie Smart Homes entwickelt hat. Diese und weitere Handlungsempfehlungen für die zukünftige Innovationspolitik wurden auf der heutigen Abschlusskonferenz zur Hightech-Strategie vom Hightech-Forum an die Bundesregierung übergeben. Zudem hat sich heute der Lenkungskreis der neuen Plattform „Lernende Systeme“ konstituiert.

Deutschland ist bei Künstlicher Intelligenz, insbesondere bei Themen wie Lernende Systeme und Maschinelles Lernen, im internationalen Vergleich hervorragend aufgestellt. Einen wesentlichen Beitrag dazu hat die Grundlagenforschung geleistet und hier besonders das Deutsche Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Mit dem DFKI verfügt Deutschland über das größte KI-Institut der Welt, gemessen an Umsatz und Forschungspersonal. Weiterhin konnten sich zahlreiche Start-ups erfolgreich am Markt etablieren. Insgesamt ist das wirtschaftliche Innovationsgeschehen beachtlich. Allein bei autonomen Fahrzeugen stammen fast 70 Prozent (1596 von 2309) der weltweiten Patente von deutschen Unternehmen.