Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Infrastrukturlösungen aus einer Hand 16. 08. 2022
R&M bietet ab sofort integrierte RZ-Lösungen von der Verkabelung über Racks, Einhausungen und Kühlung bis zum digitalen Infrastrukturmanagement.
Spezialisten-Suche: Besetzungslücke bleibt 11. 08. 2022
Arbeitsmarkt für Sales-, und Marketingexperten unverändert hoch, Rückgänge bei Engineering und IT.
Onventis setzt Wachstumskurs fort 10. 08. 2022
Der Anbieter von Source-to-Pay-Lösungen gründet eine neue Ländergesellschaft in Österreich.
Ingram Micro TOP heuer wieder als Live-Event 09. 08. 2022
ITK-Distributor lädt zur Fachhandelsmesse in die Pyramide Vösendorf.
hosttech-Datacenter ist ISO 27001 zertifiziert 20. 07. 2022
Zertifizierung stellt Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und Systemsicherheit sicher.
Kontinuität und Veränderung im Vorstand 19. 07. 2022
Vorstandsspitze der der Plattform Industrie 4.0 Österreich wiedergewählt, zwei Neuzugänge komplettieren das Führungsteam.
Unternehmen verschenken Potenzial bei Software-Entwicklung 18. 07. 2022
Studie: Weniger als die Hälfte der Unternehmen pflegt eine mit umfassende DevOps-Kultur.
Tech Data startet Distribution für Software AG 15. 07. 2022
Der Distributor vertreibt die Business Software-Produkte ab sofort der DACH-Region.
Atoss als österreichischer Leitbetrieb zertifiziert 14. 07. 2022
Das Softwarehaus mit Fokus auf Workforce Management erhält die Auszeichnung zum ersten Mal.
Count IT expandiert nach Deutschland 13. 07. 2022
Münchner ECM-Spezialist letterscan wird Teil der Gruppe.
Digitale Trackingsysteme für Baustellen und Logistik 12. 07. 2022
A1 Asset Insight ermöglicht weltweite Ortung und Überwachung von Maschinen und Objekten.
„SHEgoesDIGITAL“ holt Frauen und Mädchen in die IT 12. 07. 2022
Die Initiative will die digitale Zukunft weiblicher machen.
ISPA feierte 25-Jahre-Jubiläum 30. 06. 2022
Gemeinsam mit VIX der Universität Wien und über 400 Gästen aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft beging die Interessenvertretung der Internetwirtschaft ISPA ihr 25-jähriges Bestehen.
Sicherer USV-Shutdown bei elektrischen Großanlagen 29. 06. 2022
BellEquip entwickelt eine spezielle USV-Konfiguration, die reibungslose Abschaltabläufe gewährleistet.
proALPHA übernimmt Empolis 28. 06. 2022
Das deutsche ERP-Haus verstärkt sich mit KI-gestützter Service-Management-Expertise aus der Cloud.
Alles neu beim VÖSI 27. 06. 2022
Klaus Veselko wird neuer Präsident – Verband wird umbenannt.
Das digitale Bezahlverhalten der Österreicher 24. 06. 2022
Der Digital Payment Index von Mastercard vergleicht das Bezahlverhalten hinsichtlich digitaler Zahlungsmethoden. 86 Prozent aller Kartentransaktionen am Point-of-Sale finden bereits kontaktlos statt.
Nagarro kürte die besten Ideen für die Cloud 23. 06. 2022
Brantner Green Solutions und Miba gewinnen den Innovationspreis im Wert von 50.000 Euro.
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AWS

Der gelungene Start mit Machine Learning im Unternehmen

Gastbeitrag: Als Teil ihrer digitalen Transformation interessieren sich immer mehr Unternehmen für den Einsatz von maschinellem Lernen. Die Verwendung von dieser Technologie muss allerdings gut geplant sein. Vier Ratschläge für eine erfolgreiche Einführung von Machine Learning im Unternehmen gibt Johann Füchsl.

Foto: AWS Der Autor Johann Füchsl ist Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) Maschinelles Lernen (ML), ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren von einer Nischen-Technologie zu einem zentralen Baustein in der Digitalisierungsstrategie vieler Unternehmen entwickelt. In einer Deloitte Studie gaben 57 Prozent der Entscheidungsträger an, dass KI ihre Organisation in den nächsten drei Jahren transformieren würde.

Der von ML versprochene Nutzen beinhaltet einerseits die Effizienzsteigerung von bestehenden Prozessen, andererseits ermöglicht ML die Entwicklung innovativer Angebote zur Erschließung neuer Umsatzquellen.

Doch aller Anfang ist schwer, und das gilt auch für ML. Die folgenden Tipps helfen dabei, schnell erste Erfolge in der Anwendung von ML im Unternehmen zu erzielen und die Basis für ML in der digitalen Transformation zu legen.

Geschäftsnutzen im Vordergrund

Zu Beginn eines ML Projektes muss immer ein Geschäftsziel stehen, das durch den Einsatz dieser Technologie erreicht werden soll. Das kann zum Beispiel die Effizienzsteigerung der Lieferketten durch bessere Prognosen des Bedarfs sein, oder die Entwicklung von datengetriebenen Zusatzangeboten für bestehende Produkte. Mit dem Geschäftsnutzen als Basis fällt es leichter genaue Anforderungen für den Einsatz von ML zu definieren und Erfolgskriterien festzulegen.

Zusammenarbeit mit Partnern

Gerade bei den ersten ML Anwendungen ist die Zusammenarbeit mit Partnern sinnvoll. Unternehmen wie Data Reply oder Zühlke besitzen technische Expertise und Erfahrung mit ML Technologien und kombinieren diese auch mit Fachwissen in der jeweiligen Industrie. Partner können damit den Wissensaufbau innerhalb des Unternehmens beschleunigen und die Erfolgsaussichten von Projekten erhöhen.

Nutzung von ML Diensten

Auch bei ML gilt, dass man das Rad nicht neu erfinden muss. Für gängige Anwendungsfälle können vorgefertigte Lösungen eingesetzt werden, die kein spezifisches Fachwissen voraussetzen.

Das von Amazon Web Services (AWS) angebotene Amazon Personalize bietet zum Beispiel die Möglichkeit Anwendungen mit der gleichen ML-Technologie zu entwickeln, die Amazon.com für individuelle Empfehlungen in Echtzeit nutzt. In der Fertigungsindustrie kann Amazon Lookout for Vision für die automatisierte Erkennung von Produktfehlern in der Qualitätsprüfung eingesetzt werden. Der Motorradhersteller KTM setzt unter anderem auf diesen Dienst um Schweißspritzer am Motorradrahmen automatisch zu erkennen, mit dem Ziel aufwendige Nachbearbeitung zu minimieren.

Walter Sieberer, Geschäftsführer der Pierer Innovation GmbH, welche die Forschung und Entwicklung für KTM betreibt, bestätigt: “AWS bietet eine beeindruckende Breite und Tiefe an KI-Services, die unsere höchst unterschiedlichen KI-Anwendungsfälle individuell unterstützen. Die Überführung von prototypischen Anwendungsfällen in den Produktiveinsatz fällt auf AWS leicht und kann kaufmännisch flexibel gestaltet werden.”

Groß denken und klein starten

Unternehmen die den Weg der ML Transformation erfolgreich beschreiten, denken Groß und haben eine klare Vision, wie ML dazu genutzt werden kann die digitale Transformation voranzutreiben und dabei einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. Daraus lassen sich kleinere Projekte ableiten, die im Umfang überschaubar und klar definiert sind. Diese Vorgangsweise stellt sicher, dass das Risiko minimiert wird, schnell erste Erfolge mit ML gefeiert werden können und somit die Unterstützung von seitens der Führungsebene gestärkt wird. Zusätzlich wird damit erreicht, dass der Einsatz von ML mit der Unternehmensstrategie abgestimmt ist und diese mitträgt.

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