Beobachtet man die rasanten Entwicklungen der letzten Jahre, ist das eine durchaus berechtigte Frage.
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
“Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliches Denken, Lernen und Planen zu imitieren. Sie ermöglicht es Systemen, ihre Umwelt zu erfassen, Daten zu verarbeiten und eigenständig Probleme zu lösen. Durch die Analyse früherer Aktionen kann KI ihr Verhalten anpassen und autonom agieren.” 1
Typische Buzzwords
- wir machen irgendwas mit KI
- meine 9jährige Tocher lernt schon KI
- wir verfolgen eine AI-first Stragegy
- unsere KI erkennt automatisch Muster in Daten
Stolperfallen
KI ist komplex, voller Tücken und extrem abhängig von einer guten, durchdachten und strukturierten Vorbereitung der Daten. Es brauchz unzählige „Try-and-error“-Durchgänge, ständiges Hinterfragen der Plausibilität, intensive Auseinandersetzung mit Kausalität versus Korrelation, Besonderheiten.
- KI braucht jemanden, der tief versteht, welche Daten Sinn machen und welche nur verwirren
- KI liefert keine fertigen Antworten, sondern Wahrscheinlichkeiten – und irgendjemand muss sagen, ob diese Ergebnisse überhaupt sinnvoll sind
- KI versteht die Zusammenhänge nur so gut, wie derjenige, der sie füttert
- Wir müssen ständig überwachen, ob das Modell sich nicht in absurden Zusammenhängen verliert
Workflow
https://github.com/eddy-san/docker-bi-pipeline-fileprovider#
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| 1 | Raw Data | <-- Rohdaten, das neue Gold
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| 2 | Extraction Transform Load (ETL) | <-- Extraktion, Transformation
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| 3 | Data Warehouse (DWH) | <-- Analyse, Aggregation, Kennzahlen
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| 4 | Online Analytical Processing (OLAP) | <-- Identifikation relevanter Merkmale
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| 5 | Machine Learning (ML | <-- Klassifikationen, Regressionen
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| 6 | Künstliche Intelligenz (KI) | <-- lernfähige, autonome Systeme
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