Was ist kognitives Computing? Folgendes sollten Sie wissen

Wenn Sie das Wort „kognitiv“ in letzter Zeit oft gesehen haben, sind Sie nicht allein. Und wenn Sie nicht genau wissen, was dies aus IT- und Geschäftssicht bedeutet, sind Sie auch damit nicht allein.

Um Klarheit über das kognitive Konzept und dessen Bedeutung für Ihr Unternehmen zu schaffen, habe ich diesen Leitfaden zusammengestellt.

Was bedeutet "kognitiv" im Kontext des Rechnens?

Cognitive Computing verwendet Technologien und Algorithmen, um Konzepte und Beziehungen automatisch aus Daten zu extrahieren, deren Bedeutung zu verstehen und unabhängig von Datenmustern und früheren Erfahrungen zu lernen. Dies erweitert das, was Menschen oder Maschinen selbst tun können, sagt Paul Roma, Chief Analytics Officer des Beratungsunternehmens Deloitte Consulting.

Laut Roma gibt es heute drei Möglichkeiten, wie Cognitive Computing angewendet werden kann:

  • Roboter- und kognitive Automatisierung zur Automatisierung wiederholbarer Aufgaben zur Verbesserung von Effizienz, Qualität und Genauigkeit.
  • Kognitive Erkenntnisse, um verborgene Muster und Beziehungen aufzudecken und neue Innovationsmöglichkeiten zu identifizieren.
  • Kognitives Engagement, um Kundenaktionen durch Bereitstellung von Hyperpersonalisierung in großem Maßstab voranzutreiben.

Wie unterscheidet sich Cognitive Computing von AI?

Deloitte bezeichnet kognitives Computing als „umfassender als die traditionelle, enge Sichtweise der KI [künstliche Intelligenz]“, sagt Roma. KI wurde hauptsächlich verwendet, um Technologien zu beschreiben, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, sagt er.

„Wir sehen Cognitive Computing als definiert durch Machine Intelligence, eine Sammlung algorithmischer Funktionen, die die Leistung der Mitarbeiter steigern, immer komplexere Arbeitslasten automatisieren und kognitive Agenten entwickeln können, die sowohl menschliches Denken als auch Engagement simulieren“, sagt Roma.

Anbieter verwenden unterschiedliche Namen, um diese Technologien zu beschreiben, sagt Dave Schubmehl, Forschungsdirektor für kognitive / KI-Systeme und Inhaltsanalyse beim Forschungsunternehmen International Data Corp. (IDC). "Einige Leute verwenden den Namen der Arten von Algorithmen, um die Plattformen zu beschreiben", sagt er, solche neuronalen Netze, auch bekannt als Deep Learning oder maschinelles Lernen.

„Dies sind einige der Hauptzutaten für den Aufbau dieser intelligenten Anwendungen“, sagt Schubmehl. „Einige verwenden den Oberbegriff für diese Art von Anwendung: künstliche Intelligenz. Eine weitere Gruppe verwendet den Ausdruck, den IBM-Forscher bei der Arbeit an Watson für die Jeopardy- Herausforderung geprägt haben: Cognitive Computing. In all diesen Fällen beschreibt die Terminologie mehr oder weniger dasselbe Arbeitsfeld. “

Die Technologie wird "als Aspekt von Anwendungen äußerst verbreitet sein", sagt Whit Andrews, Vice President des Forschungsunternehmens Gartner. Das Unternehmen hat vorausgesagt, dass bis 2018 30 Prozent der Interaktionen mit Technologie durch „Gespräche“ mit AI erfolgen werden. Und bis 2020 wird AI für mehr als 30 Prozent der weltweiten CIOs eine der fünf wichtigsten Investitionsprioritäten sein, schätzt Gartner.

Mit dem Zusammentreffen von exponentiellem Datenwachstum, schneller verteilten Systemen und intelligenteren Algorithmen ist Cognitive Computing „auf dem Weg zu einer erhöhten Durchdringung von Geschäftsprozessen in den Bereichen Roboter- und kognitive Automatisierung, kognitives Engagement und kognitive Erkenntnisse“, sagt Roma von Deloitte.

Was sind heute Beispiele für kognitives Computing im Unternehmen?

Obwohl ein Großteil des Versprechens der kognitiven Technologie in der Zukunft liegen könnte, setzen einige Unternehmen bereits kognitive Tools ein.

Laut Schubmehl nutzen Unternehmen kognitive Systeme für Produktempfehlungen, Preisoptimierung und Betrugserkennung. Unternehmen nutzen auch Konversations-KI-Plattformen (in Form von Chatbots) für automatisierten Kundensupport, automatisierte Verkaufsunterstützung und Entscheidungserweiterung.

Im Gesundheitswesen, so Roma, "trainiert" ein führendes Krankenhaus, das eines der größten medizinischen Forschungsprogramme in den USA durchführt, seine Maschinenintelligenzsysteme, um die 10 Milliarden phänotypischen und genetischen Bilder zu analysieren, die in der Datenbank der Organisation gespeichert sind.

Laut Roma verfolgt ein großes Unternehmen für gesundheitliche Vorteile eine kognitive Strategie, die Automatisierung, Engagement und Erkenntnisse umfasst, um letztendlich die Kundenbindung zu optimieren und zu verbessern. „Sie konzentrieren sich darauf, kognitive Erkenntnisse auf den Schadenprozess anzuwenden, um Schadenprüfern einen besseren Einblick in jeden Fall zu ermöglichen und eine umfassendere Bewertung zu ermöglichen“, sagt er.

Bei Finanzdienstleistungen verwendet ein kognitiver Vertriebsmitarbeiter Machine Intelligence, um Kontakt mit einem vielversprechenden Vertriebsleiter aufzunehmen und diesen dann zu qualifizieren, zu verfolgen und aufrechtzuerhalten. „Dieser kognitive Assistent kann die natürliche Sprache analysieren, um die Konversationsfragen der Kunden zu verstehen. Er kann bis zu 27.000 Konversationen gleichzeitig und in Dutzenden von Sprachen bearbeiten“, sagt Roma.

Die häufigsten Anwendungen sind die Durchführung einer erweiterten Klassifizierung - beispielsweise das Weiterleiten von Personen und Bedürfnissen an die besten Mitarbeiter, um die Anforderungen zu erfüllen - und die prädiktive Analyse, z. B. das Wissen, wie ein Produkt am besten für einen Käufer beworben werden kann, sagt Andrews von Gartner.  

Wie kann Cognitive Computing in einem Unternehmen funktionieren?

Unternehmen werden kognitive / KI-Technologien einsetzen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren, Vertragsanalysen und -erneuerungen zu optimieren, Kunden zu kommunizieren, zu verkaufen und zu unterstützen und sogar die Lieferung und Nachlieferung von Lagerbeständen in ihren Unternehmen zu automatisieren, sagt Schubmehl von IDC.

Eine Anwendung dieser zusätzlichen Intelligenz wird darin bestehen, präzisere Entscheidungen für Geschäftsfunktionen wie Vertrieb und Marketing zu ermöglichen. "Wir erwarten von Unternehmen, dass sie ihre Entscheidungen sehr spezifisch treffen", sagt Andrews von Gartner. „Es ist heute einfach, Werbeaktionen für alle Kunden zu entwickeln. In Zukunft erwarten wir eine echte Personalisierung. Wir [denken auch], dass dies effektivere autonome Fahrzeuge und Transportsysteme ermöglichen wird. “

Die kognitiven Möglichkeiten sind grenzenlos, sagt Bret Greenstein, IBMs Vizepräsident der Watson Internet of Things Platform. „Die kognitiven Fähigkeiten werden das Verständnis für alle Arten von Informationen - Sehenswürdigkeiten, Geräusche, Emotionen usw. - erweitern und ausgefeiltere Methoden entwickeln, um von uns und von Daten zu lernen und jeden Job besser zu unterstützen“, sagt er. "Die Idee in der Zukunft wäre, dass alle Jobs durch Erkenntnis verbessert werden."

Welche Branchen sind am wahrscheinlichsten von der Entstehung kognitiver Technologien betroffen?

Der Finanzdienstleistungssektor zeigt heute das größte Interesse an kognitiven Technologien, sagt Andrews. "Wir sehen erhöhte Anfragen, Suchanfragen auf unserer Website und Social-Media-Signale von und über Finanzdienstleistungen und KI", sagt er. „Daten in Finanzdienstleistungen sind von größerem Volumen und höherer Qualität als in den meisten Branchen. Das macht es reif für fortschrittliche Analysestrategien. “

Das Potenzial von Cognitive Computing ist jedoch in nahezu allen wichtigen Branchen anwendbar, die auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen sind, um die Ergebnisse zu verbessern. wo Effizienz- und Genauigkeitsgewinne durch die Automatisierung einiger Prozesse erzielt werden können; und wo eine Personalisierung der Massenkonsumenten in großem Maßstab erforderlich ist, sagt Deloittes Roma.

„Jede Branche, in der Daten gesammelt werden und zur Gewinnung von Erkenntnissen verwendet werden können, ist betroffen“, fügt Greenstein von IBM hinzu. "Kognitive Technologien können neue Märkte erschließen, Effizienz und Wettbewerbsvorteile erzielen, indem sie umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit liefern."

In Sektoren wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, verarbeitendes Gewerbe, Recht und öffentlicher Sektor erhöht die Wettbewerbsfähigkeit ihre Abhängigkeit davon, „diese Nadel schneller im Heuhaufen zu finden, damit sie ihre Qualität und Aktualität ihrer Maßnahmen verbessern können“, sagt Brian Cowe, a Senior Product Manager bei Hewlett Packard Enterprise.

Was sind einige der größten Herausforderungen beim kognitiven Computing?

Einige der größten Herausforderungen betreffen die Transparenz der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten sowie deren Vertrauenswürdigkeit, sagt Schubmehl von IDC. „Unternehmen müssen auch darauf achten, zu viele Informationen und / oder Entscheidungen zu treffen, damit das Produkt oder die Dienstleistung für den Verbraucher oder Benutzer unattraktiv wird“, sagt er.

Um den größtmöglichen Nutzen aus kognitiven Technologien zu ziehen, müssen Unternehmen in der Lage sein, alle internen Daten mit denen öffentlicher Daten zu verbinden und zu kombinieren, so Greenstein.

„Dies ist eine Herausforderung angesichts des Datenvolumens, das täglich in einer bestimmten Branche erstellt wird, und der Tatsache, dass es häufig an verschiedenen Standorten isoliert wird“, sagt Greenstein. „Hinzu kommt, dass bis zu 80 Prozent der Geschäftsdaten nicht durchsuchbar sind. Aus diesem Grund ist es so wichtig, dass Unternehmen eine digitale Transformation durchlaufen und die Daten ihres eigenen Unternehmens und der Welt um sie herum berücksichtigen. “