Business Intelligence, Advanced Analytics und Big Data – der Umgang mit Daten ist zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor für die Zukunft und Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen geworden. In Beratungs-Projekten geht es für Consulting-Unternehmen darum, zusammen mit den Kunden individuelle Lösungen zu finden und diese zu operationalisieren. Von Astrid Muhs, Senior Personalreferentin der Sieger Consulting GmbH
Die Themen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigen zurzeit viele Unternehmen. Eine der größten Herausforderung besteht darin, ein Verständnis dafür zu entwickeln, was maschinelles Lernen ist und welche Probleme dadurch gelöst werden können. Oftmals sind auch irrationale Ängste in Bezug auf dieses Thema abzubauen und ein Verständnis dafür zu schaffen, dass maschinelles Lernen als ein unterstützender Prozess zu verstehen ist.
Unternehmen müssen sich bewusst werden, dass es nicht ausreicht, einen KI-Spezialisten einzustellen, der ausnahmslos Algorithmen entwickelt, die dabei helfen sollen, die gewünschten Antworten zu finden. Lernsysteme stehen und fallen mit den Daten, die das Unternehmen dem Spezialisten zur Verfügung stellen kann. Was gebraucht wird, sind Datenexperten und Data Scientists. Diese entscheiden, welche Datensätze dabei helfen, die Unternehmensziele zu erreichen und wie diese Daten aufzubereiten sind, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
Ein Teil der Herausforderung der Beratung ist es dabei, die Unternehmen auch auf Unvorbereitetes einzustellen. Denn: Nicht immer erhält man die erwarteten Ergebnisse. Lernsysteme können mitunter ganz andere und völlig neue Erkenntnisse generieren, die von den bereitgestellten Daten nicht erwartet wurden. Daher können Unternehmen nicht mit einem vorgefassten Begriff die Selektion beginnen, um die gewünschten Ergebnisse zu generieren. Unter Umständen werden neue und interessante Dinge herausgefunden, die viele andere Möglichkeiten eröffnen.
Maschinelles Lernen entwickelt sich ständig durch innovative Ideen und Plattformen weiter. Schon alleine aus diesem Grund sind Fortbildungen unerlässlich: Umzusetzende Projekte mit Googles Cloud Machine Learning Platform, Microsofts Azure Machine Learning Studio und Amazon Machine Learning sind da nur drei Beispiele, die eine intensive Beschäftigung mit der Thematik erfordern. Auch die Anwendung immer wieder neuer Lernstrategien und -ansätze versetzt einen in die Lage, leistungsstarke und skalierbare Lernsysteme auf jedes Kundenproblem individuell zuschneiden zu können.
Falls die cloudbasierten Systeme nicht sämtliche Anforderungswünsche erfüllen, sind wir darüber hinaus in der Lage, unseren Kunden selbstentwickelte und leistungsstarke Lernsysteme anzubieten. Je nach Anwendungsfall kann flexibel zwischen diversen Programmiersprachen wie zum Beispiel Java, Python oder R gewählt werden. Auf jeden Fall helfen Einsteigern, die sich für die Beratung in den Bereichen KI und Maschinellem Lernen interessieren neben einem Studienabschluss in den Fächern Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder Naturwissenschaften erste Kenntnisse in der Analyse von Daten und im Bereich Datenbanken – beispielsweise erworben durch ein Praktikum.
