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19. September 2019

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Artificial Intelligence für betriebliche Innovation

Artificial Intelligence für betriebliche Innovation© Piqs.de/ Frenshy

Das Artificial Intelligence Unternehmen AIMC wird von Kapsch BusinessCom komplett übernommen. Die Erweiterung der betrieblichen Digitalisierungsexpertise mit Schwerpunkt Data-Science sind das zentrale strategische Kriterium des Mergers.

(red/czaak) Kapsch BusinessCom erweitert seine Digitalisierungskompetenz durch die vollständige Eingliederung der bisherigen Tochtergesellschaft Advanced Information Management Consulting GmbH (AIMC) und bündelt seine Data-Science-Kompetenz in einem eigenen neuen Unternehmensbereich. Als Spezialist für betriebliche Innovation mittels moderner digitaler Technologien hat Kapsch bereits seit längerem die Themen Big Data, Data Analytics und Artificial Intelligence verstärkt bearbeitet. Im Februar 2017 wurden durch die Beteiligung an AIMC die Weichen für diese Entwicklung gestellt.

Die AI- und Data Analytics-Kompetenzen werden bei Kapsch in einer neuen Abteilung gebündelt. Inhaltliche Schwerpunkte sind etwa Industrie, Versicherungswesen und Health Care. Das Kernziel der Unit liegt darin, die Effizienz von Unternehmen zu steigern. Dafür werden die Informationen aus großen, meist vorhandenen Datenmengen der Unternehmen „übersetzt“ und Handlungsempfehlungen abgeleitet. Im Speziellen geht es um Content Analytics, Predictive Analytics und Image Analytics.

AI und Machine Learning für einfachere Entscheidungsprozesse
„Es gilt das Thema Artificial Intellligence und Machine Learning zu entmystifizieren und in gewinnbringende Anwendungen zu übersetzen“, erklärt Sinan Tankaz, Leiter der neuen Kapsch-Unit. In der Praxis geht es um große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen, die mit Hilfe von Algorithmen analysiert werden, etwa Anomalien in Standardprozessen, die dann plötzlich sichtbar und quantifizierbar werden. „Im Health Care Bereich wären das zum Beispiel Wechselwirkungen von verschriebenen Medikamenten“, ergänzt Tankaz. Dies bringe Unternehmen Transparenz und Klarheit für Maßnahmen und Entscheidungen.

In der Industrie wiederum können mittels Predictive Quality Bauteile auf ihre zukünftige Eignung in der Praxis analysiert werden, noch bevor sie das Fließband verlassen. Kundenanliegen werden automatisch analysiert, verstanden und die notwendigen Transaktionen initiiert, ohne dass ein Mitarbeiter eingreifen muss. Sogenanntes Cross-Selling und Recommender-Systeme sagen Kundenwünsche voraus. Fraud Detection Modelle erkennen Betrugsversuche in Echtzeit. „Der Einsatz von Machine Learning im Healthcare Bereich wird Prozesse, Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten revolutionieren“, so Tankaz. „Es gibt wirklich unendliche Anwendungsmöglichkeiten von AI.“

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red/cc, Economy Ausgabe Webartikel, 08.04.2019