Maschinelles Lernen: Das neue Testgelände für Wettbewerbsvorteile

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16. März 2017





In einer Beziehung mit Google-Cloud

Eine kürzlich von MIT Technology Review Custom und Google Cloud durchgeführte Umfrage zeigt, dass die Mehrheit der Unternehmen Schwierigkeiten hat, maschinelles Lernen anzuwenden, andere jedoch hart daran arbeiten, Strategien für die Technologie zu entwickeln – und bereits einen echten ROI erzielen.



Zusammenfassung

Eine kürzlich von MIT Technology Review Custom und Google Cloud durchgeführte Umfrage zeigt, dass die Mehrheit der Unternehmen Schwierigkeiten hat, maschinelles Lernen anzuwenden, andere jedoch hart daran arbeiten, Strategien für die Technologie zu entwickeln – und bereits einen echten ROI erzielen.

Maschinelles Lernen: Das neue Testgelände für Wettbewerbsvorteile

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Der Fokus der Geschäftswelt auf maschinelles Lernen (ML) mag wie eine Entwicklung über Nacht erscheinen, aber die Aufregung um diese Technologie hat seit den frühen Tagen von Big Data stetig zugenommen.

ML beginnt, das durch Big Data und Analytik geschaffene Potenzial auszuschöpfen, indem es Rohdaten in nützliche, vorausschauende Tools für Unternehmen umwandelt. Innovationsorientierte Führungskräfte begrüßen ML als das nächste große Ding und haben bereits ML-Strategien und -Initiativen entwickelt, die echte Vorteile und einen Return on Investment (ROI) versprechen.



Die Umfrage sollte zeigen, wo Organisationen in Bezug auf die Einführung von ML-Strategien stehen. Zu den Befragten gehörten aktuelle ML-Strategen, Vertreter von Unternehmen, die ML-Initiativen in den nächsten Monaten oder Jahren durchführen möchten, und solche, die in absehbarer Zeit keine ML-Pläne haben.

Aus der Analyse der Umfrageergebnisse ergaben sich mehrere Schlüsselthemen:

  • ML passiert jetzt. Die Mehrheit der Befragten (60 Prozent) hat bereits ML-Strategien implementiert, und fast ein Drittel sieht sich mit ihren Initiativen in einem ausgereiften Stadium.
  • ML bietet Marktvorteile. Laut den Befragten ist ein entscheidender Vorteil von ML die Fähigkeit, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, und 26 Prozent der aktuellen ML-Implementierer waren der Meinung, dass sie dieses Ziel bereits erreicht hatten.
  • Organisationen investieren in ML. Etwa 26 Prozent der derzeitigen ML-Implementierer gaben an, dass mehr als 15 Prozent ihrer IT-Budgets für ML-Initiativen aufgewendet wurden.
  • Early Adopters erkennen die größten potenziellen Vorteile von ML. Der größte erhoffte Vorteil unter ML-Implementierern und -Planern ist die Möglichkeit, die Datenanalyse zu erweitern und die Dateneinblicke zu verbessern. Etwa 45 Prozent der Befragten berichten, dass sie dieses Ziel erreicht haben. Darüber hinaus geben mehr als die Hälfte der Benutzer im Frühstadium und im fortgeschrittenen Stadium an, dass ihre ML-Bemühungen zu einem nachweisbaren Return on Investment (ROI) geführt haben.
  • ML-Implementierer verfolgen ein breites Spektrum an Projekten. Die häufigsten Projekte unter aktuellen ML-Implementierern sind Bilderkennung, Klassifizierung und Tagging (47 Prozent); Emotions-/Verhaltensanalyse (47 Prozent); Textklassifizierung und -mining (47 Prozent); und Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP (45 Prozent).

Bemerkenswert ist auch die Geschwindigkeit, mit der die Befragten mit ihren ML-Initiativen einen ROI nachweisen können, was, wie bereits erwähnt, bei Big-Data-Analysen nicht der Fall war. Innerhalb der Gruppe im Frühstadium berichtet mehr als die Hälfte, dass sie beginnen, einen nachweisbaren ROI zu sehen, und innerhalb der Gruppe im Reifestadium hat mehr als die Hälfte einen ROI nachgewiesen.



Weitere Ergebnisse und Analysen finden Sie unter Laden Sie den vollständigen Bericht herunter .

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