So überzeugen Sie Ihre Organisation von KI

Das Data Science Team hatte ganze Arbeit geleistet: die Analysen zeigten eindeutig, wie die Produktion mit künstlicher Intelligenz vollautomatisch besser auszulasten war. Nur, der Leiter der Produktion sah überhaupt keinen Anlass die Produktion tatsächlich umzustellen. Das Team war am Boden zerstört – der ganze Aufwand für Nichts und so viel verschenktes Potenzial.

Aber warum hatte der Produktionsleiter das doch so Offensichtliche nicht in einmal ansatzweise in Erwägung gezogen? Möglicherweise bewegte ihn, dass das Team offenbar wenig Erfahrung mit der Produktion hatte und einige Annahmen fern von der Praxis waren. Waren die Analyseergebnisse wirklich robust und konnte man ihnen überhaupt trauen? Und, die Vorschläge waren auch gar nicht so recht nachzuvollziehen. Eine falsche Entscheidung hätte schließlich katastrophale Auswirkungen…

In kontrollierten Schritten zum Erfolg

Bei STRADIGITY machen wir immer wieder die Erfahrung, dass ein ehrgeiziger Data Science Pilot zwar das volle Potenzial zeigen mag, aber oft den Rest der Organisation verständnislos zurücklässt.

Ein erster Blick auf die Daten ist oft ein geeigneter Einstieg. Der erfahrene Mitarbeiter sieht seine Welt aus einer anderen Perspektive und ist beruhigt, dass die Daten letztlich genau das zeigen, was er ohnehin schon wusste. Oft sieht er mit seinem Sachverstand auch gleich ein paar Ungereimtheiten in den Daten, die die Daten Science Kollegen gleich ausbessern können. In vielen Fällen kommt ihm auch noch eine gute Idee, auf was das Team zusätzlich noch schauen sollte.

“ Learn to walk before you run.“

Sobald die Datenbasis vertraut und gesichert ist, lernt die Maschine, die Experten-Entscheidungen der Vergangenheit mit den bekannten Eingangsparametern nachzubilden –  ein Fall von überwachtem Lernen.  Trifft die Maschine die Erwartungen aus Sicht des Experten gut genug, werden ihr neue Fälle solcher Entscheidungen vorgelegt. Die Entscheidungsempfehlungen der Maschine werden  dem Experten zur Prüfung vorgelegt und er kann sie annehmen oder anders entscheiden.

In jedem Fall wird der Maschine aber eingegeben, was der Experte aus der Empfehlung gemacht hat, so dass sie dieses Ergebnis für zukünftige Handlungsempfehlungen berücksichtigen kann, um dadurch laufend besser zu werden. Nach einer gewissen Zeit, werden die Entscheidungsempfehlungen dann in der Regel so gut sein, dass der Experte nicht mehr einzugreifen braucht.

Also zeigen Sie dem Produktionsleiter doch erst einmal mit den Daten, wo Sie die Ansatzpunkte sehen und nehmen sie ihn mit auf die Reise…