Künstliche Intelligenz beschreibt eine von menschen initiierte und computerbasierten Intelligenz. Eine wesentliche Rolle spielen das Internet und adaptive Algorithmen. KI ist die gängige Abkürzung diesen Begriffs.

einen chatbot mit abis und der IBM cloud bauen

Die IBM Cloud bietet tolle Möglichkeiten, schnell und zuverlässig einen Chat Bot z.B. für den Kundensupport oder eine Webseite zu entwickeln. In unserem Beispiel beleuchten wir den Chat Bot, welchen ich für die Webseite erstellt habe. Dabei gehe ich zwar auf die Schritte ein, die für die Einrichtung eines Bots basierend auf IBM Watson notwendig sind. Viel wichtiger ist aber, die Funktion und Semantik einer Chat-Bot-Applikationen. Auch bei dem Bau von Chat Bots kann man sich im Kreise drehen oder gar verschätzen was die Komplexität betrifft. Wichtig ist das man vorher genau definiert wofür man den Bot einsetzen möchte.

Setup eines Chatbots auf der IBM Cloud

Dafür muss erstmal ein kostenloses Konto bei IBM erstellt werden. Die Freigabe dauert in der Regel bis zu 24 Stunden. Danach bekommt ihr die Zugangsdaten via E-Mail zugeschickt. Nach der Anmeldung könnt ihr eine “neue Ressource anlegen”. Dort findet ihr unter der Rubrik, künstlicher Intelligenz den “Watson Assistant”. Diesen könnt ihr dann einfach starten und in eure Anwendung oder WordPress Seite integrieren.

Man unterscheidet folgende Größen, die zur Konfiguration eines Chat-Bots genutzt werden können: 

“Intents” – s.g. Intensionen: Eine Intension drückt i.d.R. aus was ein Nutzer erwarten könnte, bzw. was ein Nutzer ausdrücken möchte. Der Bot kann mit Hilfe eines “Sets” an Intensionen, feststellen was gemeint ist und entsprechend eine Antwort aus dieser Kategorie zurückgeben.

“Dialog” – s.g. Dialogbereich: Bestimmte Themenbereiche werden in einem Graphen immer in s.g. Nodes definiert. Diese können, untereinander verschachtelt sein und in Beziehung miteinander stehen. Wichtig ist, dass man dabei die Pfade so exakt wie möglich definiert. Auch indem man händisch den Bot trainiert.

“Entities” s.g. Entitäten: Entitäten sind wie Substantive oder Keywords. Durch diese kann der Assistent zielgerichtete Antworten auf Fragen geben. Zum Beispiel “Wie viele Tische sind noch frei”, oder “wo finde ich die nächste U-Bahn”. Dort sind auch die System-Entitäten hinterlegt. Diese sind bspw. Systemzeit, Währung, Sprache etc. In den meisten Fällen benötigt man diese nicht. Entitäten sind erst interessant, wenn man weiterführende Prozesse abbilden möchte.

Folgendes Video geht detaillierter auf Entitäten ein:

Mit “Intents” und “Dialogs” einem Chatbot das Antworten beibringen

Wie vorhin bereits erklärt, kann mit s.g. “Intents” eine Intension eines Nutzers zum Ausdruck gebracht bzw. eingeschränkt werden. Diese Intensionen lassen sich dann auf einen Dialog “mappen”. Der Chat-Bot, erkennt nun die Semantik in einem Chat-Verlauf und kann je nach “Intent” dann entsprechend den Inhalt als Antwort wiedergeben. Man muss dem Bot also beibringen, welche Antwortmöglichkeiten es gibt. Kein Bot kann diese derzeit selbständig erraten. Immerhin ein Zeitersparnis wenn man bedenkt, wie oft Nutzer auf eine Webseite kommen und immer das Gleiche fragen wollen, dies aber häufig nicht können. Aus diesem Grund sind Chat-Bots derzeit vor allem im Bereich des Kundensupports und Vertriebs extrem beliebt. Was die wenigsten Leute wissen. Viele Lösungen und Anbieter im Markt verwenden genau diese Cloud-Werkzeuge, wie IBM Watson, um eigene Services und Produkte anzubieten. Da gehört in der Regel nicht viel technisches Know-How dazu. Außer man geht daher und baut selbst einen Chat-Bot. Die wesentliche Aufgaben besteht somit nicht in der Erstellung eines Bots perse, sondern in Konfiguration dessen Logik und dem Aufbau des Algorithmus. Falls Sie das Thema interessiert können Sie unser Team kontaktieren. Wir beraten Sie gerne und helfen Ihnen einen passenden Usecase zu finden oder einen Chat-Bot umzusetzen.

 

Probiert es einfach selbst mal aus

Rechts unten auf unserer Webseite befindet sich ein Bot der so trainiert wurde das er auch Emotionen erkennt. Fragt ABIS doch einmal mal wie es ihm geht oder woher er kommt 🙂

Steckt Deutschland am Anfang einer länger anhaltenden Systemkrise? Die Wirtschaftsleistung vieler mittelständischer Betriebe kühlt derzeit stark ab. Die Weltkonjunktur strauchelt, politische Spannungen bilden sich heraus und andere Länder wie China befinden sich bereits in der Zukunft. Doch wie sieht unsere Zukunft aus? Welche Chancen und Risiken ergeben sich daraus? Fest steht, dass der neue Rohstoff die Daten sind. Konzerne die Daten kontrollieren, kontrollieren auch die Macht. Aus der Geschichte lernen wir ganz klar, dass “Divide et impera” – Teile und herrsche, in wenigen Händen zum Problem werden kann. Doch gerade Deutschland hat gute Voraussetzungen, die Digitalisierung in eine sozialverträgliche und ökologische Bahn zu lenken. Sogar die Bundesregierung schaltet sich ein. Im Frühjahr 2020 soll eine interessante Cloud-Initiative mit der Bezeichnung Gaia X starten.

Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung

Vor allem klein- bis mittelständische Unternehmen tun sich bei der stetig steigenden Datenflut besonders schwer Daten effizient genug auszuwerten, um fundierte und nachvollziehbare Geschäftsentscheidungen besser treffen zu können. Insbesondere durch Schwächen im Datenmanagement ergeben sich für viele Betriebe immer größere Gewinneinbußen. Daher benötigen mittelständische Unternehmen immer mehr IT-Unterstützung. Teils teure oder veraltete Systeme bremsen ebenfalls die Digitalisierung aus. Die Innovationskraft einer Nation hängt davon ab. Nur gut 8% aller deutschen Unternehmen führen derzeit Big-Data-Analysen durch. Fast 46 % haben sich mit der Thematik noch gar nicht beschäftigt. Häufig fehlten das interne Knowhow und IT-Fachkräfte. [1]

“Unternehmen die ihr Datenmanagement im Griff haben können bis zu 30% mehr Umsatz bei 20% weniger Kosten erreichen.” – Think-With-Google

Und wie nun, können Unternehmen datenbasiert agieren, wenn sich die Daten in zu vielen unterschiedlichen Silos befinden? Im Schnitt verlieren Mitarbeiter bei der Suche nach Daten zwei Stunden am Tag. Die Effizienz sinkt dabei um 18%. Mitarbeiter verschwenden damit 3 Monate pro Jahr. [2]

Projekt Gaia X – Europäische Datenplattform auf Basis des Industrial Data Space

„Durch die Vernetzung von Daten, unterschiedlicher Geräte, Menschen und Maschinen können extrem wertvolle Erkenntnisse für die Industrie, Umwelt, Mobilität, Energie und Gesundheit gewonnen werden. Doch vor allem der Mittelstand in Deutschland, hat das Wesen der Daten und dessen Bedeutung noch nicht ausreichend verstanden.“ – so Bundeskanzlerin Angela Merkel an der Generaldebatte vom 27.11.2019.

Die aus Datenanalysen gewonnenen Erkenntnisse werden auch als Smart-Data bezeichnet. Ein wesentlicher Bestandteil ist auch die Künstliche Intelligenz. Die Bundesregierung plant dazu im Frühjahr 2020 auf Basis der Fraunhofer Technologie IDS [3], das europäische Cloud-Projekt GaiaX zu starten und Ende 2020 in den aktiven Betrieb zu nehmen. [4]

GaiaX ist eine großartige Möglichkeit die Bevölkerung für die Themen, Künstliche Intelligenz und Smart Data zu sensibilisieren.

Klingt etwas seltsam wenn man daran denkt, dass die Politik plant eine Plattform zu bauen und Unternehmen aus der Wirtschaft dazu einlädt teilzuhaben. Aber ich finde es gut das jemand den ersten Schritt wagt und tätig wird. Zwar fehle der Cloud noch die technische Basis. Dies geht aus einem aktuellen Beitrag vom Deutschlandfunk hervor. [5]  Aber keine Sorge, es wurde in der Rede der Bundeskanzlerin angedeutet, dass sich das Ganze im Open-Source-Umfeld und als Open-Data bewegen solle. Meiner Meinung nach der völlig richtige Weg. Denn Wissen und Technologie sollten stets als Allgemeingut für die Gesellschaft dienen.

Hintergrund zum Verfasser des Artikels:

David Patrick Chang ist Gründer der ABIS Analytics Cloud – Eine Plattform die Daten, Prozesse, Mitarbeiter und Künstliche Intelligenz miteinander verknüpft. Er und sein Team haben bereits im Mai 2014 damit begonnen an der Vision zu arbeiten. Im Herbst 2018 wurde die erste Version der Datenplattform ABIS, aus eigenen Mitteln erfolgreich fertigstellt und in den Testbetrieb genommen. Aktuell arbeitet das Team an der Beta-Version, mit Universitäten und Unternehmen aus der Region zusammen. Der offizielle Launch der Plattform ist für Sommer 2020 geplant.

Große Unternehmen wie Amazon, Google und Co. machen es vor und setzen intelligente Modelle und Algorithmen ein, die erstaunlich präzise Vorhersagen über das Kaufverhalten von Kunden treffen können. Doch die Zukunft vorherzusagen, bleibt und ist eine schwierige und immer noch ungenaue Angelegenheit. Gelernte Muster aus der Vergangenheit können nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, Auskunft über die nächsten Tage oder Wochen geben. Diese Muster gelten auch nur solange bis sich, die darunterliegenden Parameter stark verändern. So könnte sich bei vollständiger Erneuerung einer Webseite, das vorherige Muster komplett von dem Neuen unterscheiden. Eine Vorhersage zu treffen, wie diese neue Webseite bei den Kunden ankommt, wäre ohne entsprechenden Erfahrungswert so gut wie unmöglich.

Kann man Vorhersagen im Business treffen?

Den gibt es! Mit Hilfe eines doch recht einfachen und pragmatischen Ansatzes. Wie vorhin gelernt, ist die Wahrscheinlichkeit zur Vorhersage eines erwarteten Ereignisses, stark von den darunterliegenden Parametern abhängig. Diese können Prozesse, sowie die Höhe der Werbeausgaben, geplante Post in Social Media, Messeauftritte usw. sein. Auch externe Parameter, die durch Beziehungen mit Kunden, Partnern vorhanden sind können das Bild verzerren.

Wenn das so ist dann sollte man meinen, dass die Lösung in der Planung an sich liegt. Die Zukunft vorherzusagen auf Basis von geplanten Aktionen ist doch eigentlich recht logisch. Wir haben als Menschen eine wunderbare Gabe, nämlich unsere Zukunft mit zu gestalten. Ob das auch immer so gelingt wie man sich das zu anfangs vorstellt, das sei erstmal dahin gestellt.

Predictive Analytics funktioniert am besten wenn gilt, “Business as usual”.

Aktuelle und geplante Maßnahmen analysieren

Im Grunde kann man Daten aus aktuellen und vergangenen Prozessen analysieren um die Vergangenheit besser zu verstehen und damit womöglich die Zukunft vorherzusagen. Genauso wichtig ist es geplante Maßnahmen zu analysieren und in die Prognosen einfließen zu lassen. Doch das ist schwierig denn man hat noch keine Messwerte, da die Maßnahmen erst noch ausgeführt werden müssen. Vielleicht hat man zufällig Erfahrungswerte ähnlicher Maßnahmen, das wäre schon ein guter Anfang.

Den Einfluss einer geplanten Aktion bewerten

Geplante Maßnahmen werden selten in die Analyse eingebracht. Wieso auch, es sind ja in der Regel keine Daten vorhanden. Aber das macht nichts, erschaffen Sie selbst welche. Diese Daten könnten als Annahme dienen. Je öfter sie Erwartungen und die tatsächlichen Ergebnisse miteinander vergleichen desto besser wird ihre Fähigkeit Annahmen zu treffen.

Sie finden dann alles recht abgedreht und überzogen? Dann denken Sie einfach an eine Simulation. Hier werden mögliche eintretende Aktionen in einem Plan einfach mal durchgespielt. Die Analyse der eingetretenen Effekte kann dann Auskunft über die nächsten Ergebnisse geben.

Falls Sie vor haben Predictive Analytics in ihrem Unternehmen aktiv einzusetzen dann denken sie daran, die operative Planung mit in die Betrachtung einfließen zu lassen. Ist Ihnen der Aufwand hierfür zu hoch dann sollten Sie darüber nachdenken eine Analyse-Softwarelösung als Bindeglied zwischen Ihren Tools und IT-Lösungen einzusetzen um die Verfügbarkeit aller nötigen Datenpunkte in die Bewertung mit einfließen zu lassen. Nur die Vergangenheit zu betrachten und für Predictive Analytics im Online-Marketing einzusetzen wäre teils vergeudete Zeit.

Über den Autor und Gründer von ABIS

David Patrick Chang ist Gründer eines Cloud Analytics Startups aus München und Visionär im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sein Team und Er arbeiten mit Universitäten und Startups an intelligenten Cloud Business Apps die dafür eingesetzt werden, Daten automatisiert zu analysieren und aktiv für die Steuerung von Prozessen einzusetzen.

wenn intelligente analysebots die aufgaben eines datenanalysten übernehmen

Intelligente Analysebots könnten Daten bald selbständig auswerten und an Mitarbeiter kommunizieren

Laut einer Studie der IDC, soll sich die jährlich erzeugte Datenmenge, bis 2025 verzehnfachen. Viele mittelständische Unternehmen ersticken bereits jetzt, in einer Flut von Daten. Überall fehlen Fachkräfte und Analysten. Wer soll das enorme Potential von Daten überhaupt noch heben? Das Berichtswesen und die Datenanalyse werden immer zeitaufwendiger, die Kosten steigen.

Ein Abteilungsleiter einer Marketingagentur investiert fast 30% seiner Zeit, Auswertungen zu erstellen, Daten zu interpretieren, oder wichtige Erkenntnisse ad hoc an Kollegen weiterzuleiten. Gleichzeitig ist die Kommunikation von Kennzahlen und Auswertungen oft mühsam. Vor allem wenn komplexe Berichte von Mitarbeitern oder Kunden, ohne fachliche Vorkenntnisse, nicht ohne weiteres verstanden werden.

Ein Startup aus München arbeitet bereits an der Vision

In ABIS übernehmen intelligente Analysebots, die komplexen Aufgaben eines Datenanalysten. Damit müssen Mitarbeiter ihre Daten nicht mehr selbst laufend auswerten um aktuelle Ergebnisse zu erhalten. Bei signifikanten Vorfällen erstellt der Analysebot selbständig, einen leicht verständlichen Bericht, der dann an die verantwortliche Person kommuniziert wird.

Mitarbeiter können ihren Analysebots, ad hoc Auswertungen zuweisen und erhalten blitzschnell ein Ergebnis. Der Mitarbeiter bekommt ein automatisiertes Reporting auf Knopfdruck oder Zuruf. Zudem könnte ein Analysebot die Erhöhung eines Werbebudgets in sozialen Netzwerken vorschlagen, da diese sich womöglich, positiv auf die Ergebnisse einer Kampagne auswirken könnte. Der Mitarbeiter hat nun die Möglichkeit mit ABIS die vorgeschlagene Maßnahme direkt in Auftrag zu geben.

Smart Data City App München

Zu den beiden Firmengründern

Die Gründer David Patrick Chang und Daniel Janz sind überzeugte Datenaktivisten. Sie haben während ihrer Tätigkeit in Konzernen und mittelständischen Unternehmen bereits früh erkannt, dass Daten und Informationen ein wertvolles Allgemeingut sind und nicht einfach Wenigen überlassen werden sollten. Daten können Menschen dazu bewegen umzudenken. Aus diesem Grund möchten die Gründer die Daten-Demokratisierung weiter vorantreiben. Mehr erfahrt ihr hier 🙂

founder of abis cloud

zwei personen im spektrum animiert künstliche intelligenz

Die Bezeichnung “KI”, wurde erstmals im Jahr 1955 von John McCarthy in dem Paper “What is Artificial Intelligence“, an der Stanford Universität erwähnt.

Künstliche Intelligenz beschreibt in der Regel Computerprogramme, die selbständig lernen können um Lösungen zu finden. Erst kürzlich habe ich auf einer Fachkonferenz in Wien einen interessanten Vortrag darüber gehört, dass KI sich immer noch ganz am Anfang der Entwicklung befindet.

Der aktuelle Stand von KI im Jahr 2019

Aktuell wird die KI mit unzähligen Datenmengen gefüttert, um zu lernen wie man Probleme oder Aufgaben löst. Das ist doch noch recht umständlich zumal große Datenmengen gar nicht so einfach zur Verfügung stehen. Die großen Daten sind meist den großen Internetfirmen vorbehalten. Es muss also eine allgemeine KI entwickelt werden, die verstehen lernt, was Konzepte sind. Dann reichen auch kleinere Datenmengen aus um eine KI zu trainieren. Zudem muss diskutiert werden was für eine Ethik, einer KI inne wohnen sollte.

“Wenn man erwartet, dass eine Maschine unfehlbar ist, kann sie nicht auch intelligent sein.” – Alan M. Turing, britischer Mathematiker und Kryptoanalytiker

Allgemein verstehen die meisten Menschen nämlich unter künstlicher Intelligenz, die so genannten Killer-Roboter. Man sollte davon weggehen und sich mit den wirklich wichtigen Fragen der KI beschäftigen. Aktuell befinden wir uns nämlich zur Schwelle einer neuen höheren Intelligenz, die man zum Guten, wie auch zum Schlechten einsetzen kann. KI, bzw. das Web 4.0 oder auch Web Operating System genannt, wird kommen und es ist unvermeidlich.

Es liegt also an uns sich mit dem Thema intensiv auseinanderzusetzen bevor es andere Länder tun und uns ihre Konzepte vorschreiben. KI ist die Entstehung einer höheren Intelligenz, die uns als Gesellschaft enorm bereichern kann. Jetzt liegt es an uns sich zusammenzuschließen und die künstliche Intelligenz zum Allgemeingut für Alle zu machen.

Jeder sollte in der Lage sein, sich mit dem Thema KI beschäftigen zu können

Nur wenn wir in vereinten Kräften, unabhängig von Titel und Herkunft an dieser Technologie arbeiten, werden wir auch Erfolge erzielen. Vor allem in Deutschland herrscht der traditionelle Gedanke, dass nur Fachexperten mit Doktortitel in der Lage sind, solche Themen anzugehen. Die frühe Vergangenheit hat jedoch das Gegenteil bewiesen. Länder die die USA, ganz vorne der Silicon Valley machen es vor, das Querdenker und Philosophen der Welt mit großen Visionen gefragt sind.

Wie Alan Turing bereits sagte: “Eine KI ist erst intelligent, wenn sie Fehler macht und aus diesen lernt.” Genauso müssen wir auch selbst Fehler machen, lernen und weiter dran bleiben. Wir haben die Chance, einen Grundstein zu legen mit dem auch nachfolgende Generationen in der Lage sein werden, diese aufkommende Technologie in die richtigen Bahnen zu leiten.

Dashboard hologram web os intelligent web 4.0

Intelligente und personalisierte Agenten die Internetnutzer unterstützen

Vor knapp zwölf Jahren, am 9. Januar 2007 stellte Steve Jobs, der Gründer von Apple, das erste iPhone auf der Macworld in San Francisco vor. Die Menschen waren begeistert und jubelten, sowas hatte die Welt vorher in der breiten Masse noch nicht gesehen. Jeder sprach darüber es war einer der Wendepunkte in der Benutzung des mobilen Internets. Ohne das Smartphone, wären die sozialen Netzwerke nie so erfolgreich geworden. Jeder fing an über sein Mobiltelefon, Bilder und später sogar Live-Videos zu posten.

Die Vorstellung der ersten iPhone Generation veränderte die Benutzung des Internets radikal (Bildquelle: Wikipedia)

Das erste Smartphone bringt das Web 2.0 so richtig in Fahrt

Was das Web 2.0 ausmachte? Es war das Web von Mashups, Social Networking und eine Zeit, in der große Suchmaschinen sogar irgendwann personalisierte und lokale Suchergebnisse liefern. Wo zu guter Letzt die Taxibestellung über das Smartphone in wenigen Sekunden stattfindet und wo man sich den Weg durch unbekannte Orte auf dem Handy anzeigen lassen kann. All dies ist eine erstaunliche “Errungenschaft”, wenn man bedenkt welche Hürden man vorher dafür aufgenomen hatte. Mehr über die Entstehung und Geschichte des Internets.

Das Smartphone ist mittlerweile unser ständiger Begleiter geworden

Wir sind Mitten im Web 3.0 angekommen

Was war der Preis für diesen Komfort? Jeder kann selbst Bilanz daraus ziehen mein Fazit lautet, sehr viele Informationen und das ständig. Kommt es Ihnen auch manchmal so vor das wir in einer Welt voller digitaler Reizüberflutung leben und doch nehmen wir das lieber in Kauf, anstatt auf unsere praktischen “mobilen Apps” zu verzichten.

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Fühlen sie sich von der digitalen Welt erdrückt? (Bildquelle: digitalculturist.com)

Intelligente und personalisierte Agenten könnten sich künftig um mein “Digitales-Ich” kümmern und mir viel Zeit vor dem Handy sparen

Keine Angst, es gibt eine Lösung für die Reizüberflutung am Smartphone. Digitale und intelligente Agenten übernehmen im kommenden Web 4.0 die Aufgaben, die man heute noch am Handy erledigt. So kann “Mir”, mein digitaler Assistent, schnell und zuverlässig ein Zugticket buchen, oder eine personalisierte Zusammenfassung meiner wichtigsten Nachrichtenportale während der Busfahrt vorlesen.

Das neue Web 4.0 ist sowohl sozialer, als auch enger miteinander vernetzt worden. Chatbots und intelligente Spracherkennung sind nur der Anfang einer neuen Ära des Internets. Der Ära des Web-Operating-Systems! Wohin das führt?

Das Web 4.0 bietet Nutzern neue smarte Anwendungen

Der Ex-Google-Chef Eric Schmidt, hat es erst kürzlich treffend auf den Punkt gebracht:

“Wir bauen oft nicht die besten Technologieplattformen, um große soziale Herausforderungen zu bewältigen, denn oft gibt es kein unmittelbares Versprechen auf einen kommerziellen Gewinn”, schrieb Schmidt in seinem Aufruf.

“Es gibt eine Million E-Commerce-Shops, aber nicht genug Spezialplattformen für den sicheren Austausch und die Analyse von Daten über Obdachlosigkeit, Klimawandel oder Flüchtlinge.”

Schmidt’s hat diese Erwähnung von sozial bewusster Technologie in seiner Abschlussrede weggelassen, sagte aber, dass er viele Innovationen aus Netzwerkplattformen heraus sieht, die es Menschen ermöglichen, Daten zu verbinden und zu bündeln, denn “die Eintrittsbarriere für diese Start-ups ist sehr, sehr niedrig.” (Stand 01.12.2018 Quelle: amp.businessinsider.com)

Weitere spannende Artikel zu dem Thema:

https://www.criticalcase.com/blog/what-is-web-4-0.html

https://bigthink.com/big-think-tv/web-40-the-ultra-intelligent-electronic-agent-is-coming

Bildquelle: clean-rooms.org