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Künstliche Intelligenz hat in Unternehmenskreisen so viel Aufmerksamkeit erregt, dass sich viele IT-Verantwortliche für die Annahme entschuldigen lassen, dass sie alle Antworten auf ein immer komplexer werdendes Datenökosystem liefern wird. Es besteht zwar das Potenzial, die vorhandene Technologie erheblich zu verbessern, aber es ist auch gerechtfertigt, zu behaupten, dass einige der Erwartungen hinsichtlich ihrer Wirksamkeit übertrieben sind.
Tatsächlich gibt es relativ wenig Verständnis dafür, was KI genau ist, wie sie wirklich funktioniert und was sie tatsächlich kann. Und dies führt zu weit gefassten Missverständnissen in Bezug auf die Rolle des Unternehmens und die Art und Weise, in der es mit der vorhandenen Infrastruktur und den Menschen, die es betreiben, in Beziehung steht.
KI im Hype-Zyklus
Laut Gartners jüngstem Hype Cycle befinden sich wichtige KI-Untergruppen wie Deep Learning, Machine Learning und Cognitive Computing an der Spitze der Kurve der überhöhten Erwartungen, was bedeutet, dass sie kurz vor dem langen Rutschen in den Tiefpunkt der Ernüchterung stehen. Während dies in den letzten 30 Jahren für praktisch jede disruptive Technologie selbstverständlich war, weist es darauf hin, dass die prognostizierte Auswirkung der KI im Unternehmen, die hauptsächlich aus kontrollierten Labortests abgeleitet wurde, in die Realität vordringen wird der Produktionsumgebung. (Sehen Sie sich die Geschichte der Computerinnovationen in From Ada Lovelace to Deep Learning an.)
