Augmented Intelligence

KI-Technologien gelten in vielen Bereichen als revolutionär, da sie die kognitiven Leistungen des Menschen wiedergeben oder sogar übertreffen.  Die Forschung geht jedoch davon aus, dass sich menschliche und computergestützte kognitive Technologien positiv ergänzen und somit kognitive Technologien die menschliche Intelligenz verbessern und nicht ersetzen.

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Die für Menschen kaum fassbaren großen Datenmengen, können mithilfe von KI analysiert und Muster sowie Abhängigkeiten gefunden werden. Experten werden auf diese Weise entlastet, da sie bei der Entscheidungsfindung unterstützt werden. Die menschliche Intuition kann so durch die algorithmusgestützte Datenauswertung in Sekundenschnelle bestätigt oder widerlegt werden, wodurch die Arbeit insgesamt effizienter und erfolgreicher durchgeführt werden kann und schließlich unternehmensweite Mehrwerte generiert werden können.

Was ist der Unterschied zu Künstlicher Intelligenz?

KI beschreibt ein Konzept, bei dem Maschinen in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, für die ein Mensch seine „Intelligenz“ einsetzen müsste, um sie auszuführen. Machine Learning ist eine beliebte Anwendung von KI: Maschinen werden mit Datenmengen befüllt und lernen Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Augmented Intelligence vereint jedoch menschliche und maschinelle Intelligenz. Sie ist dann beispielsweise in Systemen wichtig, in denen das Risiko eines Fehlers zu groß ist oder die KI nicht weit genug entwickelt ist, um den Menschen komplett außer Acht zu lassen.

 


 

Blogartikel: Augmented Intelligence - Menschliche Kognition trifft auf maschinelles Lernen

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine – Ziel hinter diesem Konzept ist es nicht den Menschen zu ersetzen, sondern ihn zu entlasten und ihm vor allem belastbare Entscheidungsgrundlagen auf Datenbasis zu liefern. Erfahren Sie wie KI den Menschen unterstützt und Augmented Intelligence in der Praxis Anwendung findet.

 

Zum Blogartikel.

Augmented Intelligence

 


 

Case Study: Mit Predictive Maintenance zu neuen Kundenservices

Das Ziel von Schenck Process ist es, Zustandsänderungen an den Maschinen durch den Einsatz von Algorithmen zu erkennen, um somit frühzeitig die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Konkret geht es um die Herleitung eines „Health Indicators“ auf Basis von Echtzeitdaten zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeiten für die Schenck Process Europe GmbH.

 

Zur Case Study

Firmensitz von Schenck Process

 


 

YUNA: Die Plattform für den Produktiveinsatz von KI

Skalierende und performante Analysen, intuitive Dashboards für kollaboratives Arbeiten und optimale Integrierbarkeit in bestehende Systemlandschaften: Dafür steht unsere Plattform YUNA. Erfahren Sie mehr wie Sie auf Datenbasis bessere Entscheidungen treffen können und mit unserer kollaborativen Data Science Plattform YUNA datengestützte Geschäftsprozesse im Unternehmen etabliert werden können.

 

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Die Data Science Trends 2021

Wir haben für Sie die 5 Topthemen aus dem Bereich Data Science identifiziert. Augmented Intelligence ist eines davon. Entdecken Sie auch die anderen Top-Themen – auf unserem Datenanalyse-Blog.

 

Zu den Data-Science-Trends

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