Was ist Cognitive Computing?
Cognitive bedeutet „erkenntnisbezogen“ und bezieht sich in diesem Zusammenhang auf die Fähigkeit der menschlichen Wissensverarbeitung: Computer mit kognitiven Fähigkeiten sind in der Lage, natürliche Sprache sowie Wissen zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Cognitive Computing bedient sich fortschrittlicher, KI-basierter Technologien, um Daten zu analysieren. Eine der zu Grunde liegenden Techniken ist beispielsweise das maschinelle Lernen (Machine Learning). Hierbei werden die Daten nach Mustern durchsucht und so Erkenntnisse und Regeln gewonnen, die der Computer später eigenständig anwenden kann.
Der Prozess des Cognitive Computing kann in verschiedene Schritte eingeteilt werden:
- Datenbeschaffung und -vorbereitung: Nachdem die Daten (aus verschiedenen Quellen) gesammelt wurden, müssen sie organisiert und aufbereitet werden, um eine kohärente Grundlage für die Analyse zu schaffen.
- Mustererkennung und Datenanalyse: Mittels Technologien wie maschinellem Lernen (ML) werden Muster und Zusammenhänge in den zu verarbeiteten Daten entdeckt. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) kann menschliche Sprache erfasst und analysiert werden.
- Wissenspräsentation: Das erworbene Wissen wird in interne Modelle integriert, die es ermöglichen, Informationen zu speichern und abzurufen.
- Kontextverständnis: Das Erfassen und Verstehen des Kontextes ist ein essenzieller Bestandteil, der es den Systemen erlaubt, Zusammenhänge herzustellen und fundierte Folgerungen aus den Daten zu ziehen.
Anwendungsbereiche & Beispiele von Cognitive Computing
Die Anwendungsfelder von Cognitive Computing sind vielfältig, die Technologien können in jeder Branche, in der Daten erfasst und verarbeitet werden müssen, zum Einsatz kommen. Besonders bedeutend sind sie für Unternehmen, die in direktem Kontakt mit dem Endkunden stehen. Denn: Kunden erwarten gerade in der heutigen schnelllebigen Welt eine sofortige Antwort bzw. Bearbeitung ihres Anliegens. Der Einsatz von Cognitive Computing Technologien ermöglicht es, in Echtzeit auf Kundenanfragen zu reagieren, sei es durch den Einsatz von virtuellen Assistenten oder intelligenten Datenanalysen. Da diese Technologien ohne menschliche Intervention funktionieren, können Probleme schneller gelöst werden. Ein verbessertes Customer Management kann dazu beitragen, Kundenloyalität aufzubauen, aber auch neue Kunden zu gewinnen und diese an das Unternehmen zu binden.
Cognitive Computing kann beispielsweise im Finanzwesen bei der Analyse von Markttrends unterstützen. Die Technologien können helfen, komplexe Finanzmärkte zu verstehen und auf Grundlage großer Datenmengen (Big Data) fundierte Entscheidungen zu treffen.
In der Fertigungsindustrie wird Cognitive Computing bei der Prozessoptimierung, der Qualitätssicherung und sogar der Wartungsplanung von Maschinen (Predictive Maintenance) eingesetzt. Durch die Anwendung von kognitiven Fähigkeiten und KI-Technologien können komplexe Daten analysiert, Muster erkannt und Maßnahmen abgeleitet werden. Dies ermöglicht eine effizientere und präzisere Steuerung von Produktionsabläufen und erhöht die Gesamteffizienz von Industrieunternehmen.
Computersystem Watson
Mit Cognitive Computing wird meist der Begriff Watson in Verbindung gebracht. Das von IBM entwickelte Computersystem Watson ist weltbekannt, da es im Jahr 2011 gegen Menschen in der englischen Quizshow Jeopardy auftrat. Dieser Computer basierte lediglich auf Erlerntem und war nicht mit dem Internet verbunden. Watson steht symbolisch für die Fortschritte im Bereich Cognitive Computing und zeigt, wie Computer menschenähnliche Denkfähigkeiten simulieren können.
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Datenverarbeitung mit Cognitive Computing
Durch Big Data entstehen immense Mengen von Daten, die strategisch verarbeitet und analysiert werden müssen. Cognitive Computing geht über die bloße Analyse hinaus: Vielmehr können durch die Integration von Kontextverständnis und Entscheidungsfindung auf Veränderungen reagiert, datenbasierte Entscheidungen getroffen und innovative Lösungen bereitgestellt werden.
Cognitive Computing birgt somit ein enormes Potenzial, Geschäftsprozesse zu revolutionieren. Durch den Einsatz solch fortschrittlicher Technologien werden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlastet und gleichzeitig Fehlerquellen minimiert. Da es sich beim Cognitive Computing um skalierbare Systeme handelt, können sie problemlos an wachsende Datenmengen angepasst werden.
Vor diesen Herausforderungen steht Cognitive Computing in der Praxis
Zu den größten Herausforderungen, vor denen Cognitive Computing steht, zählen unstrukturierte Daten: Da ein Großteil der im Unternehmen eingehende Informationen meist in unstrukturierter Form vorliegen, erfordert die Verarbeitung und Analyse solcher Daten fortschrittliche Methoden oder Datenextraktion und -interpretation. Aber auch Datenschutz, Ethik sowie die Komplexität der Algorithmen zählen zu den Herausforderungen im Bereich Cognitive Computing.
Cognitive Computing & ExB
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