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3 l 2021 34 l markt & Trends l Machine Learning und Künstliche Intelligenz Barrieren beseitigen Nicht immer erbringen MLund KI-Projekte in Unternehmen bahnbrechende Erkenntnisse manchmal scheitern sie auch lange vor der eigentlichen Umsetzung Die Gründe dafür liegen nicht allein auf technischer Seite Auch eine fehlende Aussage zum Return on Investment ROI kann zum schlagenden Argument gegen ein entsprechendes Vorhaben werden Autor Carsten Riggelsen Redaktion Sabine Narloch ➤ Die Anwendungsmöglichkeiten von Daten und deren Verarbeitung durch Machine Learning ML sowie Künstliche Intelligenz KI sind vielfältig und versprechen signifikante Wettbewerbsvorteile Themen wie zum Beispiel Fraud Detection Predictive Maintenance Qualitätssicherung QA oder Churn Prediction sind nur einige Anwendungsbereiche Datengetriebene Lösungen und Geschäftsmodelle sind zudem der Grundstein für einige der erfolgreichsten und wertvollsten Unternehmen unserer Zeit Doch noch längst nicht überall werden MLund KI-Projekte erfolgreich umgesetzt Dabei wäre die Technik bereit und auch an den finanziellen Aspekten sollte es nicht liegen Die Technik für entsprechende Anwendungen ist dank den Plattformen der Hyperscaler vorhanden und leicht zugänglich Aufgrund der Payper-Use-Modelle der Cloud-Anbieter sind dabei meist keine Vorabinvestitionen OPEX statt CAPEX oder kein festes Commitment Bild lightwise-123rf