FFHS Business Breakfast: KI, Kaffee und Klamotten

Das Thema künstliche Intelligenz ist ein Hype. Doch was bringt sie Unternehmen? Und verhindert man fehlgeleitete Algorithmen? Hierüber diskutierten Referenten mit Gästen am jüngsten Business Breakfast der Fernfachhochschule Schweiz im Landesmuseum in Zürich.

» Von George Sarpong , 13.10.2017 14:17.

Hinter dem Begriff künstliche Intelligenz verbergen sich verschiedene Teilbereiche der IT. Einer ist das sogenannte Deep Learning. Hierbei versuchen Algorithmen anhand von einem Menschen vorgegebener Regeln etwas zu lernen; etwa das Gesicht einer Person auf einem Foto zu erkennen. Oder auch nur zwischen Hund und Katze auf einem Bild zu unterscheiden.

Das ist gar nicht so einfach, wie Beat Tödtli, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fernfachhochschule Schweiz (FFHS), am Business Breakfast erklärte. Rund 50 Gäste hatten sich zu dem Event der FFHS eingefunden, um bei Kaffee und Gipfeli über die Chancen und Grenzen von KI-Technologien wie neuronale Netzwerke und Deep Learning zu diskutieren.

Jedes Kleinkind lernt schneller

Ein Deep-Learning-System müsste rund 25'000 Bilder analysieren, um zu erkennen, ob es sich bei einem Foto mit einem Hund und einer Katze darauf auch tatsächlich um die Tiere handelt. Ein Kleinkind lerne schneller, kommentierte der Wissenschaftler an der Veranstaltung im Zürcher Landesmuseum.

Dennoch reichen solche Algorithmen, um etwa Produkte auf Bildern zu bestimmen. Und nicht nur das: Mit der Bilderkennung können auch Geschäftsmodelle aufgebaut werden, wie Lukas Bosshard demonstrierte, Co-Gründer und CTO des Start-ups Fashwell. Bosshard und seine Mitstreiter entwickelten ein lernendes System für Retailer im Mode-Business.

Fashwells Algorithmus erkennt auf Fotos die dargestellten Produkte wie Shirts, Shorts oder Schuhe. Diese vergleicht der Algorithmus mit einem Katalog an vergleichbaren Produktbildern und stellt diese der Originalaufnahme gegenüber. Auf diese Weise können etwa Fashion Victims den aktuellen Look ihrer Instagram-Idole nachkaufen. Ein gewaltiges Potenzial für Retailer, etwa im Fast-Fashion-Geschäft wie Zalando. Interessierten Händlern bietet Fashwell eine API zu ihrem System an.

«Wenn man sieht, was die IT in den letzten 20-30 verändert hat, muss man diesen aktuellen Paradigmen-Shift beachten», sagte Bosshard. Er sieht drei Felder für Innovation, die mit Deep Learning möglich sind. Erstens repetitive Aufgaben, die sich schnell erledigen lassen, wie etwa die Produkterkennung. Desweiteren gebe es Business Prozesse, bei denen etwa Chatbots Kunden helfen oder zumindest Service-Mitarbeiter unterstützen können. Ein dritter Bereich seien neuartige Geschäftsmodelle.

Nächste Seite: Wenn Algorithmen auf Abwege geraten

Werbung

KOMMENTARE

Keine Kommentare

KOMMENTAR SCHREIBEN

*
*
*
*

Alles Pflichfelder, E-Mail-Adresse wird nicht angezeigt.

Die Redaktion hält sich vor, unangebrachte, rassistische oder ehrverletzende Kommentare zu löschen.
Die Verfasser von Leserkommentaren gewähren der NMGZ AG das unentgeltliche, zeitlich und räumlich unbegrenzte Recht, ihre Leserkommentare ganz oder teilweise auf dem Portal zu verwenden. Eingeschlossen ist zusätzlich das Recht, die Texte in andere Publikationsorgane, Medien oder Bücher zu übernehmen und zur Archivierung abzuspeichern.