E-Commerce // Onlinemarketing // SEO // SEM // Development // Mobile // Technik // Usability // Recht // Tipps&Tools
#39 07/2019 - 09/2019
e h c i l t s n ü K z n e g i l l e t In
LESEPROBE
d n a t s l e t t i M im Amazon-Verkaufsoptimierung auf Basis aktueller Trends wie Flywheel, Prime Day & Co.
Online-Marketing 7 Tipps zur Verbesserung der Ladegeschwindigkeit Ihrer Website
Online-Strategien zur Umgehung des “Paradox of Choice”-Phänomens
Mobile Notification So schaffen Marketer eine digitale Nutzererfahrung
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Veranstalter:
Editorial
Künstliche Intelligenz im Mittelstand – hilfreich oder “over the top”? KI- und ML-Anwendungen sind inzwischen schon fast omnipräsent – von Ride-Hailing-Diensten bis hin zur Sprachsuche auf Smartphones. Inzwischen nutzen viele von uns KI-Dienste jeden Tag – ohne es zu merken. Es fühlt sich für uns Verbraucher so zugänglich an, dass es auch für mittelständische Unternehmen immer interessanter wird, sich mit diesem Themenumfeld und den sich daraus ergebenden Möglichkeiten zu beschäftigen. Mittlerweile stehen daher auch für mittelständische Unternehmen Tools und Komponenten zur Verfügung, die die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch bei schmalen Budgets erlauben und die so flexibel und leistungsfähig sind, dass man sich selbst bei massiver Geschäftsentwicklung damit nicht in eine Sackgasse manövriert. In unserem Leitartikel der vorliegenden Ausgabe stellen wir Ihnen vier Ansätze vor, die sehr gut geeignet sind, um KI sofort in KMU einzusetzen: Darüber hinaus gibt´s wieder jede Menge spannenden Lesestoff rund um E-Commerce, Onlinemarketing, Digital-Business, Projektmanagement und Mobile. So haben wir für Sie unter anderem die wichtigsten Aspekte, die Sie für die Verkaufsoptimierung auf Amazon beachten sollten, Strategien wie Sie als Marketer das „Paradox of Choice“-Phänomen umgehen und das Verkaufspotential mit Produktkatalogen auf Facebook optimal nutzen können. Zudem werfen wir einen Blick in die Relevanz von Kommunikation in der digitalen Welt.
Die
Möglichkeiten
im Web sind nahezu
grenzenlos.
Abgerundet wird die aktuelle Ausgabe erneut wieder mit einigen interessanten Buchtipps. In diesem Sinne wünsche ich Ihnen eine schöne und erholsame Urlaubszeit bei bestem Wetter und viel Spaß beim Lesen des eStrategy-Magazins! Ihr Josef Willkommer Chefredakteur
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Inhalt: 02/2019
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Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder“over the top”? KI- und ML-Anwendungen fühlen sich für uns Verbraucher so zugänglich an, dass dieses Themenumfeld auch für mittelständische Unternehmen immer interessanter wird. Wir stellen Ihnen hier vier Ansätze vor, die sehr gut geeignet sind, um KI sofort in KMU einzusetzen.
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Flywheel, Prime Day & Co.
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Kaum ein Geschäft entwickelt sich heute so dynamisch wie der Vertrieb über Amazon. Amazon-SEOBedingungen, die Amazon-Advertising-Landschaft und weitere Amazon-Algorithmen bzw. Elemente des Ökosystems ändern sich stetig. Wir verschaffen Ihnen einen Überblick über die wichtigsten Aspekte, die Sie bei Ihrem Verkauf auf Amazon ins Auge fassen sollten.
NEWS 3 Editorial 6 Buchempfehlungen
LEITARTIKEL
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Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
E-COMMERCE 17 Flywheel, Prime Day & Co. 22 Magento Imagine 2019 – Mittelstand im Focus von Adobe 30 2009-2019: 10 Jahre Meet Magento in Deutschland. Ein Rückblick.
DIGITAL BUSINESS
39 Verkaufspotential mit Produktkatalogen optimal nutzen 45 Die Disruption im Markt für Unternehmenssoftware
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Verkaufspotential mit Produktkatalogen optimal nutzen Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Sie über Facebook die Möglichkeit haben, mittels dem KampagnenWerbeziel ‘Produktkatalogverkäufe’ Social Media Kampagnen dahingehend zu optimieren, dass das volle Verkaufspotential bestmöglich ausgeschöpft wird, erfahren Sie in diesem Artikel.
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Inhalt: 02/2019
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Ist weniger mehr?– Wie Marketer das „Paradox of Choice“-Phänomen umgehen können Auf der Suche nach dem richtigen Produkt scrollen sich potenzielle Käufer oft durch mehrere Seiten mit Angeboten. Wir stellen Ihnen verschiedene Strategien vor, mit denen Sie auch mit großer Angebotsbreite eine hohe Konversionsrate erzielen.
ONLINE MARKETING
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Ist weniger mehr?– Wie Marketer das „Paradox of Choice“-Phänomen um- gehen können
54 7 Tipps, wie Sie die Ladege- schwindigkeit Ihrer Webseite verbessern 59 Ihre Web-Daten immer im Blick mit Ihrem eigenen Daten-Cockpit
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63 Wichtige Aspekte bei der Optimierung Ihres Zahlungseingangs
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PROJEKT MANAGEMENT
Das agile Zeitalter lässt grüßen
Nicht nur global aufgestellte Konzerne, sondern auch immer mehr mittelständische Firmen setzten geeignete Maßnahmen für ein agiles Management um. Welche zentrale Rolle dabei die (Team-)interne Kommunikation hat erfahren Sie in diesem Artikel.
66 Das agile Zeitalter lässt grüßen
MOBILE
70 Mobile Notifications – So schaffen Marketer eine wirk- lich digitale Nutzererfahrung
MAGAZIN
73 Impressum
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Mobile Notifications – So schaffen Marketer eine wirklich digitale Nutzererfahrung Mobile Push-Benachrichtigungen am Smartphone gehen mittlerweile weit über bloße Informationen zu Apps hinaus. Wie Sie sie richtig einsetzen, erklären wir Ihnen in diesem Artikel.
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News: Buchempfehlungen
Buchtipps aus der eStrategy-Redaktion Handbuch Online-Shop Strategien, Erfolgsrezepte, Lösungen Wenn Sie einen Online-Shop errichten möchten, müssen Sie vor dem Startschuss wichtige Entscheidungen fällen. Dabei ist nicht nur die Wahl der richtigen E-Commerce-Software entscheiden. Vor allem der Kostenfaktor spielt eine entscheidende Rolle. Mit diesem umfassenden Handbuch erhalten Sie alles, was Sie für den Betrieb eines erfolgreichen Online-Shops benötigen. Beginnend bei den ersten konzeptionellen Schritten, wichtigem Usability- und Marketing-Wissen bis hin zu wertvollen Tipps, damit Sie rechtliche und buchhalterische Fallstricke vermeiden. Inkl. Berücksichtigung neuer Trends und Lösungen, Informationen zur DSGVO sowie einem Kapitel zum Kundensupport. Der richtige Begleiter, um sich den vielfältigen Herausforderungen des E-Commerce zu stellen. Autor: Alexander Steireif / Rouven Alexander Rieker / Markus Bückle Auflage / Erscheinung: 2. Auflage / 2019, Umfang: 834 Seiten, Preis: 49,90 Euro, Verlag: Rheinwerk Computing, ISBN: 978-3-8362-6618-5
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Design a Better Business New Tools, Skills, and Mindset for Strategy and Innovation Egal, ob Sie eine Führungskraft sind, ein angehender Gründer, Innovator, Investor, Change Agent oder Student: Design a Better Business macht Sie mit neuen Werkzeugen, Fähigkeiten und Mindsets bekannt, um Ambiguität zu meistern und Werte aus der Unsicherheit der Business-Welt heraus zu entwickeln. Es ist eine Design-Reise, wie Sie sie vielleicht noch nicht erlebt haben: Schritt für Schritt vom ersten Funken einer Idee bis hin zur Skalierung deines Geschäfts. Dieses Buch stellt 20 strategische Werkzeuge vor, macht Sie mit sieben zentralen Fähigkeiten und viele Fallstudien (ING Bank, Audi, Autodesk, Toyota Financial Services) sowie den Ideen von 29 Visionären vertraut: Steve Blank spricht über Innovation, Alex Osterwalder über Business Modelling oder Nancy Duarte über Storytelling. Es hilft Ihnen, das richtige Team im volatilen Umfeld zusammenzustellen und eine Balance zu finden zwischen Ihrem Blick auf die Welt und den neuen Gedanken der Umwelt Autor: Patrick Van Der Pijl / Justin Lokitz / Lisa Kay Solomon, Auflage / Erscheinung: 1. Auflage / 2016, Umfang: 272 Seiten, Preis: 32,90 Euro, Verlag: Willey, ISBN: 978-1-119-27211-3
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News: Buchempfehlungen
Buchtipps aus der eStrategy-Redaktion Product Leadership Wie Top-Produktmanager herausragende IT-Produkte entwickeln und erfolgreiche Teams formen Gutes Produktmanagement ist für den Erfolg moderner Unternehmen, die ihre digitalen Produkte dynamisch und kundenorientiert entwickeln, ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Aber warum sind manche Produktmanager erfolgreich und andere nicht? Und wie wird ein Produktmanager zu einem ProduktLeader, der konsequent eine Vision verfolgt, ein Produktteam formt und so wesentlich zum Unternehmenserfolg beiträgt? Die Autoren Richard Banfield, Martin Eriksson und Nate Walkingshaw verfügen über jahrzehntelange Erfahrung in Produktdesign und Produktentwicklung. Sie beschreiben verschiedene Stile und Techniken erfolgreicher Produkt-Leader und destillieren aus Interviews mit fast 100 führenden Produktmanagern aus aller Welt aufschlussreiche Erkenntnisse und erfolgreiche Best Practices. Autoren: Richard Banfield / Martin Eriksson / Nate Walkingshaw, Auflage / Erscheinung: 1. Auflage / Juni 2018, Umfang: 236 Seiten, Preis: 32,90 Euro, Verlag: O’Relly, ISBN: 978-3-96009-068-7
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Generation Young Wie sie denkt. Wie sie arbeitet. Bereits oder schon Menschen ab Mitte 30 sehen in jungen Leuten ein Rätsel. Scheinbar vollkommen anders sozialisiert, haben sie ihre ganz eigene Sichtweise auf Hierarchien, Regeln, Arbeit und Werte. Generation X, Y, Z – ungelöst. Doch wer sind sie eigentlich? Wie tickt die junge Generation? Was erwarten sie von Arbeitgebern? Wie bringt man sie an die Arbeit? Antworten darauf liefert Michael Lorenz' neues Buch. Es gibt einen tiefen Einblick in die Gedankenwelt der jungen Generation. Anschaulich zeigt es, wie die junge Generation sozialisiert wurde und wie sie zu dem geworden ist, was sie heute ist. Finden Sie heraus, wie Sie die Brücke zwischen den Generationen schlagen, Gemeinsamkeiten finden und sich aufeinander zubewegen, um gemeinsam konstruktiv die Zukunft zu gestalten. Dieses Buch ist ein Muss für alle Menschen mit Führungsverantwortung und all jene, die ihre jungen Kolleg(inn)en besser verstehen wollen. Autoren: Michael Lorenz, Auflage / Erscheinung: 1. Auflage / 2019 , Umfang: 204 Seiten, Preis: 19,95 Euro, Verlag: BusinessVillage , ISBN: 978-386-980-456-9
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Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”? Josef Willkommer, Chefredaktuer eStrategy-Magazin
KI- und ML-Anwendungen sind inzwischen schon fast omnipräsent – von Ride-Hailing-Diensten bis hin zur Sprachsuche auf Smartphones. Inzwischen nutzen viele von uns KI-Dienste jeden Tag – ohne es zu merken. Es fühlt sich für uns Verbraucher so zugänglich an, dass es auch für mittelständische Unternehmen immer interessanter wird, sich mit diesem Themenumfeld und den sich daraus ergebenden Möglichkeiten zu beschäftigen.
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Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
Ganz grundlegend unterscheidet man dabei zwischen schwacher und starker KI. “Dabei ist schwache KI fokussiert auf die Lösung konkreter Anwendungsprobleme auf Basis der Methoden aus der Mathematik und Informatik, wobei die entwickelten Systeme zur Selbstoptimierung fähig sind. Dazu werden auch Aspekte menschlicher Intelligenz nachgebildet und formal beschrieben bzw. Systeme zur Simulation und Unterstützung menschlichen Denkens konstruiert.”1 Inzwischen geht man davon aus, dass die KI für nahezu alle Branchen zukünftig eine entscheidende Rolle spielen wird, indem sie intelligente Anwendungen und erhöhte Effizienz in den Geschäftsprozessen durch optimale Nutzung der bereits vorhandenen und gerade in der Zukunft immer weiter ansteigenden Unternehmensdaten bereitstellt. Gemäß einer Erhebung der Mittelstand-Digital Begleitforschung unter dem Titel “Künstliche Intelligenz im Mittelstand” halten sie 77% der befragten Experten für keinen Hype sondern bedeutend für die Zukunft des deutschen Mittelstandes und 70% der Experten sehen die Gefahr dass der deutsche Mittelstand im Zuge der internationalen KI-Entwicklung abgehängt wird.2 Großunternehmen und Konzerne haben KI-Technologien inzwischen immer häufiger in ihre Systeme integriert und sind mit den damit erzielten Ergebnissen oft sehr zufrieden. Aber gerade im Mittelstand stellt sich aktuell sehr häufig noch die Frage, ob die Technologie für dieses Umfeld überhaupt relevant ist. Darauf gibt es eine sehr eindeutige Antwort: Künstliche Intelligenz ist mittlerweile nicht nur für Unternehmen mit Milliardenbudgets geeignet und inzwischen oft hilfreich! Gerade im Mittelstand ist der Wettbewerb oft sehr ausgeprägt, so dass selbst kleinere Optimierungen und/oder Kostenvorteile enorme Auswirkungen haben können. So lassen sich mit KIbasierten Applikationen häufig Kosteneinsparungen realisieren und zugleich der Kundenservice sowie diverse andere Themenfelder verbessern. Inzwischen stehen auch für mittelständische Unternehmen Tools und Komponenten zur Verfügung, die die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch bei 1 2
schmalen Budgets erlauben und die so flexibel und leistungsfähig sind, dass man sich selbst bei massiver Geschäftsentwicklung damit nicht in eine Sackgasse manövriert. Nachfolgend möchten wir vier Ansätze vorstellen, die sehr gut geeignet sind, um KI sofort in KMU einzusetzen:
1. Nutzung bestehender Plattformen Die Entwicklung einer eigenen KI ist zweifellos ein komplexer und zeitaufwendiger Prozess und erfordert erhebliche Investitionen. Glücklicherweise haben inzwischen unterschiedlichste Technologieunternehmen – darunter auch so “Dickschiffe” wie Google, Amazon und Facebook, ihre KI-Bemühungen im Rahmen von Open-Source-Projekten auch Dritten frei zugänglich gemacht. Die Nutzung dieser Technologien für Ihr Unternehmen spart Ihnen erhebliche Kosten und Zeit, die bei komplett eigener Entwicklung und Gestaltung anfallen würden. Hier ist eine zusammengestellte Liste einiger der beliebtesten KI-Plattformen, die Ihr Unternehmen nutzen kann:
Tensorflow (von Google)
TensorFlow wurde 2015 veröffentlicht und ist eines der am besten gepflegten und am weitesten verbreiteten Frameworks für maschinelles Lernen. In der Forschung und im Produktivbetrieb wird TensorFlow derzeit von verschiedenen Teams in kommerziellen Google-Produkten wie Spracherkennung, Gmail, Google Fotos und Google Suche verwendet. So wird der Kartendienst Maps durch Analyse der von Street View aufgenommenen Fotos, die mit Hilfe einer auf TensorFlow basierenden KI analysiert werden, verbessert. TensorFlow wurde ursprünglich vom Google-Brain-Team für den Google-internen Bedarf entwickelt und später unter der Apache-2.0-OpenSource-Lizenz veröffentlicht.
Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, S. 4 https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=6
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Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
Der umfangreiche Anwendungsbereich von TensorFlow ist auf die Verfügbarkeit in fast allen gängigen Programmiersprachen wie C++, Go, Haskell, Java, Python, Rust und nicht zuletzt Javascript zurückzuführen. Zudem werden auch Pakete von Drittanbietern für andere Programmiersprachen bereitgestellt. Keras
Spark MLlib wurde von Apache entwickelt und ist eine Bibliothek die Machine Learning ermöglicht und Java, Python, Scala und sogar R unterstützt. Spark MLlib ist speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert und kann recht schnell in verschiedenen Unternehmensbereichen wie Fertigung, Finanzen, Gesundheitswesen und vielem mehr eingesetzt werden. Das Tool bietet auch Interoperabilität mit NumPy in Python- und R-Bibliotheken.
Caffe
Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, geschrieben in Python, die im März 2015 von François Chollet veröffentlicht wurde. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (vormals CNTK) und Theano. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen. Das Besondere an Keras ist, dass es sowohl als Add-on- als auch als Stand-alone-Software eingesetzt werden kann. Keras wurde entwickelt, um die Erstellung von Deep Learning Modellen zu vereinfachen. Da es in Python geschrieben wurde, kann es auf anderen KI-Technologien wie Tensorflow, CNTK und Theano eingesetzt werden. Die Plattform bietet eine umfassende Machine Learning Bibliothek, die Folgendes ermöglicht, • • •
Einfaches und schnelles Prototyping, Läuft optimal auf CPUs und GPUs Unterstützt sowohl sog. Recurrent Networks als auch Convolutional Networks.
Spark MLlib
Caffe ist die Abkürzung für Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding und wurde 2017 veröffentlicht. Hierbei handelt es sich ebenfalls um ein Framework für Machine Learning, das sich in erster Linie auf Verständlichkeit, Geschwindigkeit und Modularität konzentriert. Diese Open-Source-Plattform ist in C++ geschrieben und wird auch mit einer Python-Schnittstelle geliefert. Caffe besticht durch folgende Merkmale: • • • •
Ausdrucksstarke Architektur Umfangreicher Code Enorme Performance Aktive und offene Community
Caffe kann als ideale KI-Plattform gerade für mittelständische Unternehmen dienen, da es einfach zu implementieren ist und seine aktive Community bereits häufig Lösungen oder Teile davon bereithält.
fastText (von Facebook)
FastText ist eine leichtgewichtige Open-Source-Bibliothek, die es Benutzern ermöglicht, Texterkennung und -klassifizierungen zu erlernen. FastText funktioniert auf standardisierter, generischer Hardware. Lernmodelle können später verkleinert werden, um auch auf mobile-Geräten zu funktionieren. Das vom KI Research (FAIR) Labor von Facebook entwickelte System bietet Worteinbettungen und
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Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
Textklassifikationen. Es ist für alle gängigen Plattformen wie Linux, MacOS und sogar Microsoft Windows verfügbar. FastText ist in C++ und Python geschrieben und ermöglicht es Benutzern, unbeaufsichtigte oder überwachte Lernalgorithmen zu erstellen.
2. Klein anfangen Das Thema KI lässt sich nicht über Nacht vollumfänglich erlernen. Aufgrund der Komplexität und Vielschichtigkeit sollte man hier möglichst iterativ und in kleinen Schritten vorgehen, um sich langsam in das Thema einzuarbeiten, die Technologie und die damit verbundenen Möglichkeiten und Lösungsansätze von Grund auf zu verstehen und dann mit der Zeit ins Thema immer tiefer eintauchen zu können. Zudem kann durch eine langsame und schrittweise Vorgehensweise unnötiges und mitunter auch sehr teures Lehrgeld vermieden werden. Nachfolgend die Skizze für einen ersten strukturierten Ansatz, um in das Thema KI einzusteigen: •
Beginnen Sie mit der Einbindung von “fertigen” Applikationen, die bereits KI-Komponenten nut- zen und mit denen sich die Produktivität Ihrer Mit- arbeiter verbessern lässt. Hierzu gibt es unter- schiedlichste Ansätze und Tools z. B. im Bereich Customer Relationship Management (CRM) oder auch im Bereich von Online-Marketing
•
Sobald Sie mit entsprechenden “Out-of-the-Box- Lösungen” vertraut gemacht haben und diese System erfolgreich in der Praxis einsetzen, kön- nen Sie im nächsten Schritt durch bestehende Open Source Tools und bereits bestehende KI-Baukästen und -Frameworks, wie sie z. B. von Google oder Amazon bereitgestellt werden, erste einfache Applikationen, z. B. einen einfachen Chatbot angehen.
• Beginnen Sie dabei mit einem kleinen Problem mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, einen positi- ven Return on Investment (ROI) zu erzielen. • Achten Sie auf die folgenden Schritte:
1
Definition: Definieren Sie klare Erwartungen daran, was KI für Ihr spezifisches Unterneh- mensprofil tun kann und was nicht. Messung: Messen Sie die durch KI erreichten Arbeitsergebnisse (idealerweise Verbesserun- gen) sehr genau. Entscheidung: Entscheiden Sie, ob das Experiment funktioniert hat oder nicht, d. h., ob die von Ihnen gemessenen Verbesse- rungen ihren Erwartungen entsprechen oder im besten Fall sogar darüber liegen. Eine solch strukturierte und interaktive Vorgehensweise mit permanenter und genauer Auswertung der Ergebnisse hilft Ihnen von Beginn an, Risiken zu vermeiden und insbesondere Geld zu sparen.
3. KI zur Analyse implementieren Der wichtigste und wesentliche Anwendungsbereich der KI für nahezu jedes Unternehmen ist die Analytik. Die KI hat neue Horizonte im Bereich der Analytik eröffnet; durch die Nutzung sog. Predictive Analytics – darunter versteht man vorhersagende Analysen über die beispielsweise bei Maschine die nächste Wartung anhand des täglichen Einsatzes und der Abnutzung vorhergesagt werden kann – können Unternehmen zukünftig enorm profitieren. Wenn Sie versuchen, KI für Ihr Unternehmen zu implementieren, ohne dabei viel in maschinelles Lernen investieren zu wollen, dann ist Analytik der richtige Weg. Mit KI-basierten Analysetools erhalten Sie echte Business Intelligence und Lösungen, die vor nicht allzu langer Zeit ausschließlich Großunternehmen und Konzernen vorbehalten waren inzwischen häufig zu Schnäppchenpreisen, sodass dieser Ansatz mittlerweile sogar für kleine Unternehmen interessant sein kann. Nachfolgend eine Aufstellung einiger der besten Analysetools am Markt, auf die inzwischen Unternehmen nahezu jeder Größe zugreifen können und deren Einsatz inzwischen auch erschwinglich ist:
https://www.gartner.com/doc/3884563/magic-quadrant-web-content-management
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Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
Amazon Machine Learning AML ist ein Machine Learning Dienst, der Tools und Assistenten für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernens bereitstellt. Mit Hilfe von einfach zu bedienenden Analysen will Amazon das maschinelle Lernen quasi Jedermann zugänglich machen. AML kann mit anderen Amazon-Diensten und -Services verknüpft werden, wodurch der Phantasie für entsprechende Lösungsansätze kaum mehr Grenzen gesetzt sind. Amazon stellt insbesondere für folgende Anwendungsbereiche dedizierte Lösungen bereit: Für den Kunden fällt bei FOSS einerseits der Faktor Kostenersparnis ins Gewicht, weil keine Lizenzgebühren anfallen. Viel wichtiger sind andererseits aber meist der Faktor Unabhängigkeit, das Vermeiden des so genannten „Vendor Lock” und die Flexibilität, die die quelloffenen Systeme bieten. Im Folgenden soll das Pro und Contra der beiden Ansätze diskutiert und ein einfacher Kriterienkatalog postuliert werden, der bei der Entscheidung für die eine oder andere Strategie helfen kann. Um das Fazit jedoch vorwegzunehmen: Es gibt nicht die eine, einzige Lösung, die immer und für jeden passt. • • • • • • • • •
Empfehlungen (Recommendations) Forecasting Bild- und Videoanalyse Erweiterte Textanalytik Dokumentenanalyse Sprache Conversational Agents Übersetzung Transkription
Interessenten können entweder “fertige” KI-Services auswählen, die für die Computer Vision, Sprache, Empfehlungen oder das Forecasting vortrainiert sind; Amazon SageMaker nutzen um schnell komplett neue Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen oder benutzerdefinierte Modelle erstellen, die alle gängigen Open-SourceFrameworks unterstützen. Google Cloud AI Der sogenannte AI-Hub von Google Cloud bietet Funktionen und Plug-and-Play Komponenten für Künstliche Intelligenz. Hierzu zählen unter anderem:
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Bilderkennung und -analyse Videoerkennung und -analyse Übersetzung Multi-Language Processing Spracherkennung Empfehlungen (Recommendations) und einiges mehr
Interessenten können zudem auf KI-Komponenten zugreifen, die von anderen Nutzern entwickelt wurden, und die von Google AI, Google Cloud AI und Google Cloud Partnern veröffentlicht wurden. Sie können auch ganz einfach komplett neue Google Cloud AI- und Google AI-Technologien für Experimente und Anwendungen auf Google Cloud und hybriden Infrastrukturen einsetzen. Microsoft Azure AI Natürlich ist auch der “IT-Dino” Microsoft relativ früh auf den AI-Zug aufgesprungen und bietet über die Azure Plattform – ähnlich wie Google und Amazon – inzwischen eine Vielzahl von KI Diensten an, auf die zurückgegriffen kann und die zum Teil sogar fast Plug & Play verwenden werden können. MicrosoftCEO Satya Nadella stellte dazu fest: “Our goal is to democratize AI to empower every person and every organization to achieve more.” Microsoft unterstreicht dies durch eine Fülle an Lösungen und Tools, die hier zur Verfügung stehen: • Knowledge Mining • Machine Learning • Cognitive Services Bildanalyse Spracheingabe Sprache Entscheidung Zudem hat für Microsoft seit einiger Zeit der bekannte Ausspruch “Vom Saulus zum Paulus” in vielerlei Hinsicht Gültigkeit, da sich das Unternehmen inzwischen verstärkt im Open Source Umfeld tummelt und hier u. a. auch einen äußerst leistungsfähigen Chatbot-Dienst, der Open Source zur Verfügung steht, anbietet.
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Hier endet die Leseprobe der Ausgabe 02/2019
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