Dieses Videointerview habe ich während eines IDC-KI-Events mit Dr. Konstantin Greger von Tableau Software geführt. Darin spricht er über den aktuellen Zustand der Künstlichen Intelligenz in Deutschland, welchen Beitrag Tableau dazu leistet und was noch nötig ist, um den Umstieg auf die „starke“ KI zu schaffen.
Was trägt die Firma Tableau zum Thema KI bei?
Für Konstantin Greger stehen dabei vor allem zwei Aspekte im Vordergrund: Der Einsatz von KI und Machine Learning in den Anwendungen von Tableau Software selbst und bei der Unterstützung von Unternehmen und wie diese Künstliche Intelligenz für ihre Zwecke nutzen können. Hierbei wird auch das Kerngeschäft von Tableau Software sichtbar: Wie bereite ich Daten so auf, damit ich sie besser verstehen und optimal einsetzen kann. Es geht also um die Abstrahierung komplexer Datensammlungen hin zu einem verständlichen Modell, das sich auf einfache Art und Weise nutzen lässt.
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Wie ist es hierzulande um das Thema KI bestellt?
Laut Herrn Greger lässt sich das weite Feld der KI in Deutschland als sehr heterogen bezeichnen. So setzen es gerade kleinere Firmen schon recht agil ein, da sie den Nutzen der Künstlichen Intelligenz für sich erkannt haben und ihr Geschäftsmodell daran ausrichten.
Im Gegensatz dazu fällt es den größeren Firmen oftmals noch recht schwer, KI-Ansätze innerhalb der geplanten Projekte sinnvoll zu integrieren. Dort sind zwar innovative Ideen vorhanden, wie sich Künstliche Intelligenz und Machine Learning einsetzen ließen, aber gleichzeitig fehlt das Know-how, um diese Ideen sinnvoll umzusetzen. Denn oft folgen diese Firmen letztlich nur dem Drang, in Sachen KI etwas zu unternehmen, da der Mitbewerber in dieser Richtung auch etwas tut. Dabei wissen diese Unternehmen oft noch gar nicht, wie sich KI richtig einsetzen lässt.
An dieser Stelle kann Tableau Software ins Spiel kommen, da ein wesentliches Element der KI, nämlich die Daten, vollkommen außer acht gelassen werden. Und genau hierbei kann Tableau helfen, nämlich beim Identifizieren, Aufbereiten und Bewerten der vorhandenen Daten.
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Was sind die größten Hürden beim Umstieg von der „schwachen“ zur „starken“ KI?
Die Hürden beim Umstieg von der „schwachen“ zur „starken“ KI lassen sich als äußert vielfältig beschreiben. Das betrifft zum einen das bereits erwähnte Thema Daten. Denn für eine starke KI sind viele „gute“ und vertrauenswürdige Daten erforderlich, da ansonsten die korrespondierenden KI-Dienste und -Lösungen nicht glaubwürdig sind. Darüber hinaus fehlt es an vielen Stellen am richtigen Know-how, also an KI-Experten, die das Vorantreiben der starken KI überhaupt erst ermöglichen können.
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Das Interview mit Konstantin Greger in voller Länge