Superhirn Watson schwächelt
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Superhirn Watson schwächelt

Das Thema Artificial Intelligence steckt noch bei vielen Unternehmen in den Kinderschuhen. Deshalb ist es Watson zu verzeihen, dass er noch nicht all die geforderten Erwartungen erfüllen kann. Dennoch ist IBM gerade jetzt gefragt weitere Investitionen zu tätigen.

Logo: Crisp ResearchAn dieser Stelle empfehlen und kommentieren Analysten von Crisp Research regelmäßig Web-Beiträge exklusiv für die Leser von Digitales-Wirtschaftswunder.de. Thema heute: Watson.

Quelle: Wirtschafts Woche

IBMs Supercomputer stellt sich dumm an

Eine wahre Wundermaschine, davon ist Virginia Rometty, Chefin des IT-Konzerns IBM, überzeugt, ist ihr Watson. Ein Supercomputer, der mithilfe künstlicher Intelligenz all die Aufgaben löse, an denen die Menschheit bisher gescheitert sei. Und so scheute die Vorstandsvorsitzende auch keinen noch so großen Marketingjubel: In einem TV-Werbespot parliert Watson mit Literatur-Nobelpreisträger Bob Dylan über Songtexte. Und beim Super Bowl, dem Finale der Football-Meisterschaft, pries Schauspieler Jon Hamm, bekannt als Don Draper aus der Serie „Mad Men“, die Vorzüge Watsons: „Er hilft Ärzten dabei, Krankheiten zu bekämpfen; er kann Muster im globalen Wetter vorhersagen – und die Bildung von Kindern verbessern“, schwärmte Hamm. „Watson ist eines der leistungsfähigsten Werkzeuge, das die Menschheit je gebaut hat.“ […]

Doch nun bereitet der Hoffnungsträger der Konzernchefin Probleme. Nicht nur, dass das Geschäft mit künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Cloud Computing nach zuvor zweistelligen Wachstumsraten im zweiten Quartal dieses Jahres nur noch um fünf Prozent wuchs. Es mehren sich auch die Zweifel an Watsons Fähigkeiten. Zuerst fiel das Programm bei einer staatlichen Ausschreibung für den Kampf gegen Cyberterroristen in Italien durch. Dann sorgte ein Bericht in den USA für Aufsehen, dass Watson mit der Auswertung von Daten im Kampf gegen Krebs überfordert sei. Und nun rücken nach Informationen der WirtschaftsWoche große Unternehmenskunden vom IBM-Supercomputer ab.

Das sagt Analyst Max Hille:

Dass viele IT-Projekte in einer Screendemo und im Marketing oft besser funktionieren als in der Realität, ist sicherlich jedem IT-Lenker irgendwie bekannt. Nirgendwo herrschen gleiche Grundvoraussetzungen zum Einsatz von Technologien. Diese Heterogenität multipliziert sich nur, wenn mehr Anwendungen, Daten-Silos und unternehmenseigene Quellen genutzt werden müssen. Offenbar scheint dies auch bei Watson der Fall zu sein. Gerade im Umfeld der künstlichen Intelligenz und insbesondere bei Watson, der schon vor vielen Jahren, lange vor der Massentauglichkeit von Artificial Intelligence, beeindruckende Ergebnisse lieferte, war die Erwartungshaltung besonders hoch und damit ist die Enttäuschung umso größer, wenn es auch einmal nicht funktioniert. Denn die Erwartungshaltung und der tatsächliche Technologie-Stand von AI liegen derzeit noch deutlich auseinander; das gilt beinahe überall.

Gerade dann, wenn eine Technologie dafür gebaut ist, möglichst jeden Anwendungsfall abzudecken, können in der Praxis Probleme entstehen. Viele der Projekte, die als „gescheitert“ identifiziert wurden, hatten offenbar vor allem ein Kostenproblem. Daher ist die Abwägung der Use Cases und die Vorbereitung des Einsatzes gerade im AI-Paradigma umso wichtiger.

Es gibt zahlreiche Belege dafür, dass Technologien wie Watson die IT- und Business-Welt nachhaltig positiv beeinflussen könnten. Auch gibt es Belege dafür, dass Watson viele Erwartungen erfüllt und das Potential besitzt, eine der führenden AI-Technologien zu bleiben. Was jedoch auch für IBM und den AI-Markt gilt ist, dass sich die Innovationen hier rasch weiterentwickeln. Neue Fähigkeiten von heute werden in einem halben Jahr nicht mehr als Innovation, sondern schon als Standard betrachtet. IBM ist bei der Weiterentwicklung abhängig von Kooperationspartnern und seinen Kunden. Daher müssen sie weiter in die Technologie investieren.

Es gibt viele große und kleine IT-Player, die sich im AI-Umfeld positionieren und eigene, hochleistungsfähige Produkte entwickeln. Auch in Deutschland kommt das Machine Learning Paradigma an. Eine Studie von Crisp Research hat herausgefunden, dass über 60 Prozent der Unternehmen schon heute mindestens in der Planung sind, Machine Learning-Projekte umzusetzen.

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