Künstliche Intelligenz
Entwickeln Sie Ihre Strategie und starten Sie Ihre KI-Projekte
Seit seiner Gründung unterstützt Alcimed seine Kunden bei der Nutzung des Potenzials neuer Technologien wie der Künstlichen Intelligenz (KI). Wir helfen sowohl privaten als auch öffentlichen Unternehmen aus Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Kosmetik, der Mobilität, der Agrar- und Ernährungswirtschaft oder der Verteidigung bei ihren Innovationsprojekten, von der Entwicklung von Strategien zur Datenerfassung über die Auswahl von Anbietern für maschinelles Lernen bis hin zur Vorbereitung der Einführung von KI-basierten Lösungen.
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Herausforderungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz
Ansätze wie KI und Maschinelles Lernen sind besonders wirkungsvoll in Bereichen, in denen viele Datenpunkte für die Entscheidungsfindung erforderlich sind. Dies ist zum Beispiel im Gesundheitswesen besonders nützlich, da Patienteninformationen in der Regel über zahlreiche Gesundheitsdienstleister verstreut sind, darunter Allgemeinmediziner, Fachärzte, Krankenhäuser und Versicherungsanbieter. Auch in anderen Sektoren, beispielsweise bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge, wird KI eingesetzt. Künstliche Intelligenz spielt bei dieser Art von Technologie eine entscheidende Rolle, da das Fahrzeug in der Lage sein sollte, seine Umgebung wahrzunehmen und angemessene Entscheidungen zu treffen, um die Sicherheit und Effizienz für seine Fahrgäste zu gewährleisten. Die KI-Technologie wurde auch erfolgreich für Lebensmittelanwendungen eingesetzt, z. B. für das Management der Lieferkette, die Überwachung der Lebensmittelsicherheit oder die Vorhersage von Verbraucherpräferenzen.
In den letzten zwei bis drei Jahrzehnten haben viele Unternehmen und Initiativen begonnen, das Potenzial der Künstlichen Intelligenz zu erforschen. Dieser Trend wurde durch zwei wichtige Faktoren ermöglicht:
- Zunehmende Generierung und Verfügbarkeit von Daten: Im Gesundheitswesen beispielsweise haben viele nationale Gesundheitssysteme versucht, die Patientendaten in digitalen Patientenakten zu zentralisieren. Aufgrund der verbesserten Datenqualität können KI-Anwendungen zuverlässigere Ergebnisse liefern. Darüber hinaus werden mehr medizinische Daten generiert, sowohl durch eine immer breitere Anwendung von Genomtests in Bereichen wie der Onkologie als auch durch die zunehmende Nutzung von patientengenerierten medizinischen Daten über Geräte wie eHealth-Smartwatches.
- Sinkende Preise für Computerleistung: Die ständig sinkenden Preise für Computerleistung ermöglichen es KI- oder maschinellen Lernanwendungen, immer tiefere Datensätze zu analysieren und fortschrittlichere Methoden der Datenwissenschaft, wie Deep Learning, zur Erkennung von Mustern anzuwenden.
Künstliche Intelligenz wird daher für viele verschiedene Zwecke und in mehreren Sektoren eingesetzt. Obwohl ihr Einsatz unbegrenzte Möglichkeiten zu bieten scheint, stehen die Akteure, welche sie nutzen und an ihrer Entwicklung beteiligt sind, vor zahlreichen wichtigen Herausforderungen:
Dieser Punkt ist wahrscheinlich der erste, der einem in den Sinn kommt, wenn man an KI denkt. Daten können zum Guten verwendet, aber auch missbraucht werden, und die Vermeidung von Datenmissbrauch ist eine der wichtigsten Herausforderungen in Bezug auf die KI. Glücklicherweise decken viele Datenschutzvorschriften, beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung, nicht nur Daten ab, mit denen eine Person klar identifiziert wird, sondern auch Daten, mit denen eine Person identifizierbar ist. Dies steht jedoch im Widerspruch zu einem inhärenten Prinzip der KI: Je reichhaltiger der Datensatz, desto besser die Qualität der KI. Gleichzeitig steigt aber auch die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person identifiziert werden kann!
Wie kann die Qualität der Daten, aber auch ihr Schutz sichergestellt werden?
Obwohl wir uns im Zeitalter von Big Data befinden und sich die Datenquellen vervielfachen, ist das Sammeln qualitativer und robuster Daten immer noch eine Herausforderung. Insbesondere im Gesundheitswesen werden zwar zahlreiche medizinische Daten generiert, aber das Aufbrechen von Datensilos und die Aufbereitung von Datensätzen, die bei der Nutzung von KI-Software eingesetzt werden können, ist komplex. Um Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren, werden saubere Datensätze mit minimalen Fehlereinflüssen benötigt. Die meisten Daten, die leicht erfasst werden können, sind jedoch unstrukturiert. Daher müssen Unternehmen, die KI-Prozesse entwickeln wollen, in den Aufbau einer effektiven datengesteuerten Infrastruktur investieren, um die von ihnen erzeugten Daten zu sammeln und zu speichern.
Welche Datenquellen sind besonders wertvoll, und wie kann man auf sie zugreifen? Wie kann die interne Datenfragmentierung überwunden werden?
Bei den meisten Unternehmen, die sich mit KI beschäftigen, gehört die KI-Entwicklung nicht zu den Kernkompetenzen. Es ist daher nicht überraschend, dass viele Unternehmen und Forschungseinrichtungen bei der Programmierung von Algorithmen auf externe Partner zurückgreifen, entweder als Auftragnehmer oder in strategischen Partnerschaften. Da die Anwendung von KI in ihren Sektoren noch recht neu ist und die Beweise für ihren Nutzen manchmal noch spärlich sind, kann es für Unternehmen eine große Herausforderung sein, den geeigneten Partner zu wählen.
Wie können Unternehmen und Organisationen den geeignetsten Partner für die Entwicklung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz auswählen? Wie können diese Kooperationen gesteuert werden, um sicherzustellen, dass beide Seiten davon profitieren?
Wie wir Sie bei Ihren Projekten zur Künstlichen Intelligenz begleiten
Alcimed hat viele Kunden bei Projekten im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens unterstützt. Insgesamt hat unser Team mehr als 100 Projekte für verschiedene Stakeholder durchgeführt, z. B. für Industrieunternehmen in den Bereichen Lebensmittel, Automobil, Luftfahrt, Raumfahrt, Verteidigung und Gesundheitswesen (Pharma-, Biotech- und Medtech-Unternehmen), aber auch für öffentliche Einrichtungen wie Krankenhäuser oder Stadtverwaltungen.
Die Vielfalt unserer Kunden, der geografischen Räume, die wir erforschen und der Arten von Projekten, die wir durchführen, verschafft uns ein umfassendes und tiefgehendes Verständnis der Herausforderungen, die mit Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen verbunden sind.
Unsere Projekte umfassen so unterschiedliche Themen wie die Auswahl eines KI-Anbieters für eine strategische Partnerschaft, die Definition einer Datenerfassungsstrategie, die Identifizierung von KI-Anwendungen in einem bestimmten Bereich, eine Marktstudie für eine Lösung für Künstliche Intelligenz, die Bewertung des Potenzials von Künstlicher Intelligenz für eine bestimmte Art von Krankheit und die Organisation von Learning Expeditions in den Bereichen Big Data und KI, um nur einige zu nennen.
Beispiele aktueller Projekte zur Künstlichen Intelligenz, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben
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Weiterführende Informationen
Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Unsere Berufung? Wir unterstützen private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.
Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Frankreich, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.
Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.
Vereinfacht ausgedrückt bezieht sich Künstliche Intelligenz (engl.: artificial intelligence) auf die Entwicklung von Software, welche Aufgaben ausführen kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Solche Aufgaben können das Lösen komplexer Probleme, das Treffen von Entscheidungen oder das Erkennen von Objekten sein.
Maschinelles Lernen, eine Subkategorie der KI, ist eine Technologie, die Software in die Lage versetzt, automatisch zu lernen, Muster zu erkennen und sich auf der Grundlage von Erfahrungen zu verbessern.