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Acht Gründe, warum es maschinelles Lernen in Unternehmen schwer hat

von Christina Rose

13.06.2018 Umfassende, komplexe Machine Learning-Anwendungen sind im Unternehmensumfeld nach wie vor Mangelware. Der Application-Intelligence-Anbieter von AppDynamics nennt dafür acht Gründe.

Bild: Velka

Maschinelles Lernen (ML) hat deutliche Fortschritte gemacht. Der Streaming-Service Netflix nutzt diese Technik beispielsweise, um seinen Nutzern maßgeschneiderte TV-Angebote zu servieren, und Googles App "Arts & Culture" ist dank ML in der Lage, die Doppelgänger von Smartphone-Nutzern in weltbekannten Kunstwerken aufzuspüren. Doch wenn es um den Einsatz von Machine Learning in Unternehmen geht, sieht die Sachlage anders aus. Acht Gründe:

Unklarheit, was maschinelles Lernen ist
Selbst IT-Fachleute wissen oft nicht, was unter Machine Learning zu verstehen ist. De facto heißt ML, dass mathematische Verfahren eingesetzt werden, um große Datenmengen nach Mustern zu durchsuchen. Die Algorithmen entfernen dazu störendes "Rauschen" (Noise) aus den Daten-Samples.
Nutzen ist nicht offenkundig
Die Stärke von ML-Algorithmen ist, dass sie sich ohne Zutun von Menschen an Systeme anpassen können, die sich verändern. Dabei sind sie in der Lage, zwischen erwarteten und anormalen Verhaltensmustern zu unterscheiden. Deshalb lässt sich maschinelles Lernen in vielen Bereichen einsetzen, etwa im Gesundheitswesen und in Sicherheitsapplikationen. Gleiches gilt für Anwendungen, die Daten klassifizieren oder Nutzern Empfehlungen geben, etwa welche Waren ihren Geschmack treffen könnten. Ein weiteres Einsatzfeld ist die Sprach- und Bilderkennung.
Den richtigen Einstieg finden
Unternehmen wissen oft nicht, wie sie Machine Learning implementieren sollen. Oft erfolgt das auf zwei Arten: Mitarbeiter beginnen eigenständig damit, ML für die Datenanalyse zu nutzen. Oder ein Unternehmen schafft eine Lösung an, in die ML-Algorithmen integriert sind, etwa eine Lösung für das Performance-Management von Anwendungen.
Daten aufbereiten
Einfach Daten zu sammeln und einen ML-Algorithmus "darüber zu jagen", funktioniert nicht. Vielmehr müssen die Daten zuvor aggregiert und um fehlende Informationsbestände ergänzt werden. Zudem ist es notwendig, "Datenmüll" zu entfernen und Informationen in die richtige Reihenfolge zu bringen.
Mangel an öffentlich verfügbaren, klassifizierten Daten
Erste Schritte in Richtung Machine Learning wären einfacher, würden genügend "gelabelte" Datensätze zur Verfügung stehen. Solche Informationen sind notwendig, um Machine-Learning- und Deep-Learning-Systeme zu trainieren. Leider sind solche Informationsbestände nur begrenzt verfügbar. Daher sind Unternehmen oft zu einem "Kaltstart" gezwungen, wenn sie ein ML-Projekt initiieren.
Domain Knowledge ist gefragt
Im Idealfall ist maschinelles Lernen die perfekte Kombination eines Algorithmus und einer Problemstellung. Das bedeutet jedoch, dass ein Machine-Learning-Fachmann "Domain Knowledge" benötigt. Das sind beispielsweise spezielle Kenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen aktiv ist, oder über eingesetzte Fertigungstechnologien. Auch Wissen über IT-Systeme und die Daten, die sie generieren, zählt dazu.
Datenspezialisten sind kein Allheilmittel
Die meisten Data Scientists sind Mathematiker. Daher verfügen sie nicht in jedem Fall über die Domain Knowledge, die für ihren Arbeitgeber relevant ist. Solche Spezialisten sollten daher mit Analysten und Domain-Experten aus dem Unternehmen zusammenarbeiten. Das erhöht jedoch die Kosten von Machine-Learning-Projekten.
Es fehlt eine gemeinsame "Sprache"
Bei Machine-Learning-Projekten in Unternehmen gibt es häufig keine Regeln, auf welche Weise Resultate gewonnen werden sollen. Deshalb entstehen "Silos", weil Mitarbeiter unterschiedliche Daten-Samples und Definitionen der Eingabewerte verwenden. Das wiederum hat zur Folge, dass ML-Analysen höchst unterschiedliche Ergebnisse produzieren. Solche Diskrepanzen können Zweifel am Nutzen von ML schüren.

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Bild: Peter von Bredow

Peter von Bredow
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