Kognitive Lösungen

Selbstlernende Software ist Software, die sich über maschinelles Lernen selbständig an sich verändernde Bedingungen anpassen kann. Maschinelles Lernen ist eine Teildisziplin der Informatik. Sie befasst sich damit, wie Algorithmen Daten auswerten können, um fundierte Prognosen zu machen oder Entscheidungen zu treffen. Selbstlernende Software kann aus strukturierten und unstrukturierten Daten ohne explizite Programmieranleitung lernen.

Selbstlernende Software ist in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen wie etwa der Vorgeschichte von Kunden, Transaktionen und externem Profiling zu kombinieren, auszuwerten und aus ihnen zu lernen. Dadurch können Sie vielversprechende Fälle schnell identifizieren. Dies wiederum erlaubt es Ihnen, bei der Zuteilung von Ressourcen gezielt in Kundenservice, Produktbündelung und/oder Produktdesign zu investieren.

Massgeschneiderte kognitive Lösungen kombinieren Datenanalyse, intelligente Suche und maschinelles Lernen. Sie ermöglichen es Unternehmen, strukturierte und unstrukturierte Daten, die im täglichen Kontakt mit Kunden und Partnern anfallen, fortlaufend zu bewerten und die Ergebnisse genau da bereit zu stellen, wo sie benötigt werden. So können Sie schnell fundierte Strategieentscheidungen treffen und Ihre Dienstleistungen und Produkte kontinuierlich an veränderte Marktbedürfnisse anpassen.

Um das volle Potenzial Ihrer Daten zu nutzen, muss Ihre kognitive Lösung eng mit Ihren Bedürfnissen und der gesamten Geschäftsstrategie verwoben sein. Werden Sie sich zuerst klar darüber, was das Hauptziel Ihres Projekts ist. Möchten Sie den Kundenservice verbessern, indem Sie kognitive Lösungen in Ihren Workflow integrieren? Oder möchten Sie Daten aus externen Quellen einbeziehen, um die richtigen  Schlussfolgerungen für die Umsetzung zu ziehen? Oder möchten Sie Ihrem System beibringen, wie es aus vorhandenen Daten Erkenntnisse gewinnt?

Projekte mit kognitiven Lösungen müssen iterativ umgesetzt werden mit dem Ziel, ein vorher definiertes Ergebnis zu erreichen. Die Erarbeitung einer kognitiven Lösung beginnt immer mit einem Workshop, in dem wir gemeinsam mit den Kunden verschiedene Einsatzbereiche und Anwendungsfälle identifizieren und bewerten. Danach analysieren wir die Daten und erarbeiten auf der Basis der Resultate ein Lösungskonzept und einen Umsetzungsplan.

Die Umsetzung des Projekts verläuft zyklisch und umfasst mehrere Planungs-, Prototyping- und Testphasen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Lösung den gewünschten Funktionsumfang voll abdeckt und sich nahtlos in das bestehende Ökosystem integriert. Dabei werden verschiedene Integrationsmethoden getestet und die Datenverarbeitungsprozeduren konfiguriert und visualisiert. Ist dieser Prozess abgeschlossen, durchläuft das Projekt eine Endbenutzer-Testphase mit Live-Demos. Die Lösung wird dann in das bestehende System integriert und nochmals getestet. Nach erfolgreicher Inbetriebnahme wird die Lösung kontinuierlich gewartet und gepflegt, um eine jederzeit hohe Leistungsfähigkeit und saubere Integration sicherzustellen.

Abhängig von der gewählten Lösung kann sich die kollaborative Umsetzung anders gestaltet werden oder zusätzliche Iterationen durchlaufen, um den Anforderungen eines bestimmten Anwendungsfalls gerecht zu werden.