Die Experten für Führungs-, Vertriebs- und
Fachkräfte in der IT und in Hightech Branchen

Künstliche Intelligenz, Augmented Reallity und Deep Learning - die alles beherrschenden Themen auf den Veranstaltungen im 4. Quartal 2017

Die IT-Personalberatung hat im 4. Quartal 2017 wieder an verschiedenen Technologie- und Innovationveranstaltungen teilgenommen, um für ihre Kunden erfolgskritische Positionen für die digitale Transformation mit top Kandidaten besetzen zu können.

Zum Beispiel waren es die Veranstaltungen

  • Stuttgarter Wissensforum - als Top100 Unternehmer bei Speakers Excellence
  • EHI Technologietage in Düsseldorf - mit Herrn Manfred Wenzel und Viktoria Roenick als Experten für die Retail- und Logistikbranchen
  • Privat Banking Veranstaltung in Wien - zur Wissenssammlung in dieser Branche


Lesen Sie hier die Zusammenfassung über die spannendsten Vorträge:

EHI Technologietage 2017

Wir greifen die EHI Technologietage 2017 heraus, bei denen sich die Themen Künstliche Intelligenz, Augmented Reallity und Deep Learning durch alle Vorträge zogen. In der Rheinterrasse in Düsseldorf trafen sich die Top-Entscheider aus dem Handel auf der größten D-A-CH Konferenz für Handelstechnologien.

Die Retailunternehmen stehen vor der großen Herausforderung, die Kunden in einem heterogenen Wettbewerb zwischen Einzelhandels- und E-Commerce Unternehmen gewinnen, sichern und mit ausgeklügelten Omnichannel-Prozessen begeistern zu können.

Wir haben drei spannende Vorträge herausgepickt:

1. Vortrag

Künstliche Intelligenz - wie automatisierte Entscheidungen die Geschäftsprozesse der Zukunft revolutionieren. Prof. Dr. Michael Feindt Professor für Physik, KIT

Herr Dr. Michael Feindt ist Gründer und Chief Scientist der Blue Yonder GmbH. Die Blue Yonder GmbH ist führender Anbieter von KI-Lösungen (Künstliche Intelligenz) im Handel.

Was ist Intelligenz? Max Tegmark definiert Intelligenz mit der Fähigkeit, komplexe Ziele zu erreichen. Das ultimative Ziel der künstlichen Intelligenz- Forschung ist eine Intelligenz auf menschlichem Niveau zu schaffen (AGI: artificial general intelligence).

Künstliche Intelligenz für spezifische Aufgaben (Superhuman narrow AI) gibt es schon, z.B.

  • Bilderkennung (Image Classification(Google), Gesichtserkennung)
  • Audio-Übersetzung: (Text-zu-Sprache, Sprache-zu-Text)
  • 2-Spieler-Spiele (Schach (IBM) , Jeopardy (Watson), Go (Deep Mind))
  • Atari Video-Spiele (Space Invaders, Breakout (Deep Mind))
  • Handelsentscheidungen (Supply Chain, Preissetzung (Blue Yonder))
  • Elementarteilchenphysik- Forschung (Ereignis-Rekonstruktion (M.F. et al., KIT))


In der Künstlichen Intelligenz unterscheiden wir:

Artificial Intelligence I

Maschinen lernen, was Menschen eigentlich leicht fällt: z.B. Bilderkennung. Sie hilft die Mensch-Maschine-Kommunikation zu erleichtern und zu automatisieren.

Artificial Intelligence II:

Erfinde intelligente Algorithmen, mit denen auch sehr komplexe Handlungsabfolgen optimiert werden können. Hier arbeiten tiefe neuronale Netzwerke - reinforcment learning. Google investierte 1 Mrd $ Rechenzeit in das Training solcher neuronalen Netze.

Ein Beispiel für angewandte artifical intelligence II ist das Computerprogramm alpha-go, das ausschließlich das Brettspiel Go (das schwierigste Spiel der Welt) spielt. Es schlägt im Oktober 2015 den mehrfachen Europameister Fan Hui . Durch das Spielen gegen sich konnte das System besser als der beste Mensch werden.

Künstliche Intelligenz (allgemeines):

Die menschliche Intelligenz wird verzerrt durch Emotionen (Bauchgefühl), Tagesverfassung, Gesamtgefüge, usw. Die Künstliche Intelligenz arbeitet basierend auf Daten - Lernprozesse und Algorithmen. Sie schaltet Störfaktoren aus und verhindert somit Fehlentscheidungen.

Die Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zu besseren Entscheidungen im Zeitalter der Digitalisierung sie liefert:

  • Objektive Daten
  • gute/richtige Prognosen inkl. Unsicherheit
  • gute/richtige Kosten-Nutzen-Funktion
  • gute/richtige Optimierung
  • basierend auf viele Prognosen und Optimierung wird eine Automatisierung erstellt


Viele Unternehmer stellen sich die Frage: Benötigen wir in Zukunft die künstliche Intelligenz für erfolgreiche Geschäftsprozesse?

Fakt ist: 99% aller operativen Entscheidungen in Unternehmen werden in Zukunft vollautomatisch getroffen, von Algorithmen auf Basis von Daten. Denn datengetriebene Prozesse öffnen Unternehmen die Tür zu höherer Wettbewerbsfähigkeit, mehr Umsatz und höheren Margen. In der Warendisposition und Preisgestaltung werden heute schon Prozesse durch Künstliche Intelligenz gesteuert und entscheidend optimiert. Aber nicht nur der Handel droht "amazonisiert" zu werden. gesteuert und entscheidend optimiert. Die neuen Technologien und die darauf basierenden Lösungen, ob Artificial Intelligence, Machine Learning oder Data Science werden viele Branchen entscheidend beeinflussen.

2. Vortrag

Künstliche Intelligenz für den Handel: Karin Kaltenkirchen, Geschäftsführerin, Modehaus Marx GmbH, Franziskos Kyriakopoulos, Geschäftsführer, 7lytix GmbH

Das Modehaus Marx nutzt Deep Learning Verfahren, um anhand von Transaktions- und Produktdaten den Stil ihrer Kunden zu "lernen". Dadurch lassen sich in Echtzeit personalisierte Empfehlungen erstellen, die genau auf individuelle Kundenprofile abgestimmt sind.

Mit folgenden Problemstellungen, die den Umsatz reduzieren, hat der Handel täglich zu tun:

OUT OF STOCK:
Konsequenz: Die Kunden brechen ihren Einkauf ab, weil sie den gewünschten Artikel nicht finden. Lösung: Absatzprognose auf Datenbasis: z.B. künftige Wetter Daten werden mit Artikel und deren Attribute (z.B. wärmend - regenabweisend) mit Hilfe von Machine Learning und Deep Learning abgeglichen.

Richtige Warenplatzierung am POINT OF SALE:
Welche Angebote sollen gemeinsam platziert werden. Welche Kombination führt zu Cross- oder UP-Selling.
Lösung: Verbundwirkungsanalysen: Analyse von Produktnetzwerken aus gemeinsam gekauften Artikeln (Netzwerkanalyse). Somit wird automatisch die stärkste Verbundwirkung auf mehreren Ebenen erkannt (Artikel, Marke, Warenbereich, etc.).

Warum kaufen meine Kunden nicht öfter ein?
Lösung: Die richtigen Artikel für meine Kunden in der richtigen Menge durch treffsichere Kundenkaufprognosen bestimmen.
Diese werden durch kollaboratives Filtern (Auswertung von Verhaltensmuster von Benutzergruppen um auf die Interessen Einzelner zu schließen), Recommender Systeme (automatisierte Empfehlungstechnologien), Item- & Customer-Similarities (Ähnlichkeiten feststellen zur Empfehlung sich gleichender Artikel) und Netzwerktheorien gewonnen.

Fazit: Mit den richtigen KI Methoden können die Problemstellungen des Handels gezielt gelöst werden. Absatzprognose vermeiden Nullbestände , verringern Überbestände und Preisabschriften, Kundenkaufprognosen personalisieren Angebote und garantieren treffsichere Kampagnen und Verbundwirkungsanalysen optimieren die Präsentation am POS und Kampagnen.

3. Vortrag

Augmented Reality Indoor Navigation mit Google Tango, Peter Krämer Geschäftsführer Cologne Intelligence

Zunächst ein kleiner Ausflug zu Wikipedia: "Augmented Reality ist die computergestützte Erweiterung der Realitätswahrnehmung. Diese Information kann alle menschlichen Sinnesmodalitäten ansprechen. Häufig wird jedoch unter erweiterter Realität nur die visuelle Darstellung von Informationen verstanden, also die Ergänzung von Bildern oder Videos mit computergenerierten Zusatzinformationen oder virtuellen Objekten mittels Einblendung/Überlagerung" (Wikipedia).

Mit augmented reality passt sich der Handel an das neue Onlineverhalten seiner Kunden an und nutzt dessen Vorteile um den Kunden in den Store zu locken.

BMW tanzt Tango - Eine virtuelle Fahrt über Armaturen und Ziernähte:
BMW nutzt als erster Autobauer Augmented Reality für den Autoverkauf. Für die Entwicklung der App haben die Münchener mit dem Tech-Riesen Google zusammengearbeitet. Auf dem Smartphone kann der User sich dem Auto nähren, die Türe öffnen, das Interieur begutachten und sogar den Radio anschalten.
"Wir sind der erste Hersteller, der Augmented Reality für den Autohandel einsetzt", sagt Biermann, der bei BMW den Vertrieb der Zukunft entwickelt. Tatsächlich misst BMW der App einen großen Marketingwert bei. Denn die Abläufe im Autohandel verändern sich. Besuchte vor zwanzig Jahren ein Kunde noch viermal vor einem Kauf ein Autohaus, so macht er das heute nur noch einmal. "Die Entscheidung fällt meist vorher im Internet", sagt Biermann.

Das Verschmelzen von Computer animierten Visualisierungen mit Daten der Umgebung ist ein Trend auf der Consumer Electronics Show in Las Vegas. Auf der Messe stellt der Autohersteller seinen "BMWi" Vizualizer vor.

Lowe's (ein amerikanisches Einzelhandeslunternehmen verwendet eine augmented reality (AR) Anwendung um Kunden die Suche nach Artikeln im Laden zu erleichtern. Die Kunden nutzen Tango-enabled smartphones um Produkte zu suchen, ihrer Einkaufsliste hinzuzufügen und im Laden aufzuwinden.

Ein weiteres Beispiel für Anwendungen im Handel ist IKEA Place, eine kostenlose App, die auf dem neuen AR-Kit von Apple aufgebaut ist. Sie ermöglicht es Menschen, IKEA Produkte in virtuellen Abbildungen ihrer eigenen vier Wände zu platzieren.