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Data Science:
So funktioniert Daten-Analyse (4): Künstliche Intelligenz

Ralph Wirth, Global Head, Science & Technology bei Supercrunch by GfK klärt in einer Mini-Serie über Data Science auf. Im heutigen Schlusswort: Die Wahrheit über Künstliche Intelligenz.

Text: Rolf Schröter

7. Dezember 2017

Ralph Wirth, Global Head of Science & Technology, Supercrunch by GfK
Ralph Wirth, Global Head of Science & Technology, Supercrunch by GfK

Foto: Simon Koy für W&V

In der W&V Nr. 49 zeigen wir, warum Data Scientists so gefragt sind, wie sie arbeiten und worauf Marketingmanager achten sollten. Einige Verständnisfragen stellen wir hier schon mal dem promovierten Marketingwissenschaftler Ralph Wirth. Er ist Global Head, Science & Technology bei Supercrunch by GfK in Nürnberg.

Herr Wirth, kommen wir nochmal zum Thema Künstliche Intelligenz. Offenbar scheinen viele Kunden KI-Lösungen zu wollen, ohne eine konkrete Vorstellung davon zu haben. Ist das ein Problem?

Vor kurzem habe ich einen Blog-Artikel von einem Kollegen aus einem anderen Unternehmen gelesen. Der schrieb: Früher habe ich eine Regressionsanalyse gemacht. Inzwischen heißt das künstliche Intelligenz. Da musste ich schmunzeln. Er hat so Recht. Ich habe 2003 meine Diplomarbeit über neuronale Netze geschrieben, da war das eine interessante Methode im Toolkit von Analyseexperten – aber ich bin danach nicht schreiend durch die Stadt gelaufen und habe verkündet: "Ich mache Artificial Intelligence". Bei vielen Menschen ist das, was der Begriff der künstlichen Intelligenz umschreibt, schon lange auf der Agenda.

Aber momentan ist es halt das Buzzword schlechthin.

Es gibt aber eine riesige Spannweite von dem, was künstliche Intelligenz umfasst. Abgesehen davon ist es in meinen Augen nicht sinnvoll, sich über eine Methodik zu positionieren. Schließlich wollen wir das Kundenproblem verstehen und es dann lösen. Vielleicht hilft ja schon eine ganz einfache Diskriminanzanalyse, ein Scoring-Modell zu entwickeln. Aus einem großen Baukasten wählen wir das Werkzeug dafür aus. Deshalb sind wir breit und methodenagnostisch aufgestellt.

Wie Data Scientists Hand in Hand mit Designern, Technikern, Statistikern, Consultants, Softwareingenieuren und Projektmanagern zusammenarbeiten, lesen Sie in der W&V Nr. 49.

Teil 1: Daten-Integration

Teil 2: Social Media

Teil 3: Tools


Mehr zum Thema:

Data Marketing Archiv

Autor: Rolf Schröter

Rolf Schröter ist Chefredakteur der W&V und interessiert sich nicht nur deshalb prinzipiell für alles Mögliche. Ganz besonders für alles, was mit Design und Auto zu tun hat. Auch, wenn er selbst gar kein Auto besitzt.


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