Guide für Manager
6 Antworten von McKinsey zu Machine Learning
Christoph Lixenfeld, seit 25 Jahren Journalist und Autor, vorher hat er Publizistik, Romanistik, Politikwissenschaft und Geschichte studiert.
1994 gründete er mit drei Kollegen das Journalistenbüro druckreif in Hamburg, schrieb seitdem für die Süddeutsche Zeitung, den Spiegel, Focus, den Tagesspiegel, das Handelsblatt, die Wirtschaftswoche und viele andere.
Außerdem macht er Hörfunk, vor allem für DeutschlandRadio, und produziert TV-Beiträge, zum Beispiel für die ARD-Magazine Panorama und PlusMinus.
Inhaltlich geht es in seiner Arbeit häufig um die Themen Wirtschaft und IT, aber nicht nur. So beschäftigt er sich seit mehr als 15 Jahren auch mit unseren Sozialsystemen. 2008 erschien im Econ-Verlag sein Buch "Niemand muss ins Heim".
Christoph Lixenfeld schreibt aber nicht nur, sondern er setzt auch journalistische Produkte ganzheitlich um. Im Rahmen einer Kooperation zwischen Süddeutscher Zeitung und Computerwoche produzierte er so komplette Zeitungsbeilagen zu den Themen Internet und Web Economy inklusive Konzept, Themenplan, Autorenbriefing und Redaktion.
- Wie sich Unternehmen am besten vorbereiten, hat McKinsey in einem "Führungskräfte-Guide zum Maschinenlernen" zusammengefasst
- McKinsey gibt Antworten auf sechs praktische Fragen
- Die gute Nachricht: Egal, wie schlau Computer werden, es werden immer Manager gebraucht, um die wichtigen Entscheidungen zu treffen
Die Überschrift verhieß nichts Gutes: "Computer werden dir den Job wegnehmen", titelte unsere US-Schwesterpublikation PC World vor einigen Monaten. In dem Artikel ging es um die Zukunft der künstlichen Intelligenz, um die Frage, wann Maschinen in der Lage sein werden, den Menschen das strukturierte Denken abzunehmen.
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Anlass der Geschichte war eine Podiumsdiskussion in Washington D. C. Peter Bock, emeritierter Prozessor der George Washington-Universität, äußerte die Ansicht, in längstens 12 Jahren seien Computer so schlau wie Menschen.
Paul Cohen, Programm-Manager für künstliche Intelligenz bei der DARPA, der Forschungsagentur der US-Verteidigungsministeriums, äußerte sich weniger optimistisch (bzw. pessimistisch, je nach Standpunkt). "Bisher sind die Experten auf diesem Gebiet noch nicht in der Lage, Maschinen so etwas wie gesunden Menschenverstand einzuimpfen, jene Art von Vernunft, die jeder Fünfjährige besitzt."
Die beiden Zitate markieren sozusagen die Sollbruchstelle der Diskussion um Künstliche Intelligenz, um das Maschinenlernen. Unstrittig ist, das Computer schon heute schneller als Menschen strukturierte, das heißt standardisierte, vergleichbare Daten zu was auch immer verdichten können.
Schwieriger wird es beim gesunden Menschenverstand
Der gesamte Google-Konzern lebt im Wesentlichen von dieser Fähigkeit, Banken entscheiden anhand solcher Analysen über Kreditvergaben und über die Konditionen.
Schwieriger wird es beim erwähnten gesunden Menschenverstand. Wenn es nicht darum geht, Antworten zu geben, sondern die richtigen Fragen zu stellen. Genau das aber, also das Lösen komplexer Business-Aufgaben durch lernfähige Computer, ist Ziel aller aktuellen Business Intelligence-Konzepte.
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Wie sich Unternehmen am effizientesten diesem Ziel nähern, das hat McKinsey jetzt in einem "Führungskräfte-Guide zum Maschinenlernen" zusammengefasst.
Um das Ob geht es dabei übrigens nicht. Schon zu Beginn des Papers zitiert McKinsey den Management-Autor Ram Charan mit dem Satz: "Jedes Unternehmen, das nicht schon heute eine Art mathematischer Think-Tank ist oder plant, in Kürze ein solcher zu werden, hat im Grunde schon den Anschluss verpasst."
Wie also am Ball bleiben? McKinsey stellt dazu 6 praktische Fragen; und gibt natürlich auch gleich die Antworten.