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Mensch-Maschine-Kollaboration

Die Mensch-Maschine-Kollaboration bringt menschliche und künstliche Intelligenz zusammen, um wertvollere Erkenntnisse zu liefern, als es jeder für sich könnte.

KI und Machine Learning sind unübertroffen in ihrer Fähigkeit, aus riesigen Datensätzen Erkenntnisse zu extrahieren. Aber in den meisten Fällen sind Menschen nach wie vor weitaus besser darin, den Kontext dieser Erkenntnisse und die feinen Nuancen ihrer Bedeutung zu verstehen. Die Mensch-Maschine-Kollaboration verbindet die tiefgreifende menschliche Erfahrung mit dem Umfang und dem Ausmaß der von künstlicher Intelligenz bereitgestellten Analysen.

Beschreibung

Die Kombination der Fähigkeiten des menschlichen Gehirns und künstlicher Intelligenz.

Vorteile

Mit der Kombination aus tiefgreifender menschlicher Erfahrung und der Geschwindigkeit und dem Analysenumfang künstlicher Intelligenz können Sie die Vorteile von beidem gleichzeitig nutzen.

Trade-offs

Nachteile sind in erster Linie die Kosten. Durch den Aufbau von KI-Ressourcen und die Beibehaltung menschlicher Teams verlieren Sie auf beiden Seiten potenzielle Kosteneinsparungen.

Anwendung

Verbesserung der Ergebnisse aller KI-Projekte, die eine menschliche Validierung oder Erfahrung erfordern.

Beschreibung


Vereinfacht ausgedrückt, bedeutet Mensch-Maschine-Kollaboration, dass Menschen und automatisierte Technologie zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.


Das kann viele unterschiedliche Formen annehmen. Meistens geht es darum, dass menschliche Experten und Expertinnen die Ergebnisse von KI oder Machine-Learning-Modellen überprüfen und verifizieren. Dabei bringen Sie ihr eigenes Wissen und ihre Erfahrung ein, filtern schlechte Ergebnisse heraus und helfen dabei, die KI so zu trainieren, dass sie im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse liefert.


In Prozessen kann sie für Vorgänge verwendet werden, an denen sowohl Menschen als auch automatisierte Tools beteiligt sind. Das kann etwas Physisches sein, wie ein Fließband, das sowohl menschliche als auch automatisierte Berührungspunkte beinhaltet, oder ein Business Intelligence-Prozess, der KI und menschliche Analyse kombiniert.

Vorteile


Die Mensch-Maschine-Kollaboration ermöglicht es Ihnen, die Automatisierung auf eine völlig neue Art und Weise zu betrachten. Anstatt einfach nur die von menschlichen Teams ausgeführte Arbeit zu automatisieren und die Kosten zu senken, wird die Technologie genutzt, um die menschliche Intelligenz zu erweitern – wobei hochwertige Ergebnisse Vorrang vor unmittelbaren Kosteneinsparungen haben.


So können Sie das Fachwissen und die Kenntnisse, die Ihr Team im Laufe der Jahre entwickelt hat, optimal nutzen. Es wird von Routineaufgaben befreit und kann seine Zeit und seinen Einsatz dort konzentrieren, wo er für das Unternehmen am wertvollsten ist.


Derzeit sind den Möglichkeiten von KI und Machine Learning allein noch Grenzen gesetzt. Die Mensch-Maschine-Kollaboration fügt die wichtige menschliche Überprüfungsebene hinzu. Sie ist unerlässlich, um zu gewährleisten, dass die Schlussfolgerungen, die Ihre KI aus den von Ihnen eingegebenen Daten zieht, korrekt in die richtigen Ergebnisse für Ihre Kunden umgesetzt werden.

Trade-offs


Der deutlichste Nachteil der Mensch-Maschine-Kollaboration sind die Kosten. Wenn ein Prozess vollständig automatisiert ist und keine Menschen daran beteiligt sind, sparen Sie Arbeitskosten. Wenn der Prozess vollständig von Menschen geführt wird, fallen keine Kosten für die Erstellung, das Training oder den Betrieb von KI- oder Machine-Learning-Modellen an.


Im Fall der Mensch-Maschine-Kollaboration profitieren Sie weder von dem einen noch von dem anderen. Sowohl für KI als auch für menschliche Experten und Expertinnen fallen Kosten an. Im Gegenzug erhalten Sie allerdings qualitativ so hochwertige Ergebnisse, wie sie weder Menschen noch KI isoliert hätten liefern können.


Aus diesem Grund wird die Mensch-Maschine-Kollaboration vor allem in hochwertigen Sondierungs- oder Innovationsprojekten eingesetzt. Also genau die Art von Anwendungsfällen, die sowohl umfangreiche Analysen als auch die umfassende Expertise menschlicher Teams erfordern.

Anwendung


In Schweden nutzte die Brennerei Mackmyra kürzlich die Mensch-Maschine-Kollaboration zum Kreieren eines neuen Single Malt Whiskey mit dem Namen „Intelligens". In Zusammenarbeit mit dem datengetriebenen Beratungsunternehmen Fourkind – jetzt Teil von Thoughtworks – setzte die Brennerei KI ein, um Milliarden von Kombinationen von Rezeptbestandteilen sowie Verkaufs- und Kundenpräferenzdaten zu analysieren. Ziel war es, neue Rezepte zu entwickeln, die den Geschmack der Kunden treffen. 


Der Master Blender der Brennerei wählte anschließend auf der Grundlage seiner eigenen Erfahrung und Expertise die besten KI-generierten Kombinationen aus. Das Ergebnis war ein Whiskey, der sich großer Beliebtheit erfreute und extrem schnell ausverkauft war.


Das ist nur ein aktueller Anwendungsfall. Aber die meisten Mensch-Maschine-Kollaborationen werden in etwa so aussehen – menschliches Fachwissen ergänzt die KI-Leistungen, um hochwertige Ergebnisse zu liefern.

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