Zuverlässiges maschinelles Lernen

Kapitel 13. ML in dein Unternehmen integrieren

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Die Integration einer neuen Disziplin in ein Unternehmen gleicht oft eher einer unregelmäßigen Gartenarbeit: Du streust die Samen aus, unabhängig davon, ob der Boden fruchtbar ist oder nicht, und kommst ab und zu zurück, um zu sehen, was gedeiht. Vielleicht hast du Glück und siehst im Frühling eine bunte Vielfalt, aber ohne mehr Struktur und Disziplin wirst du eher von etwas Unfruchtbarem begrüßt werden.

Organisatorische Veränderungen richtig zu machen, ist aus vielen allgemeinen Gründen so schwierig. Zunächst einmal gibt es eine schier unendliche Menge an Material darüber, wie man Organisationen und Kulturen verändern kann. Schon die Auswahl aus dieser Fülle von Optionen ist entmutigend, ganz zu schweigen von der Frage, wie man das, wofür man sich entschieden hat, am besten umsetzt.

Im Fall von ML gibt es jedoch ein paar domänenspezifische Gründe, die wohl noch wichtiger sind. Wie sich schnell zu einem Klischee entwickelt, ist der grundlegende Unterschied von ML die enge Verknüpfung mit der Natur und dem Ausdruck von Daten. Das bedeutet, dass überall dort, wo es in deinem Unternehmen Daten gibt, auch etwas vorhanden ist, das für ML relevant sein könnte. Selbst wenn du versuchst, alle Unternehmensbereiche aufzuzählen, die in irgendeiner Weise Daten haben oder verarbeiten, wird dieser Punkt deutlich: ...