Artificial Intelligence – quo vadis?

KI-Strategien – Analytics – Human Centered


3. 10. 2019, 9.00–18.00 Uhr
IBM Clientcenter 1020 Wien, Obere Donaustraße 95


Veranstaltungsschwerpunkte:
  • Aktuelle Trends in der KI
  • Technologischer Wandel durch Digitalisierung und KI 
  • Trends in Deep Learning, Machine Learning 
  • Anwendungsbeispiele für verschiedene Industrien 
  • Lösungen zu Prozessautomatisierung 
  • Podiumsdiskussion mit Anwendervertretern 
  • Künstliche Intelligenz: Einblick in den aktuellen Stand der Entwicklung und mögliche Zukunftsszenarien
Im Zuge der digitalen Transformation sind Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) plötzlich in aller Munde. Systeme die aus großen Datenmengen eigenständig lernen sind Realität. Möglich geworden ist das durch mehrere parallele IT-Entwicklungen: Zum einen hat die Cloud-Revolution massive Rechenleistungen erschwinglich und zugänglich gemacht. Zum andern produziert die Industrie 4.0 mit ihrer allgegenwärtigen Sensorik enorme Datenmengen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sollen der Datenflut wertvolles Wissen entlocken. Einsatz in der Praxis von künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Verarbeitung natürlicher Sprachen: Erkennung akustischer Signale und ihre Bedeutung (zb. Umsetzung von Sprachbefehlen durch persönliche Assistenten wie Apple Siri oder Amazon Alexa)
  • Bilderkennung und –verarbeitung: Interpretieren der Bedeutung von Inhalten in visuellem Material (zb. Gesichtserkennung in Bildern und Videos) • Expertensysteme: Sammeln und bereitstellen von Fachwissen (zb.: Beratung im juristischen Bereich durch kognitive Systeme)
  • Deep Learning: Entdecken von neuen Wissen in bestehenden Daten (zb.: Auffinden unbekannter Wechselwirkung zwischen Medikamenten anhand anonymisierter Patientendaten)
  • Robotik und Pfadfindung: Bestimmung des optimalen Wegs und andere Entscheidungen autonomer Systeme (zB.: Einsatz simulierter Schwarmintelligenz zur Wegfindung durch Müllabfuhrroboter)
  • Optimierungen und Heuristiken Optimierung komplexer Systeme mit einer unübersichtlichen Anzahl von Variablen (zB.: Prognose für Siemens Gasturbine oder Windparks)
Technologien wie Predictive Analystics, Big Data und Deep Learning, die der künstlichen Intelligenz zuzuordnen sind, sind in aller Munde. 
  • Künstliche Intelligenz und Digitalisierung
  • Die Chancen von Transfer Learning für die Industrie
  • Blockchain
  • Auswirkung auf Geschäftsmodelle der Zukunft 
  • Deep Learning und zu Machine Learning 
  • Anwendungsbeispiele
  • Lösungen zu Prozessautomatisierung, Self Service usw.
Ziel des Events ist es einen Überblick in die Thematik zu geben, verschiedenste Anwendungsfälle vorzustellen und Lösungen für KI, im Service Desk, in der Prozessautomatisierung internationaler und österreichischer Anbieter für verschiedenste Industrien, Unternehmen, Gemeinwirtschaft und öffentliche Verwaltung darzustellen. Zielgruppe: Betriebsverantwortliche, Datenanalysten, DevOps-Verantwortliche, Digital Officer, Entscheider, IKT-Marketiers und Business, IT- Strategien-Verantwortliche und Technologieverantwortliche, Projektleiter

Agenda


09:00 Artificial Intelligence: Mission Austria 2030

DI Michael Plachy

KI bietet aber auch große Chancen für Produktinnovationen, vor allem im Dienstleistungssektor, wo die mangelnde Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von Expertenwissen ein wesentliches Innovationshemmnis ist. Die Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Dienstleistungen auf Basis von KI sind groß. KI-Technologien wie z.B. lernende Systeme bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in einer Reihe von Branchen. Neben der Entwicklung neuer Produkte auf Basis von KI wird von der Anwendung ein wesentlicher Beitrag zur wirtschaftlichen Dynamik Österreichs ausgehen. Deshalb ist die Förderung der Diskussion von KI ein wichtiges politisches Handlungsfeld. Quelle: AIM AT 2030 – Artifical Intelligence Mission Austria 2030


09:30 Aktuelle Trends der KI

DI Theodorich Kopetzky (SCCH Hagenberg)

Künstliche Intelligenz als Teil der vierten industriellen Revolution oder deren Ende? Der Einsatz von KI wirft wirtschaftliche und gesellschaftliche Fragestellungen sowohl hinsichtlich Integrität (z.B. Adversarial Attacks), Betriebssicherheit, Testbarkeit, dem Schutz der Privatsphäre (von Personendaten aber auch von geschäftskritischen Firmendaten) als auch Ingenieursthemen wie Wiederholbarkeit auf und stellt uns vor spannende Herausforderungen. Eine Vogelperspektive aktueller Trends auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz anhand aktueller Projekte.


10:15 Trusted AI – Watson OpenScale

DI Benedikt Klotz (IBM)

Aktuelle AI Systeme funktionieren zumeist wie Black Boxes, deren Entscheidungen für den Nutzer meist gar nicht oder nur schwer nachvollziehbar sind. Um das Vertrauen in Artificial Intelligence im Unternehmenskontext in Richtung »Trusted AI« zu steigern, hat IBM Research Watson OpenScale entwickelt. IBM Watson OpenScale stellt sicher, dass AI-Entscheidungen für Anwender ohne großen Aufwand verständlich gemacht werden, und dass AI-Modelle in Geschäftsanwendungen unvoreingenommen (d.h. ohne BIAS) sind. Watson OpenScale unterstützt überdies die Automatisierung und Operationalisierung von AI-Modell-Lebenszyklen.r



11:15 Was ist kognitive Kommunikation?

René Princz-Schelter (Alcatel-Lucent Enterprise Deutschland)

Die kognitive Kommunikation bietet einen intelligenteren, individuelleren Ansatz für Produktivität und Zusammenarbeit mit einer neuen, auf den Menschen ausgerichteten Erfahrung. Kognitive Kommunikation versetzt Unternehmen in eine Zeit, in der sich Kollaborationsund Kommunikationssysteme an unterschiedliche Verhaltensweisen, Erwartungen und Vorlieben anpassen. An diesem neuen Arbeitsplatz können Mitarbeiter mithilfe von Sprachbefehlen mit Bots in natürlicher Sprache interagieren, um Hilfe bei den täglichen Anforderungen und Problemen zu erhalten. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Smart Bots auch die Bedürfnisse der Benutzer kontextabhängig antizipieren. Diese intelligenten Bots können Arbeitsabläufe optimieren, indem sie sofort Antworten auf Fragen und Probleme geben.


11:45 Watson AutoAI

DI Benedikt Klotz (IBM)

Das große Interesse von Artificial-Intelligence-Anwendungen führt zunehmend zu einem Engpass an qualifizierten Fachkräften. Um AI jedoch in Unternehmen gewinnbringend einzusetzen, werden Personen benötigt, die gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik haben, die KI-Modelle bauen und diese mit gleichbleibender Güte betreiben können. Watson AutoAI adressiert diesen Skill Gap. Es analysiert Daten automatisch und unterstützt Anwender durch automatisches Feature Engineering und Selektion von KI-Modellen, die exakt auf die Prognoseprobleme des Anwenders zugeschnitten sind.






14:20 Greentube Online Gaming Experience – Echtzeit-Datenanalyse für Spieler

Stefan Heil (Greentube)

Greentube Internet Entertainment Solutions ist ein führender Anbieter von Online- und Mobilspielen. Das größte Online-Casino des Unternehmens bedient monatlich mehr als eine Million aktive Spieler. Als Teil der NOVOMATIC-Gruppe, bietet Greentube auch landgestützten Casinos eine digitale Spielplattform, um mit ihren Spielern in Verbindung zu bleiben. Herausforderung: »Online-Casinos bieten in der Regel die gleichen Arten von Spielen wie Roulette an«, sagt Stefan Heil, Leiter von Greentubes leistungsstarker Online-Casino-Plattform Novo Remote Gaming System (NRGS). »Wir müssen uns also durch neue Inhalte, personalisierte Erlebnisse und Angebote differenzieren.« Als das NRGS-Team mit den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen zusammentraf, um herauszufinden wie sie das Spielerlebnis bereichern könnten, stellte sich heraus, dass sie eine moderne Datenplattform benötigten. »Unsere größte Herausforderung bestand nicht nur darin, Datensilos aufzubrechen«, sagt Stefan Heil. »Wir mussten Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen ermöglichen. Unsere SQL-Server-Data-Warehouses und ihre Cubes konnten unsere ständig wachsenden Analyseanforderungen, insbesondere von unseren Marketing- und Kundensupportteams, nicht bedienen.« Die Fähigkeit von Cloudera, unsere Hybrid Cloud-Strategie zu unterstützen, zeichnet Cloudera auf dem Markt aus und ermöglicht es uns, sowohl in unseren Rechenzentren als auch in der Cloud im Betrieb zu sein, ohne den Code zu ändern oder auf eine andere Plattform zu wechseln. Implementierung: Greentube verfolgte einen hybriden Ansatz bei der Bereitstellung der Plattform, führte Data-Science-Experimente in der Cloud durch und verlagerte dann die betriebliche Analyse in die lokalen Rechenzentren, sobald der Anwendungsfall für die Produktion bereit ist. »Wir können innerhalb von Stunden statt Tagen hoch- und runterskalieren, um große Experimente zu starten«, sagt Stefan Heil. »Wir können auch effektiver mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten und sie experimentieren lassen, um zu sehen, wie verschiedene Algorithmen funktionieren.« Ergebnisse: »Mit Cloudera können wir unseren Geschäftsteams helfen, in Echtzeit Einblicke in das Spielerverhalten zu gewinnen, um die richtigen Entscheidungen in Echtzeit zu treffen«, sagt Stefan Heil. »Diese Erkenntnisse treiben das Geschäftswachstum voran.« Neue Erkenntnisse zu Betrugsmustern haben ergeben, dass ein großes Bot-Netzwerk auf einer seiner Casino-Plattformen im Demo-Modus spielt. Als das Risiko Management Team die betrügerischen Konten sowie die Lücke, durch die das Bot-Netzwerk betrieben werden konnte, schloss, konnte die Auslastung der Unternehmensplattform um 20 Prozent gesenkt werden. Dies reduzierte sofort die Betriebskosten und verbesserte die Marketing-KPIs.




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Do., 3. 10. 2019
9.00–18.00 Uhr

IBM Clientcenter 1020 Wien, Obere Donaustraße 95

Teilnahmegebühr:

Als IT-Anwender aus Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung kostenfrei! Als IT-Anbieter/-Berater zu €390,– (+20% MwSt.)! Anmeldung erforderlich. 

Referenten

DI Michael Plachy DI Theodorich Kopetzky (SCCH Hagenberg), DI Benedikt Klotz (IBM), René Princz-Schelter (Alcatel-Lucent Enterprise Deutschland), DI Benedikt Klotz (IBM), DI Theodorich Kopetzky (SCCH Hagenberg), DI Sandra Heissenberger (Magistratsdirektion der Stadt Wien), Stefan Heil (Greentube),