Das Dokument behandelt verschiedene Aspekte der Verkaufsoptimierung im E-Commerce, insbesondere auf Plattformen wie Amazon, sowie den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Mittelstand. Es werden Strategien zur Verbesserung der Ladegeschwindigkeit von Websites und zur Überwindung des 'Paradox of Choice'-Phänomens vorgestellt, sowie hilfreiche Tools für mittelständische Unternehmen, die KI nutzen möchten. Zudem bietet das Dokument auch Buchempfehlungen zu relevanten Themen in den Bereichen Online-Marketing und Projektmanagement.

1. Amazon-Verkaufsoptimierung
auf Basis aktueller Trends wie
Flywheel, Prime Day & Co.
Online-Marketing
7 Tipps zur Verbesserung der
Ladegeschwindigkeit Ihrer Website
Online-Strategien
zur Umgehung des “Paradox
of Choice”-Phänomens
Mobile Notification
So schaffen Marketer eine
digitale Nutzererfahrung
www.estrategy-magazin.depowered by
IRINA SHI/Shutterstock
E-Commerce // Onlinemarketing // SEO // SEM // Development // Mobile // Technik // Usability // Recht // Tipps&Tools
#3907/2019 - 09/2019
Künstliche
Intelligenz
im Mittelstand
LESEPROBE

2. 14. – 16. Oktober 2019
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nagement- und Sicherheits-
tools in den Lebenszyklus des
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genauen Konzepten Ihre täg-
liche Arbeit.
Verpassen Sie keinen
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Im schnellen und scharfen
Wettbewerb müssen Innovati-
on und Technologie verknüpft
sein. Lassen Sie sich von den
neuesten Trends rund um Web
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ment für erfolgversprechende
Geschäftsmodelle inspirieren.
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3. Mittlerweile stehen daher auch für mittelständische Unternehmen
Tools und Komponenten zur Verfügung, die die Nutzung von Künst-
licher Intelligenz auch bei schmalen Budgets erlauben und die so
flexibel und leistungsfähig sind, dass man sich selbst bei massiver
Geschäftsentwicklung damit nicht in eine Sackgasse manövriert.
In unserem Leitartikel der vorliegenden Ausgabe stellen wir Ihnen
vier Ansätze vor, die sehr gut geeignet sind, um KI sofort in KMU
einzusetzen:
Darüber hinaus gibt´s wieder jede Menge spannenden Lesestoff
rund um E-Commerce, Onlinemarketing, Digital-Business, Projekt-
management und Mobile. So haben wir für Sie unter anderem die
wichtigsten Aspekte, die Sie für die Verkaufsoptimierung auf Ama-
zon beachten sollten, Strategien wie Sie als Marketer das „Paradox
of Choice“-Phänomen umgehen und das Verkaufspotential mit Pro-
duktkatalogen auf Facebook optimal nutzen können. Zudem werfen
wir einen Blick in die Relevanz von Kommunikation in der digitalen
Welt.
Abgerundet wird die aktuelle Ausgabe erneut wieder mit einigen
interessanten Buchtipps.
In diesem Sinne wünsche ich Ihnen eine schöne und erholsame
Urlaubszeit bei bestem Wetter und viel Spaß beim Lesen des
eStrategy-Magazins!
Ihr Josef Willkommer
Chefredakteur
Die
Möglichkeiten
im Web
sind nahezu
grenzenlos.
Editorial
Künstliche Intelligenz im
Mittelstand – hilfreich oder
“over the top”?
3
KI- und ML-Anwendungen sind inzwischen schon fast omnipräsent – von Ride-Hailing-Diensten bis hin zur
Sprachsuche auf Smartphones. Inzwischen nutzen viele von uns KI-Dienste jeden Tag – ohne es zu merken.
Es fühlt sich für uns Verbraucher so zugänglich an, dass es auch für mittelständische Unternehmen immer
interessanter wird, sich mit diesem Themenumfeld und den sich daraus ergebenden Möglichkeiten zu be-
schäftigen.

4. 4
NEWS
3 Editorial
6 Buchempfehlungen
LEITARTIKEL
8 Künstliche Intelligenz im
Mittelstand – Hilfreich oder
“over the top”?
E-COMMERCE
17 Flywheel, Prime Day & Co.
22 Magento Imagine 2019 –
Mittelstand im Focus von
Adobe
30 2009-2019: 10 Jahre Meet
Magento in Deutschland. Ein
Rückblick.
DIGITAL BUSINESS
39 Verkaufspotential mit
Produktkatalogen optimal
nutzen
45 Die Disruption im Markt für
Unternehmenssoftware
Inhalt: 02/2019
8
Künstliche Intelligenz im
Mittelstand – Hilfreich
oder“over the top”?
KI- und ML-Anwendungen fühlen
sich für uns Verbraucher so zu-
gänglich an, dass dieses Themen-
umfeld auch für mittelständische
Unternehmen immer interessanter
wird. Wir stellen Ihnen hier vier
Ansätze vor, die sehr gut geeignet
sind, um KI sofort in KMU einzu-
setzen.
fotolia.com/warmworld
alphaspirit©123RF.com
17
Flywheel, Prime Day & Co.
Kaum ein Geschäft entwickelt sich
heute so dynamisch wie der Ver-
trieb über Amazon. Amazon-SEO-
Bedingungen, die Amazon-Adverti-
sing-Landschaft und weitere
Amazon-Algorithmen bzw. Elemen-
te des Ökosystems ändern sich
stetig. Wir verschaffen Ihnen einen
Überblick über die wichtigsten As-
pekte, die Sie bei Ihrem Verkauf auf
Amazon ins Auge fassen sollten.
39
Verkaufspotential mit
Produktkatalogen optimal
nutzen
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie
Sie über Facebook die Möglichkeit
haben, mittels dem Kampagnen-
Werbeziel ‘Produktkatalogverkäufe’
Social Media Kampagnen dahin-
gehend zu optimieren, dass das
volle Verkaufspotential bestmöglich
ausgeschöpft wird, erfahren Sie in
diesem Artikel.
DenysPrykhodov/ShutterstockIRINASHI/Shutterstock
IAMNIKOM/Shutterstock

5. ONLINE-
MARKETING
50 Ist weniger mehr?– Wie
Marketer das „Paradox of
Choice“-Phänomen um-
gehen können
54 7 Tipps, wie Sie die Ladege-
schwindigkeit Ihrer Webseite
verbessern
59 Ihre Web-Daten immer im
Blick mit Ihrem eigenen
Daten-Cockpit
63 Wichtige Aspekte bei
der Optimierung Ihres
Zahlungseingangs
PROJEKT-
MANAGEMENT
66 Das agile Zeitalter lässt
grüßen
MOBILE
70 Mobile Notifications – So
schaffen Marketer eine wirk-
lich digitale Nutzererfahrung
MAGAZIN
73 Impressum
5
Inhalt: 02/2019
66
Das agile Zeitalter lässt
grüßen
Nicht nur global aufgestellte Kon-
zerne, sondern auch immer mehr
mittelständische Firmen setzten ge-
eignete Maßnahmen für ein agiles
Management um. Welche zentrale
Rolle dabei die (Team-)interne
Kommunikation hat erfahren Sie in
diesem Artikel.
Georgejmclittle/ShutterstockAfricaStudio/Shutterstock
50
Ist weniger mehr?– Wie
Marketer das „Paradox of
Choice“-Phänomen um-
gehen können
Auf der Suche nach dem richtigen
Produkt scrollen sich potenzielle
Käufer oft durch mehrere Seiten mit
Angeboten. Wir stellen Ihnen ver-
schiedene Strategien vor, mit denen
Sie auch mit großer Angebotsbreite
eine hohe Konversionsrate erzielen.
adiruch©123RF.com
70
Mobile Notifications –
So schaffen Marketer eine
wirklich digitale Nutzerer-
fahrung
Mobile Push-Benachrichtigungen
am Smartphone gehen mittlerweile
weit über bloße Informationen zu
Apps hinaus. Wie Sie sie richtig
einsetzen, erklären wir Ihnen in
diesem Artikel.
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6. News: Buchempfehlungen
Buchtipps aus der eStrategy-Redaktion
Handbuch Online-Shop
Strategien, Erfolgsrezepte, Lösungen
Wenn Sie einen Online-Shop errichten möchten, müssen Sie vor dem Start-
schuss wichtige Entscheidungen fällen. Dabei ist nicht nur die Wahl der richti-
gen E-Commerce-Software entscheiden. Vor allem der Kostenfaktor spielt eine
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zeptionellen Schritten, wichtigem Usability- und Marketing-Wissen bis hin zu
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den. Inkl. Berücksichtigung neuer Trends und Lösungen, Informationen zur
DSGVO sowie einem Kapitel zum Kundensupport.
Der richtige Begleiter, um sich den vielfältigen Herausforderungen des E-Com-
merce zu stellen.
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Auflage / Erscheinung: 2. Auflage / 2019, Umfang: 834 Seiten, Preis: 49,90 Euro,
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6
Design a Better Business
New Tools, Skills, and Mindset for Strategy and Innovation
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zusammenzustellen und eine Balance zu finden zwischen Ihrem Blick auf die
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Auflage / Erscheinung: 1. Auflage / 2016, Umfang: 272 Seiten, Preis: 32,90 Euro,
Verlag: Willey, ISBN: 978-1-119-27211-3
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7. Product Leadership
Wie Top-Produktmanager herausragende IT-Produkte entwickeln und
erfolgreiche Teams formen
Gutes Produktmanagement ist für den Erfolg moderner Unternehmen, die ihre
digitalen Produkte dynamisch und kundenorientiert entwickeln, ein entschei-
dender Wettbewerbsfaktor. Aber warum sind manche Produktmanager erfolg-
reich und andere nicht? Und wie wird ein Produktmanager zu einem Produkt-
Leader, der konsequent eine Vision verfolgt, ein Produktteam formt und so
wesentlich zum
Unternehmenserfolg beiträgt?
Die Autoren Richard Banfield, Martin Eriksson und Nate Walkingshaw verfügen
über jahrzehntelange Erfahrung in Produktdesign und Produktentwicklung. Sie
beschreiben verschiedene Stile und Techniken erfolgreicher Produkt-Leader
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aller Welt aufschlussreiche Erkenntnisse und erfolgreiche Best Practices.
Autoren: Richard Banfield / Martin Eriksson / Nate Walkingshaw,
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News: Buchempfehlungen
Buchtipps aus der eStrategy-Redaktion
7
Generation Young
Wie sie denkt. Wie sie arbeitet.
Bereits oder schon Menschen ab Mitte 30 sehen in jungen Leuten ein Rätsel.
Scheinbar vollkommen anders sozialisiert, haben sie ihre ganz eigene Sichtwei-
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Doch wer sind sie eigentlich? Wie tickt die junge Generation? Was erwarten sie
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Antworten darauf liefert Michael Lorenz' neues Buch. Es gibt einen tiefen Ein-
blick in die Gedankenwelt der jungen Generation. Anschaulich zeigt es, wie die
junge Generation sozialisiert wurde und wie sie zu dem geworden ist, was sie
heute ist.
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Gemeinsamkeiten finden und sich aufeinander zubewegen, um gemeinsam
konstruktiv die Zukunft zu gestalten.
Dieses Buch ist ein Muss für alle Menschen mit Führungsverantwortung und all
jene, die ihre jungen Kolleg(inn)en besser verstehen wollen.
Autoren: Michael Lorenz, Auflage / Erscheinung: 1. Auflage / 2019 , Umfang: 204 Seiten,
Preis: 19,95 Euro, Verlag: BusinessVillage , ISBN: 978-386-980-456-9
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8. KI- und ML-Anwendungen sind inzwischen schon fast omnipräsent – von Ride-Hai-
ling-Diensten bis hin zur Sprachsuche auf Smartphones. Inzwischen nutzen viele
von uns KI-Dienste jeden Tag – ohne es zu merken. Es fühlt sich für uns Verbraucher
so zugänglich an, dass es auch für mittelständische Unternehmen immer interessan-
ter wird, sich mit diesem Themenumfeld und den sich daraus ergebenden Möglich-
keiten zu beschäftigen.
8
Künstliche Intelligenz im
Mittelstand – Hilfreich oder
“over the top”?
Josef Willkommer, Chefredaktuer eStrategy-Magazin
Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
IRINASHI/Shutterstock

9. Ganz grundlegend unterscheidet man dabei zwi-
schen schwacher und starker KI. “Dabei ist schwa-
che KI fokussiert auf die Lösung konkreter Anwen-
dungsprobleme auf Basis der Methoden aus der
Mathematik und Informatik, wobei die entwickelten
Systeme zur Selbstoptimierung fähig sind. Dazu
werden auch Aspekte menschlicher Intelligenz nach-
gebildet und formal beschrieben bzw. Systeme zur
Simulation und Unterstützung menschlichen Den-
kens konstruiert.”1
Inzwischen geht man davon aus, dass die KI für
nahezu alle Branchen zukünftig eine entscheidende
Rolle spielen wird, indem sie intelligente Anwendun-
gen und erhöhte Effizienz in den Geschäftsprozessen
durch optimale Nutzung der bereits vorhandenen
und gerade in der Zukunft immer weiter ansteigen-
den Unternehmensdaten bereitstellt.
Gemäß einer Erhebung der Mittelstand-Digital
Begleitforschung unter dem Titel “Künstliche Intel-
ligenz im Mittelstand” halten sie 77% der befragten
Experten für keinen Hype sondern bedeutend für die
Zukunft des deutschen Mittelstandes und 70% der
Experten sehen die Gefahr dass der deutsche Mit-
telstand im Zuge der internationalen KI-Entwicklung
abgehängt wird.2
Großunternehmen und Konzerne haben KI-Techno-
logien inzwischen immer häufiger in ihre Systeme
integriert und sind mit den damit erzielten Ergebnis-
sen oft sehr zufrieden. Aber gerade im Mittelstand
stellt sich aktuell sehr häufig noch die Frage, ob die
Technologie für dieses Umfeld überhaupt relevant ist.
Darauf gibt es eine sehr eindeutige Antwort: Künstli-
che Intelligenz ist mittlerweile nicht nur für Unterneh-
men mit Milliardenbudgets geeignet und inzwischen
oft hilfreich! Gerade im Mittelstand ist der Wettbe-
werb oft sehr ausgeprägt, so dass selbst kleinere
Optimierungen und/oder Kostenvorteile enorme
Auswirkungen haben können. So lassen sich mit KI-
basierten Applikationen häufig Kosteneinsparungen
realisieren und zugleich der Kundenservice sowie
diverse andere Themenfelder verbessern.
Inzwischen stehen auch für mittelständische Unter-
nehmen Tools und Komponenten zur Verfügung,
die die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch bei
schmalen Budgets erlauben und die so flexibel und
leistungsfähig sind, dass man sich selbst bei massi-
ver Geschäftsentwicklung damit nicht in eine Sack-
gasse manövriert.
Nachfolgend möchten wir vier Ansätze vorstellen, die
sehr gut geeignet sind, um KI sofort in KMU einzu-
setzen:
1. Nutzung bestehender
Plattformen
Die Entwicklung einer eigenen KI ist zweifellos ein
komplexer und zeitaufwendiger Prozess und erfor-
dert erhebliche Investitionen. Glücklicherweise haben
inzwischen unterschiedlichste Technologieunterneh-
men – darunter auch so “Dickschiffe” wie Google,
Amazon und Facebook, ihre KI-Bemühungen im
Rahmen von Open-Source-Projekten auch Dritten
frei zugänglich gemacht. Die Nutzung dieser Tech-
nologien für Ihr Unternehmen spart Ihnen erhebliche
Kosten und Zeit, die bei komplett eigener Entwick-
lung und Gestaltung anfallen würden. Hier ist eine
zusammengestellte Liste einiger der beliebtesten
KI-Plattformen, die Ihr Unternehmen nutzen kann:
Tensorflow (von Google)
TensorFlow wurde 2015 veröffentlicht und ist eines
der am besten gepflegten und am weitesten verbrei-
teten Frameworks für maschinelles Lernen. In der
Forschung und im Produktivbetrieb wird TensorFlow
derzeit von verschiedenen Teams in kommerziellen
Google-Produkten wie Spracherkennung, Gmail,
Google Fotos und Google Suche verwendet. So wird
der Kartendienst Maps durch Analyse der von Street
View aufgenommenen Fotos, die mit Hilfe einer
auf TensorFlow basierenden KI analysiert werden,
verbessert. TensorFlow wurde ursprünglich vom
Google-Brain-Team für den Google-internen Bedarf
entwickelt und später unter der Apache-2.0-Open-
Source-Lizenz veröffentlicht.
9
Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
1
Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung, S. 4
2
https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=6

10. 10
Der umfangreiche Anwendungsbereich von Tensor-
Flow ist auf die Verfügbarkeit in fast allen gängigen
Programmiersprachen wie C++, Go, Haskell, Java,
Python, Rust und nicht zuletzt Javascript zurückzu-
führen. Zudem werden auch Pakete von Drittanbie-
tern für andere Programmiersprachen bereitgestellt.
Keras
Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Biblio-
thek, geschrieben in Python, die im März 2015 von
François Chollet veröffentlicht wurde. Keras bietet
eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Ba-
ckends, darunter TensorFlow, Microsoft Cognitive
Toolkit (vormals CNTK) und Theano. Das Ziel von
Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken
so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu
machen.
Das Besondere an Keras ist, dass es sowohl als
Add-on- als auch als Stand-alone-Software einge-
setzt werden kann. Keras wurde entwickelt, um die
Erstellung von Deep Learning Modellen zu vereinfa-
chen.
Da es in Python geschrieben wurde, kann es auf
anderen KI-Technologien wie Tensorflow, CNTK und
Theano eingesetzt werden.
Die Plattform bietet eine umfassende Machine Lear-
ning Bibliothek, die Folgendes ermöglicht,
• Einfaches und schnelles Prototyping,
• Läuft optimal auf CPUs und GPUs
• Unterstützt sowohl sog. Recurrent Networks als
auch Convolutional Networks.
Spark MLlib
Spark MLlib wurde von Apache entwickelt und ist
eine Bibliothek die Machine Learning ermöglicht
und Java, Python, Scala und sogar R unterstützt.
Spark MLlib ist speziell für die Verarbeitung großer
Datenmengen konzipiert und kann recht schnell in
verschiedenen Unternehmensbereichen wie Ferti-
gung, Finanzen, Gesundheitswesen und vielem mehr
eingesetzt werden. Das Tool bietet auch Interopera-
bilität mit NumPy in Python- und R-Bibliotheken.
Caffe
Caffe ist die Abkürzung für Convolutional Architec-
ture for Fast Feature Embedding und wurde 2017
veröffentlicht. Hierbei handelt es sich ebenfalls um
ein Framework für Machine Learning, das sich in
erster Linie auf Verständlichkeit, Geschwindigkeit und
Modularität konzentriert. Diese Open-Source-Platt-
form ist in C++ geschrieben und wird auch mit einer
Python-Schnittstelle geliefert. Caffe besticht durch
folgende Merkmale:
• Ausdrucksstarke Architektur
• Umfangreicher Code
• Enorme Performance
• Aktive und offene Community
Caffe kann als ideale KI-Plattform gerade für mit-
telständische Unternehmen dienen, da es einfach
zu implementieren ist und seine aktive Community
bereits häufig Lösungen oder Teile davon bereithält.
fastText (von Facebook)
FastText ist eine leichtgewichtige Open-Source-Bib-
liothek, die es Benutzern ermöglicht, Texterkennung
und -klassifizierungen zu erlernen. FastText funkti-
oniert auf standardisierter, generischer Hardware.
Lernmodelle können später verkleinert werden, um
auch auf mobile-Geräten zu funktionieren.
Das vom KI Research (FAIR) Labor von Facebook
entwickelte System bietet Worteinbettungen und
Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?

11. 11
Textklassifikationen. Es ist für alle gängigen Plattfor-
men wie Linux, MacOS und sogar Microsoft Win-
dows verfügbar.
FastText ist in C++ und Python geschrieben und er-
möglicht es Benutzern, unbeaufsichtigte oder über-
wachte Lernalgorithmen zu erstellen.
2. Klein anfangen
Das Thema KI lässt sich nicht über Nacht vollum-
fänglich erlernen. Aufgrund der Komplexität und
Vielschichtigkeit sollte man hier möglichst iterativ und
in kleinen Schritten vorgehen, um sich langsam in
das Thema einzuarbeiten, die Technologie und die
damit verbundenen Möglichkeiten und Lösungsan-
sätze von Grund auf zu verstehen und dann mit der
Zeit ins Thema immer tiefer eintauchen zu können.
Zudem kann durch eine langsame und schrittweise
Vorgehensweise unnötiges und mitunter auch sehr
teures Lehrgeld vermieden werden.
Nachfolgend die Skizze für einen ersten strukturier-
ten Ansatz, um in das Thema KI einzusteigen:
• Beginnen Sie mit der Einbindung von “fertigen”
Applikationen, die bereits KI-Komponenten nut-
zen und mit denen sich die Produktivität Ihrer Mit-
arbeiter verbessern lässt. Hierzu gibt es unter-
schiedlichste Ansätze und Tools z. B. im Bereich
Customer Relationship Management (CRM) oder
auch im Bereich von Online-Marketing
• Sobald Sie mit entsprechenden “Out-of-the-Box-
Lösungen” vertraut gemacht haben und diese
System erfolgreich in der Praxis einsetzen, kön-
nen Sie im nächsten Schritt durch bestehende
Open Source Tools und bereits bestehende
KI-Baukästen und -Frameworks, wie sie z. B. von
Google oder Amazon bereitgestellt werden, erste
einfache Applikationen, z. B. einen einfachen
Chatbot angehen.
• Beginnen Sie dabei mit einem kleinen Problem
mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, einen positi-
ven Return on Investment (ROI) zu erzielen.
• Achten Sie auf die folgenden Schritte:
Definition: Definieren Sie klare Erwartungen
daran, was KI für Ihr spezifisches Unterneh-
mensprofil tun kann und was nicht.
Messung: Messen Sie die durch KI erreichten
Arbeitsergebnisse (idealerweise Verbesserun-
gen) sehr genau.
Entscheidung: Entscheiden Sie, ob das
Experiment funktioniert hat oder nicht, d. h.,
ob die von Ihnen gemessenen Verbesse-
rungen ihren Erwartungen entsprechen oder
im besten Fall sogar darüber liegen.
Eine solch strukturierte und interaktive Vorgehens-
weise mit permanenter und genauer Auswertung
der Ergebnisse hilft Ihnen von Beginn an, Risiken zu
vermeiden und insbesondere Geld zu sparen.
3. KI zur Analyse imple-
mentieren
Der wichtigste und wesentliche Anwendungsbereich
der KI für nahezu jedes Unternehmen ist die Analytik.
Die KI hat neue Horizonte im Bereich der Analytik er-
öffnet; durch die Nutzung sog. Predictive Analytics –
darunter versteht man vorhersagende Analysen über
die beispielsweise bei Maschine die nächste Wartung
anhand des täglichen Einsatzes und der Abnutzung
vorhergesagt werden kann – können Unternehmen
zukünftig enorm profitieren.
Wenn Sie versuchen, KI für Ihr Unternehmen zu im-
plementieren, ohne dabei viel in maschinelles Lernen
investieren zu wollen, dann ist Analytik der richtige
Weg.
Mit KI-basierten Analysetools erhalten Sie echte
Business Intelligence und Lösungen, die vor nicht
allzu langer Zeit ausschließlich Großunternehmen
und Konzernen vorbehalten waren inzwischen häufig
zu Schnäppchenpreisen, sodass dieser Ansatz
mittlerweile sogar für kleine Unternehmen interessant
sein kann. Nachfolgend eine Aufstellung einiger der
besten Analysetools am Markt, auf die inzwischen
Unternehmen nahezu jeder Größe zugreifen können
und deren Einsatz inzwischen auch erschwinglich ist:
Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?
1
https://www.gartner.com/doc/3884563/magic-quadrant-web-content-management

12. 12
Amazon Machine Learning
AML ist ein Machine Learning Dienst, der Tools und
Assistenten für die Erstellung von Modellen für ma-
schinelles Lernens bereitstellt. Mit Hilfe von einfach
zu bedienenden Analysen will Amazon das maschi-
nelle Lernen quasi Jedermann zugänglich machen.
AML kann mit anderen Amazon-Diensten und -Ser-
vices verknüpft werden, wodurch der Phantasie für
entsprechende Lösungsansätze kaum mehr Grenzen
gesetzt sind. Amazon stellt insbesondere für folgen-
de Anwendungsbereiche dedizierte Lösungen bereit:
Für den Kunden fällt bei FOSS einerseits der Faktor
Kostenersparnis ins Gewicht, weil keine Lizenzge-
bühren anfallen. Viel wichtiger sind andererseits aber
meist der Faktor Unabhängigkeit, das Vermeiden des
so genannten „Vendor Lock” und die Flexibilität, die
die quelloffenen Systeme bieten. Im Folgenden soll
das Pro und Contra der beiden Ansätze diskutiert
und ein einfacher Kriterienkatalog postuliert werden,
der bei der Entscheidung für die eine oder andere
Strategie helfen kann. Um das Fazit jedoch vorweg-
zunehmen: Es gibt nicht die eine, einzige Lösung, die
immer und für jeden passt.
• Empfehlungen (Recommendations)
• Forecasting
• Bild- und Videoanalyse
• Erweiterte Textanalytik
• Dokumentenanalyse
• Sprache
• Conversational Agents
• Übersetzung
• Transkription
Interessenten können entweder “fertige” KI-Services
auswählen, die für die Computer Vision, Sprache,
Empfehlungen oder das Forecasting vortrainiert sind;
Amazon SageMaker nutzen um schnell komplett
neue Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu
trainieren und bereitzustellen oder benutzerdefinierte
Modelle erstellen, die alle gängigen Open-Source-
Frameworks unterstützen.
Google Cloud AI
Der sogenannte AI-Hub von Google Cloud bietet
Funktionen und Plug-and-Play Komponenten für
Künstliche Intelligenz. Hierzu zählen unter anderem:
• Bilderkennung und -analyse
• Videoerkennung und -analyse
• Übersetzung
• Multi-Language Processing
• Spracherkennung
• Empfehlungen (Recommendations)
• und einiges mehr
Interessenten können zudem auf KI-Komponenten
zugreifen, die von anderen Nutzern entwickelt wur-
den, und die von Google AI, Google Cloud AI und
Google Cloud Partnern veröffentlicht wurden. Sie
können auch ganz einfach komplett neue Google
Cloud AI- und Google AI-Technologien für Experi-
mente und Anwendungen auf Google Cloud und
hybriden Infrastrukturen einsetzen.
Microsoft Azure AI
Natürlich ist auch der “IT-Dino” Microsoft relativ früh
auf den AI-Zug aufgesprungen und bietet über die
Azure Plattform – ähnlich wie Google und Amazon –
inzwischen eine Vielzahl von KI Diensten an, auf die
zurückgegriffen kann und die zum Teil sogar fast
Plug & Play verwenden werden können. Microsoft-
CEO Satya Nadella stellte dazu fest: “Our goal is to
democratize AI to empower every person and every
organization to achieve more.”
Microsoft unterstreicht dies durch eine Fülle an Lö-
sungen und Tools, die hier zur Verfügung stehen:
• Knowledge Mining
• Machine Learning
• Cognitive Services
Bildanalyse
Spracheingabe
Sprache
Entscheidung
Zudem hat für Microsoft seit einiger Zeit der bekann-
te Ausspruch “Vom Saulus zum Paulus” in vielerlei
Hinsicht Gültigkeit, da sich das Unternehmen inzwi-
schen verstärkt im Open Source Umfeld tummelt
und hier u. a. auch einen äußerst leistungsfähigen
Chatbot-Dienst, der Open Source zur Verfügung
steht, anbietet.
Leitartikel: Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Hilfreich oder “over the top”?

13. Hier endet
die Leseprobe
der Ausgabe 02/2019
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