Was ist Machine Learning und welchen Einfluss hat es auf Corporate Learning

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Thomas Jenewein, SAP Education Business Development Manager
Was ist Machine Learning und welchen Einfluss
hat es auf Corporate Learning?

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Machine Learning ist der Treiber künstlicher Intelligenz
• Computer & Software lernt von
Daten ohne explizit programmiert
zu werden.
• Maschinen erkennen, lesen,
hören, verstehen und interagieren.
Was ist Machine Learning?
• Big Data (z.B. Netzwerke, Cloud-
Apps, Internet der Dinge, Sensoren)
• Hardware extrem verbessert
(Grafik-Prozessoren [GPU], Multicore)
• Deep Learning Algorithmen
Warum jetzt?

Der Versuch einer Einordnung: AI & Machine Learning
OpenSAP MOOC on
Machine Learning

Beispiel: Genauigkeit von automatischer Bilderkennung
A dog with ball in its mouth
A skier is jumping over
snow covered hill
Group of seven people
Late 19th-century
architecture
Human performance
95
75
90
85
80
2012 2013 2014 2015 year
100
Performance on image DB “ImageNet”Automated captioning
Accuracy in %

Jobangebote nehmen kontinuierlich zu

Einsatzgebiete von Machine Learning
Manuell
Machine
Learning
Einfache
Aufgabe
Regelbasiert
Regeln
EinfachKomplex
Klein Groß
Problemausmaß
• Sehr hohes Volumen an Aufgaben
• mit komplexen Regeln und
• unstrukturierten Daten

Robotic
Desktop
Automation
Manuelle
Intervention
Robotic
Process
Automation
Digital gesteuert
oder Self-Service
Machine
Learning
statistische
Vorhersagen
Künstliche
Intelligenz
Gesamtkonzept
incl. Robotik,
Logik, NLP..
Treiber Prozess Daten
Analogie Handeln Denken
Ansatz regelbasiert (selbst)lernend
Machine Learning vs Künstliche Intelligenz

Arten von Machine Learning variieren je nach Problem & Verfügbarkeit
von Daten
• Algorithmus lernt aus
vorgegebenen Daten
mit Inputs-Outputs
(z.B. Handschrift,
Stimmerkennung, Fragen,
Antwortpaare)
• Erkennung von Regeln
• Vorhersage von Output
bei neuen Daten
• Bsp: Zinssatz, Jahreszeit
 Hauspreis
• Algorithmus lernt durch
Belohnung
• Wenig Daten und
unklarer Output
• In dynamischer Umgebung
• Bsp: Autonomes Fahren
• Algorithmus erzeugt selbst
Trainingsdaten & Modell
• Finden von Mustern &
Verteilungen im Datensatz
– z.B. Clustering oder
Kategorisierung
• Bsp: Exploration
demografischer
Kundendaten
Überwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen Verstärkendes Lernen

Anwendung von Machine Learning nach 10/20/70

Beispiele von SAP Übersetzung von openSAP Kursen (Untertitel)

Beispiele von SAP Chatbot in Lerncommunities im SAP Learning Hub

Beispiele von SAP Recomendations in SAP SuccessFactors Learning

Ausblick: ChatBots & digitale Assistenten
Learning Advisor on SAP Learning Hub
Chatbot advises learners on the best learning journey
SAP CoPilot
Turn Conversations into Actions with SAP CoPilot
Show me actual vs planned
revenues for Canada.
Okay, here is the revenue
analytics of Canada.
Conversational User
Experience (UX) enabling
natural language interaction
Self Learning system using
machine learning functionality
to gain knowledge
Business Context Awareness
understanding the business
situation

Ein kompetenzzentrierter Ansatz erkennt die Arbeitsteilung
von “Big Data” & Humankompetenz
4. Mensch versus Maschine in der Kompetenztreppe
Kompetenz 2.Ord.,
Wettbewerbs-
Fähigkeit
Zeichen + Syntax
Daten + Bedeu-
tung
Informa-
tionen + Vernetzung
(Kontext,
Erfahrungen,
Erwartungen)
Wissen + Können
Handlungs-
fähigkeit + Wollen
Handlungs-
bereitschaft + Innovieren
(= MARKT!)
Kompetenz
1. Ord. + Einzigartigkeit,
“besser als
andere”
Mensch
Maschine
Quelle: in Anlehnung an Wissens-Treppe von K. North und Kompetenz-Zwiebel Krüger/Homp
“Nur”
komplizierte,
schematische
Aufgaben
Komplexe
Aufgaben
Schematische
Unterstützung

Next Learning goes Artificial Intelligence / Machine Learning
ML Maturity Modell
1. Answer questions/ Onboarding
2. Recommend Content
and Peers
3. Conversational UI/ Chatbot
4. Generate Content/ NLG
5. Individual learner coaching
“Next Learning Initiative goes AI MAP”:
Performance
Support
AI
Chat-
bot
Prescriptive
(Learning Path)
Measurement,
Analytics
Recommended
Content
AI based
augmented,
personalized
Content
Matching
Supporting
Network
Eine Landkarte könnte alle AI-Ansätze im neuen Lernkontext ausweisen …
Monitoring Progress
AI answers
Questions
AI coaches
Learner
Content
Commu-
nication
Colla-
boration
Coor-
dination
Social
Learning
Own
Content
Human
Feedback
Automate
Self-drive

#NextLearning – machen Sie mit bei der
Blogparade!

Further Info & Links
• Fachartikel: Der Einfluss von Machine Learning & Künstlicher Intelligenz auf Arbeiten &
Lernen im Unternehmen
• A Future That Works: Automation, Employment, and Productivity, McKinsey & Co., January
2017, http://www.mckinsey.com/global-themes/digital-disruption/harnessing-automation-for-a-
future-that-works
• “How Artificial Intelligence Will Redefine Management,” Harvard Business Review, November
2, 2016, https://hbr.org/2016/11/how-artificial-intelligence-will-redefine-management
• Blog: How do we work and learn in the future?
• OpenSAP MOOC: Machine Learning – incl. realtime translation
• OpenSAP MOOC: Enterprise Deep Learning with TensorFlow
• SAP ML Webseite: http://www.sap.com/ml
• Bots have arrived at SAP Jam (Blog zur Erstellung von Bots in SAP Jam)
• Recast AI: Chatbot Community

Dankeschön! Thomas Jenewein
SAP Deutschland SE & Co. KG
Business Development Manager
thomas.jenewein@sap.com
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