Endlich Hoffnung, das Content-Chaos in den Griff zu bekommen?

Seit mindestens 2 Jahrzehnten sprechen wir davon, dass sich die Menge unstrukturierter Daten, von Inhalten und Dokumenten vervielfacht. Die Aussage, dass 80 % der Daten unstrukturiert, nur 20 % strukturiert sind hat fast schon einen Bart. Mindestens seit dieser Zeit versuchen wir, die Flut an Dateien, Dokumenten, Zeichnungen, Papieren, E-Mails, Inhalten verschiedenster Formate in den Griff zu bekommen, die darin verborgenen Schätze, sprich Inhalte, zu erschliessen.

Nun ist, so Box CEO Aaron Levie, endlich Land in Sicht. Künstliche Intelligenz und Machine Learning hätten höheren Einfluss wie die Einführung von Cloud-Systemen vor einigen Jahren:

““The only way we are going to be able to make sense of all this data and to extract more and more value from it is through machine learning and artificial intelligence. There is simply no other way to keep up with the growing [deluge] of data, as well as the use cases around this content.”

via AI will fundamentally change how we manage content | TechCrunch

Box selbst verfolgt hier eine interessante Strategie und hat gerade eine Partnerschaft mit Google zur Bilderkennung mit automatischer Verschlagwortung der Bilder geschlossen. Im Juni hatte man auch angekündigt, die Partnerschaft mit Microsoft im Bereich künstlicher Intelligenz zu vertiefen. Und dann gibt es ja auch eine langfristige Vereinbarung mit IBM, in deren Rahmen Box mit IBM gemeinsame Lösungen entwickelt und der IBM-Vertrieb Box verkauft.

Tony Byrne, Gründer der Real Story Group, ist aber skeptisch bezüglich der Erfolgschancen und warnt vor zu großer Hoffnung. Seiner Ansicht nach werden künstliche Intelligenz und Machine Learning auch nicht ein Chaos von mehr oder weniger ungeordnet gespeicherten Dateien, Dokumenten oder E-Mails beseitigen:

“Those sorts of automation and cognitive services typically depend on a fairly organized repository of tagged (and ideally structured) content, which is often what you’re working towards in an ECM project in any case. The challenge comes for customers who have very messy repositories: AI/ML isn’t going to clean it up for them, and [these companies] will struggle to draw meaningful conclusions — garbage in — garbage out,”

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Laut Byrne befinden such Anbieter für den Anwendungsfall automatisierte Erschließung von Inhalten noch in einem frühen Entwicklungs- beziehungsweise in einem Experimentierstadium.

Aber was ist die Alternative? Menschen waren – zumindest im Zeitalter der elektronisch vorliegenden Informationen – immer schlecht darin, große Mengen an unstrukturierten Daten zu organisieren und zu erschließen. Künstliche Intelligenz bietet eine realistische Perspektive:

 

“It finally introduces the promise that the industry has been talking about for a couple of decades. It has never been about the storage and archiving and strict management of the content. It’s always been about how do you make sense of and create more value from your information, but unfortunately, we’ve never actually had the technology to be able to accomplish that ultimate vision…until now,”

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Meine 2 Cents: Ja, wir befinden uns noch in einer frühen Phase, jedoch gibt es durchaus schon Kundenbeispiele, in denen künstliche Intelligenz in der Erkennung von Dokumenten trainiert wurde und sehr gute Ergebnisse liefert. Die Versicherungskammer Bayern, bei der mit IBM Watson-basierter Technologie der Posteingang analysiert wird, ist ein solches erfolgreiches Beispiel. Also nur Mut und nach realisierbaren Anwendungen suchen und die auch realisieren. Das Thema Compliance und Governance wird unter anderem ein wichtiges Einsatzgebiet werden.

(Stefan Pfeiffer)

 

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