Was ist Cognitive Computing?

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Haben Sie sich auch schon gefragt, was sich hinter dem Begriff „Cognitive Computing“ verbirgt? Wir zeigen Ihnen die wichtigsten Details über selbstlernende IT-Systeme und erklären, worin die Vorteile in der Nutzung von kognitiven Systemen für Unternehmen bestehen.

Definition: Was bedeutet Cognitive Computing?

Der Begriff „Cognitive Computing“ ist nicht einheitlich definiert und beinhaltet verschiedene Ansätze aus der Linguistik, der Philosophie und den Neurowissenschaften. Im Allgemeinen bezeichnet man mit Cognitive Computing den Einsatz von kognitiven IT-Systemen, die menschenähnliche Denkprozesse und Fähigkeiten wie Lernen, Spracherkennung und Fähigkeiten zu Problemlösungen besitzen und diese anwenden.

Diese Systeme nutzen Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und sind somit in der Lage, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren, zu verstehen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Sie lernen selbstständig durch gesammelte Erfahrungen und können diese adaptieren. Um die eigenen Annahmen zu überprüfen und regelmäßig zu validieren, benötigt ein kognitives Modell stets verlässliche und valide Daten.

Kognitive IT-Systeme besitzen zahlreiche Vorteile und können Unternehmen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie unterscheidet sich Cognitive Computing von künstlicher Intelligenz?

Cognitive Computing ist nicht mit künstlicher Intelligenz gleichzusetzen, auch wenn die beiden Technologien eng beieinander liegen. Letzteres stellt einen Teilbereich des Cognitive Computing dar: Künstliche Intelligenz lernt aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie erkennt mithilfe von Big-Data-Technologien Zusammenhänge und ist somit in der Lage, Prozesse zu automatisieren.

Cognitive-Computing-Systeme hingegen analysieren große Datenmengen und nutzen das Verständnis menschlicher Sprache und Argumentation, um Problemlösungen zu finden. Diese Systeme stellen die selbstständige und automatisierte Problemlösung in den Vordergrund, indem sie laufend dazulernen und eigene Ausführungen verbessern.

KI-Systeme und Cognitive Computing fokussieren sich also darauf, Muster zu erkennen, wobei Letzteres sehr stark mit menschlichen Denkprozessen verknüpft ist. Kognitive Systeme stellen somit einen besonderen Fall von KI-Systemen dar.

Wie funktioniert Cognitive Computing?

Cognitive Computing funktioniert auf Basis verschiedener Datenmengen, die in Echtzeit verarbeitet werden.

Cognitive Computing nutzt fortgeschrittene Methoden, darunter Natural Language Processing (NLP), Data-Mining und Deep-Learning-Technologien, um menschenähnliches Denken und Verstehen in IT-Systemen zu ermöglichen.

Durch NLP können kognitive Systeme natürliche Sprache verstehen und generieren, sodass eine effektive Kommunikation zwischen Mensch und KI erfolgen kann. Maschinelles Lernen ermöglicht es den Systemen, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster zu erkennen. Am Ende können diese Computersysteme bestimmte Informationen analysieren, Schlussfolgerungen ziehen und am Ende optimierte Entscheidungen treffen.

Cognitive Computing nutzt verschiedene Technologien, darunter auch Natural Language Processing (NLP)

Zusammenfassend funktioniert Cognitive Computing in folgenden Schritten:

  1. Datenaufnahme aus diversen Quellen
  2. Verarbeitung natürlicher Sprache mithilfe von NLP-Algorithmen
  3. Maschinelles Lernen, um sich selbst zu verbessern und zu lernen
  4. Argumentationsalgorithmen entwerfen für das Treffen von Entscheidungen
  5. Vorhersageanalysen verbessern durch Bewertung der Genauigkeit
  6. Benutzerinteraktion für das Erlangen weiterer Erkenntnisse

Welche Vorteile bietet Cognitive Computing?

Durch den Einsatz von Cognitive Computing können Unternehmen komplexe Probleme lösen, Kundeninteraktionen personalisieren, Daten analysieren und effizientere Entscheidungsprozesse ermöglichen. Im Folgenden möchten wir Ihnen die wichtigsten Vorteile kurz erläutern:

Sie steigern Ihre Effizienz und sparen Kosten

Durch die Automatisierung von Prozessen können Sie Ihre Effizienz im Unternehmen steigern und Kosten reduzieren. Kognitive Systeme können wiederkehrende Aufgaben übernehmen, während sich Ihre Mitarbeitenden auf den anspruchsvollen, strategischen Teil ihrer Arbeit konzentrieren können. So minimieren Sie Risiken und optimieren gut laufende Prozesse.

Schnellere und präzisere Datenanalysen

Kognitive Systeme können schnell und einfach Daten sammeln, diese analysieren und indexieren. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen können Muster und Zusammenhänge erkannt werden, um fundierte Erkenntnisse und Vorhersagen zu generieren.

Bessere Kundenbetreuung und -bindung

Der Einsatz von Cognitive Computing verbessert die Customer Experience. Ein bekanntes Beispiel sind Chatbots, die vor allem E-Commerce-Unternehmen bei der Beratung von Kund:innen unterstützen. Personalisierte Interaktionen und eine individuelle Ansprache führen zu mehr Kundenzufriedenheit und einer besseren Kundenbindung.

Intelligente Chatbots sind eine Möglichkeit, mit kognitiven Systemen die Kundenbindung zu fördern

Anwendungsmöglichkeiten und Beispiele für Cognitive Computing

Cognitive Computing bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung und Transformation ihrer Geschäftsprozesse. Im Folgenden erklären wir Ihnen Anwendungsmöglichkeiten mit konkreten Beispielen.

Automatisierung von Prozessen

Cognitive Computing ermöglicht die Automatisierung von Routineaufgaben und Prozessen in Unternehmen. Durch den Einsatz von Chatbots, virtuellen Assistenten und Robotic Process Automation (RPA) können wiederkehrende Aufgaben effizienter erledigt werden, was Zeit und Ressourcen spart.

Des Weiteren können kognitive Systeme Aufgaben wie Marktanalysen, Risikobewertungen und Szenario-Analysen eigenständig durchführen, ohne dass menschliches Eingreifen notwendig ist.

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Die Integration von Cognitive Computing kann Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Das kann zum Beispiel im Gesundheitswesen ein großer Vorteil sein: Das Pflegepersonal kann auf der Basis von Krankheitsberichten klarere Diagnosen stellen und so gezielt die passenden Behandlungen durchführen. Bisher setzt man diese Computersysteme vor allem bei MRT- und Röntgenaufnahmen ein.

Gut zu wissen: Kognitive Systeme sollen hier keinesfalls Ärzt:innen ersetzen, sondern haben zum Ziel, die Quote bei Fehldiagnosen zu minimieren.

Kundeninteraktion und Personalisierung

In Onlineshops sind Empfehlungssysteme seit Langem im Einsatz, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Das Kaufverhalten wird analysiert, sodass bessere Angebote erstellt werden können. Dies verbessert die Buyer Journey ungemein.

Auch im Bereich der maschinellen Beratung für Versicherungsprodukte kommen kognitive Verfahren zum Einsatz, um menschenähnliche Beratungsleistungen zu simulieren.

Wissensmanagement und Informationsbeschaffung

Bekannte Suchmaschinenanbieter wie Google oder Yahoo nutzen Cognitive Computing, um für unterschiedliche Suchanfragen die besten Ergebnisse und Informationen bereitzustellen.

Informationsbeschaffung spielt auch im Finanzwesen eine relevante Rolle: Finanzinstitute setzen Cognitive Computing ein, um verdächtige Transaktionen zu erkennen und Betrugsmuster zu identifizieren. Das System kann große Mengen an Transaktionsdaten auswerten und Abweichungen oder Unregelmäßigkeiten erkennen.

Unternehmen können mithilfe von kognitiven Systemen ihre Effizienz in prozessorientierten Arbeitsbereichen steigern. Sie bieten zudem wertvolle Unterstützung dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen optimal zu nutzen. Die Fähigkeit dieser Systeme, umfangreiche Informationen zu analysieren und selbstständig Aufgaben zu erledigen, ermöglicht es Unternehmen, agiler zu werden und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

So gelingt die Einführung von Cognitive Computing in Unternehmen

Cognitive Computing hat sich zu einer wichtigen Methode entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützt, komplexe Probleme zu lösen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren. 

Die Implementierung von Cognitive Computing erfordert jedoch einen strukturierten Ansatz und die Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern wie uns, ClixOn IT-Services. Damit die Einführung von kognitiven Systemen reibungslos erfolgen kann, sollten Sie zunächst folgende Schritte beachten:

Cognitive Computing erfordert bestimmte Voraussetzungen, darunter saubere Datenbanken

 Schritt 1: Strategische Planung

Der erste Schritt bei der Implementierung von Cognitive Computing ist die strategische Planung. Jedes Unternehmen verfügt über unterschiedliche Anwendungsbereiche, in denen Cognitive Computing einen Mehrwert bieten kann. Diese Anwendungsbereiche sollten Sie zunächst identifizieren und anschließend priorisieren.

Welcher dieser Anwendungsbereiche ist durch den Einsatz von Cognitive Computing am lukrativsten für die Ziele im Unternehmen?

Folgende Abteilungen können von Cognitive Computing profitieren:  

  • Prozessautomatisierung
  • Datenanalyse
  • Kundenservice
  • Risikomanagement
  • Finanzplanung

Schritt 2: Datenmanagement und Qualitätssicherung

Cognitive Computing basiert auf der Verarbeitung großer Datenmengen. Daher ist effektives Datenmanagement von entscheidender Bedeutung. Als Unternehmen müssen Sie im Vorfeld sicherstellen, dass Sie über qualitativ hochwertige und gut strukturierte Daten verfügen, die für die Anwendung von Cognitive Computing geeignet sind. 

Schritt 3: Infrastruktur schaffen

Eine leistungsfähige IT-Infrastruktur ist für Cognitive Computing eine wichtige Voraussetzung, da diese Technologie große Datenmengen verarbeitet und komplexe Berechnungen durchführt. Systeme wie Cloud-Computing bieten hierbei einen entscheidenden Vorteil, da sie skalierbare Ressourcen und hohe Rechenleistung bereitstellen.

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Schritt 4: Auswahl der richtigen Technologie

Es gibt verschiedene Technologien und Plattformen für Cognitive Computing. Unternehmen müssen die auswählen, die ihren spezifischen Anforderungen am besten entsprechen.

Dies kann das Natural Language Processing (NLP) sein, das bei Chatbots eingesetzt wird, das maschinelle Lernen, das Vorhersagen treffen kann und vor allem bei Kundenempfehlungen genutzt wird oder Software für Bilderkennung, die bei Überwachungskameras zum Einsatz kommt. Welche Technologie für Sie die beste ist, finden Sie in der Zusammenarbeit mit Expert:innen und mit dem Einsatz von Prototypen am besten heraus. Sie sollten auch ein Pilotprojekt in Erwägung ziehen.

Schritt 5: Implementierung und Integration

Die Implementierung von Cognitive Computing erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den technischen Teams und den Fachbereichen des Unternehmens. In diesem Schritt ist es wichtig, dass Sie klare Ziele und Meilensteine festlegen und einen agilen Entwicklungsansatz verfolgen.

Cognitive Computing ist kein Projekt, das nebenbei laufen kann. Denken Sie ruhig über externen Support nach – er kann Ihnen bei der Einführung viele Vorteile bieten und die fortlaufende Betreuung für Sie übernehmen.

Schaffen Sie mit ClixOn IT-Services die Grundlage für Cognitive Computing

Mit umfangreichem Fachwissen und Erfahrung bieten wir Ihnen bei ClixOn maßgeschneiderte Lösungen für die Implementierung von Cognitive Computing. 

Wir beraten Sie von Anfang an und ermitteln gemeinsam die individuellen Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens. Basierend auf dieser Analyse entwickelt unser Team von ClixOn IT-Services eine maßgeschneiderte Strategie und einen Implementierungsplan für Ihre Cognitive-Computing-Strategie.Sichern Sie sich noch heute eine kostenfreie Beratung und wir finden gemeinsam mit Ihnen die beste Lösung für Ihr Unternehmen.