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Datenwissenschaftlerin Hilary Mason "Das ist keine Hexerei"

Was halten Datenwissenschaftler von künstlicher Intelligenz? Hilary Mason, Gründerin des Forschungsunternehmens Fast Forward Labs, über den sinnvollen Einsatz der neuen Technik in Unternehmen und was Manager wissen müssen, um Experten von Scharlatanen zu unterscheiden.
Das Interview führte Walter Frick
aus Harvard Business manager Edition 3/2019
Foto: MR.Cole Photographer / Moment RF / Getty Images

Harvard Business manager: Künstliche Intelligenz ist derzeit ein heißes Thema. Wie denken Sie als Datenwissenschaftlerin und Forscherin über den jüngsten Fortschritt?

Hilary Mason: Hätten wir dieses Gespräch vor acht oder zehn Jahren geführt, wäre es um Big Data gegangen. Darüber, ob wir überhaupt in der Lage sind, die Infrastruktur aufzubauen, um all diese Daten an einem Platz zu speichern und abzufragen. Sobald man das einmal kann, lassen sie sich auch analysieren. Das ist die Voraussetzung dafür, Dinge messen und so erst die Fragen beantworten zu können, die relevant für das Geschäft oder das Produkt sind.

Man konnte natürlich schon immer mit Daten rechnen. Aber vor etwa acht Jahren hat sich etwas Entscheidendes verändert: Mithilfe einer neuen Software wurde Datenanalyse erschwinglich und für eine Menge Menschen, die damit noch nie zu tun hatten überhaupt erst möglich.

Damit begann der Aufstieg der Datenwissenschaft, in der es darum geht, intelligente Berechnungen durchzuführen, Prognosen zu erstellen und datenbasierte Modelle zu entwickeln. Weil das modelieren nun viel billiger war, wurde es nicht nur auf sehr schwierige Probleme angewandt, wie in der Versicherungswissenschaft, sondern auch auf viel einfachere Dinge wie Empfehlungen, Suchergebnisse und Ähnliches. Anschließend kam das maschinelle Lernen auf. Das ist eine Sammlung von Werkzeugen innerhalb der Datenwissenschaften, mit deren Hilfe sich bestimmte Berechnungen besonders gut anstellen lassen und die Feedbackschleifen ermöglichen. Wir haben diese Möglichkeiten genutzt, um mehr Daten über die Welt zu sammeln und diese dann in die ursprünglichen Rechenmodelle zurückgespeist. Auf diese Weise wurden diese mit der Zeit immer besser.

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