Intelligente Spracherkennungssysteme wie von Apple und Google sind nur die Spitze des Eisberges bei semantischen Anwendungen (Teil 1 zu diesem Thema lesen Sie hier). Nach der hochkomplexen Erkennung von Sinn und Kontext muss im Hintergrund die eigentliche Information abgerufen und aufbereitet werden. Das erfordert auch ohne Spracherkennung eine gigantische Rechenleistung. Im Folgenden ein paar Beispiele für intelligente Datenaufbereitung.
Wenn der Mensch mit dem Computer spricht, laufen Erkennungssysteme und künstliche Intelligenz auf Hochtouren. Semantische IT-Anwendungen, die wie selbstverständlich mit Menschen kommunizieren, Befehle interpretieren und den Erfahrungsschatz stetig ausbauen, sind keine Zukunftsmusik mehr. Zahlreiche Helfer im Alltag zeigen, dass wir uns einer nahezu perfekten Interaktion zwischen Mensch und Maschine zumindest in großen Schritten nähern.
Optimale Effizienz mit Hilfe digitaler Geschäftsprozesse führt zu mehr Wettbewerbsfähigkeit – dazu haben wir im ersten Beitrag zu diesem Thema zwei Branchen in den Fokus genommen. Weitere Anwendungsbeispiele zeigen das große Potenzial.