Mit KI und Realtime-Daten die Grenzen menschlichen Denkens überwinden

Unternehmen verlangen nach immer effizienteren und reaktionsschnelleren Systemen, um Wettbewerbsvorteile zu realisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Damit kommt KI-gestützter Entscheidungsfindung basierend auf Echtzeit-Daten eine immer größere Bedeutung zu. Denn künstliche Intelligenz hat neu definiert, wie Entscheidungsprozesse ablaufen – insbesondere, wenn es um Realtime-Anwendungen geht.

Eine Webseite lädt heute durchschnittlich in unter 2 Sekunden. Eine Online-Werbeanzeige sogar in weniger als 200 Millisekunden! In dieser äußerst kurzen Zeitspanne von der Dauer eines Wimpernschlags wird ermittelt, welche Anzeige für einen bestimmten User relevant ist, geben Unternehmen innerhalb von 50 Millisekunden ihr Gebot ab, wird der Zuschlag erteilt und die Anzeige ausgespielt. Zum Vergleich dazu: Ein Gedanke braucht etwa 20 Millisekunden, um die Synapsen in unserem menschlichen Gehirn zu überqueren!

Das menschliche Gehirn ist der „Flaschenhals“

Die Geschichte der Entscheidungsfindung in Unternehmen ist die Geschichte technologischer Fortschritte. Von den Anfängen der Digitaltechnik bis hin zum Internetzeitalter hat jede neue Entwicklung dazu geführt, Entscheidungen noch schneller zu treffen. Während die ersten Computer noch eine akkurate Buchhaltung auf monatlicher Basis erlaubten, lagen mit dem Aufkommen der Personal Computer und des Internets bereits wöchentlich und später täglich aktuelle Daten als Basis für Entscheidungen vor. Und heute stützen wir uns in vielen Bereichen auf Daten in Echtzeit.

Doch bei allem technischen Fortschritt: Die kognitiven, menschlichen Prozesse sind dieselben geblieben. Und solange der Mensch letztendlich die Entscheidungen fällt, ist unser Gehirn ein „Flaschenhals“. Denn unsere Entscheidungsfindung ist von Natur aus begrenzt durch die Geschwindigkeit, mit der das Gehirn Informationen verarbeiten kann. Die Technologie liefert uns alle Daten, doch der Mensch trifft die Entscheidungen. Diese Einschränkung hat in der Vergangenheit Unternehmen daran gehindert, schnell und effizient auf neue Informationen zu reagieren.

KI und Echtzeitdaten bereiten den Weg

Der Weg aus diesem Dilemma ist, KI mit einer Realtime-Datenbank zu integrieren. Dadurch lassen sich selbst größte Mengen an Informationen nahezu sofort verarbeiten und KI-unterstützt treffen Unternehmen schneller und fundierter Entscheidungen. Und überwinden so die natürlichen kognitiven Grenzen menschlichen Denkens.

Entscheidend ist dabei die Leistungsfähigkeit der eingesetzten Echtzeit-Datenbank. Sie sollte in der Lage sein, Millionen von Datenpunkten pro Sekunde zu verarbeiten sowie hochfrequente Lese- und Schreibvorgänge bei konstant niedriger Latenz unterstützen. Hier haben sich NoSQL-Systeme bewährt. Denn sie priorisieren hohe Verfügbarkeit, kurze Antwortzeit, Skalierbarkeit und Flexibilität. Dafür replizieren sie Daten automatisch über Ressourcen und Rechenzentren hinweg, bei kontinuierlicher Verfügbarkeit und minimaler Latenz für die Nutzer. Durch ihre verteilte Struktur sind NoSQL-Systeme inkrementell skalierbar, sehr kosteneffizient und bieten praktisch unbegrenztes Wachstumspotenzial.

Ihre vereinfachten Datenmodelle kommen ohne Relationen aus. Das lässt NoSQL-Systeme Daten schneller verarbeiten, abrufen und effizienter speichern. Sie sind daher ideal für Anwendungen, die größte Datenmengen speichern sowie Realtime-Verarbeitung und geringe Latenzzeiten benötigen. Typisch dafür sind Online-Shops/eCommerce, Advertising Technology (AdTech), Customer360-Betrachtungen und der Gamingbereich. Und damit auch KI-Anwendungen, die Antwortzeiten im Sub-Millisekundenbereich erfordern.

KI-basierte personalisierte Werbung und Betrugserkennung

Unternehmen, die im Bereich der programmatischen Werbung tätig sind, nutzen KI in Verbindung mit einer Realtime-Datenbank, um Auktionen für Werbeplatzierungen in Echtzeit auszuführen. Werden Technologien für KI und maschinelles Lernen mit Echtzeitdaten aus Online-Quellen kombiniert, lassen sich unglaublich schnell sehr viele passende Anzeigen für einen Nutzer bereitstellen. Dies erhöht die Relevanz und Wirkung von Werbekampagnen und trägt dazu bei, höhere Konversionsraten zu erzielen. Solche Plattformen sind in der Lage, Daten aus 100 Millionen Online-Zielen zu verarbeiten und Billionen von Online-Signalen zu generieren.

Finanzdienstleister setzen im Rahmen der Betrugserkennung auf KI und Realtime-Daten, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und verhindern. Hier bewähren sich vor allem Graph-Datenbanken, die selbst Milliarden von Transaktionen bewältigen. Die Betrugsprüfungen erfolgen zum Beispiel über ein zweiseitiges Netzwerk, in dem Käufer und Händler einander Transaktionen senden. Das gesamte Netzwerk wird als Graph kodiert, wobei Käufer und Verkäufer als Knoten im Graph abgebildet werden. Eine Realtime-Graph-Datenbank liefert Abfrage-Ergebnisse in Subsekunden, die wiederum in ML-Modellen zur sofortigen Betrugsprävention dienen. Eine Betrugserkennung in Echtzeit ist entscheidend für die Integrität und Sicherheit unterschiedlichster Transaktionsnetzwerke.

Trends der Echtzeit-KI

Das Potenzial von KI für Entscheidungsfindungen in Echtzeit steht erst am Anfang. Trends der letzten Jahre wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Multimodell-Funktionalität oder kontinuierliches Lernen werden auch die nächste Generation von KI-Anwendungen prägen.

Unternehmen müssen beispielsweise ihre Daten aus Gründen des Datenschutzes und Wettbewerbs vor fremdem Zugriff sichern. Gleichzeitig wollen sie ihre proprietären Daten in KI-Anwendungen nutzen, um detailliertere und stärker kontextbezogene Ergebnisse zu erhalten. Dies wird aktuell bereits mit Apps umgesetzt, die auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) basieren. RAG liefert schon heute großen wie kleinen Sprachmodellen Kontext und verbessert damit die Qualität von KI-gestützten Entscheidungen.

Des Weiteren liegt die Zukunft von KI-Anwendungen in Multimodell-Datenbanken, die Schlüsselwert-, Graph-, Dokumenten- und Vektor-Datenmodelle gleichermaßen unterstützen. Mit diesem Ansatz lassen sich noch umfangreichere KI-Anwendungen erstellen, die komplexe Datentypen verwalten und gleichzeitig Datenverarbeitung und Analysen in Echtzeit und bei niedriger Latenz bieten.

Und drittens wird mit der Weiterentwicklung der KI-Modelle kontinuierliches Lernen immer wichtiger, um dauerhaft korrekte und genaue Ergebnisse zu erhalten. Bisher wurden Modelle offline trainiert und nur sporadisch aktualisiert. Unternehmen benötigen jedoch Zugang zu top-aktuellen Daten, um kontextbasierte Entscheidungen zu treffen. Daher ist der Wandel hin zu kontinuierlichem Lernen der nächste unabdingbare Schritt.

Kritische Entscheidungen in Echtzeit treffen

Die Integration von KI und Echtzeitdaten verändert die Entscheidungsprozesse in nahezu allen Branchen. KI-Apps verarbeiten und werten Daten schneller aus, als ein Mensch es könnte. Damit sind Unternehmen in der Lage, jederzeit informierte Entscheidungen zu treffen und so Wettbewerbsvorteile zu realisieren sowie loyale Kunden zu gewinnen und langfristig zu halten.

Das Nutzen von Unternehmensdaten in RAG-Modellen, Multimodell-Datenbanken sowie kontinuierliches Lernen werden das Potenzial von Echtzeit-KI rasant steigern und eine neue Ära schneller, datengetriebener Entscheidungsfindung einleiten.