Machine Learning

Welche Kunden kündigen in den nächsten 90 Tagen? Welche Rechnungen werden zu spät bezahlt? Welche Bauteile fallen als nächstes aus? Die Antworten stecken in Ihren Daten. Machine Learning (ML) macht sie nutzbar — Algorithmen, die Muster erkennen und Vorhersagen treffen, ohne dass jemand jede Regel von Hand programmiert.

Supervised, Unsupervised, Reinforcement

Supervised Learning lernt aus gelabelten Daten: Input plus bekanntes Ergebnis. Spam-Erkennung, Kreditscoring, Preisvorhersagen. Unsupervised Learning kommt ohne Labels aus und findet selbst Strukturen — typisch für Kundensegmentierung und Anomalieerkennung.

Reinforcement Learning funktioniert anders. Ein Agent lernt durch Versuch und Irrtum, wird für gute Entscheidungen belohnt. Steckt hinter Robotik, autonomem Fahren und RLHF — dem Trainingsverfahren von ChatGPT.

Wann ML, wann Regeln?

Regelbasierte Systeme folgen expliziten Wenn-Dann-Logik. Funktionieren bei klaren, stabilen Vorgaben. ML lernt die Regeln aus Daten — besser geeignet für komplexe, sich ändernde Muster. Der Preis: weniger Transparenz. Ein Decision Tree ist nachvollziehbar. Ein neuronales Netz mit 100 Schichten nicht.

Wo der Einstieg liegt

71 % des ML-Markts (48-94 Mrd. USD, 2025) entfallen auf Cloud-basierte Dienste. SAP, Microsoft und AWS führen im Enterprise-Segment. Der einfachste Einstieg: ein Klassifikationsproblem mit vorhandenen Daten lösen. Ein Modell, ein Datensatz, ein messbares Ergebnis.