Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Machine Learning-Verfahren, neuronale Netzwerke und selbstlernende Systeme (Deep Learning) werden somit eine unerlässliche Grundlage, um große, komplexe Datenmengen in Echtzeit verarbeiten zu können.
Dies gilt auch für die Kontextualisierung von Apps sowie für die Personalisierung von Cloud-Diensten sowie für die autonome Steuerung von Maschinen und die Analyse von IoT-Daten im Kontext von Predictive Maintenance und Industrie 4.0. Das Zusammentreffen von ausgereiften Machine Learning-Verfahren und nahezu unlimitierter, kostengünstiger Rechenleistung in der Cloud, ermöglicht Unternehmen einen "barrierefreien" Einstieg in das Thema und einen exponentiellen Innovationspfad.
Neben der Aufwertung und intelligenten Steuerung von Anwendungen und Geräten werden Systeme basierend auf künstlicher Intelligenz zukünftig auch immer mehr menschliche Aufgaben, Funktionen und Verantwortlichkeiten übernehmen. So können zukünftige "Cognitive Systems" Sprache, Gesten, Mimik oder Emotionen erkennen, interpretieren und in Entscheidungen und Handlungen überführen.
Auf Basis großer Datenmengen und der Funktion der Lernfähigkeit wird Ambiguität gemeistert und die Fehlerrate menschlicher Entscheidungen reduziert. Somit entsteht sukzessive eine "Cognitive Company", in der von der Einlasskontrolle an der Pforte, über die Qualitätskontrolle in der Fertigung bis hin zum Finanzcontrolling vieles von intelligenten Softwaresystemen assistiert oder komplett autonom gesteuert wird.
2. Public Cloud und Digital Platform Design
Die globalen Cloud Plattformen von AWS, Azure, Google, IBM, Alibaba und Co. sind bis 2030 das Gravitationszentrum und Operating System für nahezu alle neuen digitalen Workloads und Plattformen - auch wenn im IoT-Zeitalter viel Rechenleistung und Intelligenz "on Edge" erbracht wird.
Nachdem in der ersten Dekade des Cloud-Computing von 2006-2016 vor allem Startups und Internetunternehmen die Public Cloud-Plattformen genutzt haben, steht die nächste Dekade ganz im Zeichen der Transition der Enterprise-IT. Zudem avanciert die Public Cloud zum zentralen Bau- und Steuerelement für komplexe IoT-Netzwerke und Architekturen.