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07.11.1986 - 

ADR-Stratege plädiert für die Integration mit der klassischen DV:

Nur für die Forschung ist KI zu wertvoll

NASHVILLE (CW) - Künstliche Intelligenz wird oft als ein vollständiger, neuer Satz von Werkzeugen verstanden, mit dem man komplexe Probleme über den Umfang der täglichen Datenverarbeitung hinaus lösen könne. Kritik an dieser Interpretation äußerte jetzt Ken Sloan, Future-Technology-Director der Datacom-Produktgruppe bei Applied Data Research (ADR), anläßlich der Cadre-Benutzertagung in Nashville.

Die neue Technologie, so Sloan in seinem Vortrag, sei zu wertvoll, um nur in Forschungs- und Entwicklungslabors angewandt zu werden. Bei KI handle es sich vielmehr um ein Werkzeug, das heute bereits für "weltlichere" Anwendungen wie Lohn und Gehalt, Lagerbestandsführung und Beschaffungswesen genutzt werden könne: "Jetzt ist der Zeitpunkt, an dem wir die Technologie besitzen, mit der Einbettung von KI in die Haupt-DV-Anwendung zu beginnen. In Verbindung mit Datenbank-Software-Technologie kann Künstliche Intelligenz die Produktivität und Effizienz des gesamten Informationssystems eines Unternehmens erhöhen."

Der ADR-Stratege plädiert deshalb für ein Überdenken des traditionellen KI-Ansatzes: Sinnvoll sei es, die neue Disziplin schon heute mit einfachen PC-Applikationen einzufahren.

Anderenfalls müsse später mit Widerständen gerechnet werden und es komme zur Ablehnung eines sinnvollen Werkzeuges aus Angst vor dein Unbekannten. "Einfache Fälle", so Sloan, "müssen zuerst behandelt werden. Allzuoft scheitern KI-Projekte zur Lösung eines hartnäckigen Problems an dessen Schwierigkeit, und man nutzt die Vorzüge der Technologie nicht aus." Ziel müsse es folglich sein, Wissensbasen mit vorhandenen Datenbanken zu integrieren und bei der DV-Mannschaft Akzeptanz zu schaffen.

Erfolgschancen für die Künstliche Intelligenz sieht Sloan vor allem in folgenden Bereichen: Systeme für Entwicklungsmethoden, Datenbankdesignsysteme, Spezifikationen zur Programmierung, Benutzerschnittstellen, Regelung von Tuning und Performance sowie Fehlertoleranz, -diagnose und -berichtigung. Schon bald würden deshalb mehr Unternehmen KI unter diesem neuen Aspekt betrachten.