Predictive Analytics: Three incredible future examples you should know about

Drei mögliche Zukunftsszenarien in unerwarteten Anwendungsbereichen von Predictive Analytics.

Die Funktion von Predictive Analytics (PA) ist einfach erklärt: Eine Software analysiert mit Hilfe von Algorithmen bestehende Daten und errechnet Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ereignissen.

Durch Big Data und dem Fortschritt in der Technologie wird Predictive Analytics immer genauer und kann mit erstaunlicher Trefferquote Ereignisse prognostizieren.

Solche KI-gestützten Programme sind deshalb auch stark auf die Bereiche Marketing und Vertrieb zugeschnitten und in einigen Unternehmen schon im Einsatz.

Diese Tatsache ist allerdings schon keine Zukunftsmusik mehr. Hier in diesem Beitrag erfahren Sie von drei weiteren und außergewöhnlichen Bereichen, in denen die Technik von Predictive Analytics bereits angewandt wird und welche Ausmaße dies in Zukunft haben könnte.

Es ist erstaunlich was bereits heutzutage – allein aus technischer Sicht – alles möglich ist und noch erstaunlicher was in Zukunft daraus gemacht werden kann:

Predictive Policing: Einbrüche verhindern bevor sie passieren

Kennen Sie den Film „Minority Report“? Eine künstliche Intelligenz errechnet Verbrechen, sodass sie verhindert werden bevor sie überhaupt passieren. Das Programm in dem Film kennt den Täter, den Tatort und die genaue Uhrzeit.

Ein solches Szenario ist in der Zukunft nicht mehr so unwahrscheinlich. Im Bereich Predictive Policing wird aktuell geforscht und die Technik stetig verbessert. Natürlich können heute zukünftige Verbrecher noch nicht personengenau und mit dazugehörigem Motiv identifiziert werden. Auch die Tatzeitpunkte lassen sich nicht auf die Sekunde genau feststellen. Aber allzu weit davon entfernt sind wir nicht mehr:

Denn was durch die Technik von Predictive Analytics (oder spezieller in diesem Fall: Predictive Policing) bereits möglich ist, ist nicht zu unterschätzen. Predictive Analytics wird bei der Polizei bereits besonders für die Vorhersage von Wohnungseinbrüchen genutzt. Grund dafür ist, dass bei den Tätern ein systematisches Vorgehen angenommen wird. Einbrecher gehen häufig planmäßig vor und kundschaften Straßen, Blöcke oder Stadtteile vor ihrer Straftat aus.

Somit lässt sich durch eine Analyse vergangener Daten Muster erkennen.

Ein KI-basierter Algorithmus kann vorhersagen an welchem Tag und zu welcher Zeit in welchem Stadtgebiet sehr wahrscheinlich Einbrüche stattfinden. Dazu verwendet die Polizei beispielsweise Attribute wie die vergangene Einbruchshäufigkeit verschiedener Straßen, Zeitpunkt der Einbrüche, das Alter der Bewohner und der Eindruck der Anwesen (ob reich oder arm).

Die Polizei in Chicago macht es beispielsweise schon heute so: Durch Daten aus Überwachungskameras und sogenannten Shot Spottern“ (Sensoren, die Schüsse in Echtzeit erkennen), identifiziert eine Predictive Analytics Software Hochrisikogebiete. Außerdem verwenden sie ein Analysetool für Soziale Netzwerke, welches das Risiko einer Person (entweder als Opfer oder als Täter) für Waffengewalt bewertet.

Allerdings existiert noch keine unabhängige wissenschaftliche Erfolgsmessung zu Predictive Policing. Die Polizei sieht ein solches Tool eher als Unterstützung zur Einsatzplanung.

Der Einsatz von Predictive Analytics ist nicht risikofrei. Wie gefährlich solch eine Technik sein kann, zeigt uns China (siehe unten “weiterführende Literatur”). Daran ist deutlich zu erkennen, dass Predictive Policing ethisch höchst umstritten ist.

Predictive Analytics in der Medizin: Krankenwagen werden gesendet, bevor sie gerufen werden

Auch in der Medizin können Vorhersagen durch Predictive Analytics einiges bewirken. Bisher kämpfen Gesundheitssysteme ständig um einen Mittelweg zwischen einer verbesserten Gesundheitsversorgung für die Patienten und Kosteneinsparungen. KI ist eine Technik, die beides zugleich ermöglicht.

Es gibt unzählige Prozesse im Gesundheitswesen, die durch KI schon heute profitieren. Beispiele hierfür sind KI-basierte Sprachassistenten, die die Dokumentationen erleichtern; KI-basierte Diagnoseprogramme, die die Ärzte unterstützen oder Assistenzroboter, die den Pflegekräften helfen.

Doch ein Bereich sticht besonders hervor: Die Potenziale der KI in der Prävention. Die Prävention oder wenigstens die Früherkennung von Krankheiten ist logischerweise das Beste für die Patienten und verursacht am wenigsten Kosten.

Der Gesundheitszustand von Menschen wird heute schon durch Smart-Watches überwacht. Hierbei werden Veränderungen in Puls, Blutdruck, Körpertemperatur, Atmung oder weiterer Anzeichen erkannt.

Aus rein technischer Sicht kann ein Predictive Analytics Programm mit diesen Daten aus solchen Smart-Watches in Kombination mit Daten aus einer elektronischen Gesundheitskarte – über die Krankheitsgeschichte, Vorerkrankungen, Medikamenteneinnahmen oder Allergien – Risiken abschätzen und Vorhersagen über zukünftige Erkrankungen machen.

In Zukunft wäre es demnach denkbar, dass Erkrankungen sehr früh oder sogar bevor sie ausbrechen erkannt werden. Dieser Vorlauf gibt genügend Zeit zu handeln: Es können Krankenwägen gesendet werden, bevor es zu spät ist, Medikamente können rechtzeitig angepasst werden oder es gibt den Patienten genug Zeit gesundheitsschädigende Verhaltensweisen zu ändern.

Predictive Entertainment: In Zukunft weiß keiner mehr was Langeweile bedeutet

Für dieses Szenario genügt schon fast ein Stichwort: Smart Home. Hierfür ist ebenfalls die gesamte Technik bereits vorhanden, sie ist nur noch nicht in allen Haushalten vernetzt und etabliert:

Amazon und Netflix Algorithmen kennen Ihre Filmvorlieben, Spotify Ihren Musikgeschmack, Ihre Smartwatch kennt Ihren physischen Zustand, Alexa Ihre Ausdrucksweise und Interessen, Facebook & Co. Ihre Hobbys und Freunde und ein Facereader System kann an Ihrem Gesicht Ihre Stimmung erfassen, sobald Sie zu Hause sind.

Aus diesen ganzen Informationen über Ihr Privatleben kann ein Predictive Analytics Programm noch vor Ihnen wissen was Sie als nächstes brauchen:

Die Kaffeemaschine wird aktiviert, wenn Ihre Smartwatch einen Blutdruckabfall bemerkt und Alexa ein Gähnen hört: „Ihr fettarmer, laktosefreier Karamell-Latte steht für Sie bereit“.

Bevor Sie sich entschlossen haben was Sie als nächstes tun möchten, erzählt Ihnen Alexa, dass zwei Ihrer engsten Freunde sich für die Neueröffnung eines Outdoor Geschäfts in der Stadt interessieren. Siri ruft Ihre Freunde an, damit Sie sich verabreden können.

Das Outdoor Geschäft hat Sie abenteuerlustig gemacht und Siri stellt kurzerhand die perfekte Reise für Sie und Ihre Freunde zusammen.

Auf den gebuchten Urlaub wollen Sie anstoßen und laden Ihre Kumpels zu sich nach Hause ein. Alexa hat rechtzeitig gekühltes Bier vom nächstgelegenen Supermarkt zu Ihnen liefern lassen und auf Netflix läuft eine spannende Dokumentation über Ihr neues Urlaubsziel.

So oder so ähnlich könnte in Zukunft ein ganz normaler Tag mit einer ausgereiften Smart Home Ausstattung ablaufen. Alle Geräte und Plattformen sind miteinander vernetzt, sodass die KI mit genügend Daten gefüttert wird, um alles speziell und zielgerichtet auf Sie abzustimmen. Alexa, Siri, Google oder/und Cortana assistieren Ihnen im Alltag und wissen durch Predictive Analytics immer was Sie als nächstes brauchen. Langeweile wird es nicht mehr geben, denn Ihnen werden nur Inhalte und Aktivitäten vorgeschlagen, die Sie wirklich interessieren.

Ob das so erstrebenswert ist – das steht auf einem anderen Blatt.

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Predictive Analytics: 3 unglaubliche Einsatzgebiete in der Zukunft – Fazit

Wir sehen also, dass die Technik der KI mit Predictive Analytics auch außerhalb von Marketing und Vertrieb das Potenzial besitzt einiges zu verändern. Wir sind uns sicher, dass KI so manche unserer Lebensbereiche revolutionieren wird.

Wie genau das aussehen wird und welche Ausmaße das annimmt, werden wir wohl erst wissen, wenn es tatsächlich soweit ist. Fakt ist jedoch, dass die technischen Meilensteine für die drei Zukunftsszenarien schon gelegt sind.

Aus diesem Grund befinden sich Predictive Policing, PA in der Medizin und Predictive Entertaining auf dem besten Weg von der Fiktion hin zur Realität. Unserer Meinung nach, ist die einzig ungeklärte Frage: wann genau wird es soweit sein? In 5 Jahren oder eher in 50?

Was meinen Sie?

 

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  • Predictive Analytics: Was es ist und wie Sie beginnen können


    Literaturnachweis und weiterführende Literatur:

    Hinchliffe, T (2019): China’s data theft and the supreme art of subduing without fighting? Hg: The Sociable

    Peteranderl, S. (2019): Predictive Policing: Dem Verbrechen der Zukunft auf der Spur. Hg: Netzpolitik.org

     

     

     



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