IBMs Geschäftseinheit rund um den Supercomputer Watson ist in den ersten drei Jahren ihres Bestehens deutlich hinter den Umsatzerwartungen zurückgeblieben. Dies berichtet das Wall Street Journal. Ihm zufolge wurden bisher weniger als 100 Millionen Dollar generiert, während IBM auf Milliardenumsätze gehofft hatte.
Mit einem Sieg in der US-Quizshow Jeopardy gegen zwei menschliche Gegner war Watson 2011 vielversprechend gestartet. Damit war immerhin auch eine Million Dollar Preisgeld verbunden. Das WSJ zitiert jetzt eine Mitschrift einer Telefonkonferenz, bei der IBM-CEO Ginny Rometti sagte, das Unternehmen habe noch nicht „herausgefunden, wie man kontinuierliche Einnahmen mit diesem Produkt erzielen kann.“ Sie ergänzte, binnen zehn Jahren werde Watson dennoch zu einem Geschäftsbereich mit 10 Milliarden Dollar Jahresumsatz aufsteigen. IBM wollte den Zeitungsbericht nicht kommentieren.
Anfangs hatte IBMs Watson-Abteilung vor allem die Medizin- und die Finanzbranche im Visier. 2012 konnte es den Gesundheitsdienstleister Wellpoint und das Memorial Sloan-Kettering Cancer Centre als Pilotkunden gewinnen. Auch die Citigroup kündigte damals an, sich mit dem Potenzial von Watson für die Finanzbranche zu beschäftigen. Seither bietet IBM Watson als allgemeines Analytics-Produkt für Kundenservice, Marketing und Vertrieb an.
Vergangenes Jahr hatte Manoj Saxena, Chef der Watson-Abteilung, im Interview mit ZDNet.com gesagt, die Medizinbranche sei der Ausgangspunkt der Kommerzialisierung gewesen. Die Technik eigne sich aber für jede „datenintensive“ Branche. Als Beispiele nannte er auch Versicherungen, Banken, Telekommunikation, „wo es gewaltige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten gibt – nicht nur Transaktionen wie im Handel, sondern etwa Notizen von Ärzten, Mitteilungen zu Aktienkäufen oder Versicherungspolicen. Wenn Wissensarbeiter eine große Menge menschlicher Sprache lesen und verstehen müssen, handelt es sich um ein großartiges Einsatzgebiet für Watson, denn vor Watson konnten Maschinen menschliche Sprache und unstrukturierte Daten nicht verstehen.“ Ähnlich argumentierte übrigens Vice President Ivo Körner 2012 in einem Gastbeitrag für ZDNet.de.
Watson basiert auf einer parallelen Software-Architektur von IBM namens DeepQA. Sie analysiert die Eingangsfrage und erarbeitet aufgrund verfügbarer Daten mögliche Antworten. Jeder Thread setzt hunderte Algorithmen ein, um Material zu sondieren, die Bedeutung von Daten und die Art der enthaltenen Angaben zu erkennen, ihre Zuverlässigkeit und die Wahrscheinlichkeit, dass sie relevant sind. Anschließend erfolgt eine Gewichtung aufgrund früherer Erfahrungen. Als Bericht gibt es eine Rangliste der Antworten einschließlich der jeweiligen Belege, die für sie sprechen.
[mit Material von Jo Best, ZDNet.com]
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