Seit Beginn des Computerzeitalters schwebt die Idee im Raum, Computer und Anwendungen intelligent zu machen, das heißt ihnen die Fähigkeit zu geben, aus Daten zu lernen und so mit jeder Nutzung Prozesse besser und schneller umzusetzen. Der erste Entwurf für eine Maschine mit der Fähigkeit zu intelligentem Lernen stammte bereits 1950 von Alan Turing, der nicht nur maßgeblich dazu beitrug den Enigma-Code der Nazis zu knacken, sondern bis heute als Vater modernen Computings gilt.

In den 1980ern hatte die Idee erneut einen Aufschwung. Dann wurde es lange Zeit ruhig. Erst in den vergangenen fünf bis zehn Jahren ist die Idee intelligenter Apps wieder populär geworden – und das nicht in der Theorie, sondern in der praktischen Anwendung. Intelligente Applikationen werden unterstützt durch künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, A.I.) und haben die Fähigkeit zum Maschinenlernen.

Auch Gartner bestätigt den grundsätzlichen Trend hin in zu smarten Apps und Anwendungen:

Intelligente Apps - Illustration

Intelligenz durch Big Data

Intelligente Apps für den Geschäftsbereich sind inzwischen also auf dem Vormarsch. Ihr großer Vorteil: An sich benötigen sie nicht viel Code, sondern vor allem Zugang zu Daten. Man denke hier zum Beispiel an das Kaufverhalten von Kunden. Je besser und aktueller die Daten, desto besser die Anwendung.

Die folgende Tabelle verdeutlicht die wesentlichen Unterschiede zwischen intelligenten und herkömmlichen Anwendungen, die bislang für Unternehmen maßgeblicher Standard waren:

Intelligente Apps

Smarte Apps in der Anwendung

Intelligente Applikationen lassen sich somit schneller und einfacher an neue technische Entwicklungen und neue, aus Daten gewonnene Erkenntnisse anpassen. Sie erlauben es zum Beispiel Funktionen zu personalisieren, das Verhalten und die Interaktionen der Nutzer nachzuverfolgen und sie auszuwerten, so dass sich die Anwendungen automatisch weiterentwickeln und sich dem Nutzer anpassen können. Oft genug ist der erste Gedanke bei intelligenten Applikationen der menschliche Nutzer, doch in der Tat profitieren auch Maschinen oder automatische Prozesse davon.

Ein paar konkrete Beispiele machen das Potential intelligenter Applikationen anschaulicher:

Intelligente Apps im Einkauf

Im Bereich Verkauf ist das vielleicht am einfachsten nachvollziehbar. Hier kann eine intelligente App basierend auf der Analyse von Daten einem Nutzer neue Kaufempfehlungen geben. Also ganz ähnlich, wie die meisten es aus bekannten Online-Shops wie Amazon kennen.

Logistik und intelligente Apps.

Das Ganze funktioniert aber auch im Bereich Logistik, wo intelligente Applikationen zum Beispiel Lieferzeiten berechnen können oder eine Warnung erteilen, gehen bestimmte Bestände zu Neige.

Rekruiting und intelligente Apps

Selbst im Bereich Rekrutierung könnten solche Apps Verwendung finden. Sie könnten zum Beispiel Lebensläufe nach vorgegebenen Kriterien durchsuchen, um eine Vorauswahl zu treffen: Welcher Kandidat hat überhaupt die notwendigen Qualifikationen?

Intelligente Apps im Gesundheitsbereich

Einige Anbieter gehen inzwischen soweit professionelle Gesundheits-Apps zu entwickeln, die praktizierenden Ärzten dabei helfen, die richtigen Diagnosen zu stellen. Gefüttert mit Patientendaten und den neuesten Forschungsergebnissen, können sie einen Datenabgleich machen, Diagnosen festigen oder Vorschläge zur Medikamentierung machen.

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