Bei der Entwicklung digitaler Lösungen aus dem Sparkassen Innovation Hub gehen wir am liebsten neue Wege.
Jüngstes Beispiel: Für die Produktidee SAM schickten wir zum Thema Machine Learning das Hamburger Unternehmen LangTec gegen ein IBM-Team ins Rennen. Lokales Unternehmen im Pitch gegen den Weltkonzern – mehr David gegen Goliath geht nicht.
Pitch
LangTec versus IBM Watson
LangTec ist ein junger Technologie- und Dienstleistungsanbieter im Bereich der semantischen Textanalyse, computer-linguistischen Beratung und Lokalisierung. Mitarbeiter: 16
IBM Watson ist eine innovative Plattform zum Einsatz künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Watson unterstützt Teams in 45 Ländern und 20 Branchen. Mitarbeiter: 366.600 IMB Weltweit
Die Herausforderung für beide Teams
SAM muss die jeweils relevanten Informationen aus den unterschiedlichsten Dokumenten der Kunden erkennen und bereitstellen können. Denn die App, die auf einer Idee zur digitalen Nachlassverwaltung basiert, wird schon zu Lebzeiten echte Mehrwerte bieten.
Ein Beispiel: SAM extrahiert aus allen hinterlegten Dokumenten des Nutzers sofort die benötigten Daten und stellt diese im Notfall und nach Bedarf des Kunden Verwandten und Ärzten zur Verfügung. Zum Start mussten wir daher klären: Funktioniert die Technologie?
Denn ohne die entscheidende Machine-Learning-Komponente würde es keinen Erfolg für das Produkt geben.
Daraus folgte die Frage: Wer kann es besser? Der Marktgigant IBM mit seiner sehr breit eingesetzten großen Lösung Watson oder der kleine Spezialist für Computerlinguistik LangTec, der genau dieses Thema lebt?
"Das hohe Potenzial von SAM liegt darin, dass wir plötzlich direkt im Leben des Kunden stattfinden. Jede Smart Action erfolgt aus einem bestimmten Anlass. Sei es ein Urlaub, eine Hochzeit oder auch ein Notfall." Zitat von Lukas Jaborsky, Product Owner S-Hub
Die Aufgabe wurde in zwei Bereiche unterteilt
Schritt 1 Erkennen und Klassifizieren von Dokumenten – zum Beispiel von Personalausweisen, Mietverträgen oder Patientenverfügungen. Wesentlich herausfordernder war dann Schritt 2: das Herausfiltern benötigter Informationen – zum Beispiel Geburtsort, Mietkosten oder Einschränkungen bei der Organspende.
Für unseren Proof-of-Concept haben wir systematisch zwei sehr unterschiedliche Ansätze mit jeweils hohem Potenzial ausgewählt und gegeneinander antreten lassen. Die vierwöchige Pitch-Situation war dabei beiden Teams bewusst und sorgte für zusätzliche Motivation. Eines darf verraten werden: David gegen Goliath lieferte vielversprechende Ergebnisse auf Augenhöhe.
Nun folgt eine dreimonatige Entwicklungsphase, in der eine App zum Anwendungsfall Notfallpass entsteht. Bei erfolgreicher Umsetzung wird SAM anschließend um zusätzliche Funktionen erweitert und Richtung Marktreife als Minimum Viable Product (MVP) entwickelt.