Apple & IBM Watson bündeln Kräfte für Enterprise Mobile Machine Learning

Neue mobile Machine-Learning-Funktionen kommen auf Apple-Geräte – dank IBM Watson und Apple Core ML.

Unter CEO Tim Cooks Führung hat Apple auf ein immer größeres Stück vom Enterprise-Kuchen gezielt. Letztes Jahr sah man den Tech-Riesen mit GE kooperieren, um die industriellen Predictive- und Analytics-Fähigkeiten der Predix-IIoT-Plattform auf Apples iOS zu bringen.

Doch seit einigen Jahren vertieft und erweitert Apple auch seine Beziehungen zu IBM. Als die beiden Unternehmen 2014 ihre strategische Partnerschaft ankündigten, behaupteten Tim Cook und IBM-CEO Virginia Rometty: „Apple und IBM sind wie Puzzleteile, die perfekt zusammenpassen.“

Die Vereinbarung sah vor, dass IBM über 150 ihrer Enterprise-IT-Apps und -Tools nativ auf Apple-Plattformen überträgt und iPhones und iPads an seine Geschäftskunden weltweit verkauft. Entscheidend: Apple erhielt Zugang zu den Business-Vertikalen, die Microsoft historisch dominiert hat.

Jetzt haben die beiden Machine Learning zur Partnerschaft hinzugefügt, indem sie IBM Watson mit Apple Core ML kombinieren, um neue KI-Einblicke in die Business-Apps auf Apple-Geräten zu bringen.

Watson + Mobile Machine Learning

Diese Woche berichteten wir über IBMs neuen Watson Assistant AI, und diese jüngste Ankündigung mit Apple zielt darauf ab, Watsons Fähigkeiten weiter auszubauen. Die Initiative kommt einer Produktklasse zugute, die in die Hunderte geht und aus der bisherigen Zusammenarbeit stammt – über Finanzen, Versicherungen, Energie, Fertigung, Luftfahrt und mehr.

Kunden können Machine-Learning-Modelle mit IBM Watson (der cloudbasierten KI-Plattform für Business) erstellen und mit ihren eigenen branchenspezifischen Daten trainieren. Dazu gehört die Möglichkeit, verschiedene ML-Modelle zu erstellen, Ergebnisse zu vergleichen und automatisierte Experimente durchzuführen – Muster erkennen, Einblicke gewinnen, schneller Entscheidungen treffen.

Machine Learning wird mit IBM Watsons visuellen Modellierungstools wie PixieDust und Brunel umgesetzt, aber es gibt Support für Jupyter Notebooks mit Python, R und Scala – plus Open-Source-RStudio. Dies wird dann in Apples Core ML konvertiert, um es in Apple-kompatible Anwendungen zu integrieren.

Eine solche Machine-Learning-Anwendung ermöglicht iPhone-Kameras den Zugriff auf Watsons Bilderkennungsfähigkeiten. Nutzer können Inhalte identifizieren und klassifizieren, bevor sie diese analysieren, um detaillierte Informationen zu extrahieren. Diese Fähigkeit könnte Workflows in Industrie, Logistik und Gesundheitswesen aufmischen.

Der Machine-Learning-Algorithmus reift über die Zeit, da Apps Daten zurück an Watson in der Cloud speisen. Mahmoud Naghshineh, General Manager für IBM Partnerships and Alliances, erklärte via TechCrunch:

Internet of Business meint

Indem sie diese automatisierten, intelligenten Anwendungen in die Hände von Enterprise-Mitarbeitern legen – via iPhone oder iPad –, ermöglichen IBM und Apple eine informiertere und mobilere Belegschaft. Das hat das Potenzial, Effizienz, Kollaboration und Entscheidungsfindung zu steigern.

Obwohl die beiden Unternehmen wie unwahrscheinliche Bettgenossen wirken mögen, war an der „Puzzleteil“-Analogie Wahres dran. In der Verschmelzung von Design- und UX-Pedigree aus Apples jahrzehntelanger Consumer-Erfahrung mit IT-Expertise und vertikaler Nutzerbasis von IBM liegen die Zutaten für eine Kraft, die Fortress Microsoft im Business-Bereich brechen könnte.