Coffee Prediction: Vorhersage des Kaffeeverbrauchs

KI im Einsatz an der Kaffeemaschine — Quelle: dotSource

Seit einigen Jahren greift der digitale Wandel immer stärker in den Arbeitsalltag ein. Teams werden durch automatisierte Vorgänge unterstützt, neue Berufsfelder, Geschäftsmodelle und innovative Technologien entstehen. Dabei hält sich kaum ein Trend derart hartnäckig, wie: Künstliche Intelligenz.

Doch wenn es um KI geht, stellen sich viele Unternehmen die Frage: »Wie nutze ich eigentlich KI, um mein Business voranzubringen?« Als Digitalagentur spielt das Thema KI bei uns seit Jahren eine tragende Rolle. Doch auch wir hatten zu Beginn viele Fragen: Wie fangen wir an? Was wollen wir für wen erreichen? Welcher Ansatz ist der richtige?

Wie aus solchen Fragen, Ideen, eine eigene Workgroup, Prototypen und Projekte werden und welches Potenzial darin steckt, möchten wir euch in diesem Artikel zeigen.

KI im Koffeinrausch – Place to be: Kaffeemaschine

Dass Unternehmen KI immer stärker beschäftigt, spüren wir seit einiger Zeit deutlich. Deshalb beschäftigen wir uns nicht nur auf dem Blog, in Whitepapern, Webinaren, auf der Handelskraft Konferenz und in unserem Trendbuch damit, sondern übersetzen all unsere KI-Theorie und Erfahrungen auch in die Praxis. Und auch bei uns beginnt alles mit einer Idee. Dass die besten Ideen am Kaffeeautomaten entstehen, ist spätestens seit den Erfolgsstories von Zalando oder Soundcloud kein Geheimnis mehr.

Woran liegt’s? Am Kaffeeautomaten trifft und unterhält man sich mit Kollegen aus anderen Bereichen. Man tauscht sich aus, findet neue Ideen und: Trinkt natürlich Kaffee! Genau deshalb wollten wir schauen, wieviel Potenzial in unserer Kaffeemaschine wirklich steckt.

Und so kam unserer KI-Arbeitsgruppe die Idee zur Coffee Prediction. Ziel war es, mithilfe künstlicher Intelligenz den Kaffeeverbrauch unserer Agentur zu messen und zu analysieren sowie Vorhersagen zum zukünftigen Verbrauch zu machen. Uns haben speziell zwei Fragen interessiert: Wieviel Kaffee wird in den nächsten Stunden verbraucht? Und: Welcher Kaffee wird als nächstes gezogen?

Die Eingaben der Kaffeesorte am Display werden dafür via Echtzeit-Bildererkennung gesammelt. Dazu wurde ein Kameraarm über dem Screen der Kaffeemaschine installiert und die Auswertungsdaten der Kamera in einer Datenbank gespeichert, auf dessen Basis der Algorithmus verschiedene Vorhersagen trifft.

Wie wir das genau gemacht haben, was wir neben den Möglichkeiten von KI noch gelernt haben und was das Ganze auch über Smalltalk und Kaffeekonsum hinaus bedeutet, seht und hört ihr hier:

Unser Coffee-Prediction-Showcase zeigt, wie man KI-Projekte mithilfe des MVP-Ansatzes schnell ausrollt und nach kurzer Zeit erste Ergebnisse erzielt. Was hier mit einer Idee am Kaffeeautomaten gestartet ist, spielt auch über unseren Agenturalltag hinaus eine entscheidende Rolle. Denn Digital Business ist längst vom E- zum Data Business übergegangen.

Datengetrieben zu denken und zu wirtschaften, ist für Marken, Händler und Hersteller unumgänglich geworden. Dafür braucht es nicht nur zukunftsweisende Technologien wie KI, kompetente und motivierte Mitarbeiter, sondern auch Raum für neue Ideen und agile Ansätze.