Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) verständlich erklärt für Nicht-Entwickler

Das Wichtigste in Kürze:

  • Mit Künstliche Intelligenz (KI) werden Algorithmen bezeichnet, die menschliche kognitive Fähigkeiten nachahmen, um aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Diese Technologie basiert auf maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning.
  • Durch die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, unterstützt durch Big Data und hohe Rechenleistung, entwickeln Algorithmen selbstständig Fähigkeiten und erkennen Datenstrukturen. Das führt zu effizienteren und intelligenteren Prozessen in verschiedensten Industrien.
  • In diesem Artikel erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt, Geschäftsprozesse automatisiert und neue, zukunftsorientierte Arbeitsplätze schafft, was insbesondere für mittlere und große Unternehmen relevant ist.

Inhalt:

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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist ein Teilgebiet der Informatik. In entsprechenden IT-Systemen ahmt ein Algorithmus die kognitiven Fähigkeiten von Menschen nach, indem er Informationen aus Eingabedaten erkennt, klassifiziert und daraus lernt. Künstliche Intelligenz kann auf programmierten Prozessen basieren oder durch maschinelles Lernen (Machine Learning) generiert werden.

Wie funktioniert KI?

Im Bereich Machine Learning – bei dem nicht mehr Menschen, sondern Künstliche Intelligenz, also die Algorithmen selbst erkennen, ob Entscheidungen richtig oder falsch sind – hat es in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gegeben. Dies liegt vor allem an der gestiegenen Verfügbarkeit großer Datenmengen (Big Data) und hoher Rechenleistung als grundlegende Voraussetzungen zur Durchführung der komplexen Berechnungen im maschinellen Lernen.

Mithilfe von Machine-Learning-Techniken gelingt es Algorithmen, Aufgaben durch Iterationen selbstständig auszuführen. Die Maschine orientiert sich an den vorgegebenen Qualitätskriterien und dem Informationsgehalt der Daten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen werden Lösungspfade nicht modelliert, sondern die eingesetzten Computer entwickeln ihre künstliche Intelligenz selbstständig und lernen, Datenstrukturen zu erkennen. So kann ein Roboter beispielsweise im Rahmen von Industrie 4.0 dank Artificial Intelligence erkennen, wie er ein bestimmtes Objekt zu greifen hat oder wie er es intelligent von A nach B bewegt.

Dieses Deep Learning geschieht durch Trial and Error und/oder Feedback aus erfolgreichen Versuchen. Den Robotern wird lediglich vorgegeben, mit welcher Technologie, welchem System oder welchem Tool sie das Objekt transportieren sollen.

Was gibt es zu berücksichtigen?

Zu den größten Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz gehören ohne Zweifel die mitunter hohen Kosten ihrer Entwicklung und Implementierung. Aber auch die häufig noch fehlende Kompetenz der Mitarbeitenden im Bereich Artificial Intelligence oder die Berücksichtigung rechtlicher, technischer und nicht zuletzt ethischer Risiken.

Wer haftet für Schäden, die durch AI Technologies verursacht werden? Ist zum Beispiel ein selbstfahrendes Fahrzeug als Verursacher in einen Unfall verwickelt, stellt sich die Frage, wer zur Schadenregulierung herangezogen werden sollte: der Fahrer, der Fahrzeugbesitzer, der Autobauer oder der Software-Entwickler? Was passiert, wenn Artificial Intelligence nicht regelkonform oder sogar missbräuchlich eingesetzt wird? Wie ist zu vermeiden, dass die Vergabe von Ausschreibungen KI-bedingt nicht ordnungsgemäß erfolgt, sondern unter Ausnutzung von Informationen, die die KI möglicherweise ohne Wissen der Antragsteller herausgefiltert hat. Ein anderes Transparenzproblem kann dadurch entstehen, dass für Kunden, Geschäftspartner, Antragsteller etc. teilweise nicht mehr nachvollziehbar ist, ob sie mit einer KI oder einem Menschen kommunizieren.

Vorteile durch künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz fördert die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen in zahlreichen Branchen: für ökologisch und nachhaltig ausgerichtete Geschäftsmodelle, im Agrarbereich, Medizinsektor, Maschinenbau oder Fremdenverkehr und selbst in der Kreativ-Wirtschaft. Dabei sind für Unternehmen die größten Vorteile von Künstlicher Intelligenz:

Kostensenkung

Automatisierung von Geschäftsprozessen, um u.a. menschliche Fehler zu vermeiden, Maschinen fristgerecht zu warten, Energie zu sparen, in Echtzeit auf unvorhergesehene Ereignisse (Warentransport, Börse, Gesellschaft) zu reagieren und auf diese Weise unnötige Kosten vermeiden und Ausgaben senken zu können.

Detaillierte und völlig neue Business Insights

Durchführung von Datenanalysen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen, um Produktionsleistung, Umsatz sowie die eigene Wettbewerbsposition – auch durch einen KI-basierten Wissensvorsprung – auszubauen. Oder um mittels Predictive Analytics Trendvorhersagen und Entscheidungen für die Zukunft der eigenen Geschäftstätigkeit zu treffen.

Kundenzufriedenheit und optimierte Vertriebskanäle

Erweiterung der verfügbaren Kommunikationskanäle und Verbesserung von Customer Experience allgemein. Durch maschinelle Analysen von Kunden-Feedback, durch automatisierte E-Mail-Antworten für häufig gestellte Kundenfragen oder durch das Zählen von Besuchern in Geschäften, Stadien oder Flughäfen per Video-Stream mit der Möglichkeit, den Besucherandrang zu kanalisieren beziehungsweise Vorkehrungen für ein unkompliziertes oder sicheres Kundenerlebnis zu bieten.

Entstehen zukunftsfähiger Arbeitsplätze

Obwohl in Unternehmen eingesetzte KI sicherlich auch zum Abbau von Arbeitsplätzen besonders bei wiederkehrenden Routine-Tätigkeiten führen kann, entstehen durch Artificial Intelligence auch neue, zukunftsorientierte Stellen. Da diese vor allem für KI-qualifizierte Personen in Frage kommen, sollten Unternehmen zum Erhalt ihrer (internationalen) Wettbewerbsfähigkeit für entsprechende Aus- und Weiterbildungs-Möglichkeiten sorgen.

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