Künstliche Intelligenz (KI)
verändert die Welt. KI ermöglicht Unternehmen Anwendungen, Produkte und Interaktionen mit Kunden.
Sie versetzt Maschinen in die Lage, Dinge zu tun, die bislang Menschen vorbehalten waren – sehen, sprechen, Texte generieren, u.v.m. Das eröffnet Unternehmen bisher ungeahnte Chancen. Wer den Anschluss verpasst, verliert seine Wettbewerbsfähigkeit.
KI stellt den Markt auf den Kopf. Solche oder ähnliche Schlagzeilen sind derzeit zu künstlicher Intelligenz häufig zu lesen. Was ist künstliche Intelligenz? Wo steht KI heute? Was kann AI heute lösen?
Künstliche Intelligenz (KI) oder Neudeutsch Artificial Intelligence (AI)
Für künstliche Intelligenz (KI) existieren zahlreiche Definitionen. KI (englisch: AI artificial intelligence) wird sowohl als wissenschaftliche Disziplin zur Entwicklung „intelligenter Systeme“ eingestuft als auch als Technologie, als Teilgebiet der Informatik, die menschliche Fähigkeiten imitiert und unterstützt.
Die Ursprünge von künstlicher Intelligenz gehen bis in die 50iger Jahre des letzten Jahrhunderts zurück, als erste Anwendungen wie der Touring Test und erste Schachcomputer entstanden. Ein wesentlicher Durchbruch von KI gelang allerdings erst 2012 mit künstlichen neuronalen Netzen durch Big Data und ausreichende Rechenleistung.
Aktuell überwiegend Schwache KI – intelligentes Verhalten
Hinter dem Begriff KI verbirgt sich ein breites Feld, ein vielschichtiger Werkzeug- und Methodenkasten. Heutige Anwendungen fallen in den Bereich der „schwachen KI“ (weak AI) zur Lösung spezifischer Probleme auf Basis durch Daten trainierter Algorithmen. Die Systeme können so trainiert werden, die sie eine konkrete Aufgabe lernen und meistern. Die Systeme sind also noch nicht „intelligent“, sondern weisen lediglich ein „intelligentes Verhalten“ auf. Trotzdem sollte man die Möglichkeiten und Lösungen nicht unterschätzen. Diese Systeme sind dem Menschen in diesen Bereichen schon vielfach überlegen. Die Systeme verarbeiten in Bruchteilen von Sekunden riesige Datenmengen und optimieren sich dabei selbständig.
KI – Abschwächung des Fachkräftemangels
Künstliche Intelligenz (KI) kann damit auch heute schon knappe Personal-Ressourcen entlasten und den Fachkräftemangel etwas abzumildern und zu kompensieren.
Wie lernt KI?
Durch den Einsatz von Daten, z.B. vielen Bildern, lernen die Systeme Objekte zu erkennen. Stark vereinfacht werden durch Zieldefinition, ausprobieren, Analyse, Anpassung und Optimierung die Systeme trainiert. Je nach Problemstellung kommen dabei unterschiedliche Lerntypen zur Anwendung.
- Überwachtes Lernen (geeignet z.B. für Klassifikation)
- Unüberwachtes Lernen (geeignet z.B. für Clustering)
- Bestärkendes Lernen (geeignet z.B. für Robotik)
Die Kombination von Lernstil und Lernmethode ergibt ein Werkzeug, um ein spezifisches Problem zu lösen.
Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)
Das Feld der künstlichen Intelligenz teil sich in Teilgebiete oder Unterkategorien, Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) auf. Machine Learning (Maschinelles Lernen ML) bietet neue Lösungsansätze durch
- Wahrnehmende Fähigkeiten (z.B. Erkennung + Klassifikation)
- Analytische Fähigkeiten (z.B. Prognosen + Planung)
- Motorische Fähigkeiten (z.B. Steuerung)
- Generierende Fähigkeiten (Erzeugung von Bildern, Texten und Musik)
Deep Learning (DL) ist ein Teilgebiet des ML und eine Methode, die neuronale Netze zum Lernen einsetzt.
Künstliche neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze (Englisch: Artificial Neural Nets; ANNs) sind im Gegensatz zu anderen Methoden sind außerordentlich flexibel in ihrer Anwendung. ANNs können in Kombination mit allen Lernstil angewendet werden und lassen somit ganz unterschiedliche Werkzeuge entstehen. Dadurch sind sie auch für viele Problemstellungen geeignet und universeller als alle anderen Methoden.
Anwendungsfelder für KI
KI ist die am schnellsten an Bedeutung gewinnende Technologie und entwickelt sich mehr und mehr zu einer Schlüsseltechnologie.
Anwendungsfelder für den Einsatz sind z.B.
- Marketing + Vertrieb
- Finanzwesen
- Forschung + Entwicklung
- Lieferkette + Logistik
- Produktion
- Personalwesen
zum Beispiel für nachfolgende Anwendungen
- Empfehlungssysteme
- persönliche Angebote
- medizinische Diagnosen
- Betrugserkennung
- Cyber-Abwehr
- Sprachassistenten
- Textassistenten
- Mensch- – Maschine-Kommunikation
- Compliance-Überwachung
Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI:
Durch mehr Daten und vermehrter Nutzung werden die Systeme kontinuierlich besser. Sie generieren dadurch einen höheren Wert für die Kundschaft, was wiederum mehr Daten und Nutzung erzeugt. Dieser Kreislauf verschafft Unternehmen, die KI einsetzen einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern. Nachzügler besitzen zu Beginn weniger Daten und können die Lücke zu etablierten KI-Anwendern kaum mehr schließen.
- Wissensaufbau
- Zieldefinition
- Anwendungsfälle identifizieren, bewerten, priorisieren
- KI-Modell selektieren oder ext. KI-System auswählen
- Test-Daten auswählen und aufbereiten
- Ethische Grenzen definieren, Werte entwickeln
- KI-Modell trainieren + validieren
- iterativ verbessern
Ihre Mehrwerte durch den Einsatz von KI:
Um in dieser Innovations- und Disruptions-Welle mitzuhalten, muss KI eine Priorität in deutschen Unternehmen werden, unabhängig von ihrer Größe und aktuellen Position auf dem Markt.
- Verbesserung von Kundenerlebnissen
- Erhöhte Nachfrage durch personalisierte Produkte und Dienstleistungen
- Produktivitätsgewinne, durch automatisierte Prozesse und optimierte Ressourcen
- Innovationen fördern
- Ressourcen-Effizienz > Kosten sparen
Wie wir Sie unterstützen:
Ihre KI-Zielsetzung muss mit Ihrem Geschäftsmodell einhergehen. Der Einsatz von KI-Technologie unterstützet Sie dabei Ihre Geschäftsziel zu erreichen. Wir begleiten und unterstützen Sie auf Ihrem Weg zum Einsatz von KI:
- KI-Projektleitung
- Vermittlung Grundlagenwissen (Führungskräfte + Belegschaft)
- KI-Readiness-Check
- Zieldefinition, Ambition + Scoping
- Identifikation, Bewertung u. Priorisierung möglicher Anwendungsfelder
- Machbarkeitsstudie / Identifikation von Risiken
- Infrastrukturanalyse + Definition erforderlicher Voraussetzungen
- Auswahl geeigneter KI-Modelle
- Suche und Auswahl von Technologiepartnern
- Definition + Auswahl (ggf. Beschaffung) von Trainings- u. Validierungsdaten
- Validierung des KI-Modells
- Iterative Optimierung
- Implementierung
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„Es geht nicht darum, dass du KI benutzt, um etwas anderes zu werden, als du bist. Es geht darum, dass du mit dem Einsatz von KI bestätigst, was dein Unternehmen darstellt. …“
Philipp Karmires, Vice President + Chief Digital Officer, Linde
