Künstliche Intelligenz: Das Werkzeug der Zukunft
Ich kann automatisch übersetzen, bin Sprachassistentin auf dem Smartphone, gebe Kaufempfehlungen im Online-Shop, entsperre Smartphones anhand Gesichtserkennung und steuere Autos sogar autonom. Wer ich bin? Die Künstliche Intelligenz.
Die Technologie des 21. Jahrhunderts begegnet uns in fast allen Bereichen des Alltags und unterstützt uns häufig, ohne dass wir es überhaupt wahrnehmen. Sie ist eine Schlüssel-Technologie der Digitalisierung mit enormen Chancen. Doch gleich nach der Begeisterung werden Bedenken laut, dass KI wohl die letzte Erfindung der Menschheit sei. In der Realität zeigt sich allerdings ein anderes Bild. Die Künstliche Intelligenz ist DIE disruptive Technologie unserer Zeit. Und die Anwendung der Verfahren verzeichnet einen enormen Anstieg, gemessen an der GitHub-Sterne-Entwicklung der beliebtesten Frameworks.
Künstliche Intelligenz im Unternehmen
Hindernisse beim Einsatz von KI im Unternehmen
Quelle: Vision11 nach TÜV-Verband
Viele Unternehmen haben aktuell noch Berührungsängste und Befürchtungen gegenüber Künstlicher Intelligenz. Um es gleich vorweg zu nehmen: Jedes Unternehmen kann KI-Systeme implementieren.
Sollten am Anfang entsprechende Fragestellungen fehlen, kann hier sogar der erste Einsatz der Technologie wesentlich unterstützen. Denn durch die Anwendung von Clusterungs-Verfahren ist es möglich, Zusammenhänge zu erkennen und dadurch einen Deep Dive in die Datenwelt umzusetzen. Dies kann schließlich zu neuen Fragestellungen und zur Identifizierung neuer Handlungsfelder führen. Gelangt man zu dieser Erkenntnis, so müssen neue Maßnahmen definiert werden. Außerdem gilt es, zentrale Fragen in diesem Zusammenhang zu klären. Wie z.B. „Was muss ich jetzt tun, um den Umsatz im Kundensegment X zu erhöhen?“ und „Was sind die Einflussfaktoren auf den Umsatz des Kundensegements X?“. Der größte Unsicherheitsfaktor besteht darin, welche Auswirkungen es hat, wenn man diesen oder jenen Parameter verändert.
Und hier kommt man zum nächsten Ansatz der KI-Systeme. Wenn man einen Parameter abwandelt, zeigt das Advanced Predictive-System den Einfluss auf die KPIs oder mögliche Veränderungen des Kundenverhaltens auf. Bei fehlenden Inhouse-Daten zur Evaluierung können auch Daten aus externen Quellen zusätzlich verwendet werden. Der Vorteil dabei ist, dass KI-Systeme selbst komplexeste Zusammenhänge erkennen können. Außerdem ist die Verarbeitung von Daten nicht limitiert. Es gilt sogar: Je mehr, desto besser. Auch die Probleme bezüglich der Hardware sind längst gelöst. Bei fehlender Prozessorleistung kann problemlos ein entsprechender kostengünstiger Amazon Web Service (AWS) gebucht und Rechenoperationen ausgelagert werden.
Künstliche Intelligenz: Verfahren des maschinellen Lernens
Die Identifizierung des passenden maschinellen Lernverfahrens wirft weitere Fragen auf. Wird eine lineare oder logistische Regression benötigt? Oder ist ein neuronales Netz die bessere Variante? Diese Entscheidung muss abhängig von der Fragestellung bzw. der Anwendung getroffen werden. Hier ein paar Beispiele aus der Praxis:
Für das autonome Fahren benötigt man ein neuronales Netz mit der Fähigkeit zum Reinforcement Learning, d.h. zum bestärkenden Lernen auf Basis positiver Feedbacks, das zur Verarbeitung von Bild- und Audiodaten von einem Convolutional Neural Network unterstützt wird.
Möchte man vorliegende Daten zur Identifikation von Zusammenhängen und Einflussfaktoren analysieren, werden Clusterungs-Verfahren wie Nearest Neighbour (K-Means) benötigt. Beispielsweise können Streaming-Dienstleister damit ähnliche Konsumtypen erkennen und darauf aufbauend Film-Vorschläge personenspezifisch ausspielen.
Quelle: RPubs
Unter Umständen muss man also mehrere Technologien verwenden, um die zentralen Fragen zu beantworten.
Künstliche Intelligenz als Werkzeug
Die Verfahren des maschinellen Lernens vergleiche ich häufig etwas pragmatisch mit dem Aufhängen eines Regals. Dafür benötige ich eine Bohrmaschine, einen Bohrer, einen Schraubenzieher, viele Dübel und Schrauben. Zuerst bohre ich mit der Bohrmaschine und einem Bohrer mehrere Löcher. Anschließend befestige ich die Dübel. Zuletzt schraube ich das Regal mit einer Schraube und einem Schraubenzieher fest.
Um es wieder auf die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen zu transferieren: Es werden ebenso wie beim Aufhängen eines Regals mehrere Werkzeuge benötigt. Diese müssen allerdings nicht selbst entworfen und produziert werden. Es geht um die Anwendung der Werkzeuge. Bei der Auswahl und Optimierung des richtigen Werkzeuges kann eine Beratung entsprechende Hilfe leisten. Und wenn man die Wohnung nicht selbst streichen will, kann man dafür auch einen Maler beauftragen.
Ethische Aspekte im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz
Ethische und moralische Aspekte dürfen beim Einsatz von KI nie aus den Augen verloren werden. Die Akzeptanz in der Bevölkerung bzw. unter Arbeitnehmern hängt sehr stark von der internen Kommunikation und dem moralischen Statement des Unternehmens ab. Gegenüber der Verwendung von KI im Arbeitsalltag lässt sich neben positiven Wechselwirkungen nach wie vor eine deutliche Skepsis beobachten.
Quelle: Vision11 nach Statista
KI-Systeme darf und muss man als Hilfsmittel verstehen, die manuelle Tätigkeiten übernehmen. Arbeitnehmer können sich dafür anspruchsvolleren Aufgaben widmen und sich besser mit ihren Aufgaben identifizieren. Den Mitarbeitern bleibt somit mehr Zeit, um sich mit strategischen oder kreativen Themen zu beschäftigen. Und auch der Arbeitgeber profitiert von einem deutlich höheren Mehrwert.
From the top to the bottom: Es ist wichtig, dass die Geschäftsführung die Anwendung von KI immer als Hilfsmittel in den Vordergrund stellt. So werden auch den Mitarbeitern die Vorteile nähergebracht und ihnen mögliche Ängste und Befürchtungen genommen.
Künstliche Intelligenz: Unser Service und Beratungsangebot
Wir unterstützen Sie bei der Integration von KI-Systemen in Ihre Geschäftsprozesse. Wir berücksichtigen Ihre individuellen Wünsche und Anforderungen, setzen die Implementierung der Softwarelösungen gemeinsam mit Ihnen um und begleiten Sie darüber hinaus bei der Qualitätssicherung.
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Künstliche Intelligenz begegnet uns in fast allen Bereichen des Alltags und unterstützt uns häufig, ohne dass wir es überhaupt wahrnehmen. Sie ist eine Schlüssel-Technologie der Digitalisierung mit enormen Chancen. Doch gleich nach der Begeisterung werden Bedenken laut, dass KI wohl die letzte Erfindung der Menschheit sei. In der Realität zeigt sich allerdings ein anderes Bild. Künstliche Intelligenz ist die disruptive Technologie unserer Zeit und die Anwendung der Verfahren verzeichnet einen enormen Anstieg.