Künstliche Intelligenz
Maschinen und Software, die Aufgaben ausführen können, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern
Einführung: Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich vor allem in den letzten Jahren zu einem gleichermaßen facettenreichen wie für Unternehmen hochrelevanten Feld der Informatik entwickelt. Die Technologie reicht von selbstlernenden Algorithmen über Chatbots auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) bis hin zu Robotik und hat zuletzt immense Fortschritte gemacht. Die entsprechenden Systeme sind in der Lage, selbstständig zu lernen, zu denken und zu handeln und können dabei zunehmend Aufgaben erledigen, die bisher menschlicher Intelligenz vorbehalten waren.
Hauptvorteile: Was bringt Künstliche Intelligenz?
Die Hauptvorteile der Künstlichen Intelligenz liegen in ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf Basis dieser Analysen zu treffen. Dies führt zu gesteigerter Effizienz und Produktivität in verschiedenen Bereichen, von der Automatisierung repetitiver Aufgaben bis hin zur Verbesserung komplexer Entscheidungsprozesse.
Hauptfunktionen: Was ist mit Künstlicher Intelligenz alles möglich?
Zu den Schlüsselbereichen von Künstlicher Intelligenz gehören maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Robotik. Robotik nutzt KI, um Maschinen zu entwickeln, die physische Aufgaben autonom ausführen können. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. NLP wird eingesetzt, um menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und menschenähnliche Kommunikation per Chatbots zu ermöglichen. Hier haben sich zuletzt vor allem die „generativen vortrainierten Transformer (englisch: Generative Pre-trained Transformers, GPT) hervorgetan, mit den GPT-Modellen von OpenAI als Vorreiter. GPTs sind gewissermaßen ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) und eine zentrale Grundlage für generative künstliche Intelligenz.
Herausforderungen: Worauf kommt es beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz an?
Allgemeine Herausforderungen umfassen ethische Bedenken, wie die Frage der Verantwortlichkeit bei Entscheidungen von KI-Systemen sowie die potenzielle Bedrohung für Arbeitsplätze durch Automatisierung. Zudem gibt es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit von KI-Systemen. Zu den IT-spezifischen Herausforderungen gehören die Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Systeme, die Skalierung von KI-Lösungen und der Umgang mit unstrukturierten Daten.
Einsatzbereiche: Wo kommt Künstliche Intelligenz in Unternehmen zum Einsatz?
In Unternehmen findet Künstliche Intelligenz in Form von Chatbots Anwendung in Bereichen wie dem Kundenservice oder bei internen Wissensdatenbanken. In der Produktion unterstützt KI oftmals bei automatisierten und optimierten Fertigungsprozessen, aber auch bei der vorausschauenden Wartung von Maschinen (Predictive Maintenance). Im Marketing kommen entsprechende Lösungen unter anderem für datenbasierte Kund:innenanalysen zum Einsatz. Ein weiteres Anwendungsfeld ist Predictive Forecasting, beispielsweise mit Nachfrageprognosen zur Planung von Produktions- und Absatzmengen. Auch Lösungen aus dem Bereich Business Intelligence, Reporting oder Advanced Analytics setzen vermehrt auf KI-basierte Unterstützung.
Implementierung: Wie lässt sich Künstliche Intelligenz in Unternehmen einführen?
Grundsätzlich ist bei der Implementierung von KI in Unternehmen eine sorgfältige Planung durchzuführen. Zunächst gilt es die konkreten Anforderungen zu ermitteln, um anschließend eine entsprechende Technologie auszuwählen. In der Regel startet die Einführung mit einem Pilotprojekt bzw. mit einem Proof-of-Concept. Sind diese erfolgreich, sind die Prozesse zur Datenerhebung und -analyse systematisch einzurichten und die KI-System in die Unternehmensprozesse zu integrieren. Darüber hinaus muss eine Schulung der Mitarbeiter:innen erfolgen. Auch ist es wichtig, ethische Überlegungen und Datenschutzrichtlinien von Anfang an in die KI-Strategie einzubeziehen.
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