Was ist KI? Informationen zur künstlichen Intelligenz

Erklärung zur künstlichen Intelligenz (KI)

Einfach gesagt: KI (künstliche Intelligenz) bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben durchzuführen, und sich basierend auf den gesammelten Daten nach und nach selbst verbessern können. KI wird in unterschiedlichen Formen genutzt. Ein paar Beispiele:

• Chatbots nutzen KI, um Kundenprobleme schneller zu verstehen und effizientere Antworten zu liefern.
• Intelligente Assistenten verwenden KI, um wichtige Informationen aus großen Freitext-Datensätzen zu analysieren und somit die Planung zu verbessern.
• Empfehlungs-Engines können basierend auf den Sehgewohnheiten der Benutzer automatisierte Empfehlungen für Fernsehsendungen bereitstellen.

Bei KI geht es in erster Linie um den Prozess und die Fähigkeit, mit hoher Leistung zu denken und Daten zu analysieren, und weniger um ein bestimmtes Format oder eine bestimmte Funktion. Bei KI denken viele Menschen an leistungsfähige, menschenähnliche Roboter, die die Weltherrschaft an sich reißen wollen. Es ist jedoch nicht Ziel der KI, den Menschen zu ersetzen. Vielmehr sollen mithilfe von KI menschliche Fähigkeiten und Leistungen deutlich verbessert werden. Das macht die KI zu einer äußerst wertvollen geschäftlichen Ressource.

Künstliche Intelligenz – Begriffe

KI ist zu einem Sammelbegriff für Anwendungen geworden, die komplexe Aufgaben ausführen, für die in der Vergangenheit menschliche Eingriffe erforderlich waren; beispielsweise die Online-Kommunikation mit Kunden oder Schachspiele. Häufig wird der Begriff auch für die Teilbereiche der KI verwendet, wie etwa für Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL). Dabei gibt es jedoch Unterschiede. Machine Learning ist z. B. auf Systeme ausgerichtet, die basierend auf den von ihnen genutzten Daten lernen oder ihre Leistung verbessern. Man beachte dabei, dass es sich bei Machine Learning immer um KI handelt, aber KI nicht immer Machine Learning bedeutet.

Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, tätigen viele Unternehmen beachtliche Investitionen in Datenanalyseteams. Die Datenanalyse ist ein interdisziplinärer Bereich, der mit wissenschaftlichen und anderen Methoden Wert aus Daten gewinnt. Dabei werden Kompetenzen aus bestimmten Fachbereichen, z. B. Statistik oder Informatik, mit geschäftlichem Know-how verbunden, um Daten aus diversen Datenquellen zu analysieren.

KI und Entwickler

Entwickler nutzen künstliche Intelligenz, um Aufgaben, die sonst manuell erledigt werden, effizienter auszuführen, mit Kunden in Kontakt zu treten, Muster zu erkennen und Probleme zu lösen. Für den Umgang mit KI sollten Entwickler einen mathematischen Hintergrund haben und sich außerdem mit Algorithmen auskennen.

Wenn Sie beginnen künstliche Intelligenz zum Erstellen einer Anwendung einzusetzen, ist es hilfreich, klein anzufangen. Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz können Sie am besten mit dem Erstellen eines relativ einfachen Projekts, wie z. B. Tic-Tac-Toe, kennenlernen. „Learning-by-Doing“ ist eine großartige Methode, um Fertigkeiten zu verbessern, und das ist bei der künstlichen Intelligenz nicht anders. Sobald Sie ein oder mehrere kleinere Projekte erfolgreich abgeschlossen haben, sind dem Einsatz der künstlichen Intelligenz keine Grenzen mehr gesetzt.

Die Vorteile der KI für Unternehmen

Der zentrale Grundsatz der KI besteht darin, die Art und Weise, wie Menschen die Welt wahrnehmen und auf sie reagieren, zu replizieren und dann zu übertreffen. Die KI entwickelt sich rasch zum Eckpfeiler der Innovation. Unterstützt durch unterschiedliche Formen des Machine Learning, das Datenmuster erkennt und so Prognosen ermöglicht, bietet die KI auf folgende Weise Mehrwert für Ihr Unternehmen:

• Sie ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der umfangreichen verfügbaren Daten.
• Sie nutzt Prognosen, um übermäßig komplexe oder alltägliche Aufgaben zu automatisieren.

KI im Unternehmen

Die KI-Technologie automatisiert Verfahren oder Aufgaben, für die bisher menschliche Eingriffe erforderlich waren, und optimiert so die Performance und Produktivität im Unternehmen. Außerdem kann die KI in einem Ausmaß Erkenntnisse aus Daten gewinnen, zu dem kein Mensch in der Lage wäre. Diese Fähigkeit kann deutliche geschäftliche Vorteile mit sich bringen. Beispielsweise bietet Netflix mithilfe von Machine Learning ein Maß an Personalisierung, das dem Unternehmen 2017 eine Zunahme seines Kundenstamms um mehr als 25 Prozent einbrachte.

Die meisten Unternehmen haben Datenanalysen hohe Priorität eingeräumt und tätigen erhebliche Investitionen in diesen Bereich. In einer aktuellen Befragung von Gartner unter mehr als 3.000 CIOs wurden Analysen und Business Intelligence als die Technologien genannt, die die größten Wettbewerbsvorteile für ihre Unternehmen ermöglichen. Die befragten CIOs betrachten diese Technologien als die am strategisch wichtigsten für ihre Unternehmen. Dementsprechend erfolgen die meisten neuen Investitionen in diesem Bereich.

Die KI hält für praktisch alle Abteilungen, Geschäftsbereiche und Branchen Vorteile bereit. Sie umfasst allgemeine und branchenspezifische Anwendungen, darunter auch Folgende:

• Verwendung von Transaktions- und Demografiedaten, um vorherzusagen, wie viel bestimmte Kunden im Verlauf ihrer Beziehung zu einem Unternehmen (oder dem Kundenlebenszeitwert) ausgeben werden
• Optimierung der Preisgestaltung basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Kunden
• Nutzung der Bilderkennung, um Röntgenbilder nach Anzeichen von Krebs zu untersuchen

Wie Unternehmen KI nutzen

Laut Harvard Business Review nutzen Unternehmen die KI in erster Linie, um:

• Sicherheitsverletzungen zu erkennen und zu verhindern (44 Prozent)
• Technologische Probleme der Benutzer zu beheben (41 Prozent)
• den Verwaltungsaufwand in der Produktion zu verringern (34 Prozent)
• die interne Compliance bei der Nutzung genehmigter Anbieter zu bewerten (34 Prozent)

Was fördert die KI-Einführung?

Drei Faktoren fördern die Entwicklung der KI in allen Branchen:

• Kostengünstige, leistungsstarke Rechenfunktionen stehen zur Verfügung. Da in der Cloud ausreichend handelsübliche Rechenleistung zur Verfügung steht, ist der einfache Zugriff auf bezahlbare leistungsstarke Rechenleistung möglich. Vor dieser Entwicklung waren die einzigen für die KI verfügbaren Rechenumgebungen kostspielig und nicht Cloud-basiert.
• Für das Trainieren stehen große Datenmengen zur Verfügung. Die KI muss mit vielen Daten trainiert werden, damit sie richtige Vorhersagen treffen kann. Da immer mehr unterschiedliche Tools zum Kennzeichnen von Daten verfügbar sind und das Speichern und Verarbeiten von strukturierten und unstrukturierten Daten einfach und kostengünstig ist, können mehr Unternehmen KI-Algorithmen entwickeln und trainieren.
• Angewandte KI sorgt für Wettbewerbsvorteile. Unternehmen erkennen zunehmend den Wettbewerbsvorteil, den die Anwendung von KI-Daten im Hinblick auf geschäftliche Ziele bietet, weswegen sie der künstlichen Intelligenz unternehmensweit hohe Priorität zuweisen. Durch gezielte Empfehlungen der KI können Unternehmen beispielsweise schneller bessere Entscheidungen treffen. Viele der Features und Funktionen von KI führen zu niedrigeren Kosten, geringeren Risiken, einer schnelleren Markteinführung und vielen weiteren Vorteilen.

5 häufige Mythen rund um Unternehmens-KI

Während viele Unternehmen die KI-Technologie erfolgreich eingeführt haben, gibt es auch eine Menge Fehlinformationen über KI und was sie kann und was nicht. Hier untersuchen wir fünf verbreitete Mythen über KI:

• Mythos Nr. 1: Unternehmens-KI erfordert einen „Build-it-yourself“-Ansatz.
  Realität: Die meisten Unternehmen führen KI ein, indem sie sowohl interne als auch sofort einsatzbereite Lösungen kombinieren. Die interne KI-Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, sich an individuelle Unternehmensanforderungen anzupassen. Dank vorgefertigter KI-Lösungen können Sie Ihre Implementierung mit einer sofort einsatzbereiten Lösung für häufig auftretende Geschäftsprobleme optimieren.
• Mythos Nr. 2: KI liefert sofort fantastische Ergebnisse.
  Realität: Der Weg zum KI-Erfolg erfordert Zeit, sorgfältige Planung und eine klare Vorstellung von den Ergebnissen, die Sie erzielen möchten. Sie benötigen einen strategischen Rahmen und einen iterativen Ansatz, um zu vermeiden, dass eine beliebige Zusammenstellung nicht miteinander verbundener KI-Lösungen bereitgestellt wird.
• Mythos Nr. 3: Unternehmens-KI erfordert zur Ausführung keine Mitarbeiter.
  Realität: Bei Unternehmens-KI geht es nicht darum, dass Roboter die Aufgaben übernehmen. Der Wert von KI besteht darin, dass sie die menschlichen Fähigkeiten erweitert und Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für strategischere Aufgaben haben. Darüber hinaus ist KI von Mitarbeitern abhängig, die die richtigen Daten eingeben und entsprechend damit arbeiten.
• Mythos Nr. 4: Je mehr Daten, desto besser.
  Realität: Unternehmens-KI erfordert intelligente Daten. Um die effektivsten Geschäftseinblicke durch KI zu erhalten, müssen Ihre Daten von hoher Qualität, aktuell, relevant und angereichert sein.
• Mythos Nr. 5: Eine erfolgreiche Unternehmens-KI benötigt nur Daten und Modelle.
  Realität: Daten, Algorithmen und Modelle sind ein Anfang. Eine KI-Lösung muss jedoch skalierbar sein, um den sich ändernden Unternehmensanforderungen gerecht zu werden. Bisher wurden die meisten KI-Lösungen für Unternehmen von Datenanalysten handgefertigt. Diese Lösungen erfordern eine umfangreiche manuelle Einrichtung und Wartung und sind nicht skalierbar. Um KI-Projekte erfolgreich zu implementieren, benötigen Sie KI-Lösungen, die skaliert werden können, um neuen Anforderungen gerecht zu werden, wenn Sie die KI weiterentwickeln.

Die Vorteile und Herausforderungen der Operationalisierung der KI

Es gibt zahlreiche Erfolgsberichte, die den Wert von AI belegen. Unternehmen, die traditionelle Geschäftsprozesse und Anwendungen um Machine Learning und kognitive Interaktionen erweitern, können das Benutzererlebnis ebenso deutlich verbessern wie die Produktivität.

Es gibt jedoch einige Stolpersteine. Nur wenige Unternehmen haben KI in großem Umfang eingesetzt, aus verschiedenen Gründen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise kein Cloud Computing verwendet, sind KI-Projekte häufig rechenintensiv. Zudem setzen KI-Projekte neben einer komplexen Entwicklung auch Fachwissen voraus, das stark nachgefragt, aber knapp ist. Diese Schwierigkeiten lassen sich mindern, wenn ein Unternehmen genau weiß, zu welchem Zeitpunkt und an welcher Stelle die KI eingeführt werden soll und wann ein Drittanbieter heranzuziehen ist.

KI-Erfolgsberichte

KI ist bei einigen deutlichen Erfolgsberichten der treibende Faktor:

• Laut Harvard Business Review konnte Associated Press 12-mal so viele Geschichten wie zuvor produzieren, indem die Agentur KI-Software so trainierte, dass sie automatisch kurze Ertragsmeldungen verfassen konnte. Auf diese Weise gewannen die Journalisten mehr Zeit für detaillierte Artikel.
• Deep Patient, ein von der Icahn School of Medicine at Mount Sinai entwickeltes KI-gestütztes Tool, ermöglicht Ärzten die Erkennung von Hochrisikopatienten, noch bevor die Krankheit diagnostiziert wird. Das Tool analysiert die Krankengeschichte der Patienten und kann so gemäß insideBIGDATA fast 80 Krankheiten bis zu einem Jahr vor dem Auftreten prognostizieren.

Einsatzbereite KI vereinfacht die KI-Operationalisierung

Das Aufkommen von KI-basierten Lösungen und Tools bedeutet, dass mehr Unternehmen zu geringeren Kosten und in kürzerer Zeit die künstliche Intelligenz nutzen können. Einsatzbereite KI bezieht sich auf Lösungen, Tools und Software, bei denen KI-Funktionen integriert sind oder die den Prozess der algorithmischen Entscheidungsfindung automatisieren.

Bei einsatzbereiter KI kann es sich u. a. um autonome Datenbanken handeln, die sich mithilfe von Machine Learning selbst reparieren, oder um vorgefertigte Modelle, die sich auf unterschiedliche Datensätze anwenden lassen, um die Bilderkennung, Textanalyse oder ähnliche Aufgaben zu bewältigen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, eine schnellere Wertschöpfung zu erzielen, die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und die Kundenbeziehungen zu verbessern.

Erste Schritte mit KI

Kommunizieren Sie mit Kunden über Chatbots. Chatbots nutzen eine natürliche Sprachverarbeitung, um die Kunden zu verstehen und es ihnen zu ermöglichen, Fragen zu stellen und Informationen zu erhalten. Diese Chatbots lernen im Lauf der Zeit dazu und können dadurch die Interaktion mit den Kunden beständig verbessern.

Überwachen Sie Ihr Data Center. IT-Betriebsteams können bei der Systemüberwachung viel Zeit und Energie sparen, wenn sie alle Web-, Anwendungs- und Protokolldaten sowie alle Daten zur Datenbankleistung und zum Benutzererlebnis in einer Cloud-basierten Plattform speichern, die automatisch Schwellenwerte überwacht und Anomalien erkennt.

Führen Sie Geschäftsanalysen ohne Experten durch. Analysetools mit einer grafischen Benutzeroberfläche ermöglichen es auch Mitarbeitern ohne technisches Fachwissen, ein System einfach abzufragen und eine verständliche Antwort zu erhalten.

Was die volle Ausschöpfung des KI-Potenzials behindert

Zwar verspricht die KI zahlreiche Vorteile. Viele Unternehmen schöpfen das volle Potenzial von Machine Learning und anderen KI-Funktionen jedoch gar nicht aus. Woran liegt das? Das Problem ist paradoxerweise zu einem großen Teil ... der Mensch. Ineffiziente Arbeitsabläufe verhindern, dass Unternehmen den vollen Wert ihrer KI-Implementierung realisieren.

Beispielsweise kann es für Datenanalysten schwierig sein, auf die Ressourcen und Daten zuzugreifen, die sie für die Erstellung von Machine-Learning-Modellen benötigen. Vielleicht haben sie auch Probleme, mit ihren Teamkollegen zusammenzuarbeiten. Und möglicherweise müssen sie zahlreiche unterschiedliche Open-Source-Tools verwalten. Gleichzeitig müssen Anwendungsentwickler von Datenanalysten erstellte Modelle bisweilen komplett neu kodieren, um sie in ihre Anwendungen integrieren zu können.

Wegen der steigenden Anzahl an Open-Source-KI-Tools muss die IT-Abteilung immer mehr Zeit dafür aufwenden, die Arbeitsumgebungen kontinuierlich zu aktualisieren und so die Datenanalyseteams zu unterstützen. Dieses Problem wird durch die eingeschränkte Standardisierung der Arbeitsweise von Datenanalyseteams noch verstärkt.

Möglicherweise können auch die Führungskräfte sich nicht das volle Potenzial der KI-Investitionen ihres Unternehmen vergegenwärtigen. Folglich stellen sie nicht ausreichend Unterstützung und Ressourcen bereit, um eine integrierte und für die Zusammenarbeit geeignete Umgebung zu erstellen, die für eine erfolgreiche KI-Einführung vonnöten ist.

Schaffen der richtigen Kultur

Eine optimale Nutzung der KI – und die Vermeidung von Problemen, die der erfolgreichen Implementierung im Weg stehen – setzen eine Teamkultur voraus, die die KI-Umgebung vollständig unterstützt. In einer solchen Umgebung:

• definieren Geschäftsanalysten gemeinsam mit Datenexperten die Problempunkte und Ziele
• verwalten Dateningenieure die Daten und die zugrunde liegende Datenplattform, sodass sie für die Analyse voll funktionsfähig ist
• bereiten Datenanalysten auf einer Datenanalyse-Plattform Daten vor und untersuchen, visualisieren und modellieren sie
• verwalten IT-Architekten die zugrunde liegende Infrastruktur, die zur Unterstützung von skalierbaren Datenanalysen vor Ort oder in der Cloud erforderlich ist
• integrierten Anwendungsentwickler Modelle in Anwendungen, um datengesteuerte Produkte zu entwickeln

Von künstlicher zu adaptiver Intelligenz

KI-Funktionen sind bereits in vielen Unternehmen gängiger Bestandteil der Betriebsabläufe. In diesem Zuge ist ein neuer Begriff zutage getreten: die Adaptive Intelligenz. Adaptive-Intelligenz-Anwendungen kombinieren die Vorteile von internen und externen Echtzeitdaten mit der Entscheidungsfindung und unterstützen Unternehmen so dabei, fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen.

Diese Anwendungen sorgen im Wesentlichen dafür, dass Ihr Unternehmen intelligenter wird. Auf diese Weise können Sie Ihren Kunden bessere Produkte, Empfehlungen und Services bereitstellen – was wiederum zu besseren Geschäftsergebnissen führt.

KI als strategischer Imperativ und Wettbewerbsvorteil

KI ist ein strategischer Imperativ für jedes Unternehmen, das eine höhere Effizienz, neue Umsatzchancen und eine bessere Kundenbindung anstrebt. Damit entwickelt sich die KI in kürzester Zeit zu einem Wettbewerbsvorteil für viele Unternehmen. Mit KI können Unternehmen in weniger Zeit mehr erreichen, personalisierte und überzeugende Kundenerlebnisse schaffen und Geschäftsergebnisse vorhersagen, um die Rentabilität zu steigern.

KI ist jedoch immer noch eine neue und komplexe Technologie. Um sie bestmöglich zu nutzen, benötigen Sie Fachwissen in punkto Entwicklung und Verwaltung von KI-Lösungen in großem Umfang. Ein erfolgreiches KI-Projekt setzt mehr voraus als die Einstellung eines Datenanalysten. Unternehmen müssen die richtigen Tools, Prozesse und Managementstrategien implementieren, um den Erfolg des KI-Projekts sicherzustellen.

Best Practices für die optimale KI-Nutzung

Der Harvard Business Review gibt die folgenden Empfehlungen für die ersten Schritte mit der KI aus:

• Nutzen Sie KI-Funktionen für die Aktivitäten, die die größte und unmittelbare Auswirkung auf Umsatz und Kosten haben.
• Steigern Sie mithilfe der KI die Produktivität mit der vorhandenen Anzahl an Mitarbeitern, anstatt die Belegschaft zu verkleinern bzw. zu vergrößern.
• Beginnen Sie Ihre KI-Implementierung im Backoffice, nicht im Frontoffice (IT und Buchhaltung profitieren am meisten).

Unterstützung bei der KI-Einführung

An der KI-Transformation führt kein Weg vorbei. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss jedes Unternehmen früher oder später auf KI setzen und eine KI-Umgebung aufbauen. Unternehmen, die die KI in den nächsten zehn Jahren nicht in irgendeiner Form einführen, werden hinter den Mitbewerbern zurückbleiben.

Ihr Unternehmen könnte die Ausnahme von der Regel sein – die meisten Unternehmen verfügen jedoch intern nicht über das erforderliche Talent und Know-how, um die Art von Umgebungen und Lösungen zu entwickeln, die den Einsatz von KI-Funktionen optimal unterstützen.

Wenn Sie beim Entwickeln einer geeigneten Strategie und beim Zugriff auf die richtigen Tools Unterstützung benötigen, um Ihre KI-Transformation erfolgreich abzuschließen, sollten Sie einen innovativen Partner mit umfassenden Branchenkenntnissen und einem breit aufgestellten KI-Portfolio suchen.

Künstliche Intelligenz – Lernbibliothek

• Was versteht man unter Data Science?
  Unternehmen kombinieren verstärkt Statistiken mit IT-Konzepten wie Machine Learning und künstlicher Intelligenz, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen, Innovationen voranzutreiben und die Entscheidungsfindung zu optimieren.
• Was versteht man unter maschinellem Lernen (ML)?
  Machine Learning, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die durch Daten lernen – mit dem Ziel, die Entscheidungsfindung zu automatisieren und zu beschleunigen und so schneller Renditen zu erlangen.
• Neuigkeiten und Meinungen zu KI
  Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Datenanalysen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Probleme angehen, um die Entwicklung ihrer jeweiligen Branche zu verändern. In den neuesten Artikeln erfahren Sie, wie die Branche und Ihre Mitbewerber diese Technologien nutzen.