Was ist KI? Informationen zur künstlichen Intelligenz

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.

Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz (KI)

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.

Informationen zu Anwendungsfällen für KI und ML

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 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. Eine McKinsey-Umfrage von 2021 zu KI ergab, dass Unternehmen, die in mindestens einer Funktion eine KI-Einführung melden, von 50 Prozent im Vorjahr auf 56 Prozent angestiegen sind. Darüber hinaus gaben 27 Prozent der Befragten an, dass mindestens 5 Prozent des Einkommens auf KI zurückzuführen sein könnten, gegenüber 22 Prozent im Vorjahr.

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. Die einfache Datenkennzeichnung und die kostengünstige Speicherung und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglichen eine stärkere Entwicklung und Schulung von Algorithmen.
• 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.

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Training und Entwicklung von KI-Modellen

Die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen umfasst mehrere Phasen, einschließlich Training und Inferenzierung. KI-Training und -Inferenzierung beziehen sich auf den Prozess des Experimentierens mit ML-Modellen, um ein Problem zu lösen.

Beispielsweise kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen mit verschiedenen Kandidatenmodellen für ein Computer-Vision-Problem experimentieren, z. B. das Erkennen von Knochenbrüchen auf Röntgenbildern.

Um die Genauigkeit dieser Modelle anschließend zu verbessern, würde der Ingenieur Daten in die Modelle einspeisen und die Parameter optimieren, bis sie einen vordefinierten Schwellenwert erreichen. Diese Trainingsanforderungen, gemessen an der Modellkomplexität, wachsen jedes Jahr exponentiell.

Infrastrukturtechnologien, die für das KI-Training in großem Maßstab entscheidend sind, umfassen Cluster-Netzwerke wie RDMA und InfiniBand, Bare-Metal-GPU-Computing und High-Performance-Speicher.

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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 ML-Projekte häufig rechenintensiv. Zudem setzen ML-Projekte neben einer komplexen Entwicklung auch Fachwissen voraus, für das ein großer Bedarf besteht, aber dies leider knapp ist. Diese Schwierigkeiten lassen sich mindern, wenn ein Unternehmen genau weiß, zu welchem Zeitpunkt und an welcher Stelle diese Projekte eingeführt werden sollen und wann ein Drittanbieter heranzuziehen ist.

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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.

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. Der IT-Betrieb kann die Überwachung mit einer Cloud-Plattform optimieren, die alle Daten integriert und Schwellenwerte und Anomalien automatisch verfolgt.

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.

Vier einfache KI-Anwendungsfälle ansehen

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

Erfahren Sie, wie Ihr Datenanalyseteam effizienter zusammenarbeiten kann

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.

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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.

Finden Sie für eine erfolgreiche KI-Transformation, die Strategieentwicklung und Zugriff auf Tools umfasst, einen Partner mit Branchenexpertise sowie einem umfassenden KI-Portfolio.

Künstliche Intelligenz – Schulungsbibliothek

• 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.