Künstliche Intelligenz – die Realität

Ein Blick auf Begriffe, Anwendungen und Herausforderungen

In der heutigen Zeit ist der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig, doch was genau verbirgt sich dahinter? KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Intelligenz nachzuahmen, indem sie Daten in Form strukturierter Modelle analysieren, Muster darin erkennen, lernen und eigenständige Entscheidungen treffen können. Eines der Kernelemente der KI ist das Machine Learning (ML). Hierbei handelt es sich um einen Teilbereich der KI, in dem Computermodelle mit bekannten oder simulierten Daten trainiert (bzw. ‘angelernt’) werden, um bei ungesehenen Daten ähnliche Operationen durchzuführen, ohne darauf explizit programmiert zu werden. Grundlage jeglicher KI sind fast immer lineare Algebra und Statistik.

Weitere Begriffe und Erklärungen aus der Welt der KI gibt es hier.

Der aktuelle Hype um KI wird teilweise durch die rasante Entwicklung von Sprachmodellen, wie dem von Open AI entwickelten Chat-GPT oder KI-Kunst mit Midjourney befeuert. Diese fortschrittlichen Modelle zeigen eindrucksvoll, wie KI menschenähnliche Texte generieren kann. Entgegen dem Hype hat KI eine lange Geschichte und ist keineswegs eine neue Technologie.

KI als Wettbewerbsvorteil und Schlüsseltechnologie: Bewährte Anwendungen für Unternehmen

In zahlreichen Firmen wird eine breite Palette etablierter KI-Anwendungen bereits seit vielen Jahren erfolgreich eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist Predictive Maintenance, bei der KI-basierte Modelle eingesetzt werden, um den Zustand von Maschinen vorherzusagen und Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen. Ebenso kommt KI bei der Intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) zum Einsatz, um automatisiert Daten zu analysieren, zu strukturieren und relevante Informationen für spezifische Anwendungsfälle bereitzustellen. Weitere Anwendungsbeispiele sind das Aufdecken von Betrugsfällen mit Fraud Detection oder das Erkennen von Nachfragetrends.

Durch Trendanalyse und Vorhersagen verbessert die KI mit ihrer datengesteuerten Präzision die Qualität von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen und reduziert deren Fehleranfälligkeit. Zudem erhöht KI die Produktivität und automatisiert repetitive Aufgaben. Dadurch werden Mitarbeiter entlastet und können sich kreativeren Tätigkeiten widmen. Die Kundenbeziehung wird durch personalisierte Angebote gestärkt, was zu höherer Zufriedenheit, Umsatzsteigerung und Engagement führt. Zugleich ermöglichen Vorhersagen eine vorausschauende Strategie.

KI als Innovationskatalysator

Innovationsprozesse profitieren ebenfalls von KI. Komplexe Datenmuster liefern neue Erkenntnisse und fördern kreative Ideen. Zudem erleichtert KI die Umsetzung von Prototypen und spart Zeit im Feedbackprozess. Hierbei ist aber zu beachten, dass KI nichts von Grund auf Neues schaffen kann, weil sie eben auf bestehenden Daten, Bildern oder Texten trainiert wurde.

Während Sprachmodelle im Fokus stehen, sollten wir also nicht die bewährten Anwendungen von KI übersehen – sie bieten Unternehmen nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Die flächendeckenden Realisierungen dieser Wettbewerbsvorteile für die deutsche Wirtschaft sind dabei keine Frage des ‘Ob’, sondern des ‘Wie’: Mehr als 70 Prozent der KI-Experten sehen in KI eine entscheidende Rolle für die Zukunft des deutschen Mittelstandes. (Quelle: Mittelstand-Digital)

Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) bieten das Umfeld, schnell von KI-Lösungen profitieren zu können. Sie haben aufgrund ihrer Flexibilität und kurzen Entscheidungswege ein großes Potenzial als First Mover auf technologische Innovationen und Marktanpassungen zu reagieren.

Erfolgreiche KI-Integration: Überwindung von Unternehmenshindernissen

Von vielfältigen Geschäftsmodellen geprägt, begegnen Unternehmen allerdings einer breiten Palette potenzieller Hürden, die den Eintritt in das KI-Zeitalter zu einem anspruchsvollen Unterfangen machen. Diese betreffen u.a.:

Organisation:

• Oberes Management ohne klare Unterstützung
• Mangel an Verständnis für die strategischen Vorteile von KI
• Schwierige Anpassung an bestehende Prozesse und Organisationsstrukturen

Technologie:

• kein Zugang zu KI-Expertise bzw. fehlendes Know-how
• Risiken von Technologiemissbrauch, Datenschutz und digitaler Ethik
• Fehlende Datenbasis und unzureichende Datenqualität
• Mangelnde technische Infrastruktur

Mensch:

• Interner Widerstand innerhalb der Belegschaft
• Bedenken und Vorbehalte seitens der Kundschaft

Diese Hürden müssen von Unternehmen im Allgemeinen und KMUs im speziellen überwunden werden, um die Potenziale der KI auszuschöpfen. Hierfür eignet sich besonders ein anfängliches Pilotprojekt, das die Potenziale im Unternehmen und Vorteile der KI-Anwendung für das Unternehmen verdeutlichen soll. Der Prozess der Einführung von KI in einem Unternehmen erfordert eine systematische Vorgehensweise:

Schritt 1: Use Case, Data & KI Understanding

Im ersten Schritt muss ein solides Fundament für den Erfolg der KI-Anwendung gelegt werden, indem nicht nur die spezifische Fragestellung erfasst wird, sondern auch ein tiefes Verständnis für KI aufgebaut wird. Dies ist von wesentlicher Bedeutung, um die Technologie für die Stakeholder zu vermitteln und sinnvolle Use Cases zu identifizieren. Die Datenverfügbarkeit und -nutzung werden dabei überprüft und bei Bedarf erweitert, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Daten in angemessener Qualität vorhanden sind. Im Folgenden müssen dann die Anwendungsfälle evaluiert, der konkrete Nutzen ermittelt und klare Ziele sowie ein Projekt- und Zeitplan festgelegt werden. Des Weiteren erfolgt auf Basis der Fragestellungen und Anforderungen die Auswahl der passenden Methoden und Techniken künstlicher Intelligenz wie beispielsweise Machine Learning, um damit in den vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Abhängigkeiten zu finden und nutzbar zu machen. Hierbei zeigt sich immer häufiger, dass es keine komplexe KI für bestimmte Anwendungsfälle benötigt, sondern dass die einfachere Lösung die bessere ist.

Schritt 2: Data Preparation & Data Modeling

Unter Einbeziehung der erforderlichen Expertise baut man auf dem internen KI-Wissen auf, um die zuvor festgelegten Daten auszuwählen und vorzubereiten. Diese Expertise agiert als Schnittstelle zwischen der Fachabteilung und dem technischen Team, während die Daten für die Analyse vorbereitet werden. Die ausgewählten Daten werden bereinigt, transformiert und für die Modellierung vorbereitet. Hierbei ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die Datenqualität und -verfügbarkeit, Praxistauglichkeit und Robustheit des Modells gewährleistet sind. Die Modellierung basiert letztendlich auf den ausgewählten Methoden bspw. des Machine Learnings.

Schritt 3: Evaluierung & Deployment

Während des Evaluierungs- und Optimierungsprozesses werden die gesetzten Ziele mit dem bisherigen Fortschritt abgeglichen und die Machbarkeit sowie das Potenzial der KI-Anwendung bewertet. Es muss sichergestellt werden, dass das Modell zu der geforderten Aussagekraft für den Use Case führt. Durch offene Kommunikation zwischen allen Prozess- und IT-Beteiligten innerhalb der Evaluierung wird Verständnis und Vertrauen für die KI-Lösung aufgebaut. Nach der Evaluierung des Modells wird das Modell in die bestehende IT-Infrastruktur integriert, Anwender/innen werden geschult damit eine reibungslose Nutzung der KI-Anwendung gewährleistet ist.

Schritt 4: Rollout / Skalierung

Mit dem gewonnenen Verständnis und den optimierten Modellen aus dem Pilotprojekt wird die Implementierung auf breiterer Unternehmensebene vorbereitet. Dies ermöglicht es, die Vorteile der KI-Anwendung auf mehrere Anwendungsfälle oder Abteilungen auszudehnen. Durch kontinuierliches Überwachen von Optimierungspotenzialen und Feinabstimmung können Unternehmen die Effizienz von KI-Anwendungen steigern und sich auf eine nachhaltige Integration vorbereiten.

Fazit

Die Welt der Künstlichen Intelligenz mag auf den ersten Blick komplex wirken, aber davon sollten sich Unternehmen nicht einschüchtern lassen. Viele Firmen setzen schon lange auf bewährte KI-Anwendungen, um Prozesse zu optimieren.

Damit die Potenziale und der Erfolg von KI nicht nur für die großen Unternehmen zur Realität wird, sondern auch für die zahlreichen KMUs in Deutschland, muss ein strukturiertes Vorgehen vorausgesetzt werden. Nur so können organisatorische, technologische und menschliche Aspekte berücksichtigt und bearbeitet werden.

Unternehmen, die frühzeitig die Potenziale von KI für ihre fachlichen Probleme erkennen und systematisch angehen, setzen nicht nur auf einen technologischen Wandel und die Sicherstellung der nationalen und internationalen Wettbewerbsfähigkeit, sondern gestalten die Zukunft ihrer Industrie aktiv mit.

Autoren: Jonas, Vincent und Claudia