Künstliche Intelligenz Grundlagen: Das Wichtigste, einfach erklärt

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Author:

Katharina Rainer

Die Grundlagen von künstlicher Intelligenz zu verstehen kann uns ganz neue Möglichkeiten erschließen: Lästige Arbeiten an KI abgeben, verlässliche Daten in Sekundenschnelle abrufen Problemstellen frühzeitig aufdecken… Mit einem Grundverständnis von KI können wir diese neue Technologie hervorragend nutzen um die Herausforderungen des Arbeitsalltags zu meistern. Sind Sie bereit, die Zukunft der Arbeit zu erschließen? Dann legen wir los!

Digitales Gehirn als Symbol für künstliche Intelligenz

Was ist künstliche Intelligenz?

Eine künstliche Intelligenz ist in der Lage selbstständig und automatisiert bestimmte Probleme zu lösen, ohne, dass dafür vorher, wie in klassischer Software, ein Algorithmus definiert wird. Stattdessen wird ein Modell erstellt, das mit Daten gefüttert und durch maschinelles Lernen so trainiert wird, dass es selbstständig die gestellte Aufgabe lösen kann. So können auch neu eingehende Informationen ohne Codeanpassung verarbeitet oder Aufgaben bewältigt werden, deren genauer Mechanismus gar nicht abbildbar ist.

Modalitäten: Wie verarbeitet KI Daten?

Die derzeit gängigste Art der Datenverarbeitung von KI ist Natural Language Processing (NLP), KI-Systeme sind jedoch in der Lage mit den unterschiedlichsten Datenarten zu arbeiten.

Audio (Ton und Musik)

Audio (Ton und Musik)
Unternehmen wie die Deutsche Bahn, Google, IBM und Amazon setzen diese KI-Komponenten bereits erfolgreich ein. Beispiele sind:

Video

Einige Beispiele, bei denen Videodaten in einem KI-System eingesetzt werden sind:

Strukturierte Daten

Structured Data wird ebenfalls vielfältig in KI-Systemen eingesetzt. Große Unternehmen wie Netflix, Ikea aber auch diverse Banken setzen Datenstrukturierung KI-basierend ein um:

Natürliche Sprache (Text)

Text Categorization (TC), das automatische Zuordnen von beliebig langen Texten zu vordefinierten Kategorien ist eine wichtige Säule des NLP. NLP ist eine der wichtigsten Modalitäten für den praktischen Einsatz von KI, da jedes Unternehmen auf die eine oder andere Art mit Texten arbeitet. Praktische Probleme bei der Einführung von TC Applikationen umfassen beispielsweise den technischen Integrationsaufwand, der Mangel an vorliegenden annotierten Beispieldaten, die durch die DSGVO geforderte Erklärbarkeit von Algorithmen und die Veränderung der Bedeutung von Wörtern über die Zeit.

Beispiele für erfolgreiche KI-Umsetzungen in diesem Bereich sind:

Multimodal (Kombination aller Modalitäten)

In KI-Systemen können natürlich auch die Modalitäten mehrerer Systeme kombiniert und kaskadiert werden. Es könnte zum Beispiel ein Audio-Signal in einen Text umgewandelt werden, der dann im Natural Language Processing zugeordnet wird.

Wie kann man KI im Unternehmen nutzen?

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Unternehmen sind grundsätzlich grenzenlos. Jedoch gibt es Bereiche, in denen KI schon besonders stark ist und vermehrt eingesetzt wird. Folgende Aufgaben kann Ihre KI unter anderem Kosten sparend und effizient übernehmen:

Kategorisieren
Zuordnung von Inhalten zu vordefinierten Kategorien (z. B. „Ist dieser Inhalt anstößig oder problematisch?“, „An welchen Mitarbeiter soll eine Nachricht weitergeleitet werden?“, „Entspricht ein Produkt unseren Qualitätsstandards?“)

Anomalien erkennen
Erkennen von Abweichungen von der Norm (z. B. „Liegt ein Betrugsversuch oder Cyberangriff vor?“, „Funktionieren unsere Computersysteme ordnungsgemäß?“)

Muster erkennen
Erkennen von Mustern (z. B. „Welche Informationen können wir aus unstrukturierten Daten generieren?“, „Welche Marktsegmente oder Kundengruppen können wir identifizieren?“)

Prognosen erstellen
Trendprognosen (z. B. „Wie wird sich die Nachfrage nach einem Produkt verändern?“, „Wie hoch wird der Preis einer Ware sein?“)

Antworten geben
Direkte Antworten auf Fragen geben (z. B. „Was ist ein Proof of Concept?“, „Wer ist für die Aktualisierung unserer Einkaufsrichtlinien verantwortlich?“)

Zusammenfassen
Texte zusammenfassen oder Sprache vereinfachen (z. B. „Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt?“, „Wie kann der Inhalt verständlicher gestaltet werden?“)

Empfehlungen generieren
Relevante Elemente vorschlagen (z. B. „Welcher Artikel könnte einen Kunden interessieren?“, „Welche interne Richtlinie ist für eine bestimmte Aufgabe relevant?“)

Texte verfassen
Texte vorschlagen, vorbereiten oder ändern (z. B. „Was sind die wesentlichen Anforderungen für eine Stellenausschreibung als Fullstack-Entwickler?“, „Welche Argumente sprechen für oder gegen einen bestimmten Kauf?“)

Was sind Stolperfallen von KI-Lösungen?

Bei der Auswahl von KI-Lösungen sollten Unternehmen besonders auf Datensicherheit unter den aktuellen und zukünftigen Rahmenbedingungen der DSGVO und des EU AI Act achten:

Zusammenfassung und Key Takeaways

Künstliche Intelligenz kann heute schon eine Vielzahl an Aufgaben lösen, für die wir Menschen uns früher in mühevoller Kleinarbeit bemühen mussten. Somit kann sie Unternehmen signifikant im Alltag unterstützen, Ressourcen sparen und Prozesse beschleunigen.