Image taken from: Ginkgo Analytics

Wie Unternehmen KI heute nutzen können, um sich neu zu erfinden

Amazon Gründer Jeff Bezos sagte 2017: „Wir sind am Beginn eines goldenen Zeitalters von KI. Wir lösen jetzt mit maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz Probleme, die in den letzten Jahrzehnten im Bereich der Science-Fiction angesiedelt waren. Und wir haben erst an der Oberfläche gekratzt von dem, was möglich ist“. Die Investitionen in KI haben sich seitdem um den Faktor 50 vervielfacht. Im Jahr 2021 wurden weltweit mehr als 77 Mrd. EUR in KI investiert. Doch was genau kann KI heute schon?
2. August 2022

Das goldene Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

KI – warum jetzt? Drei Bausteine 

KI ist etwas, das die menschliche Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeit durch Technologie nachzubilden versucht. Maschinen sollen damit in die Lage versetzt werden, Wissen aufzunehmen, zu verarbeiten und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.  

Grundsätzlich gibt es die schwache und die starke KI. Die schwache KI ist natürlich alles andere als schwach. Unter diesem Begriff werden Methoden zusammengefasst, die aktuell zur Lösung konkreter Probleme angewandt werden. Bekannte Applikationen auf deren Basis sind Amazons Alexa, Teslas selbstfahrende Fahrzeuge oder die Gesichtserkennung zur Entsperrung unserer Smartphones. Im Gegensatz dazu ist die starke KI bislang ein komplett theoretisches Konzept und vor allem aus der Science-Fiction bekannt. 

Was heute zusammen kommt, sind drei wichtige Bausteine: Erstens steigt die Rechenleistung seit Jahrzehnten exponentiell an. Bereits 1991 hat IBMs Deep Blue Gerry Kasparov durch reine Rechenleistung im Schach besiegt. Seit 2002 ist diese jederzeit in der Cloud verfügbar. Zweitens explodiert die Menge an verfügbaren Daten förmlich. Dies ist u. a. auf die Einführung von smarten Mobiltelefonen zurückzuführen, aber auch auf IoT (Internet of Things)-Geräte und die wachsende Digitalisierung. Im Jahr 2025 werden weltweit wahrscheinlich 175 Zettabyte Daten pro Jahr generiert. Drittens sind aufgrund der ersten beiden Punkte bessere Algorithmen und Methoden verfügbar, die bestimmte Probleme besser als jeder Mensch lösen können. So konnte z. B. 2016 Alpha Go Lee Sodol, den besten GO-Spieler der Welt, besiegen.

KI verstehen

Die meisten von uns haben Schwierigkeiten zu verstehen, was KI heute schon kann und was nicht. Die folgende Landkarte der KI-Fähigkeiten hilft, diesen Überblick zu bekommen:

Artificial Intelligence digital concept with brain shape (Quelle: Ginkgo Analytics)

Die Kernfähigkeiten lassen sich in neun Gruppen gliedern. Innerhalb dieser gibt es weitere Unterfähigkeiten. Deren Komplexität und die Wertschöpfung reichen von einfach bis kompliziert.

Die einfachste KI-Fähigkeit ist das Finden relevanter Informationen. Dabei ist es unerheblich, ob bekannt ist, wonach man sucht, oder nicht. KI kann sich sehr gut in großen Datenmengen zurechtfinden. Beispiel: Kunden werden aufgrund von unterschiedlichen Spezifika (Alter, Kaufverhalten, Kommunikation) in unterschiedliche Gruppen eingeordnet.

Die zweite KI-Fähigkeit ermöglicht es, die Vergangenheit und das Jetzt zu verstehen und kausale Zusammenhänge herzustellen. Dies umfasst das Verstehen von Besonderheiten in Daten, Mustererkennung, Anomalie-Erkennung, das Erkennen von Korrelationen sowie das bessere Verständnis von Kunden und Geräten. Beispiel: Muster in Sensordaten erkennen und Ausfallursachen von Geräten identifizieren.

Die dritte KI-Fähigkeit ist es, einfache Aufgaben zu übernehmen. Dies umfasst Vorschläge für Suchen zu erstellen, die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, E-Mail-Automatisierung, Produktempfehlungen und persönliche Assistenten. Beispiel: ein Assistent, der in einem Bekleidungsgeschäft individuelle und passende Produkte vorschlägt.

Die vierte KI-Fähigkeit umfasst die Fähigkeit zu sehen. Das bedeutet Objekte, Gesten, oder Gesichter zu erkennen, sowie inhaltlich zu verstehen, was auf Bildern oder in Videos passiert. Das Lesen, Verstehen und Übersetzen von Texten ist ebenfalls Bestandteil. Beispiel: die Bildersuche in einer Fotodatenbank, bei der die KI automatisch Objekte und Personen erkennt und durchsuchbar macht.

Die fünfte KI-Fähigkeit betrifft das Hören und Sprechen. Dies beinhaltet Personen anhand der Stimme zu erkennen, Geräusche erkennen, Sprache und Emotionen zu verstehen, Sprache in Text zu konvertieren, Text in Sprache, Sprache übersetzen, sowie ein Gespräch mit Menschen zu führen. Beispiel: ein Smart-Speaker, der die Absicht des Benutzers erkennt und eine entsprechende Aktion ausführt (z. B. Musik spielen).

Die sechste KI-Fähigkeit kann Dinge erschaffen oder verändern. Dies umfasst kreative Werke wie Texte, Bilder, Musik und Videos aber auch Produkte oder Materialien oder Software. Beispiel: die Erstellung von künstlichen Fotomodellen.

Die siebte KI-Fähigkeit ist die Optimierung komplexer Prozesse. Dies betrifft die Optimierung von Routen, Transportketten, Preisen, Produktionsqualität, Lagerhaltung, Landwirtschaft und Infrastruktur. KI kann den optimalen Zeitpunkt für Wartungen bestimmen und Produkte und Services für einen Menschen komplett zu personalisieren. Ein Beispiel: die Optimierung der Zugsteuerung von S-Bahnen, um die Verspätungen für Passagiere im Gesamtnetz zu minimieren.

Die achte KI-Fähigkeit ermöglicht es die Zukunft bzw. zukünftige Ereignisse vorherzusagen.  Dies bedeutet zu prognostizieren, was Kunden wollen oder wann sie kündigen, sowie Bedarfsprognosen, Marktprognosen und Empfehlungen von Aktionen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen. Beispiel: die Vorhersage des Bedarfs an Taxis zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort, um die Wartezeit von Kunden zu minimieren.

Die neunte KI-Fähigkeit kann Maschinen, Roboter und Fahrzeuge autonom steuern. Dies umfasst Haushaltsroboter, Roboter und Maschinen, die zusammen mit Menschen arbeiten, so wie Transportroboter, Fahrzeuge, Drohnen, Schiffe sowie humanoide und nicht-humanoide Roboter. Beispiel: ein autonom fahrender Bus.

Tatsächlich lassen sich heute schon eine Vielzahl von Anwendungsfällen mit Hilfe von KI umsetzen. Für viele werden die verschiedenen KI-Fähigkeiten kombiniert, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Für Unternehmen lassen sich damit sämtliche Prozesse automatisieren oder eigene Produkte und Services verbessern.

KI nutzen

Viele Unternehmen tun sich noch schwer damit, KI in der eigenen Organisation zu nutzen. Mitarbeitende kennen sich mit der schnell fortschreitenden Technik nicht aus, und können nicht bewerten, wie sich die Technologie nutzen lässt. Die Reise zu einem datengetriebenen und KI-gestützten Unternehmen kann durch die Einbindung von KI-Experten beschleunigt werden. Dies können Experten aus dem akademischen Umfeld sein, oder Dienstleister aus der Privatwirtschaft.

Steffen Maas (43) ist Gründer und Geschäftsführer der Ginkgo Analytics GmbH, Teil der Eraneos Group, mit dem Fokus auf Big Data, Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI). Er verfügt mehr als 15 Jahre Erfahrung als Unternehmens- und Strategieberater und hat verschiedene Unternehmen bei der Transformation in datengetriebene und KI-gestützte Firmen begleitet, u. a. Telekom, Lufthansa, Daimler, die Deutsche Bahn und Hapag-Lloyd. Seit 2017 ist Maas als Unternehmer im Bereich Data Science sowie als Keynote Speaker und Mentor aktiv.

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