Entfessle das Potenzial: Künstliche Intelligenz in deinem Unternehmen
Künstliche Intelligenz - die Revolution der Technologie und der Partner des Menschen
Künstliche Intelligenz, ein weitreichendes Forschungsfeld, zielt auf die Simulation und Erweiterung menschlicher Intelligenz durch Maschinen ab. Seit seiner Prägung 1955 hat der Begriff mit der cloudbasierten Rechenkraft einen enormen Entwicklungsschub erlebt.
Spezialgebiete
Die Spezialgebiete der KI
Im Folgenden werden einige der wichtigsten Spezialgebiete der KI vorgestellt, die zeigen, wie vielfältig und innovativ die Anwendungen dieser Technologie sind. Diese Gebiete sind nicht strikt abgegrenzt und überlappen sich oft, wie beispielsweise Computer Vision und Deep Learning.
Maschinelles Lernen (ML)
Entwicklung von Systemen, die aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Probleme zu lösen. Anwendung findet dies bei personalisierter Werbung oder der Erkennung von Mustern und Anomalien. Ein ML Modell repräsentiert und reagiert auf Datenmuster im Gegensatz zu starr programmierten Algorithmen.
Deep Learning (DL)
Als Teil des maschinellen Lernens nutzt Deep Learning künstliche neuronale Netze zur Nachbildung des menschlichen Gehirns. Typische Anwendungen sind Sprach und Gesichtserkennung.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP, NLU, NLG)
Dient der Analyse und Erzeugung natürlicher Sprache durch Maschinen. Im Einsatz sind bereits Tools für Textübersetzung oder Spracherkennungsdiensten wie Siri oder Alexa.
Robotik
Konstruktion und Steuerung von Maschinen, die sich selbstständig in ihrer Umgebung bewegen und agieren. Autonome Fahrzeuge oder Drohnen sind typische Beispiele für Robotik.
Computer Vision
Fokussiert darauf, wie Computer ein tiefes Verständnis aus digitalen Bildern oder Videos entwickeln, um visuelle Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise das menschliche Auge erledigt, wie Gesichts- oder Objekterkennung und Bildoptimierung.
Transformation
Ist KI eine Bedrohung für den Menschen?
Künstliche Intelligenz wird oft fälschlicherweise als Bedrohung für den Menschen angesehen. Eine Ansicht, die durch überzogene Darstellungen ihrer Fähigkeiten genährt wird. KI kann zwar menschliche Arbeit ersetzen, oft sogar genauer und ermüdungsfrei, doch benötigt KI stets einen menschlich erteilten Auftrag und deren Ergebnisse müssen weiterhin durch menschliche Urteilsvermögen beurteilt werden.
Ein Beispiel für die wahrgenommene Bedrohung durch Künstliche Intelligenz ist Microsoft Copilot. Copilot nutzt ein grosses Sprachmodell, um den Textintentionen zu erkennen und den Anweisungen zu folgen. Dies funktionier beeindruckenderweise sehr gut – vorausgesetzt, es erhält präzise Anweisungen (etwa: «Unterteile schwache KI in ihre Gebiete.»). Die produzierten Inhalte werden dennoch von menschlicher Intelligenz in Bezug auf Genauigkeit, Länge und Tonalität geprüft und revidiert. Genau darin besteht die Chance, KI sinnstiftend zu nutzen. Die eigentliche Kreativität bleibt beim Menschen, wogegen das Generieren vom Output (Umsetzung) von einer Maschine erledigt wird.
Die Arbeitswelt erlebt durch KI tatsächlich eine Transformation. Ähnlich der industriellen Revolution des 18. Jahrhunderts, bei der sich repetitive Tätigkeiten zu Maschinen verschoben. Konkret: Das kreative Schaffen und die Beurteilung von Resultaten bleiben beim Menschen, während Routinearbeiten zunehmend automatisiert werden. Heute steht vor allem die Interaktion mit Informationssystemen im Wandel. Die neuesten Entwicklungen, die sich in bestehende Anwendungen integrieren und natürliche Sprache nutzen, bestätigen diesen Trend.
Einsatzmöglichkeiten
Die Einsatzmöglichkeiten der KI
Verbesserung bestehender Prozesse
KI agiert oft als Baustein zur Prozessoptimierung oder Ergänzung existierender Lösungen. Generative KI wie ChatGPT oder Microsoft Copilot ermöglichen direkte Interaktionen über Benutzerschnittstellen.
Chat mit Unternehmensdaten
Grosse Sprachmodelle interpretieren die Absicht hinter Suchanfragen und steuern KI Suchmaschinen. Resultate mit Deep Links werden präzise zusammengefasst, was die Informationssuche effizienter macht.
Sprachverarbeitung
Übernimmt Aufgaben wie Textübersetzungen (DeepL, Google Translate), Textanalyse zur Bedeutungsextraktion oder Text/Codegenerierung aus natürlicher Sprache.
Sprachmodelle
Verwandeln gesprochene in geschriebene Sprache und umgekehrt oder erkennen Dialekte und Sprachen. Sie sind zentral in KI Assistenten, die multilingual kommunizieren können, oder in Funktionen zum Transkribieren und Übersetzen von Sprache aus Videos oder Calls in MS Teams.
Bild und Videogenerierung/modifikation
Generative Modelle erstellen oder verändern visuelle Inhalte basierend auf Beschreibungen, etwa für Profilbilder in Kundenrezensionen oder zur Bildmodifikation durch Farb/Formänderung.
Analytische Aufgaben
Muster und Anomalieerkennung in Datenreihen und Vorhersagen ihrer Entwicklung, z.B. Telemetriedatenanalyse technischer Anlagen zur Prävention von Ausfällen.
Datenklassifizierung
Automatisierte visuelle Inspektionen durch trainierte Modelle, die normale von abnormalen Merkmalen in Bildern unterscheiden, z.B. Gebäudeinspektionen durch Drohnen.
Key Value Extraktion
Präzise Extraktion von Texten, Schlüssel Wert Paaren, Tabellen und Strukturen aus Dokumenten zur Umwandlung unstrukturierter Daten in verwertbare Informationen, etwa in der Analyse von Kundenberichten oder dem Extrahieren von Informationen aus Rechnungen und Formularen.
Die hier vorgestellten Spezialgebiete, maschinelles Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Robotik und Computer Vision, sind nur einige Beispiele dafür, wie KI Technologien spezifische Herausforderungen in verschiedenen Branchen angehen. Während diese Systeme jeweils auf ihre eigenen Anwendungsgebiete zugeschnitten sind, zeigt die oft vorkommende Überschneidung und Integration der Disziplinen, wie vernetzt und interdisziplinär die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz ist. In Zukunft können wir erwarten, dass diese Technologien weiterhin fortgeschritten und in neuen, innovativen Weisen eingesetzt werden, um menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und zu erweitern.
