Nach wie vor können sich viele Menschen unter dem Begriff künstliche Intelligenz (artificial intelligence) nur wenig vorstellen.
Die einen sind fest davon überzeugt, dass es sich bei KI um eine nachhaltige technologische Entwicklung, dank der uns Maschinen künftig alle lästigen Aufgaben abnehmen, handelt.
Andere denken hingegen, dass künstliche Intelligenz nur ein weiteres Buzzword ist und KI wie viele Trends zuvor schon bald wieder in der Bedeutungslosigkeit verschwindet.
Zu guter Letzt gibt es außerdem noch jene Menschen, denen künstliche Intelligenz schlicht und einfach Angst macht und deren Befürchtungen vom Verlust von unzähligen Arbeitsplätzen bis hin zu Horrorszenarien, in denen Roboter die Herrschaft über die Menschheit übernehmen, reichen.
Es ist also höchste Zeit, für Klarheit zu sorgen. Wir erklären, warum künstliche Intelligenz weit mehr als ein kurzfristiger Hype ist und warum es sich lohnt, sich näher mit dem Thema zu befassen.
Künstliche Intelligenz beschäftigt die Menschheit nicht erst die letzten Jahre. Vielmehr ist die Idee, Maschinen, die das menschliche Denken automatisieren können, zu bauen, bereits mehrere Jahrhunderte alt.
Als eine der frühesten Quellen zum Thema gilt das von Julien Offray de La Mettrie im Jahr 1748 veröffentlichte Werk L’Homme Machine. Da zu dieser Zeit weder das Wissen noch die technischen Möglichkeiten für KI vorhanden waren, blieb es allerdings vorerst bei der Idee.
In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts wurden in der Wissenschaft dann nach und nach die theoretischen Grundlagen für die weitere Entwicklung künstlicher Intelligenz geschaffen.
In der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts gab es
dann schließlich die ersten ernsthaften Versuche,
künstliche Intelligenz zu entwickeln.
Dieses im Jahr 1956 ins Leben gerufene Forschungsprojekt gilt im Allgemeinen als die offizielle Geburtsstunde von KI als Fachgebiet in der Wissenschaft.
Das von Joseph Weizenbaum im Jahr 1966 vorgestellte Computerprogramm ELIZA konnte anhand der Simulation eines Gesprächs zwischen einem Psychotherapeuten und einem Patienten aufzeigen, dass eine Kommunikation zwischen einem Menschen und einem Computer über natürliche Sprache möglich ist.
Herbert Simon stellte bereits im Jahr 1957 die These auf, dass ein Computer innerhalb von 10 Jahren unter anderem Schachweltmeister werden könnte. Bis sich seine Vorhersage bewahrheitete, sollten jedoch ganze 40 Jahre vergehen.
Denn erst 1997 gelang es dem von IBM entwickelten System Deep Blue, den mehrfachen Schach-Weltmeister Garri Kimowitsch Kasparow in sechs Partien zu besiegen, was für das Gebiet der künstlichen Intelligenz seinerzeit ohne Zweifel ein Meilenstein war.
Im Laufe der Zeit zeigte sich immer wieder, dass die Machbarkeit nicht mit der riesigen Erwartungshaltung mithalten konnte, wodurch die Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz regelmäßig zurückgeworfen wurde.
In den letzten Jahren haben sich die zur Verfügung stehenden technischen Möglichkeiten jedoch rasant weiterentwickelt. Das hat dazu beigetragen, dass KI Systeme immer leistungsstärker wurden und ihr praktischer Nutzen immer weiter zunahm.
Bei AlphaGo handelt es sich um ein von Google entwickeltes Computerprogramm, welches das chinesische Brettspiel Go beherrscht und das mit Lee Sedol im März 2016 einen der weltweit Besten in diesem Spiel schlagen konnte. Da Go im Vergleich zu Schach deutlich komplexer ist, gilt der Erfolg von AlphaGo als ein weiterer Meilenstein im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Im Jahr 2017 führten Forscher der in New Jersey gelegenen Rutgers Universität einen Blindtest, bei dem sie Experten Bilder, die Künstler für die Art Basel angefertigt hatten, mit durch KI erstellten Gemälden vergleichen ließen. Das erstaunliche Ergebnis war, dass die Bilder der von der Uni entwickelten KI insgesamt besser bewertet wurden, als jene, die von echten Künstlern für die Kunstmesse Art Basel erstellt wurden.
Künstliche Intelligenz ist ein abstrakter Begriff, der ein breites Spektrum verschiedener Themenkomplexe und viele unterschiedliche Aspekte beinhaltet.
Erschwerend kommt dabei hinzu, dass es für menschliche Intelligenz, beziehungsweise intelligentes menschliches Verhalten keine eindeutige Definition gibt und die Zusammenhänge des menschlichen Denkens bislang noch nicht restlos verstanden werden.
Vereinfacht gesagt handelt es sich bei KI um ein Teilgebiet der Informatik, welches die Nachahmung von intelligentem menschlichem Verhalten zum Ziel hat.
Ein Computer soll also so programmiert sein, dass er Probleme eigenständig lösen kann. Zu diesem Zweck verarbeitet er Wahrnehmungen, gleicht diese mit zuvor erlernten Algorithmen ab und leitet daraus dann schließlich eine bestimmte Handlung, beziehungsweise Handlungsempfehlung ab.
In diesem Zusammenhang lässt sich künstliche Intelligenz in die drei Teilgebiete Wahrnehmung, Handeln und Lernen unterteilen.
Vereinfacht gesagt handelt es sich bei KI um ein Teilgebiet der Informatik, welches die Nachahmung von intelligentem menschlichem Verhalten zum Ziel hat.
Ein Computer soll also so programmiert sein, dass er Probleme eigenständig lösen kann. Zu diesem Zweck verarbeitet er Wahrnehmungen, gleicht diese mit zuvor erlernten Algorithmen ab und leitet daraus dann schließlich eine bestimmte Handlung, beziehungsweise Handlungsempfehlung ab.
Bei der Informationsaufnahme mittels Bildverarbeitung machen Kameras, Scanner oder 3D-Sensoren Aufnahmen ihrer Umgebung. Diese Form der Bildverarbeitung wird auch als maschinelles Sehen (Machine Vision) bezeichnet.
Sie kommt derzeit insbesondere in der Industrie zum Einsatz. Dort kann KI zum Beispiel für die Überwachung der Produktion sowie die Qualitätssicherung genutzt werden, indem etwa die Oberfläche eines Werkstücks kontrolliert oder eine Vollständigkeitsprüfung durchgeführt wird.
Die Spracherkennung ist eine weitere Möglichkeit, wie KI Systeme Informationen aufnehmen können. Der Mensch spricht oder schreibt etwas und der Computer nimmt das Gesagte, beziehungsweise Geschriebene auf.
Diese Technik kommt beispielsweise bei intelligenten Chatbots, die in den letzten Jahren vermehrt zur Kommunikation mit Kunden genutzt werden, sowie bei Sprachassistenten von Smartphones, wie zum Beispiels Siri von Apple, zum Einsatz.
Könnte der Computer die ihm zur Verfügung gestellten Informationen lediglich aufnehmen, wäre künstliche Intelligenz natürlich nutzlos. Er muss daher auch dazu in der Lage sein, seine Wahrnehmungen zu verarbeiten und daraus entsprechende Handlungen abzuleiten.
Zum Bereich des Handelns gehören Expertensysteme, die den Menschen entlasten und bei seinen Entscheidungen unterstützen sollen, sowie das Natural Language Processing (NLP) für die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache.
Expertensysteme sind Programme, die den Menschen in einem klar definierten Bereich durch einen Beitrag zur Problemlösung unterstützen sollen. Sie leiten ihre Handlungsempfehlungen aus einer vorhandenen Wissensbasis ab.
Zu diesem Zweck müssen sie über eine große Menge an Wissen in ihrem Bereich verfügen und dazu in der Lage sein, daraus die richtigen Schlussfolgerungen zu erzielen. Zudem müssen sie den Menschen, die mit ihnen interagieren, darlegen, wie sie zu ihrer Entscheidung gekommen sind.
Expertensysteme kommen in vielen unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz, wo es an menschlichen Experten fehlt oder sehr große Datenmengen ausgewertet werden müssen. Dazu zählen unter anderem militärische Aufklärungen, die Vorhersage von Erdbeben sowie das Stellen von Diagnosen in der Medizin.
Bei NLP handelt es sich um Methoden und Techniken für die maschinelle Verarbeitung von natürlicher Sprache in Wort und Schrift, wodurch eine natürliche Kommunikation zwischen Computern und Menschen ermöglicht werden soll.
Das reine Verstehen einzelner Wörter oder Sätze ist dabei nicht ausreichend. Vielmehr muss Natural Language Processing dazu in der Lage sein, Sachverhalte und Zusammenhänge richtig zu erfassen, was aufgrund der Komplexität, welche die menschliche Sprache aufweist, eine große Herausforderung darstellt.
Aktuell wird Natural Language Processing beispielsweise schon von Sprachassistenten auf Smartphones sowie für Übersetzungen in Echtzeit genutzt.
Damit künstliche Intelligenz funktionieren kann, müssen KI Systeme über das für das Erfüllen ihrer Aufgabe erforderliche Wissen verfügen. Sie müssen also zunächst einmal lernen.
Das Lernen als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz lässt sich wiederum in maschinelles und tiefergehendes Lernen unterteilen.
Tiefergehendes Lernen (Deep Learning) imitiert den Ablauf des Lernens im menschlichen Gehirn. Bei dieser Methode kommen mehrere Schichten von künstlichen neuronalen Netzwerken zum Einsatz.
Das KI System erlernt mithilfe von statistischer Datenanalyse das Erkennen von Strukturen, evaluiert diese, zieht daraus die entsprechenden Schlussfolgerungen und verbessert sich selbstständig durch die Erfahrungen, die es mit der Zeit sammelt.
Deep Learning eignet sich ideal für große Datenmengen sowie komplexe Problemstellungen, wie zum Beispiel das Erkennen von Gesichtern oder die Bestimmung von bestimmten Tieren oder Gegenständen auf Bildern.
Beim Turing-Test handelt es sich um eine Methode, mit der anhand festgelegter Kriterien überprüft werden soll, ob ein Computer, beziehungsweise eine Maschine über ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen verfügt.
Die Idee für den nach dem britischen Informatiker und Mathematiker Alan Mathison Turing benannten Turing-Test stammt bereits aus dem Jahr 1950. Eine genaue Ausformulierung der ihm zugrundeliegenden Kriterien erfolgte jedoch erst später.
Am Turing-Test nehmen neben dem Computer zwei menschliche Testpersonen teil. Die Kommunikation erfolgt dabei über eine Tastatur, ohne dass die Testteilnehmer Hör- oder Sichtkontakt haben.
Eine der Testpersonen kommuniziert mit der anderen Testperson sowie dem Computer und muss im Anschluss daran sagen, welcher seiner Gesprächspartner die Maschine war.
Kann er dies nicht zweifelsfrei beantworten, gilt der Turing-Test als bestanden und es wird unterstellt, dass das Denkvermögen des Computers dem des Menschen gleichwertig sei.
KI Systeme bestehen heute meist aus neuronalen Netzen, die mithilfe von maschinellem Lernen, beziehungsweise Deep Learning trainiert werden. Ein solches Netz setzt sich aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen zusammen, die jeweils aus mehreren hundert oder tausend einzelnen Neuronen bestehen können.
Die erste Schicht dient als Eingabeschicht der Erfassung von Informationen, während die letzte Schicht des neuronalen Netzes als Ausgabeschicht die im Verlauf des Verarbeitungsprozesses getroffene Schlussfolgerung ausgibt.
Zwischen Ein- und Ausgabeschicht liegen mehrere verdeckte Schichten, die für die Verarbeitung der Informationen zuständig sind.
Gibt zum Beispiel ein Neuron aus der Eingabeschicht das Signal, dass ein Bildpunkt grün ist, kann ein Neuron aus der zweiten Schicht diese Information mit entsprechenden Signalen weiterer Neuronen aus der vorherigen Schicht verknüpfen und daraus ableiten, dass es sich um eine grüne Fläche handelt.
Auf diese Weise werden in jeder Schicht komplexere Zusammenhänge hergestellt, sodass die Ausgabeschicht am Ende dann weiß, dass auf einem Bild offensichtlich ein Baum dargestellt ist oder sogar erkennen kann, um welche Baumart es sich genau handelt.
Natürlich handelt es sich bei diesem Beispiel um eine stark vereinfachte Darstellung der Funktionsweise von künstlicher Intelligenz. In der Realität sind die Abläufe deutlich komplexer.
Damit künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert und sie am Ende zum Beispiel einen Baum von einer Ziege oder gar eine Eiche von einer Tanne unterscheiden kann, muss das KI System zunächst einmal das dazu notwendige Wissen erlangen.
In der Praxis geschieht das meist durch überwachtes Lernen, wofür ein entsprechender Datensatz benötigt wird. Das KI System muss also zum Beispiel eine große Anzahl an Bildern von Bäumen, beziehungsweise von dem, was es erlernen soll, gezeigt bekommen.
Ob es sich dabei um Bilder, Texte, Sprache oder eine andere Form von Daten handelt, spielt zunächst einmal keine Rolle. Wichtig ist nur, dass der Trainingsdatensatz digital verarbeitet werden kann.
Im Verlauf des Lernprozesses werden zudem gewichtete Verbindungen mit den Neuronen vorheriger Schichten gebildet, um so relevante und irrelevante Neuronen aus der vorherigen Schicht zu erkennen. Die Gewichtungen ändern sich fortlaufend während des Trainings, bis schließlich das bestmögliche Ergebnis erzielt wird.
Viele Menschen sehen in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz eine ernsthafte Bedrohung durch autonome Maschinen, die ein Eigenleben entwickeln und sich den Anweisungen ihrer Entwickler widersetzen.
Die Praxis sieht jedoch ein wenig anders aus. Denn künstliche Intelligenz ist nach wie vor auf menschliche Lehrer, die sie mit Daten füttern, angewiesen. KI ist sozusagen ein Art Frontend, das die riesigen Datenmengen, die Big Data mit sich bringt, überhaupt erst nutzbar macht.
Doch sie kann nur dann die richtigen Schlüsse aus den Daten ziehen, wenn sie zuvor entsprechende eigene Erfahrungen gesammelt hat.
Aktuell ist KI ein Spezialist, wenn es um das Lösen spezifischer Aufgaben aus einem bestimmten Bereich geht. Für die zeitgleiche Lösung komplexer Problemstellungen aus verschiedenen Fachbereichen fehlen ihr derzeit allerdings noch die Kapazitäten.
Die Entwicklung geht zwar in diese Richtung. Bis es tatsächlich soweit ist und KI der menschlichen Intelligenz vielleicht sogar ebenbürtig ist, wird es jedoch noch eine Weile dauern.
Momentan stellt unter anderem die vorhandene Hardware in den Rechenzentren eine Limitierung für die weitere Entwicklung der künstlichen Intelligenz dar. Durch die immer weiter wachsenden Datensätze der KI Anwendungen stoßen selbst große Datenbank-Systeme irgendwann an ihre Grenzen.
Eine der künftigen Herausforderungen besteht daher darin, flexible und skalierbare Software-Plattformen für das Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und Big Data und die weitere Entwicklung dieser zukunftsträchtigen Technologie zu realisieren.
Man unterscheidet bei künstlicher Intelligenz zwischen starker und schwacher KI. Schwache KI ist dem Menschen schon heute in einigen Bereichen überlegen oder zumindest ebenbürtig.
Um von einer starken KI zu sprechen, müsste ein entsprechendes System in allen Bereichen das Niveau des menschlichen Gehirns erreichen.
Schwache KI ist aktuell noch die Realität. Sie fokussiert sich auf die Lösung von konkreten, klar umrissenen Problemstellungen. Sie wurde speziell für die jeweiligen Anwendungsszenarien entwickelt und funktioniert nur oberflächlich, ohne dabei ein tieferes Verständnis für das Thema zu haben.
Schwache KI erfüllt eindeutig definierte Aufgaben mit einer stets gleichbleibenden Herangehensweise. Dabei arbeitet sie mit den Methoden, die ihr der Mensch zur Verfügung gestellt hat.
Chatbots für den Kundensupport
Navigationssysteme in Kraftfahrzeugen
Software für die Bild- und Spracherkennung
Starke KI wird auch als Superintelligenz bezeichnet. Ihr Ziel ist es, die gleichen intellektuellen Fähigkeiten wie der Mensch zu erlangen oder diese sogar zu übertreffen.
Im Unterschied zur schwachen KI handelt einer starke künstliche Intelligenz nicht nur reaktiv, sondern intelligent, flexibel und aus eigenem Antrieb heraus. Bis dato ist es noch nicht gelungen, eine starke künstliche Intelligenz zu entwickeln.
Um von einer starken KI sprechen zu können, müsste das System folgende Eigenschaften in sich vereinen:
Darüber hinaus muss sie dazu in der Lage sein, all ihre Fähigkeiten für das Erreichen eines übergeordneten Ziels zu kombinieren.
Trotz immer wieder aufkommender Diskussionen hinsichtlich der Machbarkeit ist die Mehrheit der Forscher mittlerweile davon überzeugt, dass es bis zur ersten starken KI nur noch eine Frage der Zeit ist. Als realistisch wird dabei ein Zeitraum von ungefähr 20 bis 40 Jahren angesehen.
Wie künstliche Intelligenz unseren Alltag verändert hat
Künstliche Intelligenz bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Neben vermeintlichen "Spielereien" wie den Auftritten von IBMs Watson in der Quizshow Jeopardy! im Jahr 2011 hat KI schon heute in vielen Bereichen einen praktischen Nutzen.
Das gilt nicht nur für das geschäftliche Umfeld in zahlreichen Branchen, sondern zunehmend auch für den Alltag eines jeden Einzelnen.
Künstliche Intelligenz im Alltag heute
Schon heute kommen viele Menschen mehr oder weniger bewusst tagtäglich mit KI in Kontakt. Das gilt vor allem für Smartphones, bei denen zahlreiche Apps auf künstlicher Intelligenz basieren.
Doch auch darüber hinaus gewinnt die Technologie in unserem Alltag zunehmend an Bedeutung.
Künstliche Intelligenz begegnet Privatanwendern derzeit unter anderem auf folgende Arten:
Die Zukunft der künstlichen Intelligenz
Google Duplex ist ein tolles Beispiel dafür, in welche Richtung sich künstliche Intelligenz entwickelt und wie sie uns unseren Alltag zunehmend erleichtert.
Dabei handelt es sich um einen mit KI ausgestatteten Telefonassistenten, der dazu in der Lage ist, selbstständig Termine zu vereinbaren und der für seinen Nutzer zum Beispiel einen Tisch in einem Restaurant reservieren kann.
Der digitale Assistent Google Duplex spricht nicht nur mit einer menschlichen Stimme. Er baut darüber hinaus auch typische Laute wie "Ehm" und Pausen ein, um echter zu klingen.
islang ist die Bedienung des Telefonassistenten zugegebenermaßen noch ein wenig umständlich und zudem nur ausgewählten Nutzen von Google's Pixel Smartphone vorbehalten. Bis sich das ändert, ist es allerdings nur noch eine Frage der Zeit.
Wie künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft verändert
Künstliche Intelligenz wird sowohl unseren Alltag als auch die Arbeitswelt nachhaltig verändern. Obwohl diese Entwicklung derzeit noch ganz am Anfang steht, sind schon heute die ersten Auswirkungen dieser Änderung zu spüren.
Das mag zwar vielen Menschen Sorgen bereiten, eröffnet jedoch gleichzeitig auch große Chancen in ganz unterschiedlichen Bereichen. Angst vor Massenarbeitslosigkeit ist dabei sicherlich ebenso unbegründet, wie die Befürchtung, dass intelligente Maschinen irgendwann die Herrschaft an sich reißen und die Menschheit unterdrücken.
Es wird Änderungen durch KI geben
Selbstverständlich wird es viele Berufe in ihrer heutigen Form in Zukunft nicht mehr geben. Doch derartige Änderungen gab es in der Vergangenheit auch schon, wie zum Beispiel im Zuge der industriellen Revolution, als Dampfmaschinen zunehmend die Muskelkraft des Menschen ersetzten.
Das bedeutet allerdings nicht, dass künstliche Intelligenz den Menschen vollständig verdrängen und künftig niemand mehr eine Arbeit haben wird.
Vielmehr wir KI in Zukunft zunehmend dazu beitragen, unser Leben zu erleichtern und in einigen Bereichen, wie zum Beispiel in der Produktion, sicherer zu machen.
Genau wie Computer und das Internet wird auch künstliche Intelligenz irgendwann zu unserem Alltag gehören und von jedem Einzelnen als etwas ganz Normales wahrgenommen werden. Der Anfang ist längst gemacht und die Entwicklung wird künftig unweigerlich voranschreiten.
Warum künstliche Intelligenz für Unternehmen unverzichtbar wird
Um auf Dauer wettbewerbsfähig zu bleiben, kommen Unternehmen nicht darum herum, sich mit dem Thema künstliche Intelligenz zu beschäftigen. Wer mit der aktuellen Entwicklung mithalten und auch in Zukunft am Markt bestehen möchte, muss das Potential, das KI bereithält, zu nutzen wissen und geeignete Systeme in die bestehenden Strukturen implementieren.
Das Spektrum an denkbaren Anwendungsszenarien ist groß und es gibt kaum einen Bereich, in dem es nicht möglich ist, auf die eine oder andere Weise durch den Einsatz von leistungsstarken KI Systemen zu profitieren.
Künstliche Intelligenz hält für Unternehmen insbesondere die folgenden Vorteile bereit:
KI Systeme sind effizient. Mit künstlicher Intelligenz lassen sich bestehende Prozesse optimieren. Smarte Maschinen liefern genaue Ergebnisse. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Kosten einzusparen. KI Systeme können die Kundenzufriedenheit erhöhen. Mit personalisierter Werbung und Beratung kann den Umsatz gesteigert werden.
Der Einsatz von KI eröffnet für Unternehmen in nahezu allen Branchen neue Möglichkeiten und bietet sich daher bei Weitem nicht nur für seit jeher technikaffine Bereiche an. Schon heute wird künstliche Intelligenz auf ganz unterschiedliche Weise genutzt, um die Abläufe von der Logistik über den Handel (online und offline) bis hin zu Banken und der Medienbranche zu verbessern.
Chatbots können im E-Commerce von der Beratung bis hin zur Abwicklung von Supportanfragen große Teile des Kundenservices übernehmen. Darüber hinaus hilft KI hier zum Beispiel bei der Segmentierung von Kunden und Interessenten sowie der Personalisierung des Nutzererlebnisses.
In der Industrie kommt künstliche Intelligenz unter anderem im Rahmen der Predictive Maintenance für die Planung von Wartungsarbeiten und die Reduzierung von Maschinenausfällen zum Einsatz. Darüber hinaus gibt es erste Entwicklungen für die gestenbasierte Steuerung von Produktionsanlagen.
Künstliche Intelligenz hält nicht nur für den E-Commerce, sondern auch für den stationären Einzelhandel zahlreiche Möglichkeiten bereit. Dazu zählen zum Beispiel Digital Signage für die automatisierte Steuerung des Kundenverkehrs im Laden unter Berücksichtigung diverser Faktoren wie Wetter, Alter oder Geschlecht, Smart Mirror (intelligente Spiegel) für das Vorschlagen passender Produkte oder KI-Systeme als Unterstützung der Verkäufer bei der Kundenberatung.
Die Logistik zählt zu jenen Bereichen, die besonders stark von den Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz profitieren können. So kommt KI zum Beispiel schon heute teilweise bei der automatisierten Vergabe von freiem Frachtraum zum Einsatz, was für Kunden gute Transportpreise und für Spediteure eine Minimierung ihrer Leerfahrten zur Folge hat. Darüber hinaus laufen bereits erste Tests mit autonom fahrenden LKW, was künftig unter anderem zu einer Reduzierung von Staus und Verzögerungen in der Lieferkette beitragen könnte.
Die Vorteile von künstlicher Intelligenz kommen vor allem überall dort zum Tragen, wo große Datenmengen analysiert und interpretiert werden müssen. Vor diesem Hintergrund dürfte es kaum verwundern, dass schon heute einer großer Teil aller Trades mithilfe von Algorithmen getätigt wird. Mittlerweile gibt es sogar bereits den ersten Hedgefonds, der ausschließlich mit KI verwaltet wird.
Banken können ebenfalls durch den Einsatz von KI profitieren. Dort kann sie unter anderem für die automatisierte Erkennung von irrtümlicherweise als verdächtig oder illegal eingestuften Vorgängen (sogenannte False Positives) genutzt werden. Zudem lässt sich mithilfe von Robotic Process Automation eine deutliche Reduzierung von manuellen Eingriffen durch menschliche Bankmitarbeiter erreichen. Eine automatisierte Personalisierung beim Online Banking ermöglicht außerdem das Anbieten passender Finanzprodukte sowie eine Verbesserung der Kundenerfahrung.
Im Vergleich zu anderen Branchen ist die Nutzung von KI im (Online)Marketing schon relativ weit verbreitet. Hier ermöglicht künstliche Intelligenz unter anderem das Ausspielen von automatisiert personalisierten Werbe- und Email-Kampagnen. Zudem entwickeln sich personalisierte Empfehlungen in Online-Shops immer mehr zu einer echten Alternative zum menschlichen Kundenberater im Laden vor Ort.
Mit Data Driven Media hat künstliche Intelligenz längst auch in der Medienbranche Einzug gehalten. Dort ermöglicht KI das automatisierte Erstellen von Texten aus großen Mengen strukturierter Daten. Auf diese Weise lassen sich zum Beispiel Spielberichte aus dem Fußball oder Wettervorhersagen deutlich billiger und schneller erstellen, als dies mit menschlichen Redakteuren möglich wäre.
Sogar in der Landwirtschaft gewinnt künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung, was nicht zuletzt am hohen Kostendruck innerhalb der Branche liegen dürfte. So nahm das kalifornische Startup Iron Ox Ende 2018 beispielsweise die erste komplett autonome Indoor-Farm in Betrieb. Die Bewirtschaftung erfolgt ausschließlich durch Roboter und der Ertrag soll in etwa dem Dreißigfachen einer konventionellen Farm entsprechen.
Kritiker behaupten gerne, das KI noch nicht ausgereift ist und somit auch keinen wirklichen praktischen Nutzen hat. Doch die genannten Beispiele sind schon heute Realität und kommen bei einigen Unternehmen genau so bereits zum Einsatz.
Mittlerweile ermöglicht der technische Fortschritt die Entwicklung von Produkten, die vor einigen Jahren noch undenkbar waren und die das Potential haben, Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Derzeit sind es vor allem noch die großen Technologiekonzerne wie Google und Amazon, die beim Thema künstliche Intelligenz eine Vorreiterrolle einnehmen. Doch auch kleine Firmen, die die Zeichen der Zeit erkannt haben, können sich die Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zunutze machen.
Trotz der rasanten Fortschritte in den letzten Jahren stehen KI Systeme momentan noch ganz am Anfang. Doch es ist nur eine Frage der Zeit, bis sich das ändert.
Die Chancen, die künstliche Intelligenz Unternehmen bietet, sind groß. Das birgt allerdings gleichzeitig auch das Risiko, die entscheidende Phase dieser Entwicklung zu verpassen.
Unternehmen, die das vermeiden wollen, sollten daher jetzt handeln und sich mithilfe von KI zukunftsfähig aufstellen sowie einen möglicherweise entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.
