KI nutzen: Potenzial, Perspektiven & Tools

Dieses ikonische Bild ist sicher den meisten bekannt. Vor etwas über einem Jahr hat es großes Aufsehen erregt. Was war passiert?

Papst Franziskus im Balenciaga-Puffermantel? Dieses Bild, das weltweit viral ging, sorgte nicht nur für Erheiterung, sondern sensibilisierte auch die breite Bevölkerung für die immensen Möglichkeiten und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz. Denn das Papst-Bild  wirkte täuschend echt. Erstellt hatte es ein Bauarbeiter aus Chicago mit der KI „Midjourney“.

Deep Learning und Transformer-Modelle wie GPT hatten bereits in den zehn Jahren zuvor die Bild- und Textbearbeitung durch KI revolutioniert. Doch erst mit diesem Bild, täuschend echt und ebenso faszinierend wie beunruhigend,

• wurde auch der breiten Masse verdeutlicht, welch hohe Qualität und welchen Realismus fortgeschrittene KI-Technologien inzwischen produzieren und abbilden können
• entstanden grundlegende Diskussionen über das Vertrauen, das man visuellen Medien noch schenken kann und die Notwendigkeit, Online-Inhalte kritisch zu hinterfragen
• stieg das Bewusstsein für potenziellen Missbrauch und ethische Implikationen bzw. notwendige Regulierungen für den Einsatz von KI.

Und noch einen wichtigen Aspekt hat dieses Vorkommnis gezeigt: KI ist für alle da! Ein Arbeiter hatte dieses Bild, sozusagen en passant, mit einem modernen, frei verfügbaren KI-Tool erstellt. Das zeigte, dass auch Menschen ohne Informatik-Ausbildung in der Lage sind, derlei eindrucksvolle Kreationen zu erstellen — aus dieser Perspektive ein echter Akt der Demokratisierung, wenn es um das Anwenden von KI geht.

Nutzen und mögliche Risiken durch Generative KI wurden in der Folge auch in den Medien intensiv besprochen und umfassen heute, neben der Auseinandersetzung mit KI-generierten Bildern, weitere Bereiche im Bereich Kunst und Unterhaltung wie Voice Cloning oder Musikkomposition durch KI. Diese Entwicklungen, bei denen sich selbstverständlich auch das Aufkommen von ChatGPT als wahrer Booster erwiesen hat, markieren einen Paradigmenwechsel, der uns alle betrifft und uns auffordert, den neuen Möglichkeiten ebenso offen wie kritisch zu begegnen.

Auch im Unternehmensumfeld spiegelt sich die rasant fortschreitende Digitalisierung mit genAI wider, die kontinuierlich neue Dimensionen der Automatisierung und Effizienz eröffnet. Um das Beispiel der Stimmnachahmung aufzugreifen: Damit können im Kundenservice menschenähnliche Stimmen reproduziert werden, um den Kundendialog mit einem Voicebot „ansprechender“ zu gestalten. (Dabei bitte nicht einfach sympathische Stimmen Prominenter nehmen, siehe den aktuellen Rechtsfall Scarlett Johansson versus OpenAI). Ebenso lassen sich Soundtracks für Werbekampagnen oder Markenauftritte kostengünstig und mit hoher Qualität maßgeschneidert durch KI erstellen.

Die Potenziale von KI aktiv zu nutzen und in die Geschäftsstrategie zu integrieren, sollte für Unternehmen heute höchste Priorität haben, wenn sie nicht den Anschluss an die Zukunft verpassen und ihre Wettbewerbsfähigkeit einbüßen wollen.

Was kennzeichnet menschliche Intelligenz? Die Fähigkeit zu lernen, gehört ganz sicher dazu, ebenso wie Probleme lösen und Entscheidungen treffen zu können. Wir erkennen Muster und verstehen natürliche Sprache. Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Die zugrunde liegenden Techniken umfassen Maschinelles Lernen, das Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Neuronale Netze, inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns, sind in der Lage, komplexe Muster zu identifizieren, während Natural Language Processing (NLP) Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten (siehe auch Spracherkennung).

Künstliche Intelligenz ist Teil der Informationstechnologie (IT) und eng mit anderen Bereichen wie Automatisierung und Robotik verbunden. KI-Systeme können Aufgaben automatisieren, die bisher von Menschen erledigt wurden, etwa in der Fertigung, Logistik und im Kundenservice.

Ihr Potenzial erstreckt sich über viele Lebensbereiche und revolutioniert zum Beispiel die Medizin, Bildung, Landwirtschaft oder den Umweltschutz. In der Klinik können digitale Patientenakten, Roboterassistenten im Operationssaal und andere intelligente Systeme Ärzte bei der Diagnose, Behandlung und Nachsorge von Patienten unterstützen. So bei der bildgebenden Diagnostik, der Entwicklung personalisierter Therapien oder der Überwachung chronischer Krankheiten. Künstliche Intelligenz kann zu einer nachhaltigeren und gesünderen Nahrungsmittelproduktion beitragen, indem der Einsatz von Düngemitteln, Pestiziden und Wasser minimiert und zugleich die Produktivität gesteigert wird. Viele landwirtschaftliche Betriebe in der EU nutzen bereits KI, um ihre Nutztiere zu überwachen.

Sie leistet zweifelsohne einen maßgeblichen Beitrag zur Steigerung der Lebensqualität und zur Bewältigung globaler Herausforderungen!

In unserem Alltag haben die künstlichen Helfer schon ihren festen Platz erobert. Bevor wir uns mit ihren Möglichkeiten für Unternehmen beschäftigen, hier ein Auszug ihrer Einsatzbereiche:

Künstliche Intelligenz ist auch in Unternehmen aller Branchen längst Realität. Von der Marketingabteilung bis zur Produktion: KI-gesteuerte Prozesse finden vielfältige Einsatzmöglichkeiten und revolutionieren die Arbeitswelt.

Smarte Marketingstrategien

KI-gestützte Algorithmen analysieren Kundendaten und Kaufverhalten, um personalisierte Angebote und Kampagnen in Echtzeit zu erstellen. Unternehmen wie Netflix, Spotify, Zalando und Amazon verdanken dieser Technologie ihren Erfolg im Online-Marketing. Die Personalisierung im Marketing basiert wesentlich darauf, die Vorlieben und das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen, um automatisch die passenden Angebote zur richtigen Zeit zu unterbreiten (Next Best Action). Datengetriebene Prognosen des Kaufverhaltens ermöglichen es, intelligente Marketingkampagnen für Kunden mit hohem Umsatzpotenzial auszuführen und gezieltes Cross- und Upselling zu betreiben. Durch intelligente Churn Prediction können Unternehmen Kundenabwanderungen vorhersagen und gezielte Maßnahmen zur Kündigerprävention ergreifen. Mit Hilfe von Sentimentanalyse lassen sich große Mengen an Kundenfeedback aus Foren analysieren und zur Verbesserung des Kundenservices nutzen. Automatisierung und Personalisierung sind jedoch nur zwei von vielen Aspekten des Einsatzes von KI im Customer Relationship Management (CRM).

Optimierte Produktionsprozesse

In der Fertigung steuern KI-Systeme Roboter und Maschinen, optimieren Produktionsabläufe und prognostizieren den Wartungsbedarf. Dies führt zu effizienteren Prozessen, reduzierten Ausfallzeiten und gesteigerter Produktivität. Beispielsweise nutzt Siemens Künstliche Intelligenz, um die Effizienz in Kraftwerken zu optimieren. BMW hat KI-basierte Systeme implementiert, die Produktionslinien überwachen und Anomalien in Echtzeit erkennen. Übergreifende Infos gibt es in unserem Beitrag Prozessautomatisierung.

Verbesserter Kundenservice

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten beantworten Kundenfragen rund um die Uhr (mit Voicebots auch in gesprochener Sprache) und lösen Probleme schnell und effizient. Konzerne wie DHL oder Otto setzen eigene Chatbots zur Kundenbetreuung ein; grundsätzlich kann ein KI-Chatbot aber in Unternehmen jeder Größe eingesetzt werden. Erfahren Sie mehr in unseren Insights ConversationalAI.

Künstliche Intelligenz treibt die digitale Transformation an; ihr Nutzen ist durch zahlreiche Markterhebungen belegt. Eine Studie von McKinsey zeigt, dass allein Generative KI (GenAI) das Potenzial für einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar hat. Etwa 75 Prozent davon entfallen auf die Bereiche Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung & Entwicklung – und auf wissens- und personalbasierte Bereiche. In der intelligenten Automatisierung erwartet zum Beispiel die Beratung Gartner, dass der Einsatz von Technologien wie Hyperautomation, wozu auch KI-Lösungen gehören, bis 2025 um fast 50 Prozent steigen wird, was zeigt, wie bedeutend diese Innovationen für die Industrie sind.

Die Ergebnisse einer Untersuchung der Finanzplattform Ramp zeigen, dass die Ausgaben in KI im Vergleich zu 2023 ernorm gestiegen sind. Sie hat dafür die Kreditkartentransaktionen in Richtung der 400 führenden KI-Anbieter ausgewertet. Ergebnis: Der Zuwachs an KI-Ausgaben beträgt 293 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Besonders interessant: Nicht Tech-Unternehmen steigerten die Ausgaben am meisten, sondern Finanzdienstleister sowie Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, und dies um 117 Prozent. Nachgewiesene Anwendungsfälle bei der Finanzberatung, Datenanalyse oder Mustererkennung scheinen die Akzeptanz zu fördern, so die Ergebnisse, die die FAZ im Artikel „Ausgaben in Ki steigen rasant“ im Mai 2024 zusammengefasst hat.

Es gibt zahlreiche kostenlose KI-Tools und Ressourcen, die Unternehmen nutzen können, um ihre Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Ein Beispiel ist Google Colab, ein Cloud-basierter Service, der es ermöglicht, Python-Notebooks direkt im Browser auszuführen, ideal für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Darüber hinaus bietet Google Cloud eine Reihe weiterer Tools für verschiedenste Anwendungsfälle. TensorFlow und PyTorch sind zwei weit verbreitete Bibliotheken für maschinelles Lernen, die sowohl Anfängern als auch Experten leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung stellen. Für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bietet Hugging Face eine Vielzahl an vortrainierten Modellen, die für unterschiedliche NLP-Anwendungen genutzt werden können.

In der Praxis decken diese Tools eine breite Palette an Anwendungsgebieten ab, von Datenanalyse und Modelltraining bis hin zur Textverarbeitung und Sprachverarbeitung. Unternehmen haben damit die Möglichkeit, schnell Prototypen zu erstellen und KI-Projekte umzusetzen, ohne große Investitionen tätigen zu müssen. Für weiterführende Informationen und Tutorials bieten die offiziellen Dokumentationen und Community-Foren der jeweiligen Tools wertvolle Unterstützung. Zudem sind Plattformen wie Kaggle und Coursera hervorragende Ressourcen für den Einstieg und die Vertiefung von KI-Kenntnissen.

Microsoft Azure und IBM Watson bieten ebenfalls umfangreiche KI-Lösungen, die speziell für den Einsatz in Unternehmen entwickelt wurden. Diese Plattformen ermöglichen es, KI-Technologien nahtlos in Geschäftsprozesse zu integrieren und so die Effizienz und Innovationskraft zu steigern. Für diejenigen, die mehr über spezifische KI-Anwendungen erfahren möchten, bietet die Plattform There’s an AI for That eine umfassende Übersicht über verfügbare KI-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten. Last but not least sei noch dieser „Leitfaden für Führungskräfte“ erwähnt: Gartner KI Hype Cycle.

Das Schaubild von Statista über die Marktgrößen von Künstlicher Intelligenz bis 2030 gibt nicht nur einen Überblick über die enormen Dimensionen der kommenden Investitionen, sondern veranschaulichen indirekt auch, wohin die Reise von KI in der Zukunft bei der Forschung und Entwicklung der zentralen KI-Felder geht.

So werden vor allem ML und NLP einen Großteil der Investitionen anziehen, um die technologischen Grundlagen schaffen, die erforderlich sind, um KI-Systeme in verschiedene Lebensbereiche zu integrieren und die Vision einer KI-unterstützten Zukunft zu verwirklichen.

• Machine Learning und Natural Language Processing ermöglichen es Systemen, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster zu erkennen, um somit die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessern. Fortschritte in NLP tragen dazu bei, diese noch natürlicher und intuitiver zu gestalten, insbesondere bei der Verarbeitung und Generierung von Text sowie bei der Dialogführung.
• Investitionen in KI-Robotik sind essenziell für die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, industriellen Automatisierungslösungen und Servicerobotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu übernehmen und in unsicheren Umgebungen zu operieren.
• Computer Vision zieht gleichermaßen Investitionen an, denn sie ist entscheidend für viele Anwendungen, die visuelle Daten verarbeiten müssen. Sie hilft zum Beispiel Maschinen, ihre Umgebung besser wahrzunehmen und zu interagieren.
• Autonome Systeme und Sensortechnik: Investitionen in diese Bereiche sind ebenfalls bedeutend, da sie die Grundlage für die Entwicklung fortschrittlicher, interaktiver Systeme sind, die ihre Umgebung präzise erfassen. Sie sind einsetzbar in verschiedenen Branchen und Anwendungen, wie autonome Fahrzeuge oder Drohnen, und verbessern Sicherheit, Effizienz und Funktionsfähigkeit.

Vor allem die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze werden es KI-Systemen ermöglichen, aus enormen Datenmengen in Echtzeit zu lernen und komplexe Entscheidungen zu treffen — und sind somit auf dem Weg zu einer Allgemeinen Kognitiven Intelligenz.

Künstliche Intelligenz transformiert unsere Welt  in einem atemberaubenden Tempo. Sie eröffnet immense Möglichkeiten, die Effizienz von Prozessen zu steigern und dabei Ressourcen zu schonen. Sie treibt Innovationen voran, lässt neue Geschäftsmodelle erschließen und schafft neues Wertschöpfungspotenzial. Sie sorgt für fundierte Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen und ermöglicht personalisierte Angebote und individuelle Lösungen, die Bedürfnisse und Präferenzen jedes Einzelnen berücksichtigen. Kurzum — sie bereichert unser Leben.

Auf der anderen Seite steht die Sorge vor Komplexität und mangelnder Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen und Aktionen, welche durch die KI ausgelöst werden und deren Auswirkungen schwer einschätzbar sind. Hinzu kommen ethische Bedenken hinsichtlich Diskriminierung, Überwachung und Machtmissbrauch sowie Haftungsfragen und Angst vor Kontrollverlust über komplexe KI-Systeme. Weitreichende Veränderung in der Arbeitswelt, wie Jobverlust, schüren außerdem Ängste.

Ein verantwortungsbewusster Umgang mit Künstlicher Intelligenz erfordert daher zwingend

• ethische Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu entwickeln
• transparent über den Einsatz und die Funktionsweisen zu kommunizieren
• mit Bildung und Qualifizierung die Gesellschaft auf den Wandel der Arbeitswelt vorzubereiten
• die menschliche Kontrolle über KI-Systeme sicherzustellen
• Maßnahmen zur Vermeidung von Diskriminierung und Benachteiligung durch KI zu ergreifen.

Die Realisierung einer Superintelligenz, der Artificial General Intelligence (AGI), oder auch Human-level AI, die in der Lage ist, eine breite Vielfalt von kognitiven Aufgaben zu bewältigen und sich selbstständig verschiedenen Umgebungen anzupassen, ist indes eher ein langfristiges Ziel der KI-Forschung und -Entwicklung. Widmen wir uns bis dahin der Weiterentwicklung des menschlichen Geistes und menschlicher Fähigkeiten im Zusammenspiel mit dem Digitalen, und verknüpfen wir menschliche und maschinelle Intelligenz konstruktiv miteinander! Denn kombiniert sind sie erfolgreicher als für sich allein.