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KĂŒnstliche Intelligenz

Kopfzeilen-AnfĂŒhrungszeichen Einsatz von KI in Unternehmen Kopfzeilen-AnfĂŒhrungszeichen

Teil unseres (Unternehmens-)Alltags KĂŒnstliche Intelligenz
entlastet
ArbeitskrÀfte,
ersetzt
sie aber nicht

Bei Navigationsdiensten, die die schnellste Route 🧭 berechnen, der Wettervorhersage ⛅ und sogar den Serien-VorschlĂ€gen đŸ“ș von Stremingdiensten – bei all diesen alltĂ€glichen Dingen ist kĂŒnstliche Intelligenz im Spiel. Und auch fĂŒr Unternehmen wird KI mehr und mehr zum Thema.


Was ist „KĂŒnstliche Intelligenz“?

Der Begriff „KĂŒnstliche Intelligenz“ (kurz: KI; englisch: AI) steht fĂŒr eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschenĂ€hnliche Denk- und Handlungsprozesse zu imitieren. Das Ganze funktioniert ĂŒber Algorithmen und statistische Modelle, mit deren Hilfe die Maschinen in der Lage sind, menschenĂ€hnliche Entscheidungen zu treffen, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

KI gehört bereits zum Alltag

In vielen Bereichen ist KI schon lĂ€nger Teil unseres Alltags – teilweise vielleicht ohne dass es Ihnen bewusst ist? Hier zum Beispiel hat KI ihre Finger im Spiel:

  • Streamingdienste wie Netflix, die Ihnen Filme und Serien empfehlen
  • Algorithmen vieler Suchmaschinen, wie z. B. Google
  • Filtern von Spam aus dem E-Mail-Posteingang
  • Navigationsdienste, die die schnellste Route zum Ziel permanent neu berechnen
  • Monitoring auf Social Media
  • Dienste zur Gesichtserkennung
  • Die meisten Smart-Home-Funktionen
  • TĂ€gliche Wettervorhersage
  • Autonomes bzw. teilautonomes Fahren
  • Intelligente FeldbewĂ€sserung in der Landwirtschaft
  • Übersetzung von Bedienungsanleitungen in andere Sprachen
  • Avatare, die mit der App Lensa erstellt werden

Die AnfĂ€nge von KI gehen auf das 20. Jahrhundert zurĂŒck

Die kĂŒnstliche Intelligenz hat ihren Ursprung im 20. Jahrhundert, als Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler damit angefangen haben, Computerprogramme zu entwickeln, die Aufgaben ĂŒbernehmen konnten, fĂŒr die normalerweise menschliche Intelligenz notwendig ist. Das Konzept der KI wurde erstmals in den 1950er-Jahren von dem Mathematiker und Informatiker John McCarthy geprĂ€gt.

In den 1960er-Jahren wurden die ersten Algorithmen und Technologien entwickelt. Diese waren bereits in der Lage, einfache Probleme zu lösen und konnten so z. B. Schachspielen oder Texte ĂŒbersetzen. In den 1970er- und 1980er-Jahren gab es weitere Fortschritte in der Sprach- sowie der Bilderkennung. Seitdem nimmt die Entwicklung von KI ein immer höheres Tempo auf.


KĂŒnstliche Intelligenz wird fĂŒr Unternehmen mehr und mehr zum Thema

KI kann Unternehmen dabei helfen, die Effizienz zu steigern. Durch den Einsatz von KI-Systemen lassen sich einige Prozesse automatisieren und optimieren, was Zeit und Kosten spart. So können Unternehmen beispielsweise auf KI-Systeme zurĂŒckgreifen, um Daten zu analysieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. Dies kann dazu beitragen, dass die Entscheidungen schneller getroffen werden können und Entscheidungen fundierter ausfallen.

Ein weiterer Vorteil von KI besteht darin, die Kundschaftserfahrung zu verbessern. KI-Systeme können beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen fĂŒr Produkte oder Dienstleistungen zu geben, die auf den Vorlieben und Interessen der Kundschaft basieren. Kundinnen und Kunden fĂŒhlen sich dann besser verstanden.

DarĂŒber hinaus kann KI Unternehmen dabei helfen, bessere Einblicke in ihre GeschĂ€ftsprozesse zu erlangen. Durch KI-gestĂŒtzte Datenanalysen können Unternehmen Schwachstellen in ihren Prozessen aufdecken und ausbĂŒgeln. KI-Systeme helfen zum Beispiel dabei, Trends in Verkaufsdaten zu identifizieren oder Probleme in der Lieferkette zu erkennen.

Kuenstliche Intelligenz
Die KI ist in der Lage, menschenÀhnliche Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

KI entlastet ArbeitskrĂ€fte – aber ersetzt sie nicht

Auch wenn KI menschenĂ€hnliche Aufgaben ĂŒbernehmen kann, bedeutet dies nicht zwangslĂ€ufig, dass KI ArbeitskrĂ€fte 1:1 ersetzt. Vielmehr kann KI in vielen FĂ€llen dazu beitragen, Mitarbeitende zu unterstĂŒtzen und ihre FĂ€higkeiten zu erweitern. KI-basierte Bilderkennung kann zum Beispiel dabei helfen, Diagnosen in der Medizin zu verbessern – ersetzt Ärztinnen und Ärzte jedoch nicht.

Insgesamt hĂ€ngt es von der Art der Arbeit und der Branche ab, inwiefern Sie der KI menschliche Aufgaben ĂŒbertragen können. Ein weiterer wichtiger Aspekt: Die EinfĂŒhrung von KI schafft in der Regel auch neue ArbeitsplĂ€tze – denn es werden Mitarbeitende gebraucht, die auf die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen spezialisiert sind.

Von Machine Learning bis Predictive Analysis – verschiedene Arten von KI-Tools

Es gibt eine Vielzahl von KI-Tools, die fĂŒr Unternehmen relevant sein können, je nach Branche und Anwendungsbereich.

  • Machine Learning (ML): Machine Learning befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen, die aus Erfahrungen lernen und Vorhersagen treffen können. Unternehmen können ML verwenden, um Muster in Daten zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu automatisieren.

  • Natural Language Processing (NLP): Bei NLP geht es um die Verarbeitung menschlicher Sprache. Unternehmen haben damit zum Beispiel die Möglichkeit, GesprĂ€che mit der Kundschaft zu analysieren, die Bedeutung von Texten zu verstehen und Chatbots oder Sprachassistenten zu entwickeln.

  • Computer Vision: Computer Vision beinhaltet die automatisierte Verarbeitung und Analyse von Bildern und Videos. Dazu gehören die Bild-, Objekt- und Gesichtserkennung sowie die Videoanalyse. Computer Vision ermöglicht zum Beispiel auch das autonome Fahren – die Technologie hilft dem Auto, die Umgebung zu erkennen und zu verstehen.

  • Robotic Process Automation (RPA): Hierbei steht die Automatisierung von GeschĂ€ftsprozessen im Mittelpunkt. Wiederkehrende Aufgaben werden durch Software-Roboter ausgefĂŒhrt, wodurch sich beispielsweise Dateneingaben, Berichtserstellungen und der Kundschaftsservice automatisieren lassen.

  • Predictive Analytics: Dies ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verwendung von Daten, Algorithmen und statistischen Modellen beschĂ€ftigt, um Vorhersagen ĂŒber zukĂŒnftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Unternehmen können Predictive Analytics-Tools unter anderem dazu verwenden, die Nachfrage nach ihren Produkten zu prognostizieren oder BetrugsfĂ€lle zu erkennen. Fluggesellschaften verwenden Predictive Analytics, um ihre Ticketpreise festzulegen.

Verschiedene Arten von KI-Tools

Machine Learning

Natural Language Processing

Computer Vision

Robotic Process Automation

Predictive Analytics

ChatGPT – ein Beispiel fĂŒr Natural Language Processing (NLP)

Der Dienst „ChatGPT“ ist ein Beispiel fĂŒr ein Natural Language Processing (NLP)-Tool. Dabei handelt es sich um ein sprachgenerierendes Modell, das von dem Unternehmen OpenAI entwickelt wurde. Es ist in der Lage, Texteingaben zu verarbeiten und darauf basierend Antworten zu generieren, die denen eines Menschen ziemlich Ă€hnlich sind.

Sie können ChatGPT bitten, Ihnen ein kompliziertes Thema in einfachen Worten zu erklĂ€ren, kreative Geschenkideen fĂŒr den Muttertag aufzuzĂ€hlen oder Ihnen Tipps zu geben, wie Sie die Badezimmerfugen wieder sauber bekommen. Um das Wissen abrufen zu können, wurde das Tool mit Millionen von Texten aus dem Internet, aus Social Media, Online-Foren, Zeitungsartikeln und BĂŒchern gefĂŒttert.

ChatGPT kann auch im Unternehmensalltag in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen verwendet werden – von der UnterstĂŒtzung im Kundschaftsdienst ĂŒber die Erstellung von Inhalten bis hin zu kreativen Prozessen wie Schreiben und Dichten.

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