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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gehören derzeit zu den meistdiskutierten Begriffen in der Tech-Welt – und das aus gutem Grund. Da die Tech-Giganten Netflix, Amazon und Google diese Technologien umfassend einsetzen, sind sie stärker in unser Leben als Kunden integriert, als wir es uns je hätten vorstellen können.
In den letzten Jahren haben wir erlebt, wie zahlreiche Technologien, die zuvor Science-Fiction waren, Realität geworden sind. Experten sehen künstliche Intelligenz als Produktionsfaktor, der neue Wachstumsquellen erschließen und die Arbeitsweise in verschiedenen Branchen grundlegend verändern kann.
Einem Bericht von Accenture zufolge könnten KI-Technologien die Arbeitsproduktivität bis 2035 um 40 % oder mehr steigern. Dies könnte das Wirtschaftswachstum in 12 entwickelten Ländern verdoppeln, die weiterhin talentierte und erfahrene Fachkräfte für die Arbeit in diesem Bereich gewinnen.
Dank der rasanten Fortschritte bei der Rechenleistung, der Migration zum Cloud Computing und sinkender Speicherkosten haben diese Technologien ihre Präsenz über die großen Technologiekonzerne hinaus ausgedehnt. Obwohl maschinelles Lernen (ML) bereits seit Jahrzehnten existiert, wurde es erst kürzlich als Werkzeug zur Transformation von Unternehmen erkannt. Zweifellos können ML und künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen helfen, durch gesteigerte Produktivität und Effizienz mehr zu erreichen.
Laut der Gartner -Studie „CIO Agenda 2019“ stieg der Anteil der Unternehmen, die KI einsetzen, zwischen 2018 und 2019 von vier auf 14 Prozent. Angesichts der Vorteile, die KI und maschinelles Lernen (ML) für Risikobewertung, Geschäftsanalyse und Forschung & Entwicklung bieten – und der daraus resultierenden Kosteneinsparungen – wird die Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Jahr 2020 weiter zunehmen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das versucht, menschliche Intelligenz in Maschinen zu simulieren oder nachzubilden, damit Maschinen Aufgaben übernehmen können, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Zu den programmierbaren Funktionen von KI-Systemen gehören Planung, Lernen, Schlussfolgern, Problemlösung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme basieren auf Algorithmen und nutzen Techniken wie Deep Learning, Maschinelles Lernen und weitere. ML-Algorithmen speisen KI-Systeme mit Daten und verwenden statistische Methoden, um ihnen das Lernen zu ermöglichen.
Durch maschinelles Lernen verbessern sich KI-Systeme kontinuierlich bei Aufgaben, ohne dafür speziell programmiert werden zu müssen. KI-Technologien haben die Leistungsfähigkeit von Unternehmen weltweit transformiert und ermöglichen es, ehemals zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren und durch schnelle Mustererkennung neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Schmale KI
Es ist die einzige Art von KI, die wir bisher erfolgreich realisiert haben. Schwache KI ist für die Ausführung einzelner, zielorientierter Aufgaben konzipiert – beispielsweise Spracherkennung/Sprachassistenten, Gesichtserkennung, Internetrecherche oder Autofahren – und erledigt die ihr zugewiesene Aufgabe sehr intelligent. Obwohl diese Maschinen intelligent wirken mögen, unterliegen sie nur wenigen Einschränkungen und Beschränkungen. Daher wird diese Art von KI gemeinhin als schwache KI bezeichnet. Schwache KI ahmt die menschliche Intelligenz nicht nach; sie simuliert lediglich menschliches Verhalten anhand eines begrenzten Spektrums an Parametern und Kontexten.
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)
Man spricht von starker Künstlicher Intelligenz (AGI) oder Deep AI. Es handelt sich dabei um das Konzept einer Maschine mit allgemeiner Intelligenz, die menschliches Verhalten und menschliche Intelligenz nachahmt und diese Intelligenz anwenden und erlernen kann, um jedes Problem zu lösen. AGI kann denken, verstehen und handeln, ohne sich in einer bestimmten Situation von einem Menschen zu unterscheiden. KI-Wissenschaftler und -Forscher sind der starken KI noch weit entfernt. Um erfolgreich zu sein, müssten sie einen Weg finden, Maschinen Bewusstsein zu verleihen und ihnen ein vollständiges Set kognitiver Fähigkeiten zu programmieren. Maschinen müssten ihr Lernvermögen auf die nächste Stufe heben und nicht nur die Effizienz bei einzelnen Aufgaben steigern, sondern auch die Fähigkeit erlangen, Erfahrungswissen auf ein breiteres Spektrum unterschiedlicher Probleme anzuwenden. Starke KI nutzt ein KI-Framework der Theory of Mind, das die Fähigkeit beschreibt, Emotionen, Bedürfnisse, Überzeugungen und Denkprozesse anderer intelligenter Wesen zu erkennen. Bei KI auf Theory-of-Mind-Ebene geht es nicht um Simulation oder Nachbildung, sondern darum, Maschinen so zu trainieren, dass sie Menschen wirklich verstehen.
Künstliche Superintelligenz
Künstliche Intelligenz (KI), die menschliche Intelligenz und Verhaltensweisen nicht nur versteht oder imitiert, sondern sie geht weit über das menschliche Können und die menschliche Intelligenz hinaus. Das Konzept der KI beschreibt eine Entwicklung, die menschliche Erfahrungen und Emotionen so stark nachempfindet, dass sie diese nicht nur versteht, sondern auch eigene Emotionen, Überzeugungen, Bedürfnisse und Wünsche hervorruft. Durch die Nachbildung der facettenreichen menschlichen Intelligenz wäre KI theoretisch in allen Bereichen – wie Wissenschaft, Mathematik, Sport, Kunst, zwischenmenschlichen Beziehungen, Medizin, Hobbys – weitaus überlegen. KI besäße ein größeres Gedächtnis und eine schnellere Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse von Daten und Reizen. Folglich wären die Entscheidungs- und Problemlösungsfähigkeiten superintelligenter Wesen denen des Menschen weit überlegen.
Maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Bereich, der Algorithmen nutzt, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Es ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die es Systemen ermöglicht, sich durch Erfahrung zu verbessern und dazuzulernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese zum Lernen nutzen können.
Konkret bedeutet dies, dass wir Daten in einen Algorithmus einspeisen und damit Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen können. Es handelt sich um einen Teilbereich der KI, der darauf basiert, dass Systeme Daten verarbeiten und daraus lernen, Entscheidungen treffen und Muster mit minimalem menschlichen Eingriff erkennen können. Nachdem wir nun die Technologie kennengelernt haben, wollen wir uns ihre Techniken genauer ansehen.
#1 Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist das bekannteste Paradigma des maschinellen Lernens. Es ist in zahlreichen Geschäftsszenarien effektiv, beispielsweise bei Absatzprognosen, Betrugserkennung und Bestandsoptimierung. Überwachtes Lernen funktioniert, indem es bekannte historische Eingabe- und Ausgabedaten in Algorithmen des maschinellen Lernens einspeist. In jedem Schritt, nach der Verarbeitung des Eingabe-Ausgabe-Paares, passt der Algorithmus das Modell an, um eine Ausgabe zu erzeugen, die dem erwarteten Ergebnis sehr nahe kommt.
Überwachtes Lernen kann genutzt werden, um Vorhersagen zu treffen, Daten zu klassifizieren oder zu erkennen.
Ein Modell könnte beispielsweise mit Daten aus Tausenden von Banktransaktionen gefüttert werden, wobei jede Transaktion als betrügerisch oder nicht betrügerisch gekennzeichnet ist. Das Modell erkennt Muster , die zu einer betrügerischen oder nicht betrügerischen Transaktion geführt haben, und lernt so, genauere Vorhersagen zu treffen.
Eingangs- und Ausgangsdaten können aus historischen Daten durch Simulationen oder manuelle Datenkennzeichnung gewonnen werden. Bei unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos, Audiodateien oder Texten können spezifische Kategorisierungen oder Eigenschaften als Ausgangsdaten dienen. Überwachtes Lernen kann eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen, Daten zu erkennen oder zu klassifizieren.
Beispiele für Anwendungsfälle von überwachtem Lernen sind:
- Risikofaktoren für Krankheiten erkennen und Präventionsmaßnahmen planen
- Klassifizierung, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht
- Herausfinden, ob ein Kreditantragsteller ein niedriges oder hohes Risiko darstellt
- Vorhersage des Ausfalls mechanischer Teile in Industrieanlagen
#2 Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen wird eingesetzt, um Vorhersagemodelle aus Daten zu entwickeln, die aus Eingabedaten ohne zuvor gelabelte Antworten bestehen. Beispielsweise können unbeschriftete Fotos oder eine Kundenliste als Eingabedaten für unüberwachtes Lernen dienen. Die häufigsten Anwendungsgebiete sind Assoziationsprobleme und Clustering. Clustering erzeugt ein Modell, das Objekte anhand spezifischer Eigenschaften wie Farbe gruppiert. Unternehmen nutzen diese Cluster, um die zwischen ihnen bestehenden Regeln zu identifizieren.
Beispiele für Anwendungsfälle von unüberwachtem Lernen sind:
- Gruppierung von Kunden nach Kaufverhalten
- Menschen anhand ihrer unterschiedlichen Interessen klassifizieren
- Gruppierung der Lagerbestände nach Fertigungs- und Vertriebskennzahlen
Unüberwachtes Lernen kann auch zur Vorbereitung von Daten für nachfolgendes überwachtes Lernen eingesetzt werden. Dies geschieht durch die Identifizierung von Merkmalen oder Mustern, die zur Kategorisierung, Komprimierung und Dimensionsreduktion der Daten verwendet werden können.
Hier sind einige wichtige Bereiche, die ein Unternehmen bei der Einführung von KI/ML berücksichtigen sollte.
Zunächst muss ein Kulturwandel stattfinden, in dem alle Gruppen und Abteilungen die Bedeutung von Daten und deren Nutzen verstehen. Das Unternehmen muss eine Datenstrategie entwickeln, um Daten als wertvolles Gut zu verwalten. Dazu gehört die Identifizierung, Regulierung und Standardisierung der Datenquellen, damit die Mitarbeitenden die vorhandenen Daten und die maßgebliche Datenquelle für ihr Unternehmen kennen. Dieses Wissen hilft ihnen, die notwendigen Maßnahmen zur Erreichung ihrer Geschäftsziele zu identifizieren. Die Mitarbeitenden sollten ihre Datenkompetenz ausbauen, und einige müssen ihre bestehenden Fähigkeiten weiterentwickeln, um direkt mit ML-Technologien arbeiten zu können.
Zweitens müssen Unternehmen die Anwendungsfälle identifizieren, in denen KI/ML den größten Mehrwert für das System bietet. Da potenziell jeder Geschäftsbereich von Veränderungen betroffen sein kann, ist es eine Herausforderung, einen geeigneten Anwendungsfall zu finden. Die bekanntesten Anwendungsfälle drehen sich häufig um Vorhersagen, Klassifizierungen und Entscheidungsfindung mit höherer Sicherheit. Mit maschinellem Lernen können Unternehmen diese Ziele schneller und präziser erreichen. Dies erfordert saubere und genaue Daten und unterstreicht die Notwendigkeit einer umfassenden Datenstrategie. Diese hilft nicht nur, fundierte Entscheidungen schneller zu treffen, sondern auch, Chancen rasch zu erkennen, sodass Unternehmen diese nutzen und bessere Ergebnisse erzielen können.
Schließlich ist es bei einem so großen Projekt unerlässlich, organisatorische Erschöpfung im Auge zu behalten. Oftmals stagniert ein Unternehmen – zwischen der Identifizierung des passenden Anwendungsfalls, der Produktionsumstellung, der Erstellung eines ML/KI-Modells und der Skalierung über die Pilotphase hinaus. Der gesamte Prozess kann mitunter sehr zeitaufwendig sein. Um nicht überfordert zu werden und Stagnation zu überwinden, ist es wichtig, Projekte präzise zu gestalten und iterativ vorzugehen.
Anhand dieser Grafik können Sie erkennen, wie zuversichtlich Führungskräfte in Bezug auf die Fähigkeit von KI sind, wichtige Branchenprobleme zu lösen, und wie sich die Einführung von KI während der Pandemie beschleunigt hat.
Im Jahr 2021 werden KI- und ML-Technologien weiter an Bedeutung gewinnen. Organisationen, die sich bisher nicht als potenzielle Kandidaten für KI-Anwendungen gesehen haben, werden diese Technologien zunehmend nutzen, da ihre Implementierung einfacher und kostengünstiger wird. Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Technologietrends:
Betrugs-/Anomalieerkennung und Automatisierung von Eingaben
Anwendungen auf Basis von maschinellem Lernen haben sich von der Spam- und Malware-Filterung hin zur Vorhersage und Empfehlung von Maßnahmen entwickelt. 2020 werden Unternehmen von Echtzeit-Finanzanwendungen des maschinellen Lernens/Deep Learning profitieren, beispielsweise von Betrugs- und Anomalieerkennung, selbstprüfenden Systemen und Vorschlägen basierend auf vergangenen Bestellungen und Transaktionen. Die Konsolidierung von Abläufen wird Datenverluste und Fehler verhindern.
Verbesserung der Mitarbeitererfahrung (Millennials)
Während Chatbots 2019 im Bereich der Kundenkommunikation zum Standard wurden, wird 2020 die Mitarbeitererfahrung im Wettbewerb um die besten Talente der Generation Y auf ein neues Niveau heben. Millennials legen Wert auf eine ausgewogene Work-Life-Balance, eine schnelle Integration in die Unternehmenskultur und weniger „langweilige“ Unternehmensabläufe. KI/ML- und NLP-basierte Chatbots können dazu beitragen, Millennials für sich zu gewinnen und gleichzeitig die Produktivität am Arbeitsplatz zu steigern.
Gesichtserkennung zur Verbesserung der Anwesenheitskontrolle und des Arbeitsplatzzugangs
2020 wird eine deutliche Verbreitung der Gesichtserkennung am Arbeitsplatz mit sich bringen, insbesondere in kundenorientierten Bereichen und der Cybersicherheit. Unternehmen, die diese Technologie einsetzen, vor allem solche mit einer großen Belegschaft, werden die monotone Mitarbeiterverwaltung erheblich vereinfachen oder sogar vollständig eliminieren. Zudem werden zahlreiche Probleme im Zusammenhang mit Passwörtern und Zugangskarten gelöst, was weitere Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht.
Bilderkennungsbasierte Identifizierung
KI-basierte Deep-Learning-Verfahren und Bildverarbeitungstechnologien werden auch für Aufgaben der Fehlererkennung und Qualitätsprüfung eingesetzt. Beispielsweise ermöglicht die KI-gestützte Bilderkennung in der Luftfahrt- oder Textilindustrie die Erkennung häufiger Fehler. Mit einer Erkennungsrate von 90 % automatisiert die Anwendung den gesamten Qualitätsprüfungsprozess eines Unternehmens und liefert Echtzeitdaten für zeitnahe Entscheidungen.
Daher ist davon auszugehen, dass das Wachstum intelligenter Systeme am Netzwerkrand schneller und tiefgreifender ausfallen wird. Da Unternehmen zunehmend softwaregesteuerte Lösungen einsetzen, um den Anforderungen von Systemen und Kunden gerecht zu werden, wird die Welt der intelligenten Systeme zum Standard.
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