Künstliche Intelligenz: Definition, Beispiele, Auswirkungen

gepostet am 7. Juli 2020
aktualisiert am 19. Juni 2024

Im Rahmen der Führungskreise Softwareentwicklung, Einkauf, Vertrieb und B2B-Marketing hatte ich Gelegenheit mich dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) aus verschiedenen Perspektiven zu nähern. In diesem Fritz Tipp zeige ich dir mögliche Anwendungsfelder, Beispiele und Auswirkungen für Einkauf, Vertrieb, und Marketing.

Inhalt

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz Definition

Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ist nach Elaine Rich die Lehre davon, wie Computer Dinge tun können, in denen Menschen besser sind.

Quelle: Elaine Rich – Artificial Intelligence (1983).

Bereits 1950 hat Alan Turing ein mögliches Testszenario beschrieben, wie man einen Menschen von einem Computer unterscheiden kann. Der Turing-Test ist in die Popkultur eingegangen und wird immer wieder dankbar bemüht um die Fantasie der Zuschauer anzuregen. Aber auch die Industrie hat das Thema Künstliche Intelligenz oder Artificial Intelligence dankbar aufgegriffen und entsprechende Showcases produziert. 2011 hat IBMs Watson bei Jeopardy gewonnen:

Google lässt sich auch nicht bitten um seine Technologiekompetenz im Bereich KI unter Beweis zu stellen und hat 2016 mit dem Programm DeepMind AlphaGo den amtierenden Weltmeister geschlagen:

Aktuell schlägt ChatGPT große Wellen. Microsoft hat massiv in AI investiert, um die eigene Office-Programme um das dahinter liegende Sprachmodell zu ergänzen. Im Mai 2024 hat ChatGPT das Sprachmodell 4o vorgestellt:

Deep Learning vs Machine Learning

Wenn man nicht nur an der Oberfläche künstlicher Intelligenz kratzen möchte, ist man schnell mit einer Unmenge an Fachbegriffen konfrontiert. Patrik Raudaschl hat mir mit folgender Abbildung geholfen Klarheit in den Begriffsdschungel zu bringen:

Deep Learning vs Machine Learning vs Künstliche Intelligenz. Quelle: Fritz Führungskreise.
Deep Learning vs Machine Learning vs Künstliche Intelligenz. Quelle: Fritz Führungskreise.

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Dabei wird mithilfe von Algorithmen (=Rechenvorgang nach einem bestimmten Schema) versucht, in vorhandener Datenbeständen Muster zu erkennen. Aus Trainingsdaten sollen über ein statistisches Modell Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Anwendungsfelder sind Sprach-, Text- und Bilderkennung.

Deep Learning wiederum ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, das sich mit Algorithmen beschäftigt, die der Funktionsweise des menschlichen Hirns nachempfunden sind: künstliche neuronale Netze. Damit ist Deep Learning eine mögliche Methode des maschinellen Lernens.

Deep Learning hat gegenüber älteren Algorithmen Vorteile, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Deshalb ist es beim autonomen Fahren matchentscheidend welcher Anbieter mehr Meilen im Autopilotmodus hinter sich hat, wie auch Philipp Schmid vom CSEM unterstreicht:

Was ich aus den unterschiedlichen Demos mitnehmen konnte, handelt es sich in der Umsetzung um Matrixmultiplikationen. Wie immer liegt die Herausforderung im Detail. Welche Algorithmen für welchen Daten? Wie viele Schichten? Initiale Gewichtung? Gute Trainingsdaten? Kein Wunder das sich im Umfeld künstlicher Intelligenz neue Berufsbilder, wie z.B. der Data Analyst oder Data Scientist herausgebildet haben.

Senad Hodzic

„Im Führungskreis Softwareentwicklung werden immer wieder spannende Themen aus dem Alltag behandelt, als auch neue Impulse für zukünftige Ideen und Entwicklungen gesetzt. An dem Format gefällt mir besonders der freundschaftliche und ungezwungene Umgang mitaneinander und das man immer etwas mit nimmt was man so vorher nicht erwartet hat. In den letzten Jahren konnte ich so schon viel in unsere Prozesse und Entwicklungen ein fliesen lassen und die gewonnen Erfahrungen an mein Team weitergeben. “

Senad Hodzic
Abteilungsleiter Steuerungsentwicklung
Otto Bihler Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

Beispiele für künstliche Intelligenz

Die interessantesten Beispiele für künstliche Intelligenz oder artificial intelligence sind überall dort zu finden, wo versucht wird menschliche Sinne oder Fähigkeiten nachzubilden, insbesondere bei der Sprach-, Text- und Bilderkennung. Im folgenden Beispiel von 2018 nimmt Google Duplex das Telefon ab und vereinbart einen Termin zum Haare schneiden:

Beim autonomen Fahren handelt es sich im Kern um Bilderkennung – die Paradedisziplin künstlicher Intelligenz. So sehen beispielsweise die Straßen von Paris mit Stand von 2018 für den Tesla Autopilot aus:

Stephen Oman beschreibt im diesem Artikel wie er eine XOR-Funktion mit einem neuralen Netz abbildet. Wer das Beispiel weiter denkt bekommt Lust auf eine selbstlernende Steuerung.

Auswirkungen künstlicher Intelligenz

McKinsey, veröffentlicht im Sommer 2018 eine Studie, nach der bis zu 30 Prozent der Arbeitnehmer weltweit ersetzt werden könnten: „Job profiles characterized by repetitive activities (..) could experience the largest decline as a share of total employment to around 30 percent by 2030“.

Sascha Lobo kommentiert dazu treffend in der Zeit: „Künstliche Intelligenz und Robotik müssen primär als neue, aggressive Formen der Automatisierung betrachtet werden. Und sie wirken auf die Arbeit zunächst wie die meisten Automatisierungswellen zuvor.“

Angeregt durch Popkultur und unreflektierte Berichterstattung in den Medien sprechen wir gerne darüber, dass der Mensch vollständig durch Maschinen ersetzt wird. Das ist totaler Mist und Panikmache.

„Der Führungskreis IT ist ein tolles Format, der Umgang äußerst offen und kollegial – etwas Besonderes. Die regelmäßigen Treffen mit sehr guten Impulsvorträgen zu den Fallbeispielen sind ein willkommener Blick über den Tellerrand. Dabei kommt der persönliche Austausch untereinander nie zu kurz und es bietet sich die Möglichkeit für eine branchenfremde Sichtweise des Themas. “

Sebastian Häckl
Leiter IT
Rhomberg Bau GmbH

Was durch KI passiert ist, was bei jeder Automatisierungswelle passiert. Einfache und komplizierte Probleme werden zunehmend automatisiert, wie das CYNEFIN Framework wunderbar aufzeigt. Vorhersagbare Tätigkeiten, werden sofern sinnvoll, automatisiert. Dafür nehmen komplexe Problemstellungen zu.

Und hier gibt es jede Menge Potential, dass durch künstliche Intelligenz gehoben werden kann. Im Einkauf könnten das z.B. folgende Tätigkeiten sein: Bestellungen versenden, Auftragsbestätigungen durchführen, Lieferscheine prüfen, Belegen verarbeiten. in Vertrieb und Marketing sprechen wir z.B. über Adressen pflegen und Leads generieren.

Die Digitalisierung von einfachen Abläufen schafft dann wiederum eine neue Komplexität auf höherer Ebene, so Bainbridge. Diesen Effekt bezeichnet Bainbridge als Ironie der Automation. Die Organisation wird von einfachen Prozessen entlastet, gleichzeitig werden neue Stellen geschaffen um Anpassungen auf höherem Nivea vornehmen zu können.

Fazit

Die Probleme, die wir mit künstlicher Intelligenz oder artificial intelligence lösen wollen, sind komplex. Algorithmen (=Rechenvorgang nach einem bestimmten Schema) können aber nur kompliziert. Wir versuchen komplexe Probleme kompliziert zu lösen. Das funktioniert nicht. Lasst uns also bitte einfache und komplizierte Probleme lösen, da gibt es a) mehr als genug Potential und b) sind da auch vielfach Aufgaben dabei die niemanden Spaß machen und c) produzieren wir dadurch auf höherer Ebene neue Jobs!

Dr. Patrick Fritz

Dr. Patrick Fritz

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