Künstliche Intelligenz (AI), Machine Learning, Bot & Co

Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence und Machine Learning.

 

Jochen Möller
Jochen Möller
27.01.2022

Was steckt hinter diesen Technologien, und wie können Unternehmen davon profitieren?

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind mittlerweile keine Nischenanwendungen mehr, sondern halten Einzug in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereiche. Ob Navigationsgeräte, Suchmaschinen oder Sprachassistenten: Künstliche Intelligenz begegnet uns heute an vielen Stellen. Was genau sich hinter den verschiedenen Begriffen verbirgt und welchen Nutzen auch Unternehmen aus konkreten Anwendungen ziehen können, erfahren Sie im folgenden Artikel.

Was ist Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence?

Künstliche Intelligenz (englisch: artificial intelligence) bezeichnet Technologien, die kognitive Kompetenzen des Menschen nachbilden, etwa strategisches Denken oder kontextsensitive Sprache. Unterschieden wird dabei zwischen schwacher und starker KI:

  • Als schwache künstliche Intelligenzen werden Maschinen bezeichnet, die bestimmte menschliche kognitive Fähigkeiten ersetzen, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen und sich dabei intelligent verhalten.
  • Im Gegensatz dazu ist eine starke KI definiert als Maschine, die alle kognitiven Fähigkeiten eines Menschen besitzt und so in der Lage wäre, jede intellektuelle Herausforderung zu lösen.

Tatsächlich existieren bislang nur Maschinen und Anwendungen mit schwacher KI. Stark intelligente Maschinen gibt es nach wie vor nur in der Science-Fiction.

Um Anwendungen oder Maschinen mit künstlicher Intelligenz zu versehen, trainiert man intelligentes (etwa situatives) Agieren anhand von großen Datenmengen. Der Computer wird dazu mit einer umfangreichen Menge strukturierter Daten gespeist, die jeweils mit einer konkreten Aufgabe in Verbindung stehen. Innerhalb dieser Datenmenge können so Muster erkannt werden, die das System "lernen" lassen.

Hierfür sind bestimmte Fähigkeiten erforderlich:

  • Wahrnehmen: Über einen Sensor oder eine Datenschnittstelle wird das System mit Daten bestückt, die es verarbeitet und auswertet.
  • Verstehen: Die Daten müssen im System mithilfe von Algorithmen, statistischen Analysen, Texterkennung, Spracherkennung o. Ä. interpretiert werden.
  • Handeln: Die verarbeiteten Daten müssen entsprechend festgelegter Regeln ausgegeben oder verarbeitet werden.
  • Lernen: Durch Feedbackschleifen lernt das System aus Fehlern und anderen Rückmeldungen aus den Bereichen "Verstehen" und "Handeln" und verbessert sich so kontinuierlich.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilbereich der Artificial Intelligence (AI), obwohl der Begriff häufig synonym mit KI verwendet wird. Beim Machine Learning werden drei Arten unterschieden:

  • Überwachtes Lernen: Hier wird ein Algorithmus mit einer großen Menge an beispielhaften Ein- und Ausgaben angelernt. Durch den Abgleich der Ausgaben des Algorithmus mit den tatsächlichen Ausgaben lernt das System kontinuierlich hinzu und wird so auch in die Lage versetzt, Ausgaben zu bisher unbekannten Eingaben korrekt vorauszusagen.
  • Unüberwachtes Lernen: Das Ziel hierbei ist die Identifikation und Erkennung von Mustern in den auszuwertenden Daten. Hierzu wird der Algorithmus mit einer großen Menge von Eingaben versorgt, aus denen er ein Datenmodell erstellt, das innere Zusammenhänge (z. B. Ähnlichkeiten) abbildet.
  • Bestärkendes Lernen: Bei dieser Lernform lernt der Algorithmus selbstständig, welche Aktion bei welchem Zustand sinnvoll ist, um ein festgelegtes Ziel zu erreichen. Der Lernerfolg wird durch Belohnung und Sanktion erreicht, die in Form von Zahlenwerten realisiert werden.

Welchen Nutzen bringen Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence und Machine Learning für Unternehmen?

Viele IT-Anwendungen sind heute mit einer schwachen Artificial Intelligence versehen, ohne dass dies für den Anwender unbedingt ersichtlich sein muss. Denn ihre Stärke spielen KI-Anwendungen immer dort aus, wo häufig ähnliche bzw. sich wiederholende Aufgaben erledigt werden müssen. Ein Beispiel hierfür ist die automatische Kategorisierung von digitalen Informationen: KI-Algorithmen können Dokumente, Bilder und Videos interpretieren und je nach Inhalt unterschiedlich darauf reagieren.

Eine andere, inzwischen sehr verbreitete Anwendung für KI ist der Chat-Bot: Ein Bot (Kurzform von Roboter) ist ein Computerprogramm, das wiederholende Aufgaben automatisch erledigt und dabei auch auf Benutzerinteraktionen reagieren kann. Ein Chat- oder Messenger-Bot kann etwa auf einer Website oder in einem Programm eingesetzt werden, um Informationen bereitzustellen oder auf Fragen von Besuchern zu reagieren. Durch die im Hintergrund arbeitende KI werden die Eingaben des menschlichen Besuchers interpretiert und passende Antworten ausgewählt.

Ebenso lässt sich der Chat-Bot nutzen, um Anfragen intern an die zuständigen Ansprechpartner weiterzuleiten, wenn der Bot das Problem nicht lösen konnte. So lassen sich Kundenanfragen schneller bearbeiten und die Mitarbeiter im Support effizient entlasten.

Eine weitere Anwendung für Künstliche Intelligenz ist das Data Mining, also die Auswertung und Analyse von umfangreichen Datenmengen. Da es sich hierbei um digitale Daten handelt, die durch den KI-Algorithmus durchsucht und analysiert werden müssen, ist die künstliche Intelligenz der menschlichen hier deutlich überlegen, da sie schneller und genauer arbeitet.

Insbesondere im Bereich der IT-Sicherheit gibt es noch eine weitere Einsatzmöglichkeit, denn mit den Mitteln der Künstlichen Intelligenz lassen sich Anomalien in Netzwerken und Logdateien in Echtzeit identifizieren. Hierzu werden alle Zugriffe, Datenabfragen und Eingaben im System kontinuierlich überwacht und verdächtige Aktionen automatisiert gemeldet.

Lohnt sich der Einsatz von KI in jedem Unternehmen?

Schon heute gilt Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie, was unter anderem daran liegt, dass die Technologie mittlerweile auch kleinen und mittleren Unternehmen offensteht. So sind etwa die technischen Hürden für den Einsatz eines Chat-Bot sehr gering; die erforderliche Rechenleistung kann auch von kleineren Rechenzentren bereitgestellt werden. Zudem stehen viele Anwendungen, die in Unternehmen eingesetzt werden, auch als Clouddienst zur Verfügung. Ressourcenintensive Algorithmen können einfach in die Cloud verlagert werden, ohne dass das Unternehmen eigene Kapazitäten aufbauen und unterhalten muss.

Dass es sich für alle Unternehmen lohnt, sich mit dieser Thematik zu beschäftigen, zeigt auch eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie, die allein im produzierenden Gewerbe eine mögliche zusätzliche Bruttowertschöpfung von rund 32 Milliarden Euro in fünf Jahren in Aussicht stellt. Führend sind hierbei die Bereiche Logistik und Produktion, wo bereits heute mehr als die Hälfte aller Großunternehmen KI-Technologie einsetzen. Doch auch in anderen Bereichen, etwa im Service und Kundendienst, im Einkauf und in der Beschaffung sowie in der Personalwirtschaft werden die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz immer stärker genutzt, um Abläufe zu beschleunigen, Personal von wiederkehrenden Standardaufgaben zu entlasten und so Arbeitsqualität und Produktivität zu erhöhen.

In der Service Management Software Suite EcholoN kommen ebenfalls KI-Funktionalitäten zur Anwendung, etwa bei der Workflow Engine, dem Data Workflow System oder der integrierten Wissensdatenbank. Hier sorgen die KI-Algorithmen dafür, dass Informationen aus unterschiedlichen Quellen analysiert, strukturiert und kategorisiert werden. All das geschieht im Hintergrund, sodass Mitarbeiter mehr Zeit haben, tatsächlich an der Lösung von Problemen zu arbeiten.

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