Nur ein Hype oder echter Mehrwert?


Autorin

Dr. Wiebke Stich
Produktmanagerin NOWIS
XING 

Künstliche Intelligenz (KI) ist gefühlt heute schon überall, zumindest eines der Trendthemen der letzten Jahre. Aber was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff? Und ist KI nur ein Hype oder etwas, das man im Blick behalten sollte?

Das Wirtschaftslexikon von Gabler versteht unter KI die „Erforschung ‚intelligenten‘ Problemlösungsverhaltens sowie die Erstellung ‚intelligenter‘ Computersysteme. Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern“ (s. Gabler Wirtschaftslexikon). Folgt man dieser Definition, ist IT zwar die Basis für KI. Es bedeutet jedoch zugleich, dass Elemente aus anderen Disziplinen, wie Psychologie, Logik, Pädagogik, Linguistik sowie kognitiven Wissenschaften zusätzlich herangezogen werden (müssen), um Maschinen Intelligenz „beizubringen“.


Der aktuelle Vormarsch des Themas ist heute vor allem den mittlerweile vorhandenen technischen Möglichkeiten geschuldet, von denen in Science-Fiction-Filmen noch vor einigen Jahren nur geträumt werden konnte. Heute lässt die Hardware die benötigten Rechenleistungen zu, die manches Science-Fiction-Szenario zunehmend Realität werden lässt. Andererseits wird der Begriff KI beinahe so inflationär genutzt wird, wie vor einiger Zeit Cloud oder Web 2.0 – und nicht immer im richtigen Kontext.

KI – alles oder nichts?

Künstliche Intelligenz umfasst ein schwer zu greifendes Themengebiet. Denn im Prinzip kann immer dann von KI gesprochen werden, wenn Maschinen eine gewisse Art von „Intelligenz“ aufweisen, z.B. beim Erkennen von Sprachmustern, Texten oder Bildinhalten. Tiefer und damit komplexer wird es in den verschiedenen Teilgebieten. So ist etwa maschinelles Lernen eine Unterdisziplin des KI: Durch Algorithmen bedient sich die Maschine vielfältiger Datenquellen und entwickelt sich somit selbstständig weiter. Das „Lernen“ ist durch diese Algorithmen gleichermaßen begrenzt, so dass die Lernkurve eingeschränkt bleibt.

Doch weiter in Richtung Science Fiction geht es beim sogenannten „Deep Learning“ als Teilbereich des maschinellen Lernens. Es bezeichnet einen komplexen Lernprozess auf Basis aller Daten, aus dem selbstständige Schlüsse gezogen werden. Deep Learning bildet damit das menschliche Lernverhalten am ehesten nach und wird voraussichtlich auch die größte Veränderung in Unternehmen bewirken. Deep Learning kommt somit am stärksten an die Vision der KI heran, wie wir sie oft vor Augen haben.

Kaum ein Weg führt an KI vorbei

Fakt ist: Der Hype um KI wird noch weiter zunehmen. Inwieweit Angebote am Markt wirklich auf KI basieren, ist manchmal allerdings fragwürdig, denn unter dem Schlagwort wird vieles angeboten. Tatsächlich sind „intelligente Maschinen“ schon heute immer mehr Teil unseres Alltags: Man denke an die immer beliebter werdenden Sprachassistenten, den Ideen des „Smart Home“ oder auch ganz simpel die automatisierte Klimasteuerung im Büro. Aber auch Navigationssysteme oder die automatisierte Einblendung von Online-Werbung auf Basis unseres Nutzungsverhaltens gehört zu einer – wenn auch relativ schwachen – Form von KI.

Was viele aus Filmen kennen, sind Roboter, die immer stärker Einzug in das menschliche Leben halten. Sie übernehmen Routinetätigkeiten in einer Produktionsstraße, unterstützen im Haushalt oder können Pflegeleistungen automatisieren. Den generellen Möglichkeiten künstliche Intelligenz einzusetzen, sind dabei kaum Grenzen gesetzt.

Ansatzpunkte in der Unternehmens-IT

Auch in Unternehmen wird mittlerweile KI eingesetzt, um die IT von Routinetätigkeiten zu entlasten. Das prominenteste Beispiel hierfür sind virtuelle Assistenten oder Systeme für die Datensammlung und –analyse sowie die Systemprüfung und Automatisierung von standardisierten Betriebsprozessen, um Prozesse nachhaltig zu verbessern. Neben der Steigerung der Effizienz erhalten Mitarbeiter dadurch etwa mehr Raum für höher qualifizierte Aufgaben. 

Darüber hinaus werden Ansätze der KI verstärkt im Bereich IT-Sicherheit erforscht und eingesetzt. Exemplarisch kann hier die Einstufung von neuen Applikationen gegen Malware genannt werden. In diesem Szenario lässt sich durch umfangreich vorhandenes Datenmaterial und mithilfe des Deep Learnings Schadsoftware schneller erkennen. Etwas weniger futuristisch sind die bereits vielfältig in Unternehmen eingesetzten Tools zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien: Sie helfen, personenbezogene Daten nach einem festgelegten Automatismus datenschutzkonform wieder zu löschen.

Tatsächlich besteht in Unternehmen ein enormes Potenzial, um kognitive Technologien in allen Geschäftsbereichen einzusetzen, deren Verwendung bisher noch am Anfang steht. Den Vorteilen von Kosteneinsparungen, Effizienzverbesserungen und Produktivitätssteigerungen stehen aber auch kritische Meinungen und Unsicherheiten gegenüber, wenn es z.B. um den Ersatz von Mitarbeitern durch KI geht. Dabei sollte jedoch berücksichtigt werden, dass in Unternehmen eher Automatisierung und Prozessoptimierung Thema sind, aber noch nicht der tiefgehende Einsatz eines Deep Learning. Dennoch wird der Einsatz von KI die Aufgaben der Mitarbeiter verändern – und diesen Aspekt sollten Geschäftsführungen in ihre Planungen rechtzeitig miteinbeziehen.

Fazit: KI ist ein gehypter Mehrwert

Was bedeutet dieses Thema nun für den Mittelstand? Ist es nur eines der Themen, die irgendwann in ferner Zukunft und nur vielleicht relevant werden? Wird dieser Hype gar wieder von der Bildfläche verschwinden?

Grundsätzlich ist gerade die letzte Aussage zu verneinen. Denn es gibt bereits heute vielfältige Ansatzpunkte, die besonders im privaten Umfeld, aber auch in Unternehmen für komfortablen Mehrwert sorgen, wie etwa die Sprachassistenten. Mit der Gewöhnung an die Chancen und Möglichkeiten im privaten Bereich werden diese Optionen der Verwendung von KI auch in Unternehmen Einzug halten. Wie bei allen neuen Technologien ist dabei wichtig nach den Use Cases Ausschau zu halten, die für das Unternehmen wirklich sinnvoll sind. Wahllos irgendein Tool für KI zu implementieren ist keine zielführende Strategie. Nur bei einem strategisch sinnvollen Einsatz kann der Nutzen den skeptischen Blicken gegenüber standhalten.

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