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Künstliche Intelligenz Grundlagen: Das Wichtigste, einfach erklärt

ein mensch interagiert mit einem roboter

Inhaltsverzeichnis

Die Grundlagen von künstlicher Intelligenz zu verstehen kann uns ganz neue Möglichkeiten erschließen: Lästige Arbeiten an KI abgeben, verlässliche Daten in Sekundenschnelle abrufen Problemstellen frühzeitig aufdecken… Mit einem Grundverständnis von KI können wir diese neue Technologie hervorragend nutzen um die Herausforderungen des Arbeitsalltags zu meistern.

Was ist künstliche Intelligenz?

Eine künstliche Intelligenz ist in der Lage selbstständig und automatisiert bestimmte Probleme zu lösen, ohne, dass dafür vorher, wie in klassischer Software, ein Algorithmus definiert wird. Stattdessen wird ein Modell erstellt, das mit Daten gefüttert und durch maschinelles Lernen so trainiert wird, dass es selbstständig die gestellte Aufgabe lösen kann. So können auch neu eingehende Informationen ohne Codeanpassung verarbeitet oder Aufgaben bewältigt werden, deren genauer Mechanismus gar nicht abbildbar ist.

Die wichtigsten Begriffe haben wir übrigens in unserem KI-Glossar übersichtlich zusammengetragen.

Modalitäten: Wie verarbeitet KI Daten?

Die derzeit gängigste Art der Datenverarbeitung von KI ist Natural Language Processing (NLP), KI-Systeme sind jedoch in der Lage mit den unterschiedlichsten Datenarten zu arbeiten.

AI Modalitäten_Audiodaten

Audio (Ton und Musik)

Unternehmen wie die Deutsche Bahn, Google, IBM und Amazon setzen diese KI-Komponenten bereits erfolgreich ein. Beispiele sind:

  • Akkustische Fehlersuche
  • Musikgenerierung
  • Sprachsynthese: Text zu Sprache und Sprache zu Text
AI Modalitäten_Videodaten

Video

Einige Beispiele, bei denen Videodaten in einem KI-System eingesetzt werden sind:

  • Bildgebende Verfahren in der Geophysik (Total Oil)
  • Maschinenteile für Wartungstechniker erkennen (Siemens)
  • Natürliche Öl-Laken erkennen (ExxonMobil)
AI Modalitäten_Structured Data

Strukturierte Daten

Structured Data wird ebenfalls vielfältig in KI-Systemen eingesetzt. Große Unternehmen wie Netflix, Ikea aber auch diverse Banken setzen Datenstrukturierung KI-basierend ein um.

Beispielsweise:

  • Produktvorschläge zu generieren oder
  • Kursentwicklungen vorherzusagen
AI Modalitäten_Natural Language

Natürliche Sprache (Text)

Text Categorization (TC), das automatische Zuordnen von beliebig langen Texten zu vordefinierten Kategorien ist eine wichtige Säule des NLP. NLP ist eine der wichtigsten Modalitäten für den praktischen Einsatz von KI, da jedes Unternehmen auf die eine oder andere Art mit Texten arbeitet. Praktische Probleme bei der Einführung von TC Applikationen umfassen beispielsweise den technischen Integrationsaufwand, der Mangel an vorliegenden annotierten Beispieldaten, die durch die DSGVO geforderte Erklärbarkeit von Algorithmen und die Veränderung der Bedeutung von Wörtern über die Zeit. 

Beispiele für erfolgreiche KI-Umsetzungen in diesem Bereich sind:

  • Argument Stance Recognizer: KI erkennt Pro- und Kontra-Argumente
  • Hate Speech Detektor: KI erkennt beleidigende Sprache
  • Chat Bots
  • Verkaufsassistenten
  • Materialforschung
  • KI-Bibliothekar für Online Bibliotheken
    • ordnet Medien Themen zu
    • findet neue, relevante Themen in Medien
    • kann Wissensorganisationssysteme erweitern
AI Modalitäten_Multimodal

Multimodal (Kombination aller Modalitäten)

In KI-Systemen können natürlich auch die Modalitäten mehrerer Systeme kombiniert und kaskadiert werden. Es könnte zum Beispiel ein Audio-Signal in einen Text umgewandelt werden, der dann im Natural Language Processing zugeordnet wird.

Wie kann man KI im Unternehmen nutzen?

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Unternehmen sind grundsätzlich grenzenlos. Jedoch gibt es Bereiche, in denen KI schon besonders stark ist und vermehrt eingesetzt wird. Folgende Aufgaben kann Ihre KI unter anderem Kosten sparend und effizient übernehmen:

01 Kategorien zuordnen

Inhalte vorgegebenen Kategorien zuordnen

„Handelt es sich um beleidigende oder problematische Inhalte?“, „An welche:n Bearbeiter:in soll eine Nachricht weitergeleitet werden?“, „Entspricht ein Produkt unseren Qualitätsstandards?“. Bei den Inhalten kann es sich um Texte oder Bilder handeln.

02 Anomalien erkennen

Abweichungen von der Normalität erkennen

„Findet ein Betrugsversuch oder ein Cyberangriff statt?“, „Funktionieren unsere Computersysteme ordnungsgemäß?“. Die Muster der Anomalien können unbekannt sein. Die KI entdeckt Abweichungen von der Norm.

03 Mustererkennung

Muster erkennen

„Welche Informationen können wir aus unübersichtlichen Datenmengen generieren?“, „Welche Marktsegmente oder Kund:innen-Gruppen lassen sich identifizieren?“, „Wie lassen sich umfangreiche Datensätze zusammenfassen?“.

04 Prognosen erstellen

Prognosen erstellen

„Wie wird sich die Nachfrage eines Produktes verändern?“, „Wie wird sich der Preis eines Rohstoffs entwickeln?“. Es können interne und externe Informationen verarbeitet werden, um z.B. auch aus Tweets Vorhersagen abzuleiten.

05 Antworten geben

Antworten geben

„Was ist ein Proof of Concept?“, „Wer ist in unserer Organisation für die Aktualisierung der Einkaufsrichtlinien zuständig?“. Die Antworten können im Internet weitgehend sprachunabhängig gesichtet werden. Auch interne Informationen können Sie der KI sicher zur Verfügung stellen.

07 Zusammenfassen

Texte zusammenfassen oder die Sprache vereinfachen

„Welche Keywords beschreiben einen Inhalt?“, „Wie kann der Inhalt leichter verständlich formuliert werden?“.

06 Empfehlung

Empfehlungen generieren

„Welcher Artikel könnte eine:n Kund:in besonders interessieren?“, „Welche interne Richtlinie ist für eine bestimmte Aufgabe relevant?“.

08 Text schreiben

Texte vorschlagen, vorbereiten oder verändern

„Welche Anforderungen sind für die Stellenausschreibung eines Fullstack-Developers wesentlich?“, „Welche Argumente gibt es für oder gegen eine bestimmte Anschaffung?“.

Was sind Stolperfallen von KI-Lösungen?

Bei der Auswahl von KI-Lösungen sollten Unternehmen besonders auf Datensicherheit unter den aktuellen und zukünftigen Rahmenbedingungen der DSGVO und des EU AI Act achten:

  • Computing und Storage ausschließlich in Österreich oder Deutschland
  • Lösungsdesign mit Datensouveränität bei Ihrer Organisation
  • Alle Lösungen auch On-Premise deploybar

Zusammenfassung und Key Takeaways

Künstliche Intelligenz kann heute schon eine Vielzahl an Aufgaben lösen, für die wir Menschen uns früher in mühevoller Kleinarbeit bemühen mussten. Somit kann sie Unternehmen signifikant im Alltag unterstützen, Ressourcen sparen und Prozesse beschleunigen.

Klingt spannend?

Gerne sprechen wir mit Ihnen über die Möglichkeiten, die KI für Ihr Unternehmen bereithält!

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