Was ist künstliche Intelligenz?
Von der Planung und Prognose bis hin zur Kontrolle und Personalisierung ist KI mittlerweile fest in die Systeme und Tools eingebettet, die heute die Wettbewerbsfähigkeit aller Branchen sichern.
Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 ist künstliche Intelligenz (KI) kaum aus den Nachrichten verschwunden. Diese spezielle Art generativer KI wird als großes Sprachmodell (LLM) bezeichnet und basiert auf einem echten neuronalen Netzwerk, das es ihr ermöglicht, in immer menschlicher anmutenden Dialogen mit uns zu interagieren. Aus diesem Grund ist sie viel ansprechender und „sympathischer“ als andere Formen der KI. Man darf jedoch nicht vergessen, dass LLMs nur einen Bruchteil der KI-gestützten Lösungen, Tools und Geräte ausmachen, die moderne Geschäftsabläufe zunehmend ergänzen und verbessern. Von der Optimierung von Lieferketten bis hin zur Erkennung von Anomalien in komplexen Systemen – KI ist bereits fest in den Plattformen und Prozessen verankert, die moderne Industrien am Laufen halten. Einige dieser Tools arbeiten still im Hintergrund. Andere helfen den Teams an vorderster Front, schneller zu arbeiten, Risiken zu reduzieren oder bessere Entscheidungen zu treffen. Aber überall dort, wo wir sie finden, verändern KI-gestützte Lösungen zunehmend die Art und Weise, wie Aufgaben erledigt werden.
Unter künstlicher Intelligenz (KI) versteht man die Fähigkeit von Maschinen, Probleme zu lösen, Aufgaben auszuführen und menschliche kognitive Funktionen wie Wahrnehmung, Argumentation, Lernen und Entscheidungsfindung zu simulieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die festen Regeln folgt, verbessern KI-Systeme ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie Daten analysieren, Muster identifizieren und ihr Verhalten auf der Grundlage von Ergebnissen und Feedback anpassen. Manche KI-Systeme basieren auf Regeln oder Logikbäumen. Andere verwenden statistische Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden. Was sie alle verbindet, ist, dass KI Maschinen in die Lage versetzt, mit Komplexität, Mehrdeutigkeit und Variationen umzugehen.
Die Vorstellung, dass Maschinen denken könnten, ist älter als Computer, und begann mit Fragen wie: Lässt sich Logik automatisieren? Kann logisches Denken Regeln folgen? Kann eine Maschine überhaupt lernen? Bereits in den 1950er Jahren erforschten Pioniere wie John McCarthy und Alan Turing programmatische Wege, um Denken zu quantifizieren und zu formalisieren.
In den 1990er Jahren wurde es möglich, regelbasierte Systeme zu entwickeln, die Entscheidungsprozesse in Code abbilden konnten. Sie funktionierten gut in engen Anwendungsbereichen, ließen sich jedoch nicht ohne Weiteres skalieren oder anpassen. Es war diese Einschränkung – in Verbindung mit dem rasant wachsenden Speichervolumen und der steigenden Rechenleistung von Computern –, die die Entwicklungssprünge im Bereich des Deep Learning auslöste. Dadurch begannen Modelle, Muster direkt aus Daten zu lernen, anstatt dafür manuell programmiert zu werden.
Heute ist KI ein exponentiell wachsendes Phänomen. Und obwohl sie natürlich menschliche Aufsicht, Training und Verwaltung erfordert, ist sie unter den Technologien historisch einzigartig in ihrer Fähigkeit, Daten und Erfahrungen zu nutzen, um ihre eigene Leistung zu optimieren und zu verbessern.
Um KI wird viel Wirbel gemacht. Insbesondere wird ihre Leistung zunehmend weniger unterscheidbar von der des Menschen. Sie wird oft in Stufen beschrieben – von eng gefassten, aufgabenspezifischen Systemen bis hin zu spekulativen Formen der Intelligenz, die unserer ebenbürtig sind oder sogar übertreffen. Hier sehen Sie, wie sich diese Typen aufschlüsseln und wo wir heute stehen.
KI hilft Maschinen, Dinge zu tun, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Kurz gesagt, hier sind die wichtigsten Ergebnisse, die wir von moderner KI erwarten, egal ob im privaten oder geschäftlichen Umfeld:
Das Analysieren von Mustern ist ein Kernbestandteil des KI-Trainings. Dies ermöglicht es, abzuschätzen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird. Dazu gehören Dinge wie die Prognose der Nachfrage, die Vorhersage von Geräteausfällen oder das Antizipieren des Kundenverhaltens.
KI sollte in der Lage sein, Sprache zu verarbeiten, Bilder zu erkennen oder Daten von Sensoren, Kameras oder anderen Quellen zu erklären. So hören Sprachassistenten eine Frage oder eine Qualitätskontrollkamera erkennt Fehler auf einer Produktionslinie.
Im Zentrum der KI steht die Fähigkeit, Optionen zu bewerten und abzuwägen, um den besten Weg zu empfehlen. Diese Fähigkeit basiert auf Zielen oder Regeln und wird durch umfangreiche Trainingsdaten und die Bewertung vergangener Ergebnisse informiert. Diese Entscheidungen können dann eine menschliche oder automatisierte Reaktion auslösen.
Die neuronalen Netzwerke, die beim Deep Learning eingesetzt werden, ermöglichen es der KI, auf Daten in beliebigem Format zuzugreifen – und diese dann zu nutzen, um natürliche Gespräche zwischen Menschen und Systemen zu führen. Dies vereinfacht die Arbeit mit großen Datensätzen und ermöglicht es Kunden und Mitarbeitern, mit Systemen und Informationen zu interagieren.
KI ist nicht nur ein Werkzeug. Es ist ein System, das aus Teilen besteht, die zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten, aus Daten zu lernen und Ergebnisse zu generieren. Das Modell ist der Teil des Systems, der aus den Daten lernt. Es identifiziert Muster, baut Assoziationen auf oder findet Beziehungen. Modelle können einfach oder komplex sein, je nachdem, welche Aufgaben sie erfüllen sollen.
KI-Systeme benötigen Daten, um zu lernen, zu schlussfolgern und zu reagieren. Dazu gehören Verkaufsdaten, Produktbilder, Kundeninteraktionen oder Sensordaten. Qualität, Struktur und Vielfalt sind genauso wichtig wie das Volumen.
Das Training verfeinert das Modell mithilfe von Daten. Das System lernt, welche Eingaben zu welchen Ergebnissen führen. Ziel ist es, die Genauigkeit und Entscheidungsfindung zu verbessern, ohne dass explizite menschliche Anweisungen erforderlich sind.
Inference ist kein echtes „Denken“, aber es kommt dem nahe. Nach dem Training verwendet das Modell gelernte Daten, um Fragen zu beantworten, Eingaben zu klassifizieren und Aktionen basierend auf erkannten Mustern vorzuschlagen.
Feedback-Schleifen helfen Modellen, auch nach Abschluss des Trainings weiterzulernen. Sie passen sich an neue Bedingungen und Daten an, verstärken, was funktioniert, korrigieren Fehler und verbessern die Leistung im Laufe der Zeit.
Die ursprünglichen KI-Systeme waren strikt regelbasiert. Das bedeutete, dass die Systeme explizit programmierte Anweisungen für jedes Szenario befolgten. Während regelbasierte Komponenten nach wie vor ein fester Bestandteil des modernen KI-Trainings sind, sind lernbasierte Methoden notwendig, um das heutige Niveau an Komplexität zu erreichen. Im Gegensatz zu regelbasierten Modellen ermöglicht das Lernen es Systemen, Muster aus Daten abzuleiten und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass ihnen explizit gesagt wird, was zu tun ist.
Regelbasierte Systeme
Frühe KI basierte auf Logik. Programmierer schrieben „Wenn-dann“-Regeln, denen das System folgen sollte. Diese Modelle funktionierten gut für strukturierte Aufgaben wie die Berechnung von Steuern oder die Fehlersuche bei Geräten. Aber sie konnten mit Nuancen oder Veränderungen nicht umgehen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen entwickelte sich parallel zu höherer Geschwindigkeit und Rechenleistung. Dadurch konnte die KI ihr Potenzial unter Beweis stellen und zugleich ihre Fähigkeit weiterentwickeln, tatsächlich aus Daten zu lernen. Anstatt Anweisungen zu befolgen, schaut sich das System Beispiele an und analysiert die Muster.
Deep Learning
Deep Learning ist eine komplexere Form des maschinellen Lernens, die mehrschichtige Modelle verwendet, die als neuronale Netze bezeichnet werden. Diese Systeme können Bilder, Sprache und Ausdrucksweisen auf eine Art verarbeiten, die der Organisation von Informationen im menschlichen Gehirn ähnelt. Sie benötigen umfangreichere Datensätze, können aber dann schwierigere Probleme angehen, wie komplexe Vorhersagen oder das Verständnis des Kontexts.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning oder verstärkendes Lernen erfolgt empirisch. Das System erforscht Möglichkeiten, erhält Feedback (positiv oder negativ) und lernt, was funktioniert. Diese Art von KI wird an Orten eingesetzt, an denen es viele bewegliche Teile im wörtlichen oder übertragenen Sinne gibt. Und die beste Antwort kommt aus Erfahrung, wie der Automatisierung von Robotik oder der Optimierung von Arbeitsabläufen.
Die Begriffe „agentische KI“ und „generative KI (GenAI)“ definieren weniger Komponenten oder technologische Unterschiede als vielmehr Unterschiede darin, wie diese KI-Tools eingesetzt werden oder was von ihnen erwartet wird.
In der heutigen Geschäftswelt und über alle Branchen hinweg wird KI in immer vielfältigerer und wichtigerer Weise eingesetzt. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Funktionen, die sie bei diesen Beispielen für Kernaufgaben und Anwendungen bietet:
Identifiziert, was vorhanden ist, oder markiert, was ungewöhnlich ist – durch schnelles Scannen beliebiger Daten, die Sie bereitstellen, wie Bilder, Transaktionen oder Sensordatenströme. Dies bedeutet, Probleme frühzeitig zu erkennen, einschließlich Defekten in einer Produktionslinie, zunehmender Verbrauchermissstimmung oder Anzeichen von Betrug.
Steigert die Resilienz durch die Fähigkeit, Dinge wie die Nachfrage vorherzusehen, Bestände anzupassen, Arbeitskräfte einzuplanen oder Lieferwege zu optimieren. Diese Aufgaben werden mit prädiktiven Modellen durchgeführt, die aus vergangenem Verhalten lernen, um den effizientesten Weg nach vorne zu empfehlen.
Verwendet Natural Language Processing (NLP), um Daten und Eingaben zu analysieren. Dies hilft Teams, unglaublich komplexe Materialien zu finden, zusammenzuführen und zusammenzufassen. Es liefert Kunden schnellere und relevantere Antworten und unterstützt genauere Kommunikation und Berichterstattung.
Analysiert Interaktionen im Laufe der Zeit, um Erlebnisse zu personalisieren, nächste Aktionen vorherzusagen oder relevante Inhalte zu empfehlen. Für Teams bedeutet dies, dass sie sowohl bei der physischen als auch bei der administrativen Arbeit präziser werden. Und Kunden profitieren von zunehmend relevanten Ergebnissen.
Simuliert und modelliert Szenarien schnell. In komplexen Umgebungen wie Lieferketten oder Fertigung hilft dies Teams, Ideen und Notfallpläne in einer risikofreien Umgebung zu testen – und gibt Führungskräften das Vertrauen, schnelle und wettbewerbsfähige Entscheidungen zu treffen.
Wendet Computer Vision an, um Bilder, Videos oder Live-Kamera-Feeds zu interpretieren. Dies ermöglicht Aufgaben wie das Kennzeichnen von Qualitätsproblemen in einer Produktionslinie, die Verfolgung von Beständen mit Bilddaten oder die Überwachung der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften vor Ort – alles ohne manuelle Überprüfung.
Die Kernbranchen von heute setzen zunehmend auf KI-gestützte Lösungen, um Komplexität zu bewältigen und sich in einem anspruchsvollen Markt zu behaupten.
Distributoren nutzen KI, um Lagerhäuser zu automatisieren, Routen zu planen, Waren zu verfolgen und Arbeitskräfte zuzuweisen. Logistikteams optimieren Lieferungen in Echtzeit anhand von Verkehrs-, Wetter- und Zeitdaten.
Modeunternehmen nutzen KI, um Stiltrends frühzeitig zu erkennen, das Kundenverhalten zu modellieren und digitale Erlebnisse zu personalisieren. Sie unterstützt auch eine intelligentere Bedarfsplanung und Optimierung von Preisnachlässen, indem sie vorhersagt, was sich verkaufen wird – und wann.
Lebensmittel- und Getränkeunternehmen nutzen KI, um die Nachfrage vorherzusagen, Abfall zu reduzieren und die Haltbarkeit zu verlängern. Visionsysteme überprüfen die Qualität, während prädiktive Modelle die Produktion und Lieferplanung optimieren.
Gesundheitsteams nutzen KI, um Muster in Scans, Laborergebnissen und Aufzeichnungen zu erkennen. Sie hilft dabei, Aufgaben zu priorisieren, Behandlungen vorzuschlagen und Verwaltungsarbeiten zu optimieren, wodurch Geschwindigkeit und Pflegequalität verbessert werden.
Hersteller nutzen KI, um Geräteausfälle vorherzusagen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Qualitätssicherung zu verbessern. Sie erkennt Fehler in Echtzeit und lernt aus vergangenen Problemen, um Probleme früher zu erkennen.
Regierungen nutzen KI, um Betrug aufzudecken, große Mengen an Bürgerdaten zu analysieren und die Service-Triage zu automatisieren. In diesem stark überwachten Sektor hilft sie dabei, Ressourcen den Bedürfnissen zuzuordnen, Ausnahmen zu kennzeichnen und die Transparenz bei der Bereitstellung von Dienstleistungen zu verbessern.
Eine alte Redensart lautet: „Mit großer Macht kommt große Verantwortung“. KI hat die beeindruckende Fähigkeit, Unternehmen und Branchen zu optimieren und zu transformieren. Aber um das gut und sicher zu tun, muss sie mit Respekt, Professionalität und Engagement behandelt werden.
Die besten Tools und Softwarelösungen von heute integrieren KI auf hochgradig messbare und regulierte Weise – und entwickeln in jeder Phase Leitplanken und Schutzmaßnahmen. Dennoch sollte jedes Unternehmen klare Richtlinien für seine Governance und die optimale Nutzung festlegen:
Es dauerte fast ein Jahrhundert, bis man von der Dampfmaschine zum Verbrennungsmotor gelangte. Doch innerhalb nur weniger Jahre haben sich Rechenleistung und Softwaresysteme von Arbeitserleichterungen zu echten „intelligenten“ und lernfähigen Werkzeugen entwickelt – geeignet, fundierte Entscheidungen zu treffen und riesige, komplexe industrielle Abläufe anzutreiben. Heute laufen die besten Softwarelösungen auf einheitlichen, cloudbasierten Plattformen und werden durch fortschrittliche KI- und maschinelle Lernfunktionen angetrieben. Glücklicherweise bedeutet dies, dass moderne Geschäftsführer über die Widerstandsfähigkeit und Stärke verfügen werden, die sie benötigen, um in einer sich schnell verändernden Zukunft erfolgreich und wettbewerbsfähig zu sein.
Erfahren Sie, wie sich die leistungsstarken, branchenspezifischen KI-Lösungen von Infor direkt in Ihre geschäftskritischen Prozesse integrieren lassen und Ihnen dabei helfen, Produktivität und Widerstandsfähigkeit zu steigern.