Künstliche Intelligenz und ihre Einsatzmöglichkeiten erklärt
03.07.2023
Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Science-Fiction. Auch in kleineren und mittleren Unternehmen gehört sie längst zum Alltag – doch was ist KI überhaupt? Lesen Sie hier, welche Formen von KI es gibt und wie Sie KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen einsetzen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Forschungsgebiet der Informatik, das sich mit verschiedenen Methoden und Techniken beschäftigt, um Maschinenintelligenz zu ermöglichen. Dazu gehören z. B. maschinelles Lernen, neuronale Netze, Mustererkennung und Sprachverarbeitung. Ziel ist es, menschliche Intelligenz nachzuahmen und Lösungen für Probleme zu finden.
KI-Systeme können für viele Aufgaben verwendet werden: von der automatisierten Steuerung von Robotern bis hin zur Erkennung von Gesichtern und Stimmen. KI-Systeme können auch verwendet werden, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. In der heutigen Welt ist die Anwendung von KI in einer Vielzahl von Bereichen weit verbreitet, darunter Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und Einzelhandel.
Automatisierte Texterstellung ist eines der viel beachteten und diskutierten Gebiete im Bereich KI. Aber künstliche Intelligenz kann weit mehr. In der Industrie und anderen Bereichen findet sie bereits Anwendung.
Beispiele für KI in der Industrie
Ein Beispiel aus der Großindustrie zeigen, wie weit künstliche Intelligenz bereits in die moderne Wirtschaft vorgedrungen ist: In den bayerischen Stadt Amberg können Sie beispielsweise einen Blick in die industrielle Zukunft werfen – dort bildet künstliche Intelligenz das digitale Herz der Industrie 4.0.
Im oberpfälzischen Amberg schlägt dieses Herz in der vollautomatischen „Lights-out Factory“ von Siemens. Dabei handelt es sich um eine sich selbst organisierende Fertigungshalle, in der hauptsächlich KI- und IoT-basierte Maschinensteuerung zum Einsatz kommt. Dadurch ist nur minimales menschliches Zutun im Fertigungsprozess notwendig – so wenig, dass die Lichter ausgeschaltet bleiben können. Daher werden solche Fabriken auch als „Lights-out Factory“ oder „Dark Factory“ bezeichnet.
Die Anlage in Amberg verzeichnet eine achtmal höhere Produktivität gegenüber herkömmlichen Fabriken des Konzerns. Stichwort: Managed Connectivity – damit IoT-Maschinen optimal funktionieren, bedarf es einer entsprechenden Netzwerktechnologie. Ein starker Partner stellt Unternehmen neben IoT-Tarifen auch die nötige Infrastruktur zur Verfügung.
KI wird zum Wettbewerbsfaktor
Das Beispiel zeigt das enorme Potenzial von KI für Unternehmen. Natürlich ist Siemens ein Großunternehmen mit viel Kapital für derartige Innovationen. Doch auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) sollten sich mit dem Thema KI beschäftigen, um im industriellen Wettbewerb der Gegenwart punkten und in Zukunft bestehen zu können.
In einer 2021 durchgeführten Befragung des Instituts der Deutschen Wirtschaft in knapp 1.000 Unternehmen aus Industrie und industrienahen Dienstleistungen gaben 17,6 Prozent der KMU an, KI bereits einzusetzen. Bei den Großunternehmen waren es 40 Prozent. Der Abstand ist deutlich. Dennoch gab es eine positive Entwicklung bei den KMU: Von 2020 bis 2021 hat sich der Wert nahezu verdoppelt.
Immerhin: Neue, datengetriebene Produktionsverfahren auf Basis von KI ermöglichen nicht nur Global Playern eine Individualisierung ihrer Produkte oder eine kurzfristige Anpassung von Stückzahlen und Neuentwicklungen.
Unterschiedliche Systeme
KI-basierte Systeme, die unter dem Begriff „künstliche Intelligenz“ zusammenfasst werden, können äußerst unterschiedlich aufgebaut sein. Einige der zurzeit am weitesten entwickelten Systeme sind die folgenden.
KI-Software, die lernt, aus Daten Vorhersagen zu treffen, indem sie sich wiederholende Muster in Informationen erkennt.
Eine besondere Form des maschinellen Lernens, bei der KI künstliche neuronale Netze (KNN) nutzt, um ebenfalls komplexe Muster in Daten zu erkennen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.
Eine Methode, deren Ziel und Fähigkeit es ist, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. NLP wird beispielsweise in Chatbots eingesetzt.
Die Fähigkeit von KI-Systemen, Bilder oder Videos zu erkennen und zu interpretieren.
Ein Ansatz, bei dem menschliche Expertinnen und Experten Regeln erstellen, die von einer KI-Software zur Entscheidungsfindung angewendet werden.
Arten von KI
Es gibt verschiedene Formen von KI, die sich in der Art, wie sie arbeiten und genutzt werden, deutlich voneinander unterscheiden. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten.
Bezeichnet Systeme, die nur für eine bestimmte Aufgabe entwickelt worden sind. Sie arbeiten auf Basis vorgegebener Muster. Diese KI kann bei der Ausführung von Aufgaben sehr genau sein, bildet jedoch nur Teilaspekte menschlicher Intelligenz nach. Sie liefert schlussendlich nur Abwandlungen bereits vorhandener Informationen. Beispiele sind etwa Chatbots, Text- und Spracherkennung oder Navigationssysteme.
Bis dato lediglich ein theoretisches Konzept. Es bezieht sich auf KI-Systeme, die kognitive Fähigkeiten besitzen, die menschlicher Intelligenz in all ihren Facetten mindestens ebenbürtig sind. Ihre Realisierung ist aktuell eines der Hauptziele in der KI-Forschung.
Konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Solche Systeme werden eingesetzt, um Vorhersagen zu treffen und zu optimieren.
KI-Systeme, die speziell zur Modellierung menschlichen Wissens in bestimmten Bereichen entwickelt worden sind. Ein Anwendungsbeispiel ist die medizinische Diagnostik, in der KI Diagnosen stellen und Behandlungsempfehlungen abgeben kann.
Basieren auf dem Versuch, das menschliche Gehirn und dessen Fähigkeit, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, nachzuahmen. KNN bestehen aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen (mathematischen Funktionen), die Eingangssignale verarbeiten und Ausgangssignale erzeugen. Das Ergebnis ist ein trainiertes neuronales Netz, das zur Vorhersage von Ereignissen oder zur Entscheidungsfindung genutzt werden kann.
Diese Vorteile hat KI für Unternehmen
Künstliche Intelligenz kann kleinen und mittelständischen Unternehmen viele Chancen und Vorteile bieten. Dazu zählen zum Beispiel Effizienzsteigerung, Produktivitätszuwachs und die Optimierung von Geschäftsprozessen insgesamt.
Bereiche, in denen Ihr Unternehmen von KI profitieren kann sind etwa:
Schnelle und präzise Problemanalysen
Vermeidung menschlicher Fehler
Expertenwissen, dass sonst nicht schnell verfügbar wäre
Geringer Ressourcenverbrauch
Zeitersparnis
Pilotprojet zur Einführung im Unternehmen
Um die Vorteile von KI in Ihrem Unternehmen nutzen zu können, sollten Sie zunächst Ihre Bedürfnisse und Ziele definieren. Im Anschluss daran evaluieren Sie geeignete KI-Lösungen für Ihr Unternehmen.
Bevor Sie größere Investitionen angehen, sollten Sie erst einmal kleine KI-Pilotprojekte durchführen, um erste Erfahrungen in diesem Bereich zu sammeln. Ein Beispiel für ein solches Pilotprojekt könnte die Implementierung eines Chatbots auf Ihrer Firmenwebsite sein, um Ihren Kundenservice zu entlasten.
So ein Chatbot könnte etwa programmiert werden, um häufig gestellte Fragen Ihrer Kundinnen und Kunden zu beantworten und bei der Lösung einfacher Probleme zu helfen. Auf diese Weise entlasten Sie Ihre Mitarbeitenden in der Kundenbetreuung, was sich dort wiederum positiv auf die Zufriedenheit auswirken kann, und senken gleichzeitig Kosten.
Der zusätzliche Gewinn eines solchen KI-Pilotprojekts liegt für Sie darin, die Funktionsweise und Effektivität von KI zu testen und gleichzeitig ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können.
Weitere Implementierung
Nach der Pilotphase folgt dann die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Ihren Betrieb, um die Vorteile vollständig auszuschöpfen. Weiten Sie das Projekt aus und etablieren Sie Stück für Stück weitere KI-Prozesse, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Nutzen Sie etwa Textgeneratoren für die Rechnungserstellung oder bauen Sie ihr Internet der Dinge aus.
Kleine und mittelständische Unternehmen werden nicht auf einen Schlag Dark Factorys einsetzen – falls das überhaupt das Ziel sein sollte. Wahrscheinlicher ist ein schrittweiser Ausbau der Betriebsanlagen, der Konnektivität für das Internet der Dinge und begleitender Implementierung von KI-Tools.
Unternehmen sehen noch zahlreiche Risiken beim Einsatz künstlicher Intelligenz
Als Entscheiderin oder Entscheider sind Sie möglicherweise kritisch, was den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen angeht, etwa mit Blick auf das Thema Datensicherheit. So zeigt die Studie „KI-Plattformen: Chancen für den deutschen Mittelstand“ des IT-Branchenverbands Bitkom aus dem November 2020, dass mehr als die Hälfte der befragten KMU (52 %) Sorge hat, der Einsatz von KI könne zu einem Verlust von Arbeitsplätzen führen. 45 % befürchten, dass KI zu hohen Kosten führen könnte. 42 % haben wiederum Vorbehalte beim Datenschutz im Zusammenhang mit KI.
Eine weitere Studie des Instituts für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn aus dem Jahr 2021 zeigt, dass KMU oft auch Bedenken hinsichtlich der Komplexität und mangelnder Transparenz von KI-Anwendungen haben und es ihnen an Know-how und Ressourcen mangelt, um KI-Projekte erfolgreich zu realisieren.
Ein kritischer Blick auf den Einsatz von KI ist demnach weit verbreitet. Daher ist es für jedes Unternehmen wichtig, sich mit diesen Vorbehalten auseinanderzusetzen und die Potenziale und Risiken von KI genau zu evaluieren. In einer ebenfalls 2021 veröffentlichten Studie des Instituts der Deutschen Wirtschaft (IW) zum Einsatz von KI in KMU heißt es, dass Anwendungen der künstlichen Intelligenz wesentlich dazu beitragen können, Unternehmen wettbewerbsfähig zu halten. Damit stifte sie einen unmittelbaren Nutzen für die Unternehmen und läge in deren Interesse.
Mögliche Einsatzbereiche in Unternehmen
In jüngster Zeit hat sich KI in zahlreichen Branchen und Industriezweigen immer stärker etabliert. Im Marketing kann KI etwa helfen, Ideen zu generieren und Daten zu analysieren, während künstliche Intelligenz in der Logistik und Industrie Lieferketten optimiert und Wartungsbedarfe vorhersagt. Ein Überblick.
Eine Möglichkeit, KI im Marketing einzusetzen, ist die Unterstützung bei der Ideenfindung. Dabei werden KI-basierte Generatoren beispielsweise eingesetzt, um Menschen bei der Ideenfindung und Textgestaltung für Kampagnen zu unterstützen oder visuellen Content zu generieren.
Ein weiteres Beispiel ist die Datenanalyse, bei der KI-Algorithmen die Auswertung großer Datenmengen übernehmen und zur Erkennung von Mustern genutzt werden – etwa bei der Auswertung von Marketingkampagnen.
Und auch im Bereich der personalisierten Werbung, bei der Daten über das Verhalten und die Vorlieben von Kunden analysiert und daraus individuelle Werbebotschaften generiert werden, kann KI eine wichtige Rolle spielen.
Auch in der Logistikbranche gibt es zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für KI. Eine der wichtigsten Anwendungen wird in der Effizienzsteigerung von Logistikprozessen gesehen. Konkrete Anwendungsbeispiele können die Optimierung der Routenplanung, die Vorhersage von Lieferzeiten sowie die Bestands- und Auftragsüberwachung sein.
Dass KI bereits fester Bestandteil in der Logistikbranche in Deutschland ist, zeigt die Studie „KI in der Logistik – Status quo und Potenziale im Mittelstand“ des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik (IML) aus dem Jahr 2021. Die Studie hat den Einsatz von KI in der Logistikbranche untersucht, insbesondere bei KMU. Dabei haben mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen angegeben, dass sie bereits KI-Anwendungen einsetzen oder mit der Mobilität der Zukunft einführen wollen.
Die meisten Firmen setzen dabei auf die Optimierung von Routenabläufen und Fuhrparkmanagement Fuhrparkmanagement sowie auf die Verbesserung ihrer Lieferketten durch bessere Prognosen und Entscheidungen. Darüber hinaus ergab die Studie, dass die Unternehmen, die bereits KI einsetzen, signifikante Effizienz- und Kostenverbesserungen verzeichnen konnten.
In Industrieunternehmen wird KI bislang dafür eingesetzt, um Vorhersagen für den Wartungsbedarf von Fahrzeugen und Maschinen zu treffen (Predictive Maintenance).
Bei diesem Ansatz werden Sensoren an Maschinen angebracht, um kontinuierlich Daten über deren Zustand zu sammeln und auszuwerten, etwa die Temperatur oder den Druck. Auf der Grundlage dieser Daten kann ein KI-Modell Muster erkennen und zur Vorhersage des Zustands der Maschine trainiert werden.
So lassen sich Wartungsarbeiten frühzeitig planen, bevor es zu Ausfällen kommt. Das hat nicht nur eine Minimierung der Ausfallzeiten zur Folge, sondern auch eine Steigerung der Effizienz und Produktivität.
Künstliche Intelligenz im Überblick
KI ermöglicht neue, datengetriebene Verfahren für Unternehmen jeder Größe und aller Branchen, um im industriellen Wettbewerb der Zukunft bestehen zu können.
Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) müssen sich mit dem Thema KI beschäftigen, um konkurrenzfähig zu bleiben: KI wird zunehmend zum Wettbewerbsfaktor.
KI-basierte Systeme sind äußerst unterschiedlich gestaltet und reichen von maschinellem Lernen über Deep Learning bis hin zu regelbasierten Systemen und computergestützter Erkennung von Text, Sprache und anderen Inhalten.
Die Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen sollte schrittweise erfolgen. Eruieren Sie zuerst Ihre Anforderungen und beginnen Sie mit einem Pilotprojekt. Steigern Sie die Nutzung von künstlicher Intelligenz anschließend in geplanten Schritten. Lassen Sie sich hierzu von Experten beraten.
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Häufig gestellte Fragen
Als künstliche Intelligenz, kurz KI (engl. „artificial intelligence“, abgekürzt „AI“) werden Systeme bezeichnet, die unter anderem in der Lage sind, Datenmuster zu erkennen, komplexe Aufgaben zu lösen und bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zukünftig soll KI sogar in der Lage sein, echte, selbstständige Entscheidungen zu treffen.
Die vier gängigsten Arten von KI sind regelbasierte Systeme, maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze (KNN) sowie Deep-Learning-Systeme.
KI bringt für alle Unternehmen eine Reihe von Vorteilen mit sich. Dazu gehören eine höhere Effizienz, eine bessere Datenanalyse sowie die Möglichkeit, Prozesse zu automatisieren. Das heißt im Umkehrschluss: Unternehmen, die KI nutzen, können ihre Produktivität steigern, Mitarbeitende entlasten und ihre Kosten senken und so ihr Geschäftsmodell resilienter gestalten.
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