Der Forschungsbereich mit dem Schwerpunkt, Computer zur Ausführung von Aufgaben zu veranlassen, von denen wir bisher annahmen, dass nur Menschen sie ausführen können.
Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als Sammelbegriff für eine Vielzahl von Technologien zur Problemlösung verwendet. Häufig wird sie mit Aufgaben wie visueller Wahrnehmung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung in Verbindung gebracht. Man findet sie oft in Geschäftsanwendungen wie Betrugserkennung, Chatbots und Bedrohungserkennung in Echtzeit.
Im geschäftlichen Kontext versteht man unter KI in der Regel Dinge wie Machine Learning, Deep Learning und Mustererkennung. Gelegentlich wird der Begriff KI auch als Marketing-Begriff verwendet, um einer Technologie den Anschein von Fortschrittlichkeit zu geben.
Unter KI versteht man die Fähigkeit von Computern zur Ausführung von Aufgaben, von denen wir bisher dachten, dass nur Menschen sie ausführen können.
KI kann Ihnen helfen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren, um Geld zu sparen oder vielleicht neue Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
KI kann bei bestimmten geschäftlichen Problemen spektakuläre Ergebnisse liefern. Es gibt allerdings auch zahlreiche geschäftliche Herausforderungen, für die sie ungeeignet ist.
KI bildet oft das Kernstück von Systemen zum Abgleich von Mustern. Beispielsweise bei der Betrugserkennung, wo riesige Datenströme schnell analysiert werden können.
Beschreibung
In der Philosophie, Psychologie und Anthropologie wird darüber gestritten, wie sich Intelligenz definiert. Was macht dann erst künstliche Intelligenz aus? Aus geschäftlicher Sicht bezeichnet sie in der Regel den Einsatz von computergestützten Systemen, die aus Daten lernen – und oft kontinuierlich weiterlernen –, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, ohne dass ein Programmierer im Voraus die genauen Schritte festlegen muss.
Obwohl der Begriff der künstlichen Intelligenz schon seit einiger Zeit existiert, sehen wir zunehmend Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, für deren Lösung wir bisher menschliche Intelligenz vorausgesetzt haben. Berühmte Beispiele für KI sind Computer, die Schach und Go! spielen, digitale Assistenten und selbstfahrende Autos.
Die häufigsten Anwendungen von KI in der Wirtschaft basieren auf Machine Learning und Deep-Learning-Systemen. KI-Anwendungen erleben wir aber auch in der Landwirtschaft, wo bessere Erkenntnisse über Wettermuster bei der Bewässerung helfen. Im Einzelhandel unterstützen sie Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Lieferkettenprognosen und in der Luftfahrt können mithilfe von KI geplante Flugrouten Staus am Himmel über Flughäfen reduzieren.
Vorteile
Das Versprechen der KI ist die Automatisierung einer Vielzahl von Geschäftsprozessen in Ihrem Unternehmen, einschließlich bestimmter Entscheidungsprozesse. Das ermöglicht Ihnen Kosten zu senken und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Trade-offs
Obwohl die KI-Technologie mit bemerkenswerter Geschwindigkeit voranschreitet und ständig neue innovative Anwendungen entwickelt werden, gibt es Grenzen für ihren Einsatz in Unternehmen. Aufgrund der Art und Weise, in der sich die meisten Unternehmen entwickelt haben, gibt es nur eine begrenzte Anzahl von Geschäftsproblemen, die sich für KI eignen. Als Bank würden Sie KI beispielsweise nicht zur Kapitalbeschaffung einsetzen, aber Sie könnten sie nutzen, um Ihre Fähigkeit zur Vorhersage von Bewegungen auf den Finanzmärkten zu verbessern.
Viele der Unternehmen, die durch den Einsatz von KI beeindruckende Fortschritte machen, wurden als Datenunternehmen gegründet – so wie Google, Facebook, Amazon und Alibaba. Diese Unternehmen wurden gegründet, um Daten zu erfassen und zu analysieren. Hier könnte KI in der Lage sein, das Nutzerverhalten vorherzusagen, um Werbetreibende zu unterstützen, oder vielleicht um Bilder zu identifizieren, die gegen die Regeln der Plattform verstoßen.
Für traditionellere Unternehmen kann es jedoch aufgrund ihrer vorhandenen Infrastruktur generell schwieriger sein, Daten zu erfassen und zu analysieren.
In den meisten Fällen basieren KI-Anwendungen im Unternehmen auf maschinellen Lernsystemen. Diese sind in hohem Maße von Trainingsdatensätzen abhängig und können schlechte Ergebnisse liefern, wenn die Trainingsdaten Verzerrungen enthalten oder wenn sich die Trainingsdaten von den zu bewertenden Daten unterscheiden.
Es kann aber auch vorkommen, dass der Begriff KI Technologien übergestülpt wird, um sie beeindruckender klingen zu lassen, als sie tatsächlich sind. Wenn Sie in eine solche Technologie investieren, werden Ihre Erwartungen möglicherweise nicht erfüllt.
Anwendung
Zu den typischen KI-Anwendungen in Unternehmen gehören: Betrugserkennungssysteme, bei denen KI eingesetzt wird, um ‚verdächtiges‘ Verhalten zu identifizieren, Chatbots, die einige einfache Kundendienstanfragen bearbeiten können, und Verkaufsprognosen, bei denen Mustervergleichsfunktionen eingesetzt werden, um die wahrscheinliche Nachfrage vorherzusagen.
Zunehmend sehen wir innovative Anwendungen von KI in Branchen wie dem Bankwesen, Finanzdienstleistungen, aber auch in Bereichen wie der Landwirtschaft, dem Einzelhandel und der Luftfahrt. Sie finden KI in den digitalen Assistenten, die in Ihr Smartphone oder Ihren smarten Lautsprecher integriert sind. Und Sie finden sie ebenfalls in Gesichtserkennungssystemen.
Ähnliche Beiträge
Welches Thema sollen wir für Sie entschlüsseln?
Hinterlassen Sie Ihre E-Mail-Adresse und wir melden uns, wenn der Begriff decodiert wurde.