Künstliche Intelligenz (KI): Fortschritt durch Automatisierung

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, IoT (Internet of Things) - Die Entwicklung neuerer Technologien schreitet in einem solchen Tempo voran, dass man schnell den Überblick verliert. Für Unternehmen geht dieser Strukturwandel oft mit gewaltigen Veränderungen einher, auf die es sich frühzeitig einzustellen gilt. Nicht nur die Art und Weise der Produktion selbst ändert sich im Lichte der Digitalisierung, auch die Form des Unternehmensmanagements sowie die generelle Positionierung am Markt wandeln sich.

Du willst wissen, wie diese Entwicklungen vonstattengehen, was Künstliche Intelligenz im Detail überhaupt ist und wie sie im Zusammenspiel mit modernen Softwarelösungen funktioniert? Dann bist du hier richtig. Wir gehen ausführlich auf die KI-Technologie ein und erläutern, wie sie bei der Optimierung von Unternehmensprozessen hilft. Außerdem machen wir einen kleinen Schlenker in Richtung IoT (Internet of Things).

Künstliche Intelligenz: Definition

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die menschliche Intelligenz nachahmen. Diese Systeme können Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern, wie Sprachverstehen, Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. Dabei verwendet die KI Algorithmen und Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Hierbei können unterschiedliche technische Teilbereiche voneinander getrennt werden.

Unterbereiche der Künstlichen Intelligenz

• Maschinelles Lernen (Machine Learning): Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen trainiert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Ein einfaches Beispiel hierfür ist ein E-Mail-Filter, der anhand von Beispielen lernt, welche Mails Spam sind und welche nicht.
• Deep Learning: Beim Deep Learning handelt es sich um eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, die auf tiefen neuronalen Netzen basiert und in der Lage ist, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. Ein Beispiel hierfür sind Gesichtserkennungssysteme.
• Robotnik: Dieser Bereich der Künstlichen Intelligenz befasst sich mit der Entwicklung und Steuerung von Robotern, die Aufgaben in der physischen Welt erledigen. Ein einfaches Beispiel sind Haushaltsroboter-Staubsauger, die durch Räume navigieren und dabei Hindernisse vermeiden.
• Natural Language Processing (NLP): Dieser Bereich befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und der menschlichen Sprache, einschließlich der Analyse von Texten und gesprochenen Wörtern. Sprachassistenten wie Alexa oder Siri beruhen auf dieser Methode.

Künstliche Intelligenz und generalisierte Künstliche Intelligenz (GenKI)

Neben der Künstlichen Intelligenz, die sich auf spezialisierte Systeme bezieht und auf bestimmte Aufgabenbereiche beschränkt ist, gibt es die Generalisierte Künstliche Intelligenz (GenKI) - auch “Artificial General Intelligence (AGI)” genannt. Der Unterschied: Die GenKI deckt ein breiteres Feld ab und verfolgt einen universellen Ansatz.

Die Generalisierte Künstliche Intelligenz wird gemeinhin auch als “starke KI” bezeichnet. Das Idealbild hinter einem solchen System ist eine KI, die mit intellektuellen Aufgaben genauso umgeht wie ein Mensch. Das umfasst das Verstehen, Lernen und Ausführen von Aufgaben sowie die Fähigkeit, sich an neue Situationen und Herausforderungen anzupassen.

Ein hypothetisches Beispiel für eine GenKI wäre demnach ein System, das wie ein menschliches Gehirn funktioniert und in der Lage ist, Aufgaben und Herausforderungen aus sämtlichen Sparten - Mathematik, Kunst, Wissenschaft etc. - zu bewältigen. GenKI-System existieren derzeit allerdings noch nicht.

Künstliche Intelligenz in Unternehmen

Unternehmen können Künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und ihre Produktivität zu steigern. Von der Automatisierung administrativer Aufgaben bis hin zur intelligenten Datenanalyse kann KI hierbei vielfältige Aufgaben übernehmen. Die wichtigsten Bereiche haben wir im Folgenden zusammengefasst.

Automatisierung von Aufgaben

• Datenverarbeitung: Mit Hilfe von KI-Systemen kann die Datenverarbeitung in einem Unternehmen vollständig automatisiert werden, wodurch selbst große Datenmengen innerhalb kürzester Zeit zu bewältigen sind.
• Terminplanung: Intelligente Assistenten können Kalender automatisch verwalten und Termine schnell und sicher koordinieren.
• Rechnungsstellung: Künstliche Intelligenz automatisiert die Zahlungsabwicklung und beschleunigt Finanzprozesse, wodurch der Verwaltungsaufwand erheblich reduziert wird.

Intelligente Datenanalyse

• Kundenanalyse: Intelligente Systeme können dabei helfen, Kundenverhalten und -präferenzen zu analysieren. Aus diesen Analysen können personalisierte Marketingstrategien entwickelt werden, die die Kundenbindung stärken und einzigartige Positionierungen auf dem Markt gewährleisten.
• Marktanalyse: Durch die Analyse von großen Datenmengen können Markttrends nicht nur erkannt, sondern vorhergesagt werden. Das ermöglicht eine frühzeitige Anpassung des eigenen Angebotes.
• Betriebsoptimierung: Darüber hinaus unterstützen KI-Tools bei der Analyse der eigenen Betriebsabläufe, wodurch Ineffizienzen erkannt und beseitigt werden können.

Vorausschauende Wartung

• Maschinenüberwachung: Durch Mustererkennung und prädiktive Analysen können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und Wartungsbedarfe vorhergesagt werden.
• Fehlererkennung: Proaktive Wartung und Reparaturen können geplant werden, bevor es zu teuren Ausfällen kommt.
• Kostenreduktion: Ungeplante Ausfallzeiten werden dadurch minimiert, was die Betriebskosten senkt und die Produktivität steigert.

Kundendienst und Support

• Chatbots: Chatbots können dabei helfen, Fragen von Kunden rund um die Uhr direkt zu beantworten.
• Sprachassistenten: Der Einsatz von Sprach-KI kann für den Kundensupport extrem hilfreich sein und Serviceanfragen beantworten.
• Personalisierung: Die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen und Lösungen basierend auf Kundeninteraktionen und -historie kann die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Logistik und Lieferkettenmanagement

• Bestandsmanagement: Durch KI-Systeme können Nachfragen vorhergesagt und mit dem aktuellen Bestand abgeglichen werden, wodurch es nicht zu einem Überschuss von Ressourcen oder Engpässen kommt.
• Lieferkettenoptimierung: Auch die Analyse von Lieferketten-Daten kann bei der Identifizierung von Engpässen helfen und Lieferprozesse optimieren.
• Routenplanung: Tools zur Routenplanung können bei der genauen Planung und Optimierung von Liefer- und Transportrouten helfen.   

Kurz: Unternehmen, die Künstliche Intelligenz in ihren betrieblichen Alltag integrieren, können schneller produzieren, eine bessere Positionierung am Markt erlangen und maßgeschneiderte Angebote schaffen, die die Kundenbindung enorm erhöhen.

Unternehmen, die von KI-Prozessen profitieren wollen, müssen in der Regel zu einer Software greifen, die intelligente Technologien in ihren Funktionen implementiert hat oder Schnittstellen zu anderen Plattformen anbietet.

Künstliche Intelligenz in Softwarelösungen

Mit modernen Softwarelösungen lassen sich Ressourcen besser managen, Routen genauer planen und Einsätze straffer strukturieren. Arbeitet die Software dabei mit KI-Tools, lassen sich auf all diesen Ebenen noch effizientere Prozesse abbilden. Hier einige Beispiele, die zeigen, in welchen Bereichen KI-Anwendungen Softwarelösungen verbessern können.

Künstliche Intelligenz und IoT

Wie groß die Potenziale der Künstlichen Intelligenz sind, zeigt sich nicht zuletzt dort, wo sie mit dem Internet der Dinge (IoT) kombiniert wird. Ein gutes Beispiel für diese Kombination dafür lässt sich in der Industrie 4.0 finden, wo das Zusammenspiel von IoT und KI eine moderne Anlagenüberwachung (Asset Management) ermöglicht. Dabei kommen IoT-Sensoren zum Einsatz, die kontinuierlich Maschinen- und Anlagendaten erheben, welche anschließend mithilfe von KI-Technologie analysiert, verarbeitet und weiterverwendet werden.

Produktionsprozesse können auf diese Weise nahtlos überwacht und gesteuert, Fehler in Produktionslinien sofort erkannt und Verschleiß und Ausfälle frühzeitig abgewendet werden. Außerdem können KI-Technologien wie das Machine Learning durch die Verwendung von IoT-Daten weiter verbessert und präzisiert werden. Auch Konzepte wie die Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) oder Digitale Zwillinge werden in diesem Kontext möglich. Die Vorteile von IoT im Zusammenspiel mit KI im Überblick.

Vorteile von KI im Zusammenspiel mit IoT

• Datenanalyse in Echtzeit: IoT-Geräte liefern kontinuierlich Daten in Echtzeit, die von KI sofort analysiert werden können.
• Optimierung der Produktionsprozesse: Durch die Verbindung von IoT und KI können Produktionsprozesse effizienter und flexibler gestaltet werden.
• Verbesserung der Energieeffizienz: KI kann Daten von IoT-Geräten nutzen, um den Energieverbrauch zu analysieren und zu optimieren.
• Frühzeitige Fehlererkennung: Datenbasierte Vorhersagen von Maschinen- oder Anlagenverschleiß sorgen dafür, dass Wartungen frühzeitig geplant und zum genau richtigen Zeitpunkt umgesetzt werden können.
• Neue Geschäftsmodelle: Aus der Möglichkeit, Anlagen und Maschinen in Echtzeit zu überwachen, resultieren neue serviceorientierte Geschäftsmodelle (Servitization) wie zum Beispiel Asset-as-a-Service.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit: Eine präzise Überwachung der Produktionsprozesse sorgt für eine bessere Produkt- und Servicequalität, was in der Konsequenz zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Herausforderungen bei der Einführung von KI

Während KI viele Vorteile bietet, bringt sie auch Herausforderungen mit sich, insbesondere im Bereich der Sicherheit und des Datenschutzes. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre KI-Systeme vor Cyberangriffen geschützt sind und dass die gesammelten Daten sicher verwahrt werden. Zudem ist die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien von großer Bedeutung, um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und rechtlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Sicherheitsmaßnahmen für KI-Systeme:

• Schutz vor Cyberangriffen: Unternehmen sollten robuste Sicherheitsprotokolle implementieren, die für eine kontinuierliche Überwachung ihrer Systeme sorgen.
• Datensicherheit: Außerdem sollte sichergestellt werden, dass alle gesammelten Daten verschlüsselt und sicher gespeichert werden.
• Einhaltung von Datenschutzrichtlinien: Natürlich muss die Nutzung von Daten im Einklang mit den geltenden Datenschutzbestimmungen stehen.
• Zugangskontrollen und Berechtigung: Auch die Frage, wer Zugriff auf welche Daten hat, sollte frühzeitig geklärt sein. Zugangskontrollen können dafür sorgen, dass nur autorisierte Personen auf die KI-Systeme zugreifen können.
• Regelmäßige Updates und Patch-Management: Wichtig ist zudem, dass alle KI-Systeme und die dazugehörige Software immer auf dem neuesten Stand ist. Regelmäßige Sicherheitsupdates sind hierbei ein Kernelement und können über ein automatisiertes Patch-Management gewährleistet werden.

Fazit:

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen grundlegend zu verändern. Besonders im Zusammenhang mit weiteren technischen Neuerungen wie dem Internet der Dinge (IoT) sind hierbei gewaltige Fortschritte möglich. Unternehmen, die frühzeitig auf KI setzen, sichern sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern legen auch den Grundstein für nachhaltiges Wachstum und Innovation. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und welche neuen Möglichkeiten sie für Betriebe eröffnen werden.