Technologie – mehr als die effiziente Gestaltung von Prozessen
KI, aber ohne den Hype

KI, aber ohne den Hype

Ein Leitfaden für die Implementierung von künstlicher Intelligenz

KI-Grundlagen: Was Sie unbedingt wissen sollten, bevor Sie generative und herkömmliche KI einsetzen

Eine klare Definition

KI für Unternehmen, sachlich betrachtet

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie zum Beispiel visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, das Treffen von Entscheidungen oder auch das Generieren oder Übersetzen von Sprache. KI-Systeme können selbstständig dazulernen, sich anpassen und menschenähnlich handeln.

Für Unternehmen und die Industrie

Die wichtigsten KI-Begriffe und -Konzepte

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen, um anschließend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. ML ermöglicht Systemen, sich zu verbessern, indem sie aus Erfahrung lernen.

Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der komplexe Datenmuster über neuronale Netze modelliert werden. Die Technologie kommt bei innovativen Anwendungen in Bereichen wie visuelle Wahrnehmung, Sprache etc. zum Einsatz.

Natural Language Processing

Natural Language Processing ist eine KI-Technologie, mit der Computer menschliche Sprache verstehen, auswerten und selbst generieren können. NLP steckt hinter Anwendungen wie Chatbots, Sentimentanalyse oder maschineller Übersetzung.

Computer Vision

Computer Vision , auch computerbasiertes Sehen, ist eine KI-Anwendung, die es Computern erlaubt, visuelle Informationen zu verstehen und auszuwerten. CV ist die Grundlage von Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und autonomes Fahren.

Aktueller Stand

KI-Technologie für Unternehmen in allen Branchen

Künstliche Intelligenz und generative KI transformieren ganze Branchen durch die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung neuer Einblicke und die Steigerung des Kundenerlebnisses.

KI sorgt in allen Industrien für mehr Effizienz, gesenkte Kosten und neue Wachstums- und Innovationschancen. In der Finanzbranche dient KI zum Erkennen von Betrugsversuchen und zum Treffen von Investitionsentscheidungen. In der Fertigung unterstützt KI die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und die Qualitätskontrolle. Die Versicherungswirtschaft nutzt KI zur Risikoabschätzung und zur Fallbearbeitung.

Generative KI: die universelle künstliche Intelligenz

Generative KI

Den Business Case verstehen

Generative KI ist eine Ausprägung künstlicher Intelligenz, mit der neue Inhalte erstellt werden, wie z. B. Bilder, Texte, Programmiercode oder Audio, die dem Trainingsmaterial ähneln. Die Systeme lernen aus den Trainingsdaten, um neue, realistische Inhalte zu generieren, die häufig kaum noch von menschlich erzeugten Inhalten unterscheidbar sind. Diese Technologie hat das Potenzial, das Erstellen von Inhalten, Designs und Problemlösungen in allen Branchen zu revolutionieren.

Der Unterschied

Generative KI vs. herkömmliche KI in der Industrie

Die herkömmliche KI konzentriert sich auf die Analyse bestehender Daten zum Zwecke der Prognose, Klassifizierung oder Mustererkennung. Sie ist hervorragend für Anwendungen wie Betrugserkennung, Bilderklassifizierung oder vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) geeignet. Herkömmliche KI ist deterministisch, das heißt, sie erzeugt keine neuen Inhalte.

Im Gegensatz dazu steht die generative KI, die neue Inhalte basierend auf Mustern generiert, die aus Trainingsdaten erlernt wurden. Sie kann Bilder, Texte, Musik und vieles mehr erzeugen und eröffnet damit ganz neue Möglichkeiten in den Bereichen Content-Erstellung, Problemlösung und Personalisierung. Anders als herkömmliche KI ist sie nicht deterministisch, das heißt, sie kann unterschiedliche Ergebnisse hervorbringen, wenn die Eingabe dieselbe ist – das Ergebnis ist nicht vorhersagbar.

Wann sollte welche KI-Technologie eingesetzt werden? Herkömmliche KI eignet sich für Aufgaben wie Prognosen, Klassifizierung und Abweichungserkennung, während generative KI besser zum Erstellen von Inhalten, für kreative Designs und zur Personalisierung geeignet ist.

Eine universelle Technologie

GenAI kann alle Aspekte des Geschäftsbetriebs beeinflussen

Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, zum Beispiel bei ChatGPT, steht GPT für „Generative Pre-trained Transformer“ (generativer vortrainierter Transformer). Aber die Abkürzung hat auch eine zweite, allgemeinere Bedeutung: „General Purpose Technology“ (universell einsetzbare Technologie). GPTs sind Technologien, die ganze Branchen und Ökonomien umwälzen können. Die generative KI als ein GPT hat das Potenzial, alle Aspekte der Tätigkeiten in einer Organisation über spezifische Aufgaben und Abteilungen hinweg zu revolutionieren.

Herkömmliche und generative KI praktisch einsetzen

Mit generativer KI lassen sich Produktdesigns und -prototypen erzeugen, personalisierter Content für Marketingzwecke und Kundenengagement erstellen oder auch virtuelle Assistenten und Chatbots entwickeln, die Antworten auf menschlichem Niveau geben können.

Geschäftsprozesse mit KI automatisieren und optimieren

Mittels künstlicher Intelligenz lassen sich repetitive Aufgaben automatisieren, zum Beispiel bei der Datenerfassung, der Dokumentenverarbeitung oder im Kundenservice. Auch in der Softwareentwicklung kann KI zahlreiche Aufgaben übernehmen und so zu mehr Effizienz und Fehlerreduzierung beitragen. Ein weiterer positiver Nebeneffekt: Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter haben mehr Zeit für höherwertige Aufgaben.

Predictive Analytics für die produzierende Industrie

KI-gestützte Predictive Analytics berechnet aus historischen Daten zukünftige Trends, sodass Unternehmen in der Lage sind, fundierte Entscheidungen zu Beständen, Preisen und Ressourcenverbrauch zu treffen. Mittels KI lassen sich außerdem Muster und Anomalien in großen Datensätzen erkennen, um Zusammenhänge und mögliche Probleme sichtbar zu machen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten.

Erkennung von Anomalien in der fertigenden Industrie

Künstliche Intelligenz kann Anomalien und Ausreißer in großen Datensätzen schnell erkennen und damit mögliche Probleme oder auch Chancen aufdecken, die sonst übersehen werden könnten. Das ist besonders zur Bekämpfung von Betrug und Cyberkriminalität oder in der Qualitätskontrolle hilfreich. KI ermittelt verdächtige Transaktionen, Produktfehler und Netzwerkangriffe in Echtzeit, sodass Organisationen ihre Risiken begrenzen und ihren Konkurrenzvorsprung verteidigen können.

Personalisiertes Marketing mit KI: mehr Engagement, höhere Konversionsraten

Mittels KI werden Kundendaten in großem Umfang für zielgerichtetes, personalisiertes Marketing ausgewertet, um Engagement, Konversionsraten und Kundenbindung zu maximieren. KI-gestützte Empfehlungs-Engines schlagen bestimmte Produkte anhand individueller Vorlieben vor, und die dynamische Content-Optimierung sorgt dafür, dass Kunden nur relevante Inhalte sehen.

Intelligenter Kundenservice: KI-Chatbots und virtuelle Assistenten

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten bieten 24/7-Support, beantworten Fragen, unterstützen Benutzer und verarbeiten Transaktionen. Sie verstehen natürliche Sprache, lernen aus Interaktionen und geben menschenähnliche Antworten, wodurch sie die Kundenzufriedenheit verbessern und für Kosteneinsparungen sorgen. Bei komplexeren Problemen verweist die KI den Anfragenden an den am besten geeigneten menschlichen Kundenbetreuer.

Mit erprobten KI-Mitteln Sicherheit verstärken und Betrug vermeiden

KI überwacht Transaktionen in Echtzeit, erkennt verdächtige Aktivitäten und Betrugsversuche und schützt dadurch Unternehmen und Kunden gleichermaßen. Zur Unterstützung der Cybersicherheit analysiert KI den Netzwerkverkehr, erkennt Malware und identifiziert potenzielle Schwachstellen für einen proaktiven Schutz vor Bedrohungen.

KI-Technologie zur Objektidentifizierung und Bildklassifizierung einsetzen

KI automatisiert die Visual Inspection, zum Beispiel zur Erkennung von Fehlern in der Fertigung oder zur Auswertung medizinischer Bilder, und verbessert so Korrektheit und Effizienz. Die Technologie lässt sich bei der Qualitätskontrolle, der Bestandsverwaltung, zum Remote-Monitoring und in vielen weiteren Bereichen einsetzen, um Kosten zu senken und die Ergebnisse zu verbessern.

Generative KI für das interne Wissensmanagement nutzen

KI-gestützte Tools transformieren die Art und Weise, wie Organisationen intern ihre Informationen erfassen, nutzen und teilen. Diese Systeme sind in der Lage, riesige Mengen unstrukturierter Daten auf schnelle Weise zu analysieren und den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen. Dies spart Zeit, erleichtert den Zugang zu Wissen über Abteilungen hinweg und sorgt insgesamt für einen enormen Produktivitätsgewinn.

„Künstliche Intelligenz ist die nächste Stufe der digitalen Revolution. Wir haben verschiedene Unternehmen dabei unterstützt, mithilfe von künstlicher Intelligenz deutlich effizienter, produktiver und erkenntnisreicher zu werden. Unsere proprietären Bausteine beschleunigen die Bereitstellung von praktischen Lösungen mit messbaren Vorteilen.“

Ignasi Barri Vilardell

Director of Digital Strategy, Global Business Development

GFT

Implementierung von künstlicher Intelligenz

Praxisorientierter Ansatz in 4 Schritten

KI an Ihre Geschäftsziele anpassen

Analysieren Sie Ihre täglichen Abläufe, um z. B. Engpässe und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Finden Sie heraus, bei welchen spezifischen geschäftlichen Problemen oder Chancen künstliche Intelligenz optimal eingesetzt werden könnte.

Aufbau der erforderlichen technologischen Infrastruktur und Datenbasis

Jede KI-Strategie setzt eine Datenstrategie voraus. Weil künstliche Intelligenz hochwertige, relevante Daten erfordert, sollte die Datenstrategie die Bereiche Datengewinnung, -speicherung, -verwaltung und -sicherheit umfassen. Die Daten selbst müssen korrekt, konsistent und für die entsprechenden Teams und Systeme zugänglich sein.

Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz

KI verarbeitet große Datenmengen. Daher sind Konzepte und Maßnahmen zum Datenschutz und zur Datensicherheit unerlässlich. Stellen Sie sicher, dass die KI-Systeme den maßgeblichen Datenschutzbestimmungen entsprechen, z. B. der DSGVO oder dem CCPA (USA), und schützen Sie sensible Daten mit robusten Sicherheitsmaßnahmen.

Eine KI-freundliche Organisationskultur schaffen

Fördern Sie eine Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens, begeistern Sie Ihre Leute für KI und bieten Sie Trainings und praktische Workshops an, um die nötigen Kenntnisse zu vermitteln. Achten Sie auf eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Initiativen auch den Unternehmenszielen entsprechen.

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