Was ist „Künstliche Intelligenz“?

Künstliche Intelligenz hat eine längere Historie wie die meisten Menschen meinen. Es begann mit Brettspielen bereits 1997. Hier verlor Garry Kasparov gegen den Computer Deep Blue im Schach.

Wo ist aber aktuell im Hype-Cycle das Thema Künstliche Intelligenz (KI) zu sehen:

• Innovationsauslöser (erste Beispiele für Technologie)
• Gipfel überhöhter Erwartungen (unrealistische Erwartungen an Technologie)
• Tal der Tränen (enttäuschte Erwartungen an Technologie)
• Pfad der Erleuchtung (produktive Anwendung der Technologie)
• Plateau der Produktivität

Abhängig von der Technologie, würde man das autonome Fahren beim Gipfel der überhöhten Erwartungen sehen, aber automatisierte Passkontrollen an Flughäfen bereits im produktiven Einsatz.

Im ersten Schritt ist es wichtig alle notwendigen Daten zu identifizieren. Eine KI entsteht aus dem „Rohstoff“ Daten (die Daten werden veredelt und in komplexen Vorgängen genutzt).

Was ist jetzt aber KI? Ist es Robotik, Machine Learning, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung oder ein Chatbot? Diese Themen sind alle nur Teilgebiete der KI. Aus meiner Sicht handelt es sich um ein Konzept von Maschinen, die „wie Menschen denken“ sollen und das unterstützt durch die jeweils notwendigen Technologien.

In der Praxis ergeben sich drei größere „KI-Ansätze“:

• Traditionelle Rechenansätze (Lösung von klar formulierten Aufgabenstellungen)
• Wissensbasierte Annahmen (weitere Problemstellungen mit weniger formellen Wissen und Strukturen)
• Lernende Ansätze (Erkennung von Regeln und Beispielen in großen Datenmengen)

Folgende Elemente kann man bei eine produktiven Implementierung im Unternehmen vorbereiten:

• Ziel – was soll durch den Einsatz von KI erreicht werden?
• Use Cases – wie hoch ist die wirtschaftliche Auswirkung?
• Umsetzung – was ist technisch umsetzbar?

Bei neuen Technologien kann man mit einem Pilot-Projekt starten und damit ein Kernteam für das Thema aufbauen. Aus dem ersten Projekt kann dann eine generellen KI-Strategie für das Unternehmen entwickelt werden.

Welche „einfache“ Anwendungsfälle sehen Sie in Ihrem Unternehmen? Welche Use Cases gibt es in Kombination mit ECM-Systemen?