Künstliche Intelligenz: Motor der digitalen Transformation

Künstliche Intelligenz: Motor der digitalen Transformation

Künstliche Intelligenz gehört zu den wesentlichen Schlüsseltechnologien und Antriebskräften der Digitalen Revolution. KI-Systeme sind häufig die Grundlage, auf denen IT-Innovationen in Unternehmen aufsetzen und zeichnen sich durch ein hohes Wertschöpfungspotenzial sowie eine große Vielfalt von Anwendungsszenarien aus. Wir zeigen Ihnen, was sich hinter der Technologie verbirgt und wie Sie mit Künstlicher Intelligenz einen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.

Innovationstreiber Künstliche Intelligenz: Definition und Bedeutung

Künstliche Intelligenz (KI), oft auch mit dem englischen Begriff Artificial Intelligence (AI) bezeichnet, ist ein Teilgebiet der Informatik. Dabei werden maschinelle Systeme in die Lage versetzt, ähnlich dem menschlichen Denkvermögen Informationen automatisiert auswerten zu können, Zusammenhänge zu verstehen, und ihren Wissensstand durch Lernen erweitern zu können.

Grundsätzlich können drei unterschiedlich weitreichende Level von künstlicher Intelligenz unterschieden werden:

  • Erster Level: Die KI erkennt in Daten – beispielsweise in Form von Zahlen, Bildern oder auch Sprache, selbstständig Muster und gegebenenfalls Normabweichungen und weist auf diese hin.
  • Zweiter Level: Die KI verknüpft diese Erkenntnisse mit denen von anderen Daten und trifft Vorhersagen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten.
  • Dritter Level: Die KI entdeckt eigenständig mit den ihr zur Verfügung gestellten Informationen neue Zusammenhänge. Hier handelt es sich um das sogenannte Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen, ML), also wirklich selbstlernende Programme in Form von hochkomplexen Algorithmen.

Häufig wird auch zwischen schwacher und starker KI unterschieden. Die schwache KI ist darauf ausgelegt, konkrete Aufgaben zu lösen. Sie entspricht damit vor allem dem ersten Level. Typische Anwendungen schwacher KI sind Bild-, Sprach- und Texterkennung. Schwache KI wird häufig bei Bots und Assistenzsystemen eingesetzt und damit bei Anwendungen, in denen es vor allem darum geht, Mitarbeiter von lästigen Routinearbeiten zu entlasten. Im Englischen wird diese Form der KI daher häufig als „narrow AI“ bezeichnet, da ihr ein tieferes Verständnis in Probleme fehlt.

Entsprechend wird unter der starken KI eine künstliche Intelligenz verstanden, die ein umfassendes Verständnis von Problemen entwickeln kann und menschlicher Intelligenz in dieser Hinsicht ebenbürtig ist. Die starke künstliche Intelligenz (im Englischen auch „general AI“ genannt) erreicht Level zwei und drei bzw. geht noch darüber hinaus. Sie besitzt neben logischem Denkvermögen auch die Fähigkeit, selbst zu lernen und eigenständig zu Entscheidungen zu finden. Nach allgemeiner Auffassung ist eine solche starke KI bislang noch nicht entwickelt.

KI im Unternehmenskontext: Anwendungsszenarien und ihr Mehrwert

Entsprechend der drei Levels der KI gibt es nicht nur einen Ansatz zur praktischen Anwendung von KI, sondern vielfältige Szenarien, in denen KI in Unternehmen zum Einsatz kommt und Mehrwert generiert. Generell lassen sich mit der Technologie vor allem wiederkehrende Aufgaben und Prozesse automatisieren. Das wiederum steigert die Produktion und senkt Kosten – und eröffnet Freiräume im Unternehmen für anspruchsvolle Aufgaben und die Erschließung von Wachstumschancen.

KI-Szenario 1: Machine Learning zur Prozessoptimierung

In der Industrie finden KI-Technologien in Form von Machine Learning oft Anwendung in der intelligenten, vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) und Betriebsoptimierung von Produktionsanlagen. Wie das genau funktioniert und wie dieses KI-Szenario in der Praxis umgesetzt werden kann, zeigt unser Innovation-Case mit dem industriellen Dienstleister XERVON Instandhaltung GmbH.

Im Fokus des gemeinsamen Projekts stehen dabei Kühltürme, in denen XERVON Instandhaltung für seine Kunden aus der Prozessindustrie Kühlwasser aufbereitet. Viele verschiedene Faktoren beeinflussen den Betrieb der komplexen Anlagen – neben internen Leistungskennzahlen auch externe Bedingungen wie Außentemperatur und Luftfeuchtigkeit. Für die vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung in den Kühlanlagen setzen wir auf eine smarte Kombination nicht nur von Betriebsdaten und Wetterdaten, sondern auch von ML-Algorithmen und intelligenter Sensorik.

KI-Szenario 2: Intelligente Bilderkennung zur Schädlingsbekämpfung

Wo immer eine größere Menge an Bilddaten ausgewertet werden soll, bietet sich der Einsatz von KI und ML zur automatisierten Bilderkennung- und auswertung an. Wie beispielsweise im Naturschutz intelligente KI-Algorithmen zum Einsatz kommen können, um eine invasive Schädlingspflanze zu kartieren und effizient zu bekämpfen, macht unser Innovations-Projekt mit NTT DATA und der dänischen Drohnenfirma Prodrone vor.

Dabei erstellen die Drohnen von Prodrone Luftaufnahme von Gebieten, in denen die betreffende Pflanze kartiert und beseitigt werden soll. Anschließend übernehmen KI-Algorithmen die Auswertung der umfangreichen Bilddaten und markieren die einzelnen Bestände auf den Landschaftsaufnahmen. Im Ergebnis lässt sich die Schädlingspflanze so weitaus effizienter lokalisieren und bekämpfen, als es mit rein manuellen Mitteln möglich wäre.

KI-Szenario 3: Lebensechte Avatare in der Kundenberatung

In der modernen Kundenberatung kommt KI häufig in Form von Chatbots vor, die etwa im Internet automatisiert Kundenanfragen bearbeiten. Im Projekt mit KIA Motors sind wir vom herkömmlichen Chatbot einige Schritte weiter gegangen und setzen mit „Mia“ erstmals einen lebensechten, digitalen Avatar zur Beratung von Kunden ein.

Realisiert wird „Mia“ mit fortschrittlicher Spracherkennungs-KI und moderner 3D-Technik, was den Kunden einen intuitiven Umgang mit ihr ermöglicht. Ihre Gesprächspartner erwartet „Mia“ in den Autohäusern von KIA Motors selbst, doch „zuhause“ ist sie in der Cloud. Dort hat sie Zugriff auf umfangreiche Informationen zu vorangegegangenen Kundeninteraktionen und Produkthintergründen und kann Kunden damit nicht nur umfassend, sondern auch individualisiert beraten.  Das Ergebnis: Zufriedene Kunden und entlastete Mitarbeiter bei KIA Motors.

itelligence unterstützt ihre KI-Transformation – von der Strategie bis zur Umsetzung

Wie finden Sie nun heraus, ab wann und in welchem Umfang KI in Ihren Prozessen Sinn macht? Wie sollten Sie bei der Erarbeitung und Umsetzung ihrer individuellen KI-Strategie vorgehen? Erfahren Sie mehr in unserem Webinar – oder kontaktieren Sie uns direkt.

 

– von Adrian Kostrz, Innovation Manager, Innovation Technologies, itelligence AG –
E-Mail: 
[email protected]

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