Künstliche Intelligenz (KI) (englisch Artificial Intelligence oder kurz AI) ist ein Teilgebiet der Informatik und bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. KI-Technologien umfassen maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning und generative KI. Diese Systeme analysieren riesige Daten, lernen aus Mustern und treffen eigenständige Entscheidungen oder Empfehlungen.
Die Idee der KI entstand bereits 1950, als Wissenschaftler wie Alan Turing erste Konzepte für denkende Maschinen entwickelten. Der Begriff der künstlichen Intelligenz wurde das erste Mal auf einer Konferenz im Sommer 1956 geprägt. Erste Expertensysteme konnten durch die Fortschritte in der Rechenleistung in den 1980er-Jahren entwickelt werden.
Doch erst mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) in den 2010er-Jahren gelang der KI der Durchbruch. Mittlerweile sind KI-Systeme in nahezu jeder Branche zu finden, vom Marketing über Cybersicherheit, im Gesundheitswesen, in der Fertigung, aber auch im Einzelhandel.
Unterschieden wird zwischen zwei Arten von Künstlicher Intelligenz, die fälschlicherweise gerne vermengt werden:
- AGI (Artificial General Intelligence): Ist eine allgemeine Intelligenz, die ähnlich wie der Mensch in sehr unterschiedlichen Domänen flexibel lernen und Wissen übertragen kann und in der Lage ist, sich selbst neue Werkzeuge zu bauen.
- ANI (Artificial Narrow Intelligence): Eigentlich jede aktuell existierende KI, die nur in einem bestimmten Feld wirklich klarkommt. Auch ChatGPT, Microsofts Copilot und weitere sind nur ANI und keine AGI. Sie haben keine echte Eigenmotivation, kein Bewusstsein und können auch nicht wirklich selbstständig neue Werkzeuge im Sinne einer AGI bauen.
Artificial Narrow Intelligence (ANI) gibt es schon recht lange - länger, als man das aktuell in der breiten Masse glaubt. Selbst simple Spam-Filter von vor 15 Jahren waren schon selbstlernende Systeme. Doch erst in den letzten Jahren sind die ANI deutlich leistungsfähiger geworden. Aber erst eine AGI würde einen wirklichen, massiven Durchbruch darstellen.
Die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz lässt sich in mehrere unterschiedliche Phasen unterteilen:
Phase 1 - Datensammlung und Datenvorbereitung: Im ersten Schritt geht es darum, das Problem zu erkennen, das gelöst werden soll, und die Daten zu sammeln, aufzubereiten und zu bereinigen, die zur Lösung dieses Problems beitragen können.
Phase 2 - Modellentwicklung: Diese Phase besteht darin, die richtigen Algorithmen und Technologien auszuwählen, um ein KI-Modell zu entwickeln, zu trainieren und zu implementieren.
Phase 3 - Modellvalidierung: Um sicherzustellen, dass die Modelle wie erwartet funktionieren, kommen verschiedene Tests und Validierungsschritte wie Cross-Validation, A/B-Tests und statistische Tests zum Einsatz. Hierbei sollte auch sichergestellt werden, dass die Modelle auch bei neuen, ungesehenen Daten weiterhin korrekt funktionieren.
Phase 4 - Bereitstellung: Die validierten Modelle werden in die vorhandene Systemumgebung oder Anwendungsplattform integriert. Wichtig ist hier die strategische Planung, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle nahtlos in die bestehenden Systeme integriert werden können.
Phase 5 - Überwachung und Wartung: Um sicherzustellen, dass die KI-Systeme korrekt funktionieren und genaue Ergebnisse liefern, muss die Modellleistung nach der Bereitstellung kontinuierlich überwacht werden. Darüber hinaus müssen Wartungs- und Aktualisierungsprozesse etabliert werden, um sich im Laufe der Zeit an Veränderungen anzupassen und um das System auf dem neuesten Stand zu halten.
Die Künstliche Intelligenz findet bereits in vielen Bereichen Anwendung, wie zum Beispiel:
- Autonome Systeme wie selbstfahrende Autos oder Roboter,
- Spracherkennung in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa,
- Sprachmodelle wie ChatGPT oder Googles Gemini oder
- bei der Medizinischen Diagnose und Behandlung, einschließlich der Fähigkeit, Krankheiten zu erkennen.
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ergeben sich unter anderem folgende Vorteile:
- Erhöhte Effizienz: KI hilft, die Effizienz und Produktivität zu steigern, indem wiederholbare Aufgaben automatisiert werden. Unternehmen sparen so Zeit und Kosten.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: KI ist in der Lage, riesige Datenmengen schneller und genauer als Menschen zu analysieren, und ermöglicht es Organisationen dadurch, fundiertere und effektivere Entscheidungen zu treffen.
- Verbesserte Kundenerfahrung: Virtuelle Assistenten und KI-gestützte Chatbots bieten Kunden personalisierte Unterstützung in Echtzeit, verbessern die Kundenerfahrung und helfen Unternehmen, Reaktionszeiten zu verkürzen sowie menschliche Fehler zu reduzieren.
- Betriebliche Effizienz: Mittels KI lassen sich Sicherheitsverletzungen, Anomalien und Betrug schneller erkennen, um potenzielle Verluste zu minimieren.
- Neue Produkte und Dienstleistungen: Indem KI-Systeme Unternehmen helfen, Daten zu analysieren und Trends zu erkennen, können neue Produkte und Dienstleistungen entwickelt werden.
Neben den zuvor genannten Vorteilen birgt ein Einsatz aber auch gewisse Risiken, die erkannt und gebannt werden müssen.
- Sicherheits- und Datenschutzrisiken: Die KI verarbeitet oft sehr sensible Daten, was hohe Sicherheitsanforderungen erfordert.
- Halluzinationen und Diskriminierung: KI-Systeme formulieren überzeugende, aber falsche Antworten, selbst auf einfache Fragen, oder verzerren Ergebnisse, was zu Diskriminierung und Ungerechtigkeit führt.
- Deepfakes: Mittels Deepfakes werden Medieninhalte wie Videos, Bilder oder Audioaufnahmen oft auf bemerkenswert realistische Weise manipuliert und mitunter für Fehlinformationen und Identitätsbetrug verwendet.
- Hohe Implementierungskosten: Für kleinere Unternehmen kann die Entwicklung und Implementierung von KI kostenintensiv sein.
- Mangel an Fachkräften: Da die KI, wie sie jetzt verwendet wird, noch nicht sehr lange im Einsatz ist, sind qualifizierte KI-Experten rar und teuer.
- Transparenz und Verantwortlichkeit: KI-Modelle können komplexe Entscheidungen treffen. Die Prozesse, insbesondere die neuronalen Netze, sind jedoch schwer zu durchschauen, was zu Vertrauensproblemen führen kann.
- Marktbeherrschende Stellung: Einige wenige große Unternehmen dominieren durch gezieltes Aufkaufen von KI-Startups den Markt und damit die Entwicklung der KI. Sie verstärken ihre monopolartige Marktstellung mit all den damit zusammenhängenden Nachteilen.
Für nahezu jede Branche bietet die Künstliche Intelligenz große Chancen zur Effizienzsteigerung und Innovation. Entscheidend ist eine durchdachte Strategie, wie KI gezielt in den Geschäftsprozessen eingesetzt werden kann, um Herausforderungen wie Kosten, Datenschutz und Fachkräftemangel zu meistern und um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.