Künstlichen Intelligenzen: Welches Potenzial steckt in ihnen?

Kaum eine Technologie birgt so viel Potenzial wie die der Künstlichen Intelligenz. Intelligente, lernende Maschinen – von Chatbots im Kundenservice über Produktempfehlungen in Online-Shops bis zur Krebserkennung im MRT – bringen massive Innovationen mit sich. Sie steigern die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft von Unternehmen in digitalen Märkten und erobern künftig immer mehr Anwendungsbereiche. Im Zusammenspiel mit menschlicher Expertise wird der Einsatz von KI so zu einem entscheidenden Marktvorteil.

Während einige Unternehmen die Chancen ergreifen, die Künstliche Intelligenzen ihnen bieten und diese Technologie zu Nutzen wissen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern, geht anderen Unternehmen dieses enorme Wertschöpfungspotenzial durch die Lappen. Aber worin liegt dieses Potenzial eigentlich genau?

 

KI schaffen Mehrwerte

• Neue, verbesserte Analyse: Mithilfe des maschinellen Sehens können Maschinen simulieren, wie das menschliche Gehirn in Bruchteil einer Sekunde Informationen erfasst. Sind beispielsweise Bauteile an Industrieanlagen kaputt, können KI das frühzeitig erkennen, bevor es zum kostspieligen Ausfall kommt.

• Optimierte Mustererkennung: Ermöglicht die Auswertung von sehr, sehr großen Datensätzen.

• Präzise Zukunftsprognosen: Predictive Analytics, das heißt Vorhersagen, die sich auf Daten stützen, sind einerseits eine Herausforderung, andererseits aber von immensem Interesse für Unternehmen, die Marktführer werden wollen.

• Natural Language Processing: Bezeichnet die Interaktion intelligenter Maschinen mit der menschlichen Sprache. Diese clevere Technologie, welche hinter Chatbots steckt, hat in den vergangenen Jahren aufgrund der Entwicklung des Deep Learnings Fortschritte gemacht.

• Spracherkennung: KI verstehen gesprochene Sprache und wandeln diese in geschriebenen Text um. In Kombination mit natürlichen Sprachverständnis und Absichtanalysen, um festzustellen, was jemand will, ist Spracherkennung die treibende Kraft hinter Alexa, Siri und Co. Sie kann aber auch zu therapeutischen Zwecken eingesetzt werden.

 

KI sagen die Zukunft voraus

Predictive Analytics

Künstliche Intelligenzen vermögen es, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen: Sie nutzen maschinelles Sehen und Lernen, um auf Basis des aus der Vergangenheit Gelernten und den damit einhergehenden Daten Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, mit denen ein Ereignis eintritt. Diese Strategie nutzt man im Marketing, um Prognosen über Kundenentscheidungen zu treffen. Beispielsweise identifizieren KI Muster im Nutzerverhalten und erhöhen entsprechend die Relevanz bestimmter Anzeigen für bestimmte Nutzer. Auf Netflix, Amazon Prime und Co. erstellen sie personalisierte Serienvorschläge und geben so Kundenempfehlungen. Diese Strategie kann auch kleinen Unternehmen helfen, Services oder Produkte personalisiert weiterzuempfehlen. Möchten Unternehmen hingegen Aufgaben automatisieren, die sich wiederholen, wird das vielfältig genutzte Machine Learning angewandt.

Da KI durch maschinelles Sehen Bilder und Videos in Sekundenschnelle erkennen, verstehen und klassifizieren, nutzt man sie aber auch in der Finanzüberwachung und Netzwerksicherheit. KI identifizieren verdächtiges Verhalten, indem sie Datenmuster prüfen. So kommen sie Betrügern auf die Schliche.

 

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance wiederum ist ein Anwendungsbereich maschinellen Lernens, welcher sich aus den Predictive Analytics ableitet. Während Predictive Analytics eine vorausschauende Analysemethode auf Basis von Daten und Statistiken beschreibt, die Vorhersage-Modelle entwickelt, testet und anwendet, bezeichnet Predictive Maintenance bereits den nächsten Schritt. Diese Anwendungsform gibt Empfehlungen, wie auf ein eintretendes Ereignis reagiert werden sollte. Man nutzt sie insbesondere in der Industrie.

Mithilfe der vorausschauenden Wartung kann der Zustand eines technischen Geräts oder Bauteils anhand der Daten zahlreicher eingebauter Sensoren transparent dargestellt und analysiert werden. So erkennt man schon kleinste abweichende Daten als Anzeichen eines Fehlers und geht diese präventiv an. Durch die vorbeugende Instandhaltung von Verschleißteilen und ausfallsensiblen Maschinen lässt sich voraussagen, ob und wann eine vorbeugende Wartung erforderlich ist – und zwar bevor es zum zeit- und kostenintensiven Ausfall kommt. Setzt man eine Künstlichen Intelligenz ein, profitiert man also von einem enormen zukunfts- und wettbewerbsfähigen Potenzial.