Künstliche Intelligenz: AI & ML als Innovationstreiber

Neue KI-Tools schießen wie Pilze aus dem Boden. Das ist nicht überraschend, wenn man bedenkt, dass Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) zu den revolutionärsten Technologien der letzten zehn Jahre gehören. KI und ML sind die Antwort auf wachsende Datenmengen, veränderte Kundenbedürfnisse, Compliance-Anforderungen und Wettbewerbsdruck.

Erfahren Sie, was sich hinter dem Hype verbirgt, wie diese Tools sowohl technische als auch Business-Teams unterstützen und was Sie nicht erwarten sollten.

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“Wenn jemand KI sagt, denkt er an maschinelles Lernen.”

Dr. Marek Tatara
Chief Science Officer bei DAC.digital

KI vs. ML vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen in der Lage sind, ähnliche Aufgaben wie Menschen auszuführen. Technologien, die auf KI basieren, können komplexe Informationen verarbeiten, Muster erkennen, Schlüsse ziehen und datengesteuerte Entscheidungen treffen.

Maschinelles Lernen ist eine Unterdisziplin der KI. Es beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, welche Computern ermöglichen, aus Daten und Erfahrungen zu lernen und ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern.

Deep Learning ist ein spezielles Modell des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige neuronale Netze Muster erkennen und interpretieren. Die Algorithmen des Deep Learnings können zur automatischen Erkennung von Merkmalen und zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden.

Was sind die wichtigsten Vorteile von KI und ML?

Fast 72 Prozent der Unternehmen halten KI für wichtig, um die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft in Zukunft zu sichern.

Wenn Sie lernen, ML und KI geschickt einzusetzen, kann dies zu Ihrem Vorteil werden. Die drei wichtigsten Vorteile von künstlicher Intelligenz sind:

Kosten- und Zeitersparnis bei geringerer Fehlerquote

Höhere Produktivität und effizientere Entscheidungs-findung

Verbesserung der Customer Experience und der Kundenbindung


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  • Diskutieren Sie Ihre Annahmen und Daten
  • Lassen Sie sich beraten, welche Technologie für Ihr Vorhaben geeignet ist
  • Schätzen Sie ab, wie viel Zeit und Ressourcen Sie für die Umsetzung Ihres Produkts benötigen.

Was sind die technischen Möglichkeiten von KI und ML?

Maschinelles Lernen beinhaltet unterschiedliche Methoden und Techniken, die für viele Einsatzgebiete geeignet sind. Man unterscheidet vier Haupttypen von ML-Algorithmen:

Jeden

Überwachtes Lernen

Beispiel: Gesichtserkennung, Vorhersagen
Die Maschine lernt aus Beispielen oder einem Antwortschlüssel und erkennt korrelative Ähnlichkeiten.
Two

Unüberwachtes Lernen

Beispiel: Produktempfehlung, Kundensegmentierung
Die Maschine lernt ohne Antwortschlüssel und erkennt selbstständig Muster und Korrelationen in unstrukturierten Daten.
Three

Semi-überwachtes Lernen

Beispiel: Medizinische Bildanalyse, Erkennung von Anomalien
Die Maschine analysiert eine Teilmenge der strukturierten, markierten Daten auf Korrelationen, um unstrukturierte, unmarkierte Daten zu verarbeiten.
Four

Reinforcement Learning

Beispiel: Autonomes Fahren
Die Maschine lernt ohne Antwortschlüssel, sondern durch Belohnung von richtigem Verhalten. Erlaubte Aktionen und erwünschte Ziele werden vorgegeben.

Beispiele für ML-Algorithmen sind die Klassifikation zur automatischen Kategorisierung von Daten, das Clustering zur Erkennung ähnlicher Muster und neuronaler Netze zur Vereinfachung komplexer Zusammenhänge und Entscheidungen.

Technische Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

KI und ML eröffnen wie kaum eine andere Technologie neue Gestaltungsmöglichkeiten. Sie sind u.a.:

  • einfache Skalierbarkeit, um auch große oder wachsende Datenmengen zu verarbeiten

  • anpassungsfähig, um aus Erfahrungen und Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern

  • schnell bei der Durchführung komplexer Berechnungen und der Datenverarbeitung

  • präzise, wenn mit hochwertigen Daten und geeigneten Algorithmen gearbeitet wird

  • fähig, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren

  • generisch und funktional in dynamischen Umgebungen.

💡 Die Effizienz eines maschinellen Lernmodells hängt von den verwendeten Algorithmen, den verfügbaren Daten und anderen Faktoren ab.

Technische Anwendungen von AI und ML

Prozessautomatisierung

Ihre Entwickler können durch intelligente Datenanalyse und Vorhersagemodelle Engpässe erkennen und wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Routineprozesse wie Datenverarbeitung oder Informationssortierung können dadurch effizienter und genauer durchgeführt werden.

Audio-, Bild- und Videoverarbeitung

Computer Vision kann digitale Bilder und Videos analysieren und dabei Objekte erkennen. Dadurch ist es möglich, Gesten automatisch zu identifizieren, Gesichter zu erkennen, Bilder zu klassifizieren sowie Videoüberwachungssysteme und visuelle Analysen zu verbessern.

Datenanalyse und Mustererkennung

Algorithmen können in großen Datensätzen Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen. Wenn Sie bestimmte Geschäftsprozesse verbessern und Trends frühzeitig erkennen möchten, sollten Sie Algorithmen die Arbeit machen lassen.

Sprach- und Textanalyse

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) ermöglichen KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Dadurch werden Übersetzungen, Texterstellung und Dialogsysteme automatisierbar.

Visuelles Monitoring

Diese Systeme nutzen Bildverarbeitung, um Objekte zu identifizieren und zu verfolgen. Egal, ob es sich um das Verfolgen von Fahrzeugen, die Überwachung von Objekten oder das Erkennen von Produktionsfehlern handelt, bevor sie Schaden anrichten können – visuelles Tracking ist die Lösung.

Welche Geschäftsbereiche sind für KI und ML geeignet?

Egal, ob Sie die Produktion beschleunigen, die Sicherheit erhöhen oder die Kundenerfahrung verbessern möchten – der Einsatz von maschinellen Lernmodellen ermöglicht bessere Ergebnisse in fast jedem Bereich.

Möchten Sie einige Beispiele sehen?

Sicherheit

Bild- und Videoanalyse zur automatischen Erkennung und Überwachung von Bedrohungen der Sicherheit, die auf Abweichungen oder potenzielle Fehler, wie bei Routineinspektionen, basieren.

Kundenservice und personalisierte Customer Experience

Empfehlungssysteme nutzen künstliche Intelligenz, um individuelle Produktempfehlungen zu erstellen. Diese basieren auf den Vorlieben und dem Verhalten der Kunden.

Produktentwicklung und Innovation

KI und ML erleichtern die Verbesserung von Produktionsprozessen. Beim generativen Design produzieren Algorithmen mehrere Design-Optionen, die den gegebenen Bedingungen entsprechen.

Menschenerkennung und Re-Identifizierung

Durch Bildverarbeitungssysteme können Personen anhand von Bildern und Videoaufnahmen erkannt und so die Sicherheit verbessert und mögliche Gefahren bei Zugangskontrollen oder öffentlichen Überwachungen erkannt werden.

Exkurs: Maschinelles Lernen in den Bereichen digital Health, Wellness und Sport

Digital Health

KI und ML sind in der digitalen Gesundheitsbranche sehr gefragt, weil sie Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Patienten unterstützen. Algorithmen tragen zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und Krankheiten in der medizinischen Bildgebung bei. Mit der Hilfe von KI können Ärzte personalisierte Medizin betreiben, indem sie Behandlungen gezielt auf jeden einzelnen Patienten abstimmen. Patientenüberwachungssysteme ermöglichen die kontinuierliche Überwachung wichtiger Körperfunktionen zu Hause und identifizieren frühzeitig Abnormalitäten und Krankheiten.

Wellness und Sport

Algorithmen verändern auch Anwendungen im Wellness- und Sportbereich. Sie unterstützen bei der Verbesserung der Stimmung und des Stressmanagements durch personalisierte Empfehlungen und psychologische Interventionen. Im Sport unterstützen sie Benutzer dabei, ihre Leistung zu verbessern, Verletzungen zu vermeiden und sich beispielsweise vor Smog zu schützen, indem sie verschiedene Daten verfolgen und analysieren. Durch das genaue Auswerten der Bewegungen von Personen und Flugbahnen von Bällen gibt es sogar eine Revolution im Bereich der Spiele durch KI.

In diesen Bereichen wird oft Machine Learning mit eingebetteten Systemen kombiniert. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen in diesen Systemen werden Geräte wie IoT-Geräte, Sensoren und Wearables intelligent gemacht und darauf angepasst, ihre Daten optimal zu nutzen. So können sie beispielsweise Sensordaten verarbeiten, Hindernisse erkennen oder Fahrmanöver durchführen. Sie können Sprach- und Bilderkennung lokal durchführen, ohne externe Verbindungen oder Cloud-basierte Systeme zu benötigen.

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr erfahren möchten.

Was sind die Herausforderungen und Grenzen der KI?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben viele Vorteile, aber sie sind nicht die Lösung für alles. Unternehmen stehen auch weiterhin vor folgenden Herausforderungen:

  1. Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Datenschutz

    KI und ML sind auf präzise und repräsentative Daten angewiesen. Fehler oder Verzerrungen beeinträchtigen ihre Leistung. Der Einsatz von KI erfordert außerdem eine sorgfältige Behandlung von Datenschutz-, Privatsphäre-, Diskriminierungs- und Transparenzfragen.

  2. Übererwartungen und Missverständnisse

    Algorithmen können nicht immer Feinheiten, emotionale Signale oder kulturelle Unterschiede vollständig erfassen. Daher ist ihre Kontextsensitivität oft begrenzt. Die allgemeine Intelligenz von Algorithmen ist ebenfalls begrenzt, da sie häufig auf spezifische Aufgaben oder Bereiche spezialisiert sind. Auch menschliche Fähigkeiten wie kritisches Denken und künstlerische Kreativität können noch nicht perfekt von KI nachgebildet werden.

  3. Mangel an Experten und komplexe Umsetzung

    KI- und ML-Experten werden immer wichtiger. Unternehmen benötigen Fachleute mit technischem Wissen und Branchenkenntnissen, um Systeme entwickeln, implementieren und warten zu können. Die Integration der Technologien in bestehende Systeme und Prozesse muss nahtlos erfolgen.

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“Es ist wichtig zu verstehen, dass Modelle nicht 100% genau sind.”

Dr. Marek Tatara
Chief Science Officer bei DAC.digital

Ein Innovator für (fast) jeden Anwendungsfall

Ob automatisierte Prozesse, Videoverarbeitung oder Datenanalyse: ML bietet Ihrem Unternehmen eine breite Palette an technischen Möglichkeiten, die es innovativer und wettbewerbsfähiger machen können. Sie erhöhen die Produktivität, sparen Ressourcen und verbessern das Kundenerlebnis. Vorausgesetzt, Sie haben die notwendigen Fähigkeiten in MLOps, Datenschutz und agiles Projektmanagement sowie gute Daten und realistische Erwartungen.

Unser Tipp: Planen Sie, wie Sie KI in Ihre Geschäftsprozesse integrieren möchten. Ziehen Sie Experten frühzeitig hinzu und entwickeln Sie ethische Richtlinien. So steht Ihrer Reise in Richtung KI nichts mehr im Wege.