Künstliche Intelligenz entwickelt sich schnell zur prägenden Technologie des Jahrzehnts und revolutioniert ganz unterschiedliche Bereiche wie Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Bildung, Transport und sogar Unterhaltung. Entsprechend ist KI zu einem wichtigen Thema geworden, das sowohl die Fantasie der Öffentlichkeit als auch die Aufmerksamkeit der Branchenführer erregt. Doch während viele Menschen KI mit Tools wie generativer KI verbinden – beispielsweise ChatGPT von OpenAI oder die Bildgenerierung von Midjourney –, ist KI als Konzept viel breiter angelegt und umfasst jede Technologie, mit der Maschinen menschliche Intelligenz nachahmen können.
In diesem wachsenden Technologiebereich ist maschinelles Lernen (ML) eine wichtige Teilmenge. Die Begriffe KI und ML werden häufig synonym verwendet, doch ML bezieht sich auf einen eigenen Ansatz innerhalb von KI, der darauf ausgerichtet ist, aus Daten zu lernen.
Zunächst ist es wichtig zu wissen, dass KI ein Oberbegriff ist. Er beschreibt ein breites Konzept, das alle Theorien, Technologien und Techniken umfasst, mit denen Maschinen Aspekte der menschlichen Intelligenz nachahmen können (wie Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen, Wahrnehmung usw.). Durch die Nutzung riesiger Datenmengen, umfassender Rechenleistung und ausgeklügelter Algorithmen können KI-Systeme Muster erkennen und fundierte Entscheidungen treffen – alles mit minimalem menschlichem Eingriff.
Moderne KI umfasst eine Reihe von Ansätzen: von traditionellen regelbasierten Systemen wie manuell programmierten Entscheidungsbäumen und genetischen Algorithmen bis hin zu fortschrittlichen ML-Modellen, die kontinuierlich aus Daten lernen. Zwar konzentrieren sich viele moderne KI-Anwendungen auf datengestütztes Lernen, doch nicht jede KI ist darauf angewiesen. Einige Ansätze, z. B. betriebliche Algorithmen für Planung und Preisgestaltung, können ebenfalls als KI betrachtet werden, obwohl sie nicht auf maschinellem Lernen basieren.
Das Hauptunterscheidungsmerkmal moderner KI liegt oft in ihrer Fähigkeit, zu lernen und sich anzupassen – ein Markenzeichen von ML-Technologien.
Angesichts der Tatsache, dass „künstliche Intelligenz“ ein so umfassender Begriff ist, ist es kaum überraschend, dass maschinelles Lernen in der Definition von KI enthalten ist. Tatsächlich ist ML eine Teilmenge von KI, eine unterstützende Technologie, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen identifizieren ML-Algorithmen Muster in großen Datensätzen und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit (idealerweise ohne menschliche Korrektur). Diese Fähigkeit ermöglicht es Maschinen, umso intelligenter und autonomer zu werden, desto je mehr Daten sie verarbeiten.
Anhand von Verlaufsdaten können ML-Modelle genaue Vorhersagen treffen und aussagekräftige Einblicke liefern, was die Effizienz und Innovation in verschiedenen Branchen fördert.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben mehrere Schlüsselmerkmale gemeinsam, auch wenn die beiden Begriffe verschiedene Aspekte intelligenter Technologien beschreiben. Zu den wichtigsten Ähnlichkeiten gehören:
- Beide stützen sich auf Daten
Sowohl KI- als auch ML-Systeme erfordern erhebliche Datenmengen, um effektiv zu funktionieren. Mithilfe dieser Daten können sie komplexe Ausgaben generieren und fundierte Entscheidungen treffen. - Beides sind Disziplinen im Bereich der Informatik.
KI und ML sind Zweige der Informatik, die sich auf die Entwicklung von Systemen konzentrieren, die Daten auf komplexe Weise analysieren und interpretieren können. - Beide nutzen menschenähnliche Problemlösungsmethoden.
KI und ML sind darauf ausgelegt, Aufgaben zu bewältigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Entscheidungsfindung, Mustererkennung oder das Lernen aus Erfahrung. - Beide haben Anwendungen in praktisch jeder Branche.
KI- und ML-Technologien werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Landwirtschaft und Unterhaltung, um Innovation und Effizienz zu fördern.
KI und ML haben viel gemeinsam – daher ist es kein Wunder, dass sie so oft als ein einziges Konzept zusammengefasst werden. Doch obwohl KI und ML eng miteinander verbunden sind, gibt es einige nennenswerte Unterschiede, die sie voneinander abheben:
- Sie verfolgen verschiedene Hauptziele.
KI soll Systeme schaffen, die Aufgaben ausführen, die menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Entscheidungsfindung und Problemlösung. ML unterstützt KI, indem es sich speziell auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, mit denen intelligente Systeme aus Daten lernen können, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. - Sie haben einen anderen Aufgabenbereich
KI zielt darauf ab, Systeme zu entwickeln, die menschliche Intelligenz und Verhalten simulieren können – und sie umfasst jeden Ansatz, der dieses Ziel erreicht. ML konzentriert sich speziell auf die Entwicklung von Algorithmen, die aus Daten lernen und sich verbessern. Zwar können einige KI-Anwendungen wie Natural Language Processing, KI-Automatisierung und prädiktive Analytics mit ML-Techniken erstellt werden. Doch sie lassen sich auch mit Ansätzen ohne ML implementieren – je nachdem, welche Lösung benötigt wird. - Sie nutzen verschiedene Methoden
KI nutzt verschiedene Techniken wie regelbasierte Systeme, genetische Algorithmen und neuronale Netze, um die Simulation menschlicher Intelligenz aus verschiedenen Blickwinkeln anzugehen. ML umfasst immer Daten. ML-Methoden werden in überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen kategorisiert. Zwischen diesen Kategorien bestehen subtile Unterschiede dahingehend, wie Modelle anhand verfügbarer Daten trainiert werden. - Sie werden auf unterschiedliche Weise implementiert
KI kann komplexe Systeme umfassen, die eine Reihe von Technologien integrieren, oftmals über Application Programming Interfaces (APIs). Oft erfordert es jahrelange Forschung und enorme Ressourcen, um eine KI-Lösung zu entwickeln und zu implementieren. Deshalb bevorzugen Anwender in der Regel vorgefertigte Optionen. ML erfordert weniger problemspezifisches Engineering und reduziert den Bedarf an fest codierten Speziallösungen. Stattdessen stützt es sich auf seine Daten, was jedoch eine komplexe Erfassung, Vorbereitung und Pflege hochwertiger Datensätze voraussetzt. - Sie haben unterschiedliche Datenanforderungen
ML-Systeme sind inhärent auf Daten angewiesen, um Modelle zu trainieren, da ihre Effektivität direkt mit der Menge und Qualität der Trainingsdaten verknüpft ist. KI-Systeme können hingegen mit oder ohne Daten erstellt werden. Einige KI-Ansätze, wie regelbasierte Systeme und genetische Algorithmen, können ausschließlich durch programmierte Logik und evolutionäre Berechnungen funktionieren, ohne dass Trainingsdaten erforderlich sind. Wenn KI-Systeme Daten nutzen, dienen sie oft der Optimierung, anstatt für den Kernbetrieb erforderlich zu sein. ML erfordert jedoch vielfältige und umfassende Datensätze, da die Fähigkeit des Modells, Muster zu erlernen und genaue Vorhersagen zu treffen, vollständig von den Daten abhängt, mit denen es trainiert wird.
Wie bereits erwähnt, ist ML eine kritische Teilmenge des größeren Bereichs der KI. KI umfasst eine breite Palette von Technologien und Techniken, mit denen Systeme geschaffen werden sollen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. ML konzentriert sich jedoch speziell auf die Entwicklung von Algorithmen, mit denen Maschinen lernen, Muster in Daten zu identifizieren und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne für jede neue Aufgabe explizit programmiert zu werden. Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ermöglicht die Weiterentwicklung von KI-Tools.
KI kann auch als das übergreifende Framework betrachtet werden, das die Ziele für den Aufbau intelligenter Verhaltensweisen bereitstellt, während ML die Tools und Methoden bietet, um diese Ziele durch datengestütztes Lernen zu erreichen. Beispielsweise verwendet ein KI-System, das zur Sprachübersetzung entwickelt wurde, ML-Algorithmen, um seine Genauigkeit zu verbessern, indem es aus großen Datensätzen mit mehrsprachigem Text lernt.
Die Fähigkeit von ML, riesige Datenmengen zu verarbeiten und daraus zu lernen, verbessert die Anpassungsfähigkeit und Funktionalität von KI-Systemen. Techniken wie neuronale Netze und Deep Learning, die selbst Teilmengen von ML sind, geben KI die Möglichkeit, immer komplexere und nuanciertere Aufgaben mit größerer Effizienz und Genauigkeit zu erledigen. Generative KI (Gen AI) ist eine relativ neue Anwendung von maschinellem Lernen in KI. Sie nutzt Algorithmen, mit denen GenAI-Tools Muster erkennen können, mit denen sie dann neue Inhalte in Form von Bildern, Text, Videos und mehr generieren können.
Obwohl KI und ML noch relativ junge Technologien sind, haben sie bereits ihre Leistung und ihren Wert unter Beweis gestellt. Im Folgenden finden Sie Funktionen, die möglich werden, wenn KI und ML in zentralisierte Lösungen integriert werden:
- Prädiktive Analytics
Hiermit können Unternehmen Trends und Verhaltensweisen vorhersagen, indem sie Verlaufsdaten analysieren, um Ursache-Wirkung-Beziehungen zu erkennen. Diese Tools helfen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. - Spracherkennung und Natural Language Understanding
KI- und ML-Systeme können gesprochene Sprache erkennen und verarbeiten und auch geschriebenen oder gesprochenen Text verstehen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für virtuelle Assistenten, KI-Chatbots und sprachgesteuerte Anwendungen. - Stimmungsanalyse
KI und ML können Textdaten analysieren, um die geäußerte Stimmung zu ermitteln und sie als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren. Das ist nützlich, um die Meinungen der Kunden einzuschätzen und den Kundenservice zu verbessern.
- Empfehlungsmodule
Diese Systeme analysieren Anwenderdaten, um Produkte oder Inhalte vorzuschlagen, die Anwender interessieren könnten. So verbessern sie die Anwender-Experience und fördern die Interaktion auf Plattformen wie E-Commerce-Websites und Streaming-Services. - Bild- und Videoverarbeitung
KI und ML können Objekte, Gesichter und Aktivitäten in Bildern und Videos erkennen und interpretieren. Diese Fähigkeit wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, einschließlich Sicherheit und Inhaltsmoderation.
- Automatisierung
KI und ML automatisieren Routineaufgaben, steigern die Effizienz und erhöhen die menschliche Produktivität. Das gilt auch in Branchen wie der Fertigungsindustrie, in denen mit diesen Technologien Produktionsprozesse und vorausschauende Wartung optimiert werden. - Betrugserkennung
Diese Technologien werden eingesetzt, um ungewöhnliche Muster und Aktivitäten zu identifizieren, die auf betrügerisches Verhalten hinweisen können. Das ist unter anderem in Branchen wie Finanzwesen und E-Commerce unerlässlich, um vor Betrug zu schützen und die Transaktionssicherheit zu gewährleisten. - Verbesserte Datenanalyse
Mit KI und ML können Unternehmen effektiver wertvolle Einblicke extrahieren. Diese Einblicke können potenziell strategische Entscheidungen unterstützen und Innovationen in praktisch jedem Sektor vorantreiben.
Die Anwendungen von KI und ML in Unternehmen sind umfangreich und werden ständig erweitert. Sie transformieren Branchen, indem sie Effizienz, Genauigkeit und die Kunden-Experience verbessern. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Unternehmen diese Technologien einsetzen:
- Banking
KI und ML verbessern die Betrugserkennung, indem sie Transaktionsmuster analysieren und Anomalien erkennen. Darüber hinaus optimieren sie den Kundenservice durch Chatbots und automatisieren Risiko- oder Bonitätsbewertungen. - Einzelhandel und E-Commerce
Diese Technologien personalisieren Einkaufserlebnisse durch Empfehlungsmodulen und optimieren gleichzeitig die Bestandsverwaltung und verbessern den Kundenservice durch den Einsatz virtueller Assistenten. - Finanzdienstleistungen
KI und ML ermöglichen prädiktive Analytics für Markttrends, automatisierte Handelssysteme und genaue Betrugserkennung. - Gesundheitswesen
KI unterstützt die Diagnose, indem sie medizinische Bilder analysiert, Patientenergebnisse vorhersagt und personalisierte Behandlungspläne bereitstellt. ML hilft bei der Verwaltung von Patientendatensätzen und bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen. - Telekommunikation
KI und ML verbessern Netzwerkoptimierung, vorausschauende Wartung und Kundenservice-Automatisierung und verbessern so die allgemeine betriebliche Effizienz. - Lieferkettenmanagement
Diese Technologien optimieren die Logistik, sagen den Bedarf voraus und verwalten den Bestand. So helfen sie, Kosten zu senken und gleichzeitig die Lieferzeiten zu verkürzen.
- Fertigungsindustrie
KI und ML automatisieren Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Produktionsplanung, um die Produktivität zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind unterschiedliche Konzepte, sie sind jedoch eng miteinander verbunden. Unternehmen profitieren am meisten, wenn sie die beiden Technologien zusammen verwenden, da sie sich gegenseitig ergänzen, um Effizienz, Entscheidungsfindung, Kunden-Experience und vieles mehr zu verbessern.
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