KI (Künstliche Intelligenz) beschreibt die verschiedenen Technologien, die Maschinen und Computersysteme in die Lage versetzen, Aufgaben mit menschlicher Intelligenz auszuführen. Diese Technologien umfassen Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen und vieles mehr und gestatten es Anwendern, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern.
KI (künstliche Intelligenz) beschreibt die verschiedenen Technologien, die Maschinen und Computersysteme in die Lage versetzen, Aufgaben mit menschlicher Intelligenz auszuführen. Diese Technologien umfassen Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen und vieles mehr und gestatten es Anwendern, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern.
Die Idee von KI gibt es schon seit Langem. Vom „Schachtürken“, einem angeblichen Schachroboter in den späten 1700er Jahren, über die ersten KI-relevanten Algorithmen, die in den 1950er Jahren eingeführt wurden, bis zu den intelligenten Softwarelösungen der 2000er Jahre (wie denjenigen im Zusammenhang mit intelligenter Automatisierung, AIOps und Hyperautomation) – die Anwendung von Lernsystemen hat sich kontinuierlich vom Konzept zur Realität weiterentwickelt.
Doch mit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 begann eine neue KI-Ära. Plötzlich standen moderne intelligente Technologien nicht nur großen Unternehmen, sondern auch Privatanwendern zur Verfügung. Die Interaktion mit intelligenten Chatbots und GenAI-Systemen wurde schnell so selbstverständlich wie die Nutzung von Suchmaschinen. Noch wichtiger ist, dass moderne KI über die Nachahmung menschlicher Interaktionen hinausgeht: Sie kann Bilder, Videos, Musik, Codierung und vieles mehr erlernen und simulieren – und das mit zunehmender Genauigkeit.
Neue Fortschritte transformieren die Landschaft der künstlichen Intelligenz. Die heutige KI steht für eine noch nie dagewesene Rechenleistung, riesige Datenmengen und ausgeklügelte Algorithmen. Diese Elemente werden kombiniert, um Systeme zu schaffen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und mit minimalem menschlichen Eingreifen fundierte Entscheidungen treffen können. Im Gegensatz zu den früheren Formen von KI, die auf die Implementierung vordefinierter Regeln beschränkt waren, sind moderne KI-Systeme dynamisch, lernen kontinuierlich und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit. Dieser Wandel hat den Weg für KI-Anwendungen geebnet, die früher noch als Science-Fiction galten: selbstfahrende Autos, genaue Echtzeitübersetzungen in alle Sprachen und medizinische Rund-um-die-Uhr-Überwachung.
Die breite Verfügbarkeit von KI ist zum Teil auf Cloud-Computing und Open-Source-Software zurückzuführen, die die Zugangsbarriere für viele dieser Technologien verringert haben. Bei moderner KI geht es nicht nur darum, Routineaufgaben zu automatisieren, sondern auch, menschliche Fähigkeiten zu erweitern und neue Möglichkeiten für Innovation und Kreativität zu schaffen.
Das Ziel der KI-Forschung besteht darin, künstliche Systeme zu schaffen, die echte Intelligenz auf menschlichem Niveau ermöglichen – ein Meilenstein, den KI erst noch erreichen muss. Doch jede Innovation ist ein Schritt in diese Richtung. Hierbei spielt die Beziehung zwischen zwei Arten von künstlicher Intelligenz eine Rolle, nämlich zwischen schwacher und starker KI:
Schwache KI, auch als Artifical Narrow Intelligence (ANI) bezeichnet, also als „schmale KI“, ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben auszuführen. Die meisten heute verwendeten KI-Systeme fallen in diese Kategorie, darunter Chatbots, Empfehlungssysteme und Spracherkennungstechnologien. Diese Systeme sind in ihrem spezifischen Bereich „intelligent“, aber es fehlt das allgemeine Verständnis oder das Bewusstsein, das ein Mensch von Natur aus entwickelt.
Selbst die fortschrittlichsten intelligenten Lösungen, die heute verfügbar sind, fallen in diese Kategorie der „schwachen“ KI. Zwar können sie Menschen bei bestimmten Aufgaben übertreffen, doch es fehlt ihnen die nötige Komplexität, um über ihre zugewiesenen Funktionen hinauszugehen und Intelligenz in anderen Bereichen anzuwenden.
Starke KI, auch als Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet, also „künstliche allgemeine Intelligenz“, ist die große Herausforderung der KI-Forschung. Sie zielt darauf ab, Systeme zu schaffen, die allgemeine kognitive Fähigkeiten besitzen, die mit denen eines Menschen vergleichbar sind. Sie sollen in vollem Umfang in der Lage sein, Wissen in einer Vielzahl von Aufgaben zu erlernen, zu verstehen und anzuwenden. Starke KI wäre in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe auszuführen, die ein Mensch ausführen kann.
Klingt unmöglich? Ist es auch – zumindest bisher. Derzeit ist AGI eher ein theoretisches Konzept als eine praktische Realität, aber die Linie beginnt zu verschwimmen. In jedem Fall würde die Entwicklung einer starken KI unsere Ansätze für Technologie und Gesellschaft revolutionieren. Sie könnte auch tiefgreifende ethische und philosophische Fragen über die Natur von Intelligenz, Bewusstsein und die Rolle des Menschen in einer Welt aufwerfen, in der Maschinen eigenständig denken können.
Ein weiterer wichtiger Unterschied ist der Unterschied zwischen Artificial Intelligence (künstlicher Intelligenz) und Augmented Intelligence (erweiterter Intelligenz). Beide nutzen KI-Algorithmen, um riesige Datenmengen zu verarbeiten, doch ihre Anwendungen und ihre Auswirkungen auf menschliche Interaktionen unterscheiden sich erheblich:
Künstliche Intelligenz arbeitet autonom und analysiert Daten, um Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingreifen zu treffen. Sie umfasst eine breite Palette von Technologien und Techniken, die Maschinen dabei unterstützen, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen. KI-Systeme können unabhängig Aufgaben ausführen, wie die Analyse komplexer Datensätze, Spracherkennung, die Erzeugung von Medien usw. Dank dieser Fähigkeiten eignet sich KI perfekt für Bereiche, in denen automatisierte Systeme die Produktivität und Effizienz erheblich steigern können.
Im Vergleich dazu ist erweiterte Intelligenz darauf ausgelegt, menschliche Entscheidungsprozesse zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen. Durch Einblicke und Vorschläge können Menschen effektiver handeln. Im Einzelhandel kann erweiterte Intelligenz beispielsweise Kundendaten analysieren, um Händlern Strategien für die Produktplatzierung zu empfehlen. Dieser kollaborative Ansatz gewährleistet, dass menschliches Fachwissen und menschliche Kreativität durch maschinelle Intelligenz ergänzt werden, um ein Gleichgewicht zwischen Technologie und menschlichem Input zu wahren.
Erweiterte Intelligenz mag zwar weniger fortgeschritten sein als KI, ist aber dennoch eine wertvolle Technologie. Sie ist mit sozialer Intelligenz ausgestattet und kann menschliche Absichten und Bedürfnisse verstehen und antizipieren. Diese Unterscheidung ist entscheidend für Anwendungen, die ein differenziertes Verständnis und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erfordern.
Erweiterte Intelligenz und künstliche Intelligenz erzeugen zusammen ein umfassenderes Framework für den Einsatz von Technologie: KI bietet eine detaillierte, datengestützte Perspektive, während erweiterte Intelligenz den unschätzbaren Kontext menschlichen Verständnisses und menschlicher Intuition einbringt.
Auch andere Unterscheidungen innerhalb der KI sollten angesprochen werden. Künstliche Intelligenz basiert auf vielen unterstützenden Technologien. Zwei der wichtigsten sind maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL). Hier vergleichen wir diese Technologien und ihre Beziehung zu KI:
- KI
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff, ein weit gefasstes Konzept, das jede Technik umfasst, mit der Maschinen menschliche Intelligenz nachahmen können. Dazu gehören Lernen, Denken, Problemlösung, Wahrnehmung und Sprachverständnis. KI-Systeme können von einfachen, regelbasierten Algorithmen bis hin zu komplexen neuronalen Netzen reichen, die autonom lernen und sich anpassen können. - ML
Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe von KI, die sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die aus Daten lernen. Anstatt explizit für die Ausführung einer Aufgabe programmiert zu werden, lernen diese Systeme Muster und treffen Entscheidungen. ML stellt eine Verschiebung von der direkten Codierung aufgabenspezifischer Regeln hin zur Erstellung von Algorithmen dar, die ihre Leistung weiter verbessern können, je mehr Daten sie erhalten. - DL
Deep Learning (DL) ist eine spezifischere Untergruppe des maschinellen Lernens, bei der Daten in mehrschichtigen (oder „tiefen“) neuronalen Netzen analysiert werden. Diese neuronalen Netze sind von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert, sodass Maschinen Daten auf komplexere, hierarchische Weise verarbeiten können. Deep Learning war die treibende Kraft hinter vielen jüngsten Fortschritten im Bereich KI, darunter Bild- und Spracherkennung, Natural Language Processing (NLP) und autonome Fahrzeuge. Die Fähigkeit, aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten zu lernen, macht DL besonders leistungsfähig, um Einblicke und Muster zu extrahieren, die für Menschen oder herkömmliche ML-Techniken unmöglich zu finden wären.
KI als Konzept ist faszinierend, aber ihre wahre Bedeutung liegt in den Vorteilen, die sie in verschiedenen Branchen bietet. KI revolutioniert und optimiert die Interaktion mit Technologie. Das führt zu mehreren klaren Vorteilen, die durch Innovationen in der künstlichen Intelligenz möglich werden:
KI eignet sich hervorragend zur zuverlässigen und effizienten Automatisierung von umfangreichen Routineaufgaben. Diese Fähigkeit befreit Menschen von monotonen Aufgaben, sodass sie sich auf kreative und strategisch wichtige Aktivitäten konzentrieren können. KI-Systeme lassen sich rund um die Uhr ohne Ermüdung betreiben: sie können Daten analysieren, Workflows verwalten und komplexe Berechnungen in Geschwindigkeiten und Größenordnungen durchführen, die für menschliche Arbeitskräfte unerreichbar sind.
KI verbessert die Funktionalität bestehender Produkte erheblich. Von Smartphones, die Sprachbefehle verstehen, bis hin zu Smart Homes, die Präferenzen und Gewohnheiten lernen – KI wird zunehmend in Verbrauchertechnologie eingebettet. So können Sie die Anwender-Experience verbessern und gleichzeitig den Komfort und die Barrierefreiheit alltäglicher Geräte verbessern.
Durch progressive Lernalgorithmen lassen sich KI-Systeme im Laufe der Zeit verbessern. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht personalisierte Experiences: von maßgeschneiderten Produktempfehlungen im Online-Shopping bis hin zu anwenderdefinierten Content-Feeds auf Social-Media-Plattformen. Durch die Analyse des Verhaltens und der Vorlieben von Anwendern kann KI hochrelevante Interaktionen bieten.
Die Fähigkeit von KI, riesige Datenmengen mithilfe von DL-Techniken zu analysieren, hat neue Möglichkeiten in Bereichen wie Betrugserkennung, Finanzmodellierung und Gesundheitsdiagnostik eröffnet. Durch den Einsatz neuronaler Netze mit mehreren Schichten kann KI Einblicke aufdecken, die tief in Daten verborgen sind, was sie zu einem leistungsstarken Tool für Forscher, Unternehmen und Fachkräfte im Gesundheitswesen macht.
Die Genauigkeit von KI-Anwendungen verbessert sich kontinuierlich. Sie ist in kritischen Bereichen wie der medizinischen Diagnose von entscheidender Bedeutung – und genau dort hilft KI jetzt dabei, Krankheiten wie Krebs mit größerer Präzision als je zuvor zu erkennen. Solche Fortschritte verbessern die Patientenergebnisse und tragen dazu bei, potenziell komplexe Prozesse im Gesundheitswesen zu optimieren.
KI verwandelt Daten vielleicht mehr als jede andere Technologie in ein strategisches Asset. Die Fähigkeit von KI, aus Daten zu lernen, bedeutet, dass die Qualität der Daten, die ein Unternehmen besitzt, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellen können. Das intelligente Sammeln, Analysieren und Anwenden von Daten hat sich zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil entwickelt.
KI besitzt die einzigartige Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, die ansonsten extrem schwierig und zeitaufwändig wären. Das umfasst sämtliche Bereiche: von der Optimierung der Logistik in Echtzeit bis hin zur Vorhersage von Klimamustern und der Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme.
Durch die Automatisierung von Entscheidungsfindungsprozessen und die präzise Ausführung von Aufgaben reduziert KI erheblich die Auswirkungen menschlicher Fehler. Sie verbessert nicht nur die Effizienz und Ergebnisse, sondern auch die Sicherheit in kritischen Anwendungen wie medizinischen Diagnosen und autonomen Fahrzeugen.
Die KI-Entwicklung lässt sich in verschiedenen Reifephasen einteilen, mit jeweils einzigartigen Fähigkeiten und Auswirkungen. Diese Funktionstypen sind im Großen und Ganzen in vier Kategorien unterteilt, die jeweils ein unterschiedliches Niveau an kognitiver Fähigkeit und Interaktion mit der Umgebung darstellen:
Reaktive Maschinen stellen die grundlegendste Form von KI dar. Diese Systeme arbeiten nach einem einfachen Impuls-zu-Antwort-Prinzip und reagieren auf bestimmte Eingaben mit vordefinierten Ausgaben. Sie können nicht aus vergangenen Erfahrungen lernen, was bedeutet, dass sich ihre Reaktion im Laufe der Zeit nicht verbessert. Reaktive Maschinen werden in der Regel für Aufgaben verwendet, die eine einfache Ausführung von Funktionen erfordern, z. B. das Filtern von E-Mails oder das Abgeben von Empfehlungen basierend auf aktuellen Daten, ohne dabei den bisherigen Kontext zu beachten.
KI mit begrenztem Arbeitsspeicher umfasst Systeme, die frühere Daten speichern und sie in der Zukunft für bessere Vorhersagen oder Entscheidungen nutzen können. Diese Art von KI verfügt über einen temporären, dynamischen Speicher, in den aktuelle Informationen aufgenommen werden können, um ihren Betrieb zu verbessern. Das Fundament von KI mit begrenztem Arbeitsspeicher ist Deep Learning, das es der Maschine ermöglicht, sich schrittweise zu verbessern. Die meisten aktuellen KI-Anwendungen von Chatbots bis autonomen Fahrzeugen funktionieren unter diesem Modell und nutzen vergangene Informationen, um ihre Funktionen kontinuierlich zu verfeinern.
Die Theory-of-Mind-KI ist ein fortschrittliches Konzept, das im Bereich der KI noch nicht vollständig umgesetzt wurde. Es bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Emotionen, Überzeugungen und Absichten zu verstehen und zu interpretieren. Dabei entsteht eine tiefere Ebene der Interaktion. Theory of Mind ist unerlässlich, um KI zu entwickeln, die menschliche Handlungen auf Grundlage des emotionalen Verständnisses vorhersagen kann. Diese KI-Funktionalität ist zwar vielversprechend, bringt jedoch erhebliche Herausforderungen und ethische Überlegungen mit sich, da das genaue Lesen und Antworten auf feine emotionale Signale komplex ist und das Potenzial für Missverständnisse erhöht.
KI mit Bewusstsein (eine Form starker KI) stellt den Höhepunkt der KI-Entwicklung dar – eine Stufe, auf der sich Maschinen ihrer selbst bewusst sind. Diese Art von KI, die im Allgemeinen theoretisch diskutiert wird, hätte ein Bewusstsein ihrer Existenz und kann ihre eigenen Gefühle wahrnehmen. Eine KI mit Bewusstsein wäre ein wichtiger Meilenstein, der eine neue Ära intelligenter Maschinen einläutet – jedoch mit schwer vorhersehbaren Folgen.
Von einer starken KI mit Bewusstsein sind wir zwar noch ein ganzes Stück entfernt, aber künstliche Intelligenz verändert schon jetzt ganze Branchen. Dank ihrer Vielseitigkeit kann sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, darunter:
- Gesundheitswesen
KI hilft bei der Früherkennung von Krankheiten, indem medizinische Bilder mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit analysiert werden. Darüber hinaus personalisiert sie die Patientenversorgung und kann sogar in Form von KI-verbesserten Systemen und medizinischen Robotern bei Operationen helfen. - Einzelhandel
Durch die Analyse von Mustern und Präferenzen passt KI die Shopping-Experience an den individuellen Käufer an. Außerdem optimiert KI die Bestandsverwaltung, um Verschwendung zu reduzieren und die Produktverfügbarkeit zu gewährleisten. - Fertigungsindustrie
KI-Algorithmen für vorausschauende Wartung sagen Geräteausfälle voraus und reduzieren dadurch Ausfallzeiten. Außerdem verbessert KI durch Echtzeitüberwachung die Produktionseffizienz und die Sicherheit am Arbeitsplatz. - Finanzwesen
Im Finanzsektor fördert KI den algorithmischen Handel, um optimale Renditen zu erzielen, und unterstützt Betrugserkennungssysteme zum Schutz vor Finanzkriminalität. Kundenseitig verbessert KI den Kundenservice und den Support durch rund um die Uhr verfügbare Virtual Agents und Chatbots. - Gaming
Beim Gaming erzeugt KI realistische und herausfordernde Umgebungen, steuert Nicht-Spieler-Charaktere und generiert dynamische, immersive Inhalte, um eine einzigartige Spieler-Experience zu schaffen. - Militär
Das Militär nutzt KI mit Drohnen und Robotik zur Aufklärung und für taktische Operationen sowie durch die Analyse von Satellitenbildern und Kommunikation zur strategischen Planung. Außerdem ist KI integraler Bestandteil des simulationsbasierten Trainings von Militärangehörigen.
Es gibt viele Möglichkeiten, KI in verschiedenen Branchen und Märkten produktiv einzusetzen. Doch sie kann auch Anlass zur Sorge sein. Die zunehmende Verbreitung von KI kann bestimmte Risiken und Herausforderungen mit sich bringen, über die sorgfältig nachgedacht werden muss. Das Verständnis dieser Risiken ist entscheidend, um passende Strategien zu entwickeln, die Risiken zu mindern und sicherzustellen, dass KI weltweit eine positive Kraft ist:
KI und Automatisierung können dazu führen, dass verschiedene von Menschen besetzte Stellen wegfallen, insbesondere in Sektoren, in denen häufig Routineaufgaben auftreten. Um diesen Effekt abzuschwächen, können Fortbildungs- und Schulungsprogramme dem Personal dabei helfen, neue Rollen zu übernehmen, die KI unterstützen kann (anstatt sie zu ersetzen). Dabei können sie sich auf Jobs konzentrieren, die menschliches Einfühlungsvermögen, Kreativität und strategisches Denken erfordern.
KI ist das Ergebnis der als Input genutzten Daten: KI-Systeme können Verzerrungen (den sog. Bias) aus Trainingsdaten übernehmen, was zu diskriminierenden Ergebnissen führt. Eine hohe Diversität der Teams, die KI-Systeme entwickeln, sowie strenge Tests mit auf Vielschichtigkeit basierenden Datensätzen können dazu beitragen, Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren. Dadurch werden KI-Entscheidungen gerechter.
KI kann riesige Mengen persönlicher Daten analysieren, was erhebliche Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwirft. Die Implementierung strenger Datenschutzbestimmungen und transparenter Richtlinien zur Datennutzung können dazu beitragen, persönliche Informationen zu schützen.
KI steht vor ethischen Dilemmas, wie dem Entscheidungsprozess in autonomen Fahrzeugen im Falle eines unvermeidbaren Unfalls. Die Festlegung klarer ethischer Richtlinien für die Entwicklung und Nutzung von KI sowie die Einbeziehung ethischer Überlegungen in den KI-Designprozess sind wesentliche Schritte, um diese Fragen anzugehen.
Die Rechenleistung, die für das Training komplexer KI-Modelle erforderlich ist, hat erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt. Durch die Effizienzoptimierung von Algorithmen, durch Investitionen in grüne Computing-Technologien und durch den Einsatz erneuerbarer Energiequellen in Rechenzentren lässt sich der CO2-Fußabdruck des KI-Betriebs reduzieren – was mit der Ausweitung der KI immer wichtiger wird.
Menschliche Intelligenz nachzuahmen, ist keine einfache Aufgabe. KI nutzt hierfür verschiedene Techniken, die zur Ausführung bestimmter Funktionen oder Lösung von Problemen konzipiert sind. Das Verständnis der folgenden grundlegenden Technologien hinter KI bietet Einblicke in die Möglichkeiten und verrät, wie diese Systeme Aktionen durchführen können, die bis vor Kurzem nur mit menschlicher Intelligenz möglich waren:
- Maschinelles Lernen
Wie bereits erwähnt, ist ML eine Kernuntergruppe von KI, mit der Systeme aus Daten lernen, Muster identifizieren und Entscheidungen treffen können. Hierzu werden Algorithmen eingesetzt, die ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe mit der Zeit verbessern können, je mehr Daten sie erhalten. ML ist das Rückgrat vieler KI-Anwendungen. - Deep Learning
Zur Analyse von Daten stützt DL sich auf neuronale Netze mit mehreren Schichten. Diese Netze können aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten lernen, wodurch sich DL besonders effektiv für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eignet. Deep Learning bildet die Basis für viele moderne KI-Technologien. - Neuronale Netze
Neuronale Netze sind eine Gruppe von Algorithmen, die in Anlehnung an das menschliche Gehirn entwickelt wurden, um Muster zu erkennen. Sie interpretieren sensorische Daten durch eine Art maschineller Wahrnehmung, durch Kennzeichnung oder durch das Clustering der Roheingaben. Die Muster, die sie erkennen, sind numerisch und in Vektoren enthalten, in die alle realen Daten übersetzt werden müssen, egal ob Bilder, Ton, Text oder Zeitreihen. - Natural Language Processing (NLP)
NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Es kombiniert computergestützte Linguistik – also eine regelbasierte Modellierung menschlicher Sprache – mit statistischen, ML- und DL-Modellen. NLP wird in Anwendungen wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Chatbots verwendet. - Computer Vision
Computer Vision ist ein KI-Bereich, in dem Computer darin trainiert werden, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Mithilfe digitaler Bilder von Kameras und Videos und von DL-Modellen können Maschinen Objekte genau identifizieren und klassifizieren und auf das reagieren, was sie „sehen“. Computer-Vision-Anwendungen umfassen Bild- und Objekterkennung oder Überwachung.
Neben den Kerntechniken, mit denen KI menschliche Intelligenz nachahmen kann, gibt es mehrere zugrunde liegende Technologien, die zur Unterstützung und Implementierung von KI-Systemen unerlässlich sind. Diese Technologien bieten die erforderliche Infrastruktur, Geschwindigkeit und Konnektivität, um KI-Anwendungen nicht nur möglich, sondern auch effizient zu machen:
- Grafikprozessoren (GPUs)
GPUs (Graphical Processing Units) können mehrere Berechnungen gleichzeitig verarbeiten und eignen sich somit perfekt für die hohen Anforderungen von ML- und DL-Algorithmen. Durch die parallele Verarbeitung reduziert sich der Zeitaufwand für das Training komplexer KI-Modelle erheblich. - IoT-Geräte (Internet of Things)
Das Internet der Dinge spielt eine zentrale Rolle für KI, da es riesige Mengen von Daten aus der physischen Welt sammelt, die KI-Systeme dann analysieren bzw. auf die sie reagieren können. Diese Geräte erweitern die Reichweite von KI auf alltägliche Objekte und verbessern Anwendungen wie Smart Homes, tragbare Technologie und industrielle Automatisierung. - Fortschrittliche Algorithmen
Algorithmen stellen klare Anweisungen für die KI beriet, die sie bei der Ausführung von Operationen befolgen muss. Sie tragen dazu bei, die Effizienz von KI zu verbessern, aus Daten zu lernen, komplexe Probleme zu lösen und Prozesse in jeder Anwendung zu optimieren. - Application Programming Interfaces (APIs)
Mithilfe von APIs können verschiedene Systeme Daten austauschen und gemeinsam nutzen, wodurch KI-Funktionen wie Spracherkennung und Übersetzung plattform- und anwendungsübergreifend bereitgestellt werden können.
Für viele Unternehmen ist die rasche Einführung und Weiterentwicklung von KI ein Grund zur Vorsicht. Doch leider wird es immer schwieriger, mit den Early Adoptern Schritt zu halten, wenn man beim Einsatz von KI-Lösungen zögert. Um in einer zunehmend KI-zentrierten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre KI-Initiativen skalieren. Wir zeigen Ihnen, wie das geht:
Das Potenzial von KI wird maximiert, wenn Wissen und Fähigkeiten über verschiedene Bereiche hinweg gebündelt werden. Indem Sie Silos aufbrechen und die bereichsübergreifende Zusammenarbeit fördern, kommen verschiedene Perspektiven zusammen, die für innovative KI-Lösungen erforderlich sind. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Projekte von einer breiten Palette an Fachwissen profitieren, einschließlich Data Science, IT, Betrieb und bereichsspezifisches Wissen. Unternehmen sollten Zusammenarbeit fördern, indem sie funktionsübergreifende Teams für die Bereitstellung von KI-Lösungen einrichten.
Unternehmen sollten den Zugriff auf Daten demokratisieren und Mitarbeiter in die Lage versetzen, auf KI-Logik basierende Entscheidungen zu treffen. Dazu müssen sie in die richtigen Tools und Technologien investieren und das Personal schulen und weiterbilden, damit es diese Daten effektiv nutzen kann. Durch die Einbettung KI-gestützter Analytics in tägliche Workflows können Unternehmen sicherstellen, dass die Entscheidungsfindung schneller und genauer erfolgt und auf breitere strategische Ziele ausgerichtet ist. Auf diese Weise können Mitarbeiter ohne Zögern auf KI-Einblicke reagieren.
Die erfolgreiche Skalierung von KI erfordert einen agilen Ansatz für Entwicklung und Bereitstellung. Das bedeutet, offen für Experimente zu sein, aus Fehlern zu lernen und schnell iterieren zu können. Eine agile Denkweise fördert Flexibilität, Reaktionsfähigkeit und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung – allesamt entscheidend, um KI-Lösungen an neue Geschäftsanforderungen und technologische Fortschritte anzupassen.
Künstliche Intelligenz bringt viele Vorteile mit sich. Doch die Entwicklung einer praktikablen, effektiven und kostengünstigen KI-Strategie für Ihr Unternehmen ist nicht einfach. ServiceNow, der führende Anbieter im Bereich IT-Management, bietet eine Suite von KI-Funktionen, mit denen Unternehmen ihre Workflows besser automatisieren und optimieren können als je zuvor.
Mit Tools für unüberwachtes Lernen, um Muster in Daten aufzudecken, mit verstärktem Lernen, um sich durch Belohnungen zu verbessern, und mit generativer KI, um die Produktivität in allen Bereichen zu steigern, senkt ServiceNow die Einstiegshürde und macht intelligente Technologien leicht zugänglich und leistungsstark. Und vielleicht am wichtigsten: Der Einsatz von ServiceNow für Datensicherheit gewährleistet, dass jede KI-Lösung speziell auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten ist Daten sicher in der ServiceNow Cloud gespeichert werden. Darüber hinaus sorgt die Plattform für eine schnelle Bereitstellung und Verfeinerung von KI, sodass sich Ihr Unternehmen schnell an KI-Weiterentwicklungen anpassen und von ihnen profitieren kann, ohne tiefgreifendes technisches Fachwissen zu benötigen.
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