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So kann man KI im Unternehmen nutzen: Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) kann man zweifellos als die Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre und Jahrzehnte bezeichnen. KI revolutioniert Wirtschaft und Industriemärkte ebenso wie die Alltagswelt in einem bis dato unbekanntem Ausmaß. KI beeinflusst die digitale Unternehmenswelt fundamental und ist aktuell der stärkste Treiber des digitalen Wandels. Künstliche Intelligenz und Machine Learning gelten daher als Zukunftsmarkt, versprechen Chancen und erzeugen – bisweilen überhöhte – Erwartungen. Parallel mehren sich Anzeichen von Unsicherheit sowie mahnende Kritiker, die auf Risiken verweisen. Ebenso zeigen sich erste Anzeichen einer KI-Ernüchterung. Für KI im Unternehmen gilt es daher Möglichkeiten, Herausforderungen und Limitationen genau abzuwägen und die Frage zu beantworten, was künstliche Intelligenz und Machine Learning für das jeweilige Unternehmen tatsächlich zu leisten imstande sind und welchen konkreten Nutzen man erzielen kann.

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Dieser Artikel beantwortet folgende Fragen zum Thema KI im Unternehmen

  • Was ist Künstliche Intelligenz und was kann KI im Unternehmen konkret leisten?
  • Wie stark und in welchen Bereichen kommt KI im Unternehmen bereits zum Einsatz?
  • Welche Herausforderungen gibt es beim Einsatz von Machine Learning und was sind mögliche Einschränkungen bei Datenanalysen mittels KI?

Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Was ist Künstliche Intelligenz nun eigentlich? Historisch betrachtet wurde KI erstmals Mitte der 50er Jahre des letzten Jahrhunderts als Forschungsgebiet erwähnt mit der Idee, Maschinen das Sprechen zu erlernen und sie zur Problemlösung einzusetzen. Die für die Digitalisierung und den Einzug der sozialen Medien maßgebliche Entwicklung begann Anfang 2000 mit einer neuen Generation von Technologien. Hier wurden erstmals Verfahren maschinellen Lernens eingeführt, um aus großen Datenmengen anhand von Modellen Muster zu extrahieren. Gemäß dem Slogan ‚The future is now‘ wurden dabei Modelle künstlicher Intelligenz entwickelt, die auf Algorithmen basieren. Das Neue dabei: KI-Systeme nehmen Situationen in einer komplexen sich verändernden Umwelt wahr, entwickeln Modelle und interpretieren sie mit Hilfe ihres sich stetig erweiternden Wissens. Auf Basis dieser Modelle werden Vorhersagen getroffen und Handlungsempfehlungen ausgearbeitet, die immer mehr auch für Unternehmen eine zentrale Entscheidungsgrundlage darstellen. Beispielhafte Modelle sind Entscheidungsbaum und Predictive Modeling.

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KI im Unternehmen und maschinelles Lernen: Anwendungsbeispiele

Im Rahmen einer aktuellen PWC- Studie über deutsche Unternehmen zeigte sich ein interessantes Ergebnis insofern, als das KI-Bewusstsein noch wenig ausgeprägt ist. Weniger als 10% der Unternehmen nutzen KI oder sind dabei, KI Systeme zu testen bzw. zu implementieren. Weitere 40% der befragten Unternehmen sehen KI als relevant und/oder planen zukünftig den Einsatz von KI.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Systemen sind vielfältig, besonders in den Bereichen autonome Assistenz, Kooperation und selbstständiges Lernen:

  • Autonome Assistenz: Beispiele hierfür sind autonome Roboter oder Transportmittel (z. B.. autonomes Fahren)
  • Kooperativ: Kooperativ agierende Systeme finden sich in OP- und Pflegeroboter, Assistenzroboter oder Sprachassistenten (Google Now, Siri, Alexa)
  • Maschinelles Lernen: Anwendungsbeispiele sind hier smarte Geräte im Eigenheim oder Geräte zur Überwachung bzw. Sicherung in Unternehmen, wie zB. Betrugsabwehr/Cyber-Abwehr, Risikomanagement, Datensicherung, Bild- und Tonauswertung, etc.

Als die wichtigsten Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen für KI im Unternehmen sind Datenanalysen für Entscheidungsprozesse, die Automatisierung bestehender Geschäftsprozesse sowie Chatbots und Speech Processing gefragt. Bedarf besteht vor allem im Dienstleistungsbereich. So verwendet beispielsweise die Verbraucherindustrie Chat-Bots, das Gesundheitswesen nutzt die Diagnose mittels Bilderkennung, im Transportbereich steht autonomes Fahren im Mittelpunkt und in der Finanzbranche nutzt man Künstliche Intelligenz zur Risikoanalyse, zB. um ein mögliches Betrugsrisiko zu minimieren.

Möglichkeiten durch KI im Unternehmen: Eine Case Study

Die klassische Datenanalyse ist deskriptiv bzw. diagnostisch. Das heißt, die gesammelten Informationen werden beschrieben und daraus Schlussfolgerungen gezogen. Künstliche Intelligenz hingegen ist prädiktiv und präskriptiv. Hier werden auf Basis der verfügbaren Informationen Vorhersagen getroffen sowie Computersimulationen erstellt, anhand derer valide Entscheidungen erzielt werden können. Die höchste Stufe der Datenanalyse stellt die kognitive Analyse dar: Hier imitiert KI menschliche Gedankengänge und lernt selbstständig aus den Resultaten. Diese Analyse ist höchst effizient für automatisierte Prozessvorgänge.

Als konkretes maschinelles Lernen Anwendungsbeispiel soll hier das Modell einer selbstlernenden KI-Software dienen. Ein Anwendungsbeispiel wäre etwa ein vollautomatisiertes Datenanalysetool vor, welches beispielsweise die Ausschussware in einem Produktionszyklus reduziert. Das Analysetool identifiziert fehlerhafte Teile oder bis dato unbekannte Mängel und sorgt im nächsten Schritt in Echtzeit für stabile und fehlerfreie Prozesse. Gleichzeitig zur Fehleranalyse werden also lernend umfangreiche automatisierte Lösungen entwickelt sowie Maßnahmenpakete und Handlungsempfehlungen abgeleitet. So kann das Tool maßgeblich zur Absicherung neuer Produkte beitragen und richtungsweisend für Herstellungsprozesse und zur Warnung vor Fehlern eingesetzt werden. Derartige Software könnte branchenübergreifend beispielsweise in Entwicklungs- und Produktionsunternehmen genutzt werden und würden Zeit-, Ressourcen- und Kostenersparnisse bringen. Die Einsatzmöglichkeiten wären vielfältig: von Fehlerreduktion in Produktions- oder Montageprozessen über Aufdeckung von Zusammenhängen und Prozessoptimierung bis hin zu Produkt- und Qualitätssicherung.

Herausforderungen und Einschränkungen bei der Datenanalyse durch KI

Neben den genannten Vorteilen lassen sich auch Unsicherheiten und Herausforderungen von KI in Unternehmen erkennen, Stichwort: Automatisierung. Ein zu hoher Autonomiegrad von KI-Systemen, die sich eventuell dem menschlichen Zugriff entziehen, löst Unbehagen und Angst vor dem Verlust des Arbeitsplatzes aus. Hier bedarf es eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI-Technologien, so dass für Mitarbeiter die Vorteile gegenüber möglichen Nachteilen überwiegen.

Eine zentrale Herausforderung in diesem Zusammenhang stellen ethische Fragen dar. Der Anspruch an intelligente Systeme lautet, nicht nur prozessoptimiert und ökonomisch effizient zu funktionieren. Es gilt zu gewährleisten, dass KI-Systeme humangerecht und werteorientiert agieren, um die Lebenssituation der Menschen zu verbessern und als zentrale Forderung, die Autonomie und Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Zusammenfassung

Dieser Artikel zeigt die enorme Bedeutung von Big Data und die rasante Zunahme des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning auf, die die Welt tief greifend und nachhaltig verändern. KI und komplexe Algorithmen, die aus großen Datenmengen anhand von Modellen Muster erkennen und ableiten, beeinflussen unser Leben und unsere Gesellschaft stärker denn je. Die KI-Anwendungsbereiche sind vielfältig und werden anhand eines Fallbeispiels aufgezeigt. Gleichzeitig ist das Bewusstsein für KI im Unternehmen noch eher gering ausgeprägt. Rund die Hälfte der Unternehmen ist weitgehend KI-fern und sehen eine KI-Nutzung für nicht oder wenig relevant. Der Artikel macht Potenziale als auch Herausforderungen und Einschränkungen von KI im Unternehmen deutlich und weist auf die Wichtigkeit eines ethisch verantwortungsvollen Umgangs und vorausschauenden Einsatzes von KI-Systemen hin. Die Experten von Novustat helfen Ihnen bei der Auswahl geeigneter Data Mining Methoden und unterstützen Sie bei der Umsetzung und Interpretation.

Weiterführende Quellen

bitkom: Entscheidungsunterstützung mit Künstlicher Intelligenz

Fraunhofer-Allianz Big Data: Zukunftsmarkt Künstliche Intelligenz. Potenziale und Anwendungen

Funkschau. Business. Technology, strategy: KI von der Anwendung bis ins Rechenzentrum

PricewaterhouseCoopers GmbH: Künstliche Intelligenz in Unternehmen. Eine Befragung von 500 Entscheidern deutscher Unternehmen zum Status quo.