Künstliche Intelligenz

Die ersten Forschungsansätze im Bereich Künstliche Intelligenz stammen aus den 1950er Jahren. Dieses Kapitel skizziert Meilensteine der KI-Forschung bis hin zu den modernen Entwicklungen des Maschinellen Lernens, die den Schwerpunkt dieses Buches darstellen. Grundlegende Verfahren des Maschinellen Lernens werden im zweiten Teil dieses Kapitels erläutert, insbesondere die Funktionsweise von Künstlichen Neuronalen Netzen. Dabei wird auch auf Limitationen moderner Algorithmen eingegangen.

Mit den technischen Durchbrüchen geht ein starker Anstieg der Investitionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz einher. Dieser ist größtenteils zurückzuführen auf das starke Engagement der großen Digitalkonzerne aus den USA und China. Nachdem im ersten Teil dieses Kapitels die Hintergründe des Zuwachses an Finanzmitteln erläutert werden, beschäftigt sich der zweite Teil mit den Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf Produktivität und Wachstum der Volkswirtschaften. Der letzte Teil dieses Kapitels thematisiert mögliche Folgen für den Arbeitsmarkt.

In den kommenden fünf bis zehn Jahren werden Unternehmenssysteme aufgrund von neuen Technologien zunehmend intelligenter und optimieren sich nahezu selbst. Mit dem Unternehmen werden sich auch das unternehmerische Umfeld und die Art und Weise der geleisteten Arbeit wandeln. Softwareanbieter wie SAP unterstützen Firmen auf ihrem Weg, ein intelligentes Unternehmen zu werden. Dieses Kapitel vermittelt Einblicke in die Innovationsstrategie der SAP, die Evolution von Unternehmenssystemen und die Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Konkrete und praxisnahe Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Bereichen illustrieren den Einsatz von KI im Unternehmen und die Auswirkungen innovativer Technologien auf Wirtschaft und Gesellschaft.

Amazon forscht und entwickelt intensiv an Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich des Maschinellen Lernens. Die Ergebnisse der Arbeit kommen schon heute den Kunden zugute – etwa indem Systeme auf Grundlage von Daten aus der Vergangenheit Nachfrage-Prognosen erstellen; oder indem der Frischegrad von Obst und Gemüse automatisch erkannt wird. Das sorgt für schnellere Lieferung, weniger Müll, verringerte Lagerkosten und günstigere Preise. In diesem Kapitel beschreibt Ralf Herbrich, Director of Machine Learning bei Amazon und Geschäftsführer des Amazon Development Centers in Berlin, wie Künstliche Intelligenz bei Amazon zum Einsatz kommt und welche Potenziale und Limitationen das Unternehmen sieht.

Sprachbasierte Systeme werden immer leistungsfähiger und eröffnen eine Vielzahl neuer Möglichkeiten zur Gestaltung innovativer Geschäftsmodelle. In dem vorliegenden Artikel wird gezeigt, wie pflege- und hilfsbedürftige Menschen mithilfe eines selbstentwickelten Amazon-Alexa-Skills unterstützt werden können. Insbesondere wird demonstriert, wie Spracherkennung die Versorgung mit medizinischen Verbrauchs- und Hilfsmitteln erleichtern kann. Der Artikel basiert auf einer Kooperation zwischen dem Unternehmen Medi Markt und dem Fachgebiet Wirtschaftsinformatik – Software & Digital Business der Technischen Universität Darmstadt.

An erster Stelle für Investitionen deutscher Unternehmen in künstliche Intelligenz stand bisher häufig die Erwartung, Prozesse effizienter gestalten und dadurch Kosten einsparen zu können. Eher seltener ging es um die grundsätzliche Veränderung der Geschäftsprozesse oder gar neue Geschäftsmodelle. Stattdessen werden bestehende Abläufe mit neuer Technologie umgesetzt, um Abläufe zu vernetzen, zu beschleunigen, kurz: um die Erhöhung der Produktivität. Mit Digitaler Transformation hat das wenig zu tun. Datengetriebene Services, Wertschöpfung aus Information, effizientere Betriebsabläufe auf Basis von komplexen Vorhersagemodellen sind die Schritte auf dem Weg in eine digitale Zukunft. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lässt sich dieser Weg schneller und einfacher beschreiten.

Die Weltwirtschaft wandelt sich heute schneller denn je und ist durch starke Disruption geprägt. Neue digitale Geschäftsmodelle schießen aus dem Boden, und Markteinsteiger, die oft aus anderen Märkten oder Branchen stammen, verändern die Wettbewerbslandschaft in rasantem Tempo. Im Zentrum dieser digitalen Disruption steht häufig eine Technologie mit außergewöhnlichem Innovationspotenzial: die Künstliche Intelligenz (KI). Im Folgenden geben wir zunächst einen Überblick über den aktuellen Stand von KI und untersuchen im Anschluss, was sich in den letzten Jahren verändert hat und warum KI in praktisch jeder Branche zu einem wichtigen Element der digitalen Innovation geworden ist. Wir erläutern, weshalb sich mit KI aus Rohdaten wirtschaftlicher Mehrwert erzielen lässt und wie wichtig der Faktor Zeit in diesem Zusammenhang ist. Anschließend erörtern wir den Wert des einheitlichen Branchenstandards „Predictive Model Markup Language (PMML)“ und beschreiben, wie KI mithilfe von PMML auf einer digitalen Geschäftsplattform mit offenen Standards schnell verfügbar gemacht werden kann. Den Abschluss bilden Anwendungsfälle für das Internet der Dinge (IoT), Finanzwesen und Marketing.

Die Fortschritte in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz bewirken, dass diese jetzt – d. h. im Jahr 2018 – für viele Unternehmen handlungsrelevant wird. Für einige Unternehmen wird Künstliche Intelligenz dabei sogar eine Kernkompetenz. Dies bedeutet jedoch, dass sich Unternehmen mit den Ängsten vor Künstlicher Intelligenz auseinandersetzen müssen. In diesem Buchbeitrag wird deshalb dargestellt, welche Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Umgang mit Wissen, in der Unterstützung von Entscheidungen, in der Verbesserung von Services und in der Effizienzsteigerung besitzt und wie mit den Ängsten im Umfeld von Künstlicher Intelligenz am besten umgegangen wird.

KI-Technologien sind längst ein fester Bestandteil in unserem Leben geworden, obwohl dies den meisten Nutzern in ihrem Alltag überhaupt nicht bewusst ist. Stefan Wess, Geschäftsführer der Empolis Information Management GmbH, ist sogar überzeugt: Methoden der Künstlichen Intelligenz können durch bessere Analyse der verfügbaren Informationen verhindern, dass Menschen vermeidbare Fehler begehen. Dazu führt er aus, welche grundlegenden Technologien schon jetzt nutzbar sind, um die richtigen Informationen zu erkennen, zuverlässig zu extrahieren und als Handlungsempfehlungen bereitzustellen. In einem praktischen Beispiel aus der Versicherungsbranche erläutert Wess, wie man alle nötigen Informationen für die Bewertung von Finanzrisiken gewinnen kann und dann mithilfe von KI-Technologien die richtigen Schlüsse daraus zieht. Viele namhafte nationale und internationale Unternehmen sowie öffentliche Institutionen vertrauen auf Empolis-Lösungen und das umfassende Branchen- und Prozess-Know-how. Weltweit gibt es derzeit ca. 500 Empolis-Installationen und täglich nutzen rund 620.000 professionelle User Empolis-Lösungen, um damit etwa 34 Mio. Endkunden zu bedienen. Empolis agiert als treibende Kraft bei der Entwicklung von innovativen Produkten und Industriestandards und engagiert sich in nationalen und internationalen Forschungs- und Entwicklungsprojekten. Empolis ist Gesellschafter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und ist im Kuratorium des Fraunhofer Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS vertreten.

Die vierte industrielle Revolution geht mit einer steigenden Nutzung von Informationstechnologien in der Industrie einher. Künstliche Intelligenz wird die Arbeit im produzierenden Gewerbe verändern und neue Geschäftsmodelle hervorbringen. SAMSON als ein produzierendes Unternehmen verfolgt die Entwicklungen aufmerksam und hat sich frühzeitig mit dem Thema der Digitalen Transformation auseinandergesetzt.

Die Technologie der künstlichen Intelligenz bringt auch für die Automobilindustrie ein enormes Potential zur Weiterentwicklung sowohl im Produkt als auch in den internen Abläufen und Prozessen. Der Volkswagen Konzern erschließt dieses Potential unter anderem über ein dediziertes KI Team im Data:Lab München. Der Buchbeitrag gibt Einblick in die Herangehensweise, einen Auszug konkreter Anwendungsfälle und einen Einblick in die Aktivitäten im Bereich Quantum Computing.

Der Großteil dieses Buches betont bewusst die Chancen der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext. Aus Weiterentwicklung fast jeder Technologie ergeben sich neben neuen Möglichkeiten aber auch potenzielle Probleme. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit verschiedenen Risiken des Einsatzes Künstlicher Intelligenz, insbesondere Fragestellungen aus den Bereichen Ethik und Privatsphäre.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Wachstum und Produktivität in der digitalen Ökonomie entscheidend voranzutreiben. Dabei wird insbesondere der Konsumentenmarkt im Bereich der digitalen Wertschöpfung heutzutage vor allem von chinesischen und amerikanischen Großkonzernen dominiert. Dieses abschließende Kapitel erläutert die Hintergründe für Europas Rückstand in diesen Bereichen und geht auf die politischen Gegenmaßnahmen ein, die einen Aufholprozess in Gang bringen könnten.