Künstliche Intelligenz 2018: Sechs Praxis-Beispiele auf einen Blick

Machine Learning und Deep Learning gelten als bahnbrechende KI-Verfahren. Sie werden sich in den kommenden Jahren immer stärker in unserem Leben und Arbeiten verankern. Aber wie sieht gegenwärtig ein konkreter KI-Einsatz aus? Vorhang auf für sechs Beispiele.


Künstliche Intelligenz in der Praxis
(Künstliche Intelligenz unter CC0 1.0)

Künstliche Intelligenz imitiert menschliches Denken und Handeln. Wie die Begriffe KI, Machine Learning und Deep Learning zusammenhängen, zeigt euch dieses Schaubild:

Der Zusammenhang von KI, Machine Learning und Deep Learning


Derzeit sind wir noch Welten von einer starken KI entfernt: Diese "Universal Artificial Intelligence" wäre der menschlichen Intelligenz ebenbürtig.

Was 2018 jedoch bereits erfolgreich angewandt wird, ist schwache KI: Diese "Narrow Artificial Intelligence" imitiert menschliche Intelligenz in einem einzelnen, isolierten Bereich (ohne sie abstrahieren zu können).

Sechs Beispiele auf einen Blick:

#1: KI in der Buchhaltung

Eingehende Zahlungen richtig zuordnen – und das angesichts fehlender Rechnungs- und Kunden-Nummern, abweichender Beträge, Sammelüberweisungen und unterschiedlichen Währungen: Diese Tätigkeiten sind für menschliche Buchhalter oft mühselig und fehleranfällig.

Machine-Learning-Programme lernen anhand erfolgreich zugeordneter Zahlungen, diese Aufgabe zu unterstützen oder ganz zu übernehmen. Auch arbeiten sie (wenn erfolgreich trainiert) zuverlässiger und deutlich schneller als der Mensch.

Das Schlagwort lautet "Robotic Process Automation" (RPA, robotergesteuerte Prozessautomatisierung). Die Berater von Deloitte bieten dazu einen anschaulichen Clip:




#2: Künstliche Intelligenz im Marketing

Wie identifiziert man kaufbereite Kunden? Wer die Antwort kennt, kann seine Zielgruppe passgenau ansprechen:
  • mit personalisierten Angeboten
  • zum optimalen Preis
  • über den optimalen Kanal
  • zum richtigen Zeitpunkt
Wie KI das Customer Relationship Management (CRM, zu Deutsch Kundenbeziehungsmanagement) unterstützen kann, zeigt dieses Video des Anbieters Salesforce:




Ein weiteres Beispiel für künstliche Intelligenz im Marketing ist die Empfehlungs-KI: Laut Studien macht Amazon mehr als ein Drittel seiner Umsätze mit KI-basierten, automatisierten Produktvorschlägen.

#3: KI im Kundenservice

Künstliche Intelligenz kann Servicemitarbeiter dabei unterstützen, eine Anfrage schneller und präziser dem richtigen Bereich und Mitarbeiter zuzuordnen. Statt Statistiken und Schlagwortlisten manuell pflegen zu müssen, arbeitet der Algorithmus im Ticketsystem.

Ein weiteres Beispiel: KI-basierte Chatbots ermöglichen einen 24/7-Support, der einfache Kundenanfragen automatisiert rund um die Uhr beantwortet.

#4: Machine Learning im Lebensmittelhandel

Matschige Erdbeeren und faulige Äpfel? Beim Online-Einkauf von Lebensmitteln erwartet der Kunde einwandfreie Qualität.

Amazon arbeitet mit einem KI-System, das eigenständig die Qualität von Obst und Gemüse einschätzen soll – und das deutlich schneller und exakter als das menschliche Auge. Auch hier greift Machine Learning: Das Programm studiert so viele Bilder von Obst und Gemüse in verschiedenen Reifestadien, bis es kleinste Anzeichen von verdorbener Ware erkennen kann.

#5: Deep Learning im Gesundheitswesen

KI-gestützt können Gesundheitsdaten analysiert, abgeglichen und für eine optimierte Therapie genutzt werden.

Schon heute untersuchen Deep-Learning-Programme Krebszellen, um so früh wie möglich krankhafte Veränderungen zu erkennen.

#6: KI im Projektmanagement

Das klassische Projektmanagement arbeitet mit einem "magischen Dreieck" bestehend aus:
  • Kosten
  • Zeit
  • Qualität
Verbessert man einen dieser drei Faktoren (z. B. Zeit sparen), beeinträchtigt dies die anderen beiden Faktoren (Kosten steigen, Qualität sinkt).

Der KI-Ansatz will alle drei Faktoren gleichzeitig verbessern. Künstliche Intelligenz arbeitet schneller (braucht keine Pause, kalkuliert zügiger), besser (keine menschlichen Flüchtigkeitsfehler) und günstiger.

Künstliche Intelligenz: The show has just begun

Experten gehen davon aus, dass Machine- und Deep Learning sich in den kommenden Jahren sehr schnell weiterentwickeln werden. Natürlich wirft das auch die Frage auf, wie viele menschliche Arbeitsplätze dadurch verloren gehen.

Alles Dinge, mit denen Entscheider in Unternehmen sich bereits heute eindringlich beschäftigen sollten.

Abschließend bleibt mir nur erneut der Appell, künstliche Intelligenz mehrheitlich als Chance und nicht als Gefahr zu sehen: Dystopische Horrorszenarien à la "Terminator", "Matrix" oder "Blade Runner" sind unrealistisch (gleichwohl cineastisch grandios), Zukunftsszenarien à la "Star Trek" dagegen erstrebenswert.

Lasst es mich wissen: Wie schätzt ihr das Thema künstliche Intelligenz ein?

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Mathias Sauermann

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