Die vier Arten von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz erledigt Aufgaben teilweise methodischer oder effizienter als menschliche Intelligenz.
Sie schafft Möglichkeiten, Probleme in diversen Bereichen, unter anderem in Bildung, Umwelt, Arbeitswelt und Gesundheit zu lösen.
Beispielsweise können intelligente Technologien, Gebäude oder Fahrzeuge den CO2-Ausstoß senken oder Menschen mit Behinderungen unterstützen.
Ein Teilbereich der KI, das maschinelle Lernen, macht es Ingenieuren möglich, selbstfahrende Autos und Roboter zu konstruieren, Bilder und Sprache zu erkennen oder Martkttrends vorherzusagen.
Folgende vier Arten von Künstlicher Intelligenz wurden von Arend Hintze (Professor für Integrative Biologie Michigan State University) definiert:
Reaktive KI
Reaktive KI ist ein aufgabenspezifisches System ohne Gedächtnis. Das heißt, eine Eingabe liefert immer die gleiche Ausgabe. Machine-Learning-Modelle sind im Allgemeinen reaktive Maschinen. Sie nutzen Kundendaten wie Kauf-oder Suchverlauf, um dem Kunden Empfehlungen zu unterbreiten.
Die Handlungen eines Menschen können nicht reaktiv sein, da dieser nicht über alle Informationen verfügen kann, auf die er reagieren muss. Der durchschnittliche Mensch ist nicht in der Lage, die riesigen Datenmengen - beispielsweise des gesamten Netflix-Verlaufs eines Kunden und dessen Feedback - zu individuellen Empfehlungen zu verarbeiten.
Reaktive KI ist eine künstliche Superintelligenz. Sie funktioniert größtenteils gut und zuverlässig in Erfindungen wie beispielsweise selbstfahrenden Autos. Reaktive KI kann zukünftige Ergebnisse aber nur vorhersagen, wenn sie mit den entsprechenden Informationen versorgt wurde.
KI mit begrenzter Speicherkapazität
KI mit begrenzter Speicherkapazität ist die nächste Entwicklungsstufe. Sie kann im Gegensatz zu den reaktiven Maschinen in die Vergangenheit blicken und bestimmte Situationen oder Objekte längere Zeit beobachten.
Dieser Algorithmus imitiert die Zusammenarbeit der Neuronen unseres Gehirns. Somit wird er intelligenter, je mehr Daten er zum Trainieren erhält.
Die Beobachtungen aus der Vergangenheit werden in die KI einprogrammiert. Ihre Handlungen werden somit sowohl auf Basis vergangener als auch aktueller Daten ausgeführt.
Anders als bei Menschen, die aus ihren Misserfolgen und Erfolgen lernen können, werden im begrenzten Speicher dieser KI diese Daten jedoch nicht als lernfähige Erfahrung gespeichert.
Die KI verbessert sich mit der Zeit, weil sie mit immer neuen Daten trainiert wird.
Ein Beispiel für KI mit begrenzter Speicherkapazität ist die Art, wie selbstfahrende Autos Richtung, Nähe und Geschwindigkeit anderer Autos im Straßenverkehr beobachten. Die Kenntnis von Schildern, Ampeln, Unebenheiten auf der Straße und Kurven sind als Repräsentation der Welt im Auto programmiert.
Diese Daten helfen dem selbstfahrenden Auto bei der Entscheidung, wann es beispielsweise die Spur wechseln muss, um nicht mit einem anderen Fahrzeug zu kollidieren.
Theory of Mind
Aktive KI und KI mit begrenzter Speicherkapazität existieren bereits. Die beiden nächsten KI-Arten, Theory of Mind und KI mit Selbsterkenntnis, sind theoretische Typen. Sie könnten möglicherweise in Zukunft entwickelt werden, daher gibt es noch keine Beispiele dazu.
KI auf der Grundlage der Theory of Mind könnte das Potenzial haben, die Gedanken und Gefühle anderer Wesen zu verstehen. Dies würde das Verhalten gegenüber ihren Nutzern beeinflussen.
Die Grundlage menschlicher Beziehungen sind die kognitiven Fähigkeiten des einzelnen Menschen. Diese ermöglichen es uns zu verarbeiten, wie unsere eigenen Emotionen und Gedanken andere Menschen beeinflussen - und wie die der Anderen uns beeinflussen.
In der Zukunft können KI-Maschinen auf der Grundlage der Theory of Mind menschliche Absichten verstehen und Verhalten vorhersagen, so als würden sie menschliche Beziehungen simulieren.
KI mit Selbsterkenntnis
Das Highlight der KI- Entwicklung wäre die Entwicklung von Systemen mit Selbsterkenntnis, mit dem bewussten Verständnis ihrer Existenz. Diese Art von KI gibt es noch nicht.
Es gibt über die Intelligenz des menschlichen Gehirns und die Funktionsweisen von Entscheidungsfindung, Lernen und Gedächtnis noch viel zu erforschen. Algorithmen des maschinellen Lernens und Künstliche Intelligenz sind somit noch weit von der Fähigkeit zur Selbsterkenntnis entfernt.
KI-Anwendungen in Unternehmen
Eine aktuelle Studie des Statistischen Bundesamtes zeigt, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten für KI in Unternehmen sind.
Besonders häufig wird KI im Marketing oder Vertrieb genutzt (33%). Dienstleistungs- oder Produktionsprozesse, Organisation von Verwaltungsprozessen oder das Management sind weitere wichtige Einsatzgebiete.
KI macht eine Vielzahl von Anwendungen möglich, um Kosten zu senken, Effizienz zu steigern und eine bessere Entscheidungsfindung zu fördern. In einigen Unternehmensbereichen nimmt KI eine unterstützende Rolle ein, während sie in anderen Bereichen hilft, neue Geschäftsbereiche zu schaffen.
Von der Produktion über den Vertrieb bis zum Kundenservice - Intelligente Systeme können hier überall die Mitarbeiter eines Unternehmens unterstützen.
1. Softwareentwicklung:
Bei der Projektplanung, Code-Generierung und Fehleranalyse unterstützen KI-basierte Tools den Softwareentwickler.
KI-Modelle werden hier beispielsweise zur Optimierung von Entwicklungszyklen eingesetzt. Sie können Engpässe vorhersagen und dementsprechend Lösungen vorschlagen.
2. Personalwesen
Im Bereich Personalwesen wird KI zur Optimierung von Rekrutierungsprozessen und zur Analyse von Bewerbungsunterlagen eingesetzt. Algorithmen können hier dabei helfen, geeignete Kandidaten ausfindig zu machen und dabei hochwertige Entscheidungen zu fördern. KI-gestützte Chatbots können Fragen von Mitarbeitern beantworten und so die HR-Teams entlasten.
3. Banken und Versicherungen
In der Finanzbranche gibt es zahlreiche Anwendungen für KI. Hierzu zählen die Risikobewertung, Betrugsbekämpfung und die Automatisierung von Compliance-Prozessen. KI-basierte Systeme können große Datenmengen analysieren. So helfen sie dabei, Anomalien und potenzielle Risiken zu erkennen.
Ein weiteres Beispiel sind sogenannte Robo-Advisors. Hierbei erstellt KI individuelle Anlageempfehlungen auf Basis von Kundenprofilen. Weiterhin wird versucht, Algorithmen zur Marktanalyse einzusetzen, um so Investitionen in Echtzeit zu optimieren und dementsprechend Handelsstrategien zu verbessern.
4. Gesundheitswesen und Medizin
KI im Gesundheitswesen trägt dazu bei, Diagnostik und Behandlung zu verbessern. Algorithmen analysieren hierbei medizinische Aufnahmen, um dann Anzeichen von Krankheiten erkennen zu können. Wearables wie beispielsweise Smartwatches, die Gesundheitsdaten in Echtzeit sammeln, nutzen KI und können so personalisierte Empfehlungen geben und die Gesundheitsüberwachung verbessern.
Weiterhin kann KI auch bei der Entwicklung neuer Medikamente durch Simulation von Molekül-Reaktionen eingesetzt werden.
5. Fertigung und Produktion
KI-Systeme in der Industrie optimieren Fertigungsprozesse durch Anomalieerkennung und prädiktive Wartung. Algorithmen und Sensoren können Maschinen in Echtzeit überwachen. Sie erkennen potenzielle Ausfälle und können dadurch teure Stillstandzeiten minimieren.
Von dieser Technologie profitiert auch die Robotik. Intelligente Steuerungssysteme, die sich an variable Produktionsbedingungen anpassen können, finden hier ihren Einsatz.
6. Logistik
Künstliche Intelligenz macht in der Logistik eine präzise Planung und Steuerung der Lieferketten möglich. Mit prognostizierbarer Analyse können Unternehmen so ihre Lagerbestände optimieren und die Lieferzeiten verkürzen. KI-Systeme können Verkehrsdaten in Echtzeit nutzen. So ermöglicht es KI, optimale Routen für die Lieferung zu berechnen und somit die Kosten zu senken.
7. Handel und E-Commerce
KI spielt im Onlinehandel eine zentrale Rolle bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses. Das Kaufverhalten von Kunden wird durch Empfehlungs-Algorithmen analysiert, um so personalisierte Produktempfehlungen zu geben.
Zur gleichen Zeit helfen KI-Modelle bei der Preisoptimierung und der vorausschauenden Bedarfsplanung. So werden Lagerhaltung und Bestellmengen optimiert.
Virtuelle Assistenten und Chatbots unterstützen den Kundenservice und können einfache Fragen in Echtzeit beantworten. Mit weiterentwickelten Analyse-Tools können Unternehmen Kaufabbrüche reduzieren, indem sie gezielt Anreize oder Unterstützung anbieten.
8. Vertrieb und Marketing
Die Marketingabteilungen von Unternehmen profitieren von Künstlicher Intelligenz durch Personalisierung und Automatisierung von Werbekampagnen. Basierend auf Kundenpräferenzen identifizieren Tools zur Datenanalyse die Zielgruppen und optimieren Inhalte.
Programmatic-Advertising, ein Geschäftsgebiet, bei dem Online-Anzeigen automatisch an die relevantesten Zielgruppen platziert werden, ermöglicht es Unternehmen, sehr zielgruppenorientiert zu werben.
Des Weiteren ermöglicht KI die Analyse von Stimmungsdaten aus sozialen Medien. So können Trends frühzeitig erkannt und Markenstrategien angepasst werden.
Herausforderungen beim KI-Einsatz
Rechtliche Unsicherheiten, Bedenken beim Datenschutz und fehlendes Know-how bremsen viele Unternehmen bei der KI-Einführung. Mit der richtigen Strategie jedoch können diese Hürden überwunden und die Chancen von KI für ein nachhaltiges Wachstum ergriffen werden:
Die technische Infrastruktur ist die Basis
Wenn Unternehmen KI zur Datenverarbeitung von großen Mengen nutzen möchten, müssen die technischen Voraussetzungen stimmen. Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit veralteten IT-Systemen. Weitere häufige Herausforderungen stellen Daten dar, die oft in verschiedenen Formaten und Systemen vorliegen. Und manchmal reicht einfach die vorhandene Rechenleistung nicht aus.
Ein durchdachtes Datenmanagement und moderne Cloud-Lösungen schaffen heute die Basis für erfolgreiche KI-Projekte.
Rechtssicherheit und Datenschutz
Vielen Verantwortlichen in Unternehmen fehlen für eine vollständige Rechtssicherheit noch die Beispiele zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Oft stellt sich die Frage, wie sich die Verarbeitung personenbezogener Daten rechtskonform gestalten lässt. Weiterhin muss geklärt sein, welche Dokumentationspflichten erfüllt werden müssen und wer bei KI-gestützten Entscheidungen haftet.
Die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz (EU AI Act) sieht ab Februar 2025 eine neue Arbeitgeberpflicht vor: die Sicherstellung der KI-Kompetenz. Diese definiert klare Regeln für den Einsatz von KI. Dieser Rechtsrahmen bietet die Chance, KI von Anfang an vertrauenswürdig und rechtskonform in das Unternehmen zu integrieren.
Kosten und Nutzen richtig einschätzen
Für einen grundlegenden Wandel durch Künstliche Intelligenz in Unternehmen müssen verschiedene Kostenfaktoren berücksichtigt werden:
- Es entstehen Kosten für die technische Infrastruktur und die passende Software.
- Firmen müssen in die Qualifizierung der Mitarbeiter und externe Beratung investieren.
Die Wartung der Systeme erfordert kontinuierliche Investitionen.
In der Praxis hat sich jedoch gezeigt, dass sich gut geplante KI-Projekte durch Effizienzgewinne und durch neue Geschäftsmöglichkeiten auszahlen. Experten sagen sogar einen Produktivitätsschub für Deutschland durch Künstliche Intelligenz von bis zu 29% bis zum Jahr 2035 voraus.
Menschen im Wandel begleiten
Durch die Einführung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen verändern sich Arbeitsprozesse und Unternehmenskultur grundlegend:
- Bestehende Organisationsstrukturen verändern sich durch KI-gestützte Prozesse.
- Es entstehen ganz neue Verantwortlichkeiten und neue Rollen im Unternehmen.
- Mitarbeiter müssen erst neue Sicherheit im Umgang mit den neuen KI-Systemen gewinnen.
- Bei vielen Mitarbeitern entsteht die Sorge, dass die neuen automatisierten Anwendungen Arbeitsplätze gefährden könnten.
Warum stößt KI in der Arbeitswelt auf Widerstände?
Es heißt nicht automatisch, dass Arbeitnehmer bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen enthusiastisch reagieren, nur weil sie diese im privaten Alltag nutzen. Während sich die einen über die neue technologische Unterstützung freuen können, stehen andere Mitarbeiter dieser skeptisch gegenüber. Was sind die Gründe dafür? Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz ist es wichtig, dieses Thema nicht nur von der technischen Seite aus anzugehen.
Misstrauen gegenüber der Nutzung von KI im Berufsalltag im Vergleich zum privaten Leben hat verschiedene Gründe:
Verlust der Interaktionen mit Kollegen
Manche Mitarbeiter bevorzugen den persönlichen Kontakt, sei es mit Geschäftspartnern, Kollegen oder Kunden. Sie sind demnach skeptisch gegenüber den Effizienzgewinnen, da sie soziale Isolation befürchten.
Fehlende Einbindung und Kommunikation
Wenn es um die Einführung neuer Technologien geht, fühlen sich im Berufsalltag manche Mitarbeiter oft nicht ausreichend in die Entscheidungen mit einbezogen. Das kann dann zu Misstrauen und Widerstand führen. In ihrem Alltag entscheiden die Nutzer ja meist selbst, welche Technologien sie anwenden, was so dementsprechend zu einer höheren Akzeptanz führt.
Fehlendes Verständnis für den Mehrwert
Viele Mitarbeiter erkennen den Nutzen von KI im Berufsalltag nicht sofort. Das Verständnis, wie KI die Arbeit verbessern oder erleichtern kann, fehlt möglicherweise noch. Im privaten Alltag dagegen sind die Vorteile oft schneller ersichtlich, beispielsweise die Bequemlichkeit von personalisierten Empfehlungen oder Sprachassistenten.
Sicherheits- und Datenschutzbedenken
Mitarbeiter zeigen sich besorgt darüber, wie ihre persönlichen Daten und die Daten des Unternehmens geschützt werden können.
Technisches Verständnis
Die Nutzung und Implementierung von KI erfordert im Berufsalltag oft ein höheres technisches Verständnis und umfassende Schulungen.
Viele Mitarbeiter fühlen sich eventuell unzureichend vorbereitet oder überfordert. KI Anwendungen, die im privaten Alltag eingesetzt werden, sind dagegen oft intuitiver und benutzerfreundlicher gestaltet.
Unsicherheit und Angst vor Veränderungen
Eine der größten Ängste im beruflichen Alltag ist oft die Sorge, dass künstliche Intelligenz Veränderungen mit sich bringt und Arbeitsplätze ersetzen könnte.
Im täglichen Leben werden allerdings diese neuen Technologien oft als nützliche Werkzeuge betrachtet. Sie helfen, den Alltag zu erleichtern, ohne dabei scheinbar bedeutende negative Folgen zu haben.
Wenn es um das Thema Veränderung geht, fällt häufig die Aussage "Das haben wir immer schon so gemacht!”. Trifft diese Haltung aber auf die aktuelle Wirtschaftswelt, die sich immer schneller weiterentwickelt, dann geschieht folgendes: der Wandel scheitert.
Ein gut durchdachtes Change Management kann diesen Wandel aber für alle Beteiligten - für Führungskräfte und Mitarbeiter - zu einem positiven Erlebnis machen. Das Ziel eines Veränderungsmanagements ist es, die Veränderungen in Unternehmen zu begleiten und so neue Arbeitsweisen in der jeweiligen Unternehmenskultur zu verankern.
In seinem Buch "Change Mindset - Veränderungsprozesse ins Rollen bringen!” beschreibt Sebastian Wächter, warum ein Change Mindset der zentrale Faktor für einen erfolgreichen Veränderungsprozess ist. Von seiner eigenen Lebenssituation ausgehend schlägt er die Brücke zu Unternehmen und zeigt so, wie aus Veränderung Fortschritt werden kann. Dadurch beleuchtet er den überstrapazierten Begriff "Change” neu - anschaulich, inspirierend und überraschend kurzweilig. Erhalten Sie hier eine Gratis-Leseprobe: Chnage Mindset Buch
Über den Autor - Patrick Krisch
Patrick Krisch ist Mitgründer von Barrierefrei im Kopf und leitet derzeit eine Abteilung in einem erfolgreichen Softwareunternehmen. Dort begleitet er aktiv Change-Prozesse und treibt diese erfolgreich voran. Im BiKmagazin teilt er seine Expertise mit den Lesern und gibt wertvolle praktische Tipps.
Fazit
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen vielfältige Vorteile. Hauptsächlich erhöht KI die Effizienz, indem sie repetitive, datengetriebene Aufgaben automatisiert, Fehler reduziert und Prozesse beschleunigt. Dadurch gewinnen Mitarbeitende Kapazitäten für strategische Tätigkeiten und Innovationen.
KI ermöglicht bessere Entscheidungsgrundlagen durch datengetriebene Analysen, Mustererkennung und Predictive Analytics. Führungskräfte können Trends vorhersehen, Risiken besser einschätzen und Ressourcen gezielt einsetzen.
Personalisierung stärkt die Kundenzufriedenheit: KI analysiert Verhalten und Präferenzen, um Angebote, Kommunikation und Support individuell anzupassen. Das steigert Conversion-Raten, Kundentreue und Umsatz.
In der Produktion unterstützt KI Qualitätskontrollen, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung in Echtzeit. Ausfallzeiten sinken, Wartungskosten reduzieren sich und Lieferketten werden robuster. Kostenreduktion ergibt sich durch optimierte Arbeitsabläufe, reduzierte Fehlerquoten und effizienteren Ressourceneinsatz.
Zudem fördert KI Innovation, indem sie neue Produktideen, Prototypen und Markteinführungszeiten beschleunigt.
Wichtig bleibt eine verantwortungsvolle Implementierung: Datenschutz, Transparenz, Ethik und menschliche Aufsicht müssen integraler Bestandteil der KI-Strategie sein. Insgesamt bietet KI Unternehmen Chancen, Effizienz zu steigern, Kundenerlebnisse zu verbessern, Kosten zu senken und neue Wachstumswege zu erschließen.
