Künstliche Intelligenz stellt neben Blockchain, Augmented Reality, Big Data und zahlreichen anderen Themenfelder ein aktuelles Trendmedium dar. Durch die kontinuierliche, technische Weiterentwicklung und zahlreiche Innovationen in diesem Feld wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz auch für den deutschen Mittelstand immer interessanter. Die grundlegende Funktionsweise wird, ebenso wie mögliche Anwendungen in diesem Point of View zusammenfassend dargestellt.

1. MITTELSTAND TRIFFT KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
– GRUNDLAGEN FÜR UNTERNEHMER

2. ALGORITHMEN SIND DIE GRUNDLAGE FÜR DIE DIGITALE WELT UND SOMIT FÜR KI
ALGORITHMEN & KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)
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Ein Algorithmus ist eine Art „Schritt-
für-Schritt“-Anleitung, mit der man
ein bestimmtes Problem lösen oder
eine bestimmte Aufgabe bewältigen
kann.
Algorithmen sind meistens von
Hand geschrieben und folgen
starren Regeln. Sie können sich nur
bedingt an neue Begebenheiten
anpassen.
Nun ist es aber unmöglich, alle
Regeln in einer komplexen und
dynamischen Welt vollumfänglich
abzubilden.
An diesem Punkt werden
Algorithmen entwickelt, die selbst
lernen und in kurzer Zeit viel
komplexere Sachverhalte
verarbeiten können, als der Mensch
es in einzelnen Regeln abbilden
könnte.
Von starren Strukturen und Regeln…
… hin zu selbstlernenden Algorithmen!
Quelle: Adobe

3. KI BESTEHT AUS ALGORITHMEN, DIE DAS MENSCHLICHE GEHIRN IMITIEREN
MENSCHLICHE- VS. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
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Das menschliche Gehirn besteht aus unzähligen Neuronen, die
Informationen aus der Umwelt aufnehmen und in sog.
NEURONALEN NETZWERKEN verarbeiten. Als Antwort auf die
Information senden sie zum Beispiel Befehle an unsere
Muskeln. Ein MENSCH LERNT, indem er diese Vorgänge
wiederholt. Je öfter beispielsweise ein Golfer seinen Schwung
ausführt, desto intuitiver trifft er den Ball. Das Neuronale
Netzwerk wird entsprechend für einen Golfschwung trainiert.
MENSCHLICHE INTELLIGENZ
Eine KI ist im Grunde genommen ein Algorithmus, der versucht
das menschliche Gehirn mithilfe KÜNSTLICHER NEURONALER
NETZWERKE zu imitieren. Dieser Algorithmus wird trainiert,
indem man ihm Informationen in Form von Daten zur Ver-
fügung stellt, anhand derer er Ableitungen treffen kann. Diesen
Trainingsprozess nennt man MACHINE LEARNING. Je mehr Da-
ten dem Algorithmus in diesem Trainingsprozess zur Verfügung
gestellt werden, desto zuverlässiger wird er funktionieren. Ist
der Trainingsprozess abgeschlossen, spricht man von einer KI.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Quelle: Adobe

4. Trainings-
Datensatz
Untrainiertes
Modell
Überprüfung
Trainiertes
Modell
Dateninput
Trainiertes
Modell
Ergebnis
Machine
Learning
Künstliche
Intelligenz
Typischer Trainingsprozess zur Entwicklung einer KI:
DIE SELBSTLERNENDEN ALGORITHMEN WERDEN MIT DATENSÄTZEN TRAINIERT
VOM MACHINE LEARNING ZUR KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ
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Eine KI startet ihre Entwicklung als
UNTRAINIERTES MODELL, also einem
untrainierten Algorithmus. Dieses
Modell wird anfangs mit TRAININGS-
DATENSÄTZEN gefüttert.
Mithilfe von FEEDBACKSCHLEIFEN
überprüft der selbstlernende
Algorithmus während des TRAININGS
seine Ergebnisse und passt sich
daraufhin selbständig an.
Das TRAINIERTE MODELL kommt
schließlich als KI zum Einsatz. Mit
jedem weiteren Dateninput kann die KI
ihre Ergebnisse stetig verbessern, der
Algorithmus dahinter ändert sich
allerdings nicht mehr.
Quelle: Adobe

5. ZUR ENTWICKLUNG EINER KI EIGNEN SICH DREI TRAININGSMETHODEN
DREI ARTEN DES MACHINE LEARNING
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Nicht überwachtes Lernen erkennt Muster und
Gemeinsamkeiten in ungelabelten Daten, um
Cluster zu bilden.
Überwachtes Lernen kann auf Basis gelabelter
Daten Vorhersagen treffen und Klassifizierungen
vornehmen.
Verstärktes Lernen folgt dem Trial & Error Prinzip
und dient der Lösung von Optimierungs-
problemen.
„Entdecke Gemeinsamkeiten“
„Nein, kein Mensch!“
„Ja, ein Mensch!“
Menschen:
„Sammle so viele Münzen wie möglich. Gehe
keinen Weg doppelt!“
Start
Ende
Start
Ende
Quelle: Adobe

6. SCHWACHE KI IST BEREITS EIN WESENTLICHER BESTANDTEIL UNSERES ALLTAGS
DREI FORMEN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ
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FähigkeitderKI
Komplexität der KI
1
2
3
1
2
3
SCHWACHE KI: Diese Form der KI ist auf ein Gebiet spezialisiert
und dient somit ausschließlich dem Anwendungszweck, für den
sie programmiert wurde. Sie wird Beispielsweise bei Chatbots,
Bilderkennung, Navigationssystemen und weiteren ähnlichen
Anwendungen eingesetzt.
STARKE KI: Diese Form der KI verfügt über die gleichen
intellektuellen Fähigkeiten wie ein Mensch. Sie kann Schlüsse
von einem Bereich auf einen anderen übertragen. Es gibt bis
heute keine starke KI, wobei Anwendungen wie Siri und Alexa
dieser bereits sehr nahe kommen.
KÜNSTLICHE SUPERINTELLIGENZ: Diese Form der KI ist in jeder
Hinsicht intelligenter als der Mensch. Sie kann die komplexesten
Problemstellungen erfassen und lösen. Befürworter erwarten
sich von ihr Antworten auf Fragen, die bis heute ungelöst sind.
Kritiker warnen vor den Risiken einer solchen Superintelligenz.
Quelle: Adobe

7. KI KANN IN FAST JEDEM BEREICH EINES UNTERNEHMENS EINGESETZT WERDEN
BEISPIELHAFTE ANWENDUNGSFELDER KÜNSTLICHER INTELLIGENZ
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KI in Fertigung:
In der Fertigung kann KI unter anderem zur
Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten
eigesetzt werden oder Maschinenauslastungen
optimieren.
KI in Handel und Logistik:
Einsatzmöglichkeiten von KI in Handel und Logistik
reichen von Preisoptimierung, Einkaufsplanung,
Warenversendung, Logistikoptimierung,
Vertriebsvorhersagen, Supply-Chain-Optimierung
Quelle: bitkom
KI im Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung:
KI kann diese Bereiche beispielsweise durch
automatisches Versenden personalisierter E-Mails,
die an die Bedürfnisse des Kunden angepasst sind,
oder durch automatische Analysen von
Kundengesprächen unterstützen.
KI in Finance, Controlling und Verwaltung:
Viele Aufgaben in diesem Bereich folgen festen
Regeln und können von KI einfach übernommen
werden. Z.B. durch automatisches Erfassen und
Verarbeiten von Belegen, Abschätzen von
Ausfallrisiken und vielen weiteren.
KI im Management:
KI kann durch intensive und umfangreiche Analysen
von Metadaten Markttrends und ähnliches
aufdecken und dem Management so beispielsweise
eine faktenbasierte Entscheidungsvorlage für
Investitionsentscheidungen anbieten.
KI im Einkauf:
Durch KI im Einkauf sollen weitgehend
standardisierte Prozesse effizienter umgesetzt
werden. Erste Lösungsangebote sehen die
Integration von Sprachsteuerung und digitalen
Assistenten vor.

8. KI KANN DIE EFFIZIENZ STEIGERN & GESCHÄFTSMODELLE RADIKAL VERÄNDERN
DREI BEISPIELE AUS DER PRAXIS
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Automatisches Analysieren von Kundendialogen:
RWE erfasst schriftlichen Kundenkontakt durch die KI-Plattform ITyX. So können Muster in unstrukturierten Texten
erfasst und das Anliegen des Kunden analysiert werden. Die Nachricht wird anschließend an den am besten
geeigneten Experten weitergeleitet. 80% der eingehenden E-Mails werden so gänzlich automatisch verarbeitet.
Automatisierung der Buchhaltung mit KI:
Die manuelle Bearbeitung von Finanz- und Buchhaltungsdokumenten bedeutet insb. für KMUs einen hohen
zeitlichen und personellen Aufwand. Die Analyse der Dokumente ist dabei teilweise ungenügend und fehlerhaft.
Durch Unterstützung von KI hat der Umzugsdienstleister movinga die manuellen Tätigkeiten in diesem Bereich auf
ein Minimum reduziert. Mitarbeiter werden entlastet und können sich weitaus strategischeren Aufgaben widmen.
Umbau zur kognitiven Fabrik und Cognitive Maintanance:
Durch die intelligente Kombination von Lean Production und Industrie 4.0 möchte John Deere die
Produktionsprozesse von Landmaschinen verbessern und konsequenter am Kunden ausrichten. In Zusammenarbeit
mit IBM wurde ein kognitives Werkerassistenzsystem entwickelt, das Hilfestellung bei der Wartung von Maschinen
gewährleistet.
Quelle: bitkom

9. DIE EINFÜHRUNG VON KI KANN IN VIER SCHRITTEN GEMEISTERT WERDEN
EINFÜHRUNG VON KI-LÖSUNGEN
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1. Grundlagen schaffen 2. Datenbasis sicherstellen 3. KI trainieren und einführen 4. Mitarbeiter einbinden
a) Definition des Anwendungsfeldes
für die KI-Lösung (Wo soll die KI-
Lösung eingeführt werden?)
b) Erstellung eines Business Cases
(Welchen Mehrwert bzw. Nutzen
bringt die KI-Lösung?)
c) Planung des Vorgehens (Wie wird
das Projekt angegangen? Kann die
Einführung einer KI-Lösung intern
durchgeführt werden oder werden
externe Spezialisten benötigt?)
a) Überprüfung der
Datenverfügbarkeit (Liegen die
benötigten Daten bereits vor oder
müssen diese noch beschafft
werden?)
b) Durchführung einer Datenvali-
dierung (Sind die Daten in
ausreichen-dem/-der Volumen und
Qualität vorhanden, damit die KI-
Lösung die richtigen Schlüsse
ziehen kann?)
a) Programmierung des Algorithmus
(Welcher Algorithmus wird für den
spezifischen Anwendungsfall
benötigt?)
b) Trainieren des Algorithmus mit
Trainingsdatensätzen (Mit welchen
Ergebnissen wird das untrainierte
Modell zum trainierten Modell?)
c) Einführung der KI-Lösung (Wie soll
die Einführung der KI-Lösung
gestaltet sein? Z.B. schrittweises
„Roll-Out“ vs. Gesamteinführung?)
a) Durchführen von Mitarbeiter-
schulungen (Welche Mitarbeiter
sollen bzw. müssen mit welchen
Inhalten geschult werden?)
b) Begleitung durch Change Manage-
ment und Kommunikations-
strategie (Wie können die
Mitarbeiter im Veränderungs-
prozess bestmöglich begleitet
werden?)
Es wird empfohlen einen möglichst pragmatischen Einstieg in die KI zu wählen, wenn Sie sich das erste Mal mit diesem Thema auseinander-
setzen. Mittlerweile gibt es für nahezu alle Anwendungen von KI eingängige Software-Lösungen und -Partner. Nutzen Sie diese Lösungen und
Partner, um erste Erfahrungen mit KI-Anwendungen zu sammeln. Von da an können KI-Kompetenzen schrittweise auch intern aufgebaut werden.
Quelle: contentmanager.de, opentext.de, ccw.eu

10. BEI DER EINFÜHRUNG VON KI-LÖSUNGEN GILT INSBESONDERE: FANGEN SIE AN!
ERFOLGSFAKTOREN ZUR EINFÜHRUNG VON KI-LÖSUNGEN
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Typische AuswirkungenErfolgsfaktoren
Bauen Sie auf das Know-How von
Spezialisten!
Fokussieren Sie sich auf Ihren
Bedarf!
Binden Sie Ihre Mitarbeiter ein!
Fangen Sie an!
Halten Sie die Reihenfolge ein!
Viele Unternehmen schrecken vor KI-Lösungen zurück, da sie diese nicht verstehen und erst recht nicht wissen,
wie man sie einführt. Bauen Sie daher auf das Know-How externer Spezialisten. Diese können Sie bei der
Einführung erster KI-Projekte unterstützen, wodurch Sie schrittweise interne KI-Kompetenzen aufbauen können.
Es ist nahezu unmöglich ein Unternehmen von heute auf morgen vollumfänglich mit KI-Lösungen auszustatten.
Starten Sie mit kleinen Projekten und fokussieren Sie sich bei der Einführung von KI auf einzelne Bereiche.
Bauen Sie auch so schrittweise ein Verständnis für KI und deren Potentiale auf.
Beginnen Sie mit Bereichen, in denen KI möglichst einfach eingesetzt werden kann und einen sichtbaren Nutzen
bietet. Beispielsweise eignen sich Prozesse, die heute einen hohen manuellen Aufwand besitzen. Mitarbeiter
werden so von lästigen Aufgaben befreit und konkrete, messbare Ergebnisse werden schnell sichtbar.
KI wird von Mitarbeitern schnell als „Jobkiller“ interpretiert. Binden Sie Ihre Mitarbeiter daher eng in den
Veränderungsprozess ein, um ihnen diese Angst zu nehmen. Schaffen Sie außerdem Anreize für Ihre Belegschaft,
sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen.
Insbesondere bei KMUs steht die aktive Arbeit mit KI-Lösungen noch am Anfang. Wenn Sie also jetzt beginnen,
werden Ihnen kleine Missgeschicke bei der Einführung noch verziehen und Sie können früh KI-Kompetenzen
aufbauen, mit denen Sie sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern können.
Quelle: ityx

11. M:
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