2. December 2020

Künstliche Intelligenz – Einsatz in Unternehmen und im Alltag

Was ist Künstliche Intelligenz und wo sind ihre Einsatzgebiete? Lest hier in unserem Blog Post alles Wichtige rund um das Thema KI.

Elena Di Gianvittorio

7 Minuten zum lesen

In Zukunft wird der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen immer mehr an Bedeutung gewinnen. Dies hängt mit der voranschreitenden Digitalisierung und der immer größer werdenden Menge an gesammelten Daten zusammen. Allein in Europa soll der Umsatz mit Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz bis 2025 auf rund 7,9 Millionen US-Dollar steigen. Doch schon heute ist KI längst im Alltag der Menschen angekommen und wird von vielen teilweise unbewusst genutzt.

Grafik zur Umsatzprognose für Anwendungen im Bereich Künstliche IntelligenzUmsatzprognose für Anwendungen im Bereich KI in Europa (Quelle: Tractica, über Statista)

Was ist Künstliche Intelligenz?

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) oder auf Englisch Artificial Intelligence (AI) kann definiert werden als der Versuch, menschliche Intelligenz auf Maschinen zu übertragen. Dabei programmieren Entwickler eine Software so, dass sie Merkmale des menschlichen Denkens und Lernens imitiert. Sie erstellen einen Algorithmus, der in der Lage ist, bestimmte Schritte selbstständig zu erlernen. Im Gegensatz zu gewöhnlichen Anwendungen müssen die App-Programmierer hier nicht jeden Schritt oder jede Regel einzeln programmieren. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Probleme zu lösen, die zu komplex und umfangreich sind, um dafür einen Code zu schreiben.

Was sind die Vorteile und Nachteile der KI?

Der Vorteil von Künstlicher Intelligenz ist die Geschwindigkeit und Präzision, mit der sie Daten analysiert. Menschen stoßen bei großen Datenmengen und komplexen Strukturen an ihre Grenzen. Sie haben nicht die Kapazitäten, die ein KI-gestütztes Computersystem aufweisen kann.

Der Nachteil der Künstlichen Intelligenzen ist ein fehlendes Verständnis für die Daten. Sie sammeln die Daten, die ihnen ein Entwickler gibt und lernen eigenständig damit. Bei der Wahl der Daten müssen Entwickler darauf achten, dass sie unmissverständlich sind und zum jeweiligen Zweck der KI passen. Das Vorverarbeiten der Daten, um sie an den Zweck der Maschine anzupassen, spielt hierbei eine große Rolle. Bekommt das Programm beispielsweise schwer unterscheidbare Daten, kommt es zu falschen Schlussfolgerungen und erzeugt fehlerhafte Ergebnisse. Je besser der Datensatz an die Aufgabe der KI angepasst ist, desto besser ist auch die Qualität der Ergebnisse.

Was kann Künstliche Intelligenz und was (noch) nicht?

Grundlegend unterscheidet sich Künstliche Intelligenz in schwache und starke KI. Schwache KI besteht aus einem Algorithmus, den Entwickler für einen bestimmten Zweck programmieren. Sie hat weder Bewusstsein noch Verständnis, kann aber spezielle Fragen anhand selbstständig erlernter Regeln beantworten. Menschen setzen sie bereits vielseitig im Alltag ein, wenn sie beispielsweise Text Übersetzungsprogramme oder Navigationssysteme benutzen.

Starke KI ist der Versuch, eine allgemeine Künstliche Intelligenz zu entwickeln, die dem menschlichen Verstand gleicht beziehungsweise ihn übertrifft. Diese Maschinen sind in der Lage, jedes Problem eigenständig zu lösen, mit dem sie konfrontiert werden. Dazu zählen Probleme in Bereichen, die ihnen bisher unbekannt waren. Diese Form der KI ist bis zum heutigen Zeitpunkt noch nicht umsetzbar und findet nur in Filmen gebrauch. Die Computersysteme bräuchten hierfür Bewusstsein und Verständnis.

Eine der relevantesten Formen der KI ist das Machine Learning (ML). Das System lernt und sammelt Erfahrungen anhand von Daten, die es ausgewertet hat. In diesen Daten erkennt es Muster und kann daraus Handlungen ableiten. Eines unserer App-Projekte, bei dem wir Machine Learning einsetzten, ist die Lernspielapp Emily’s Bilder und Töne. Die Software lernt mit Trainingsbildern bestimmte Merkmale verschiedener Tiere und kann mit der Zeit eigenständig erkennen, um welches Tier es sich auf einem Bild handelt. Klavier spielender Roboter als Beispiel für KI und Maschinelles Lernen

Android Pie und Künstliche Intelligenz im Alltag

Künstliche Intelligenz tritt in vielen Prozessen aus dem Alltag auf. Google setzt seit dem Betriebssystem Android 9, auch „Pie“ genannt, auf Funktionen mit KI. Dazu gehört beispielsweise die adaptive Helligkeit. Anders als man es von gewöhnlicher Bildschirmhelligkeit kennt, passt die adaptive Helligkeit sich nicht den äußeren Lichtverhältnissen an. Das Smartphone lernt, in welchen Lichtverhältnissen der Nutzer welche Helligkeit wählt und merkt sich die Einstellungen. Nach einer gewissen Zeit kann das Smartphone zuverlässig die gewünschte Helligkeit selbst einstellen. Dasselbe funktioniert auch für die Batterielaufzeit. Das Smartphone merkt sich, welche Apps der User am häufigsten verwendet. Daraufhin limitiert es den Akkuverbrauch für Apps, die er weniger benutzt. So hat der Nutzer mehr Akku für seine bevorzugten Apps übrig.

Weitere Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag

  • Gesichtserkennung: Die KI lernt mit Bildern, wie eine Person aussieht und kann sie nach einiger Zeit auch unabhängig von der Umgebung oder der Haarfarbe erkennen.
  • Staubsaugroboter: Damit Staubsaugroboter sich in ihrer Umgebung zurechtfinden, kommt SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) zum Einsatz. Dadurch sind sie in der Lage, ihre Umgebung nicht nur zu erkennen, sonder sich selbst darin zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte ihres Umfeldes zu erstellen
  • Recommendation Systems: Dienste wie beispielsweise Amazon oder Netflix greifen auf sogenannte Recommendation Systems zurück. Diese schlagen den Nutzern Produkte vor, die sie interessieren könnten. Die Auswahl treffen sie anhand gesammelter Informationen über diesen Nutzer und sein Konsumverhalten. Diese Art von KI soll den Kunden eine Orientierung zwischen den vielen Auswahlmöglichkeiten geben und die Entscheidung erleichtern.

 

Wie wir KI in Software-Projekten einsetzen

Auch bei eigenen App-Projekten setzten wir Künstliche Intelligenz ein. Die beiden Anwendungen arbeitszeugnis.io und Contract Check basieren auf Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP).

Die Contract Check App erkennt automatisiert verschiedene Vertragstypen und kann Kernpunkte zusammenfassen. Viele Verträge sind unverständlich geschrieben, oder den Beteiligten ist gar nicht bewusst, was in einem Vertrag stehen darf und was nicht. Die App hebt kritische Stellen im Vertrag hervor und bewertet ihn. Um das zu ermöglichen, musste die Anwendung lernen, wie sie herausfindet, um welchen Vertragstyp es sich handelt und wo sie die wichtigsten Punkte findet.
Natural Language Processing ermöglicht der KI, menschliche Sprache zu verarbeiten. In der Entwicklungsphase der Contract Check App haben wir dem System als Lernmaterial eine Vielzahl an verschiedenen Vertragstypen bereitgestellt. Diese Verträge haben wir vorher gelabelt, also definiert, dass es sich bei diesem Text beispielsweise um einen Arbeitsvertrag handelt. Die KI konnte anhand der vorgelegten Daten bestimmte Merkmale herausarbeiten. Ein Arbeitsvertrag enthält beispielsweise oft das Wort „Arbeitnehmer“, während in einem Mietvertrag das Wort „Mieter“ häufig vorkommt. Zusätzlich haben wir prägnante Sätze definiert, nach der die Künstliche Intelligenz sucht, um die Kernpunkte des Vertrages zusammenzufassen.

Nach denselben Prinzipien sind wir auch bei der App arbeitszeugnis.io vorgegangen. Hier können Nutzer Arbeitszeugnisse scannen und erhalten eine verständliche Übersetzung der verschlüsselten Formulierungen des Zeugnisses sowie die entsprechende Note. Lesen Sie hier mehr zu unserem KI-Projekt arbeitszeugnis.io.

Mockups mit Screens der KI-App arbeitszeugnis.ioKI-Projekt arbeitszeugnis.io

Die Bereiche, in denen wir Machine Learning einsetzten können, sind vielfältig. Durch die zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten bereichern KI-Technologien schon heute unseren Alltag. In der Software und App-Entwicklung bieten sie uns viele Möglichkeiten und werden in Zukunft noch stärker an Bedeutung gewinnen.

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