KI bringt Unternehmen so richtig voran

Die Künstliche Intelligenz erlebt momentan einen regelrechten Hype und hat zudem einen Reifegrad erreicht, der sie für den Praxis­einsatz interessant macht. Es gibt daher wahrscheinlich kaum ein Unternehmen, das nicht die Möglichkeiten und Risiken des Einsatzes von KI diskutiert.

Auch wenn das wahre Potenzial der Künstlichen Intelligenz wohl erst in ein paar Jahren voll ausgeschöpft werden kann - die Algorithmen werden immer besser werden und es wird immer mehr Rechenleistung zur Verfügung stehen -, so betrachten Unternehmen in Deutschland KI bereits heute als praktikablen Ansatz zur Verbesserung ihrer Geschäftsmodelle. Laut einer Befragung des Marktforschungshauses IDC vom April dieses Jahres planen 69 Prozent der deutschen Unternehmen, in den kommenden zwölf Monaten neue Projekte rund um Künstliche Intelligenz zu realisieren. IDC ist daher auch davon überzeugt, dass KI in zwei Jahren in jedem Unternehmen präsent sein wird.

Wer bei Künstlicher Intelligenz allerdings automatisch denkt, dass es sich dabei um ein Thema für die IT-Abteilung handelt, der irrt: Nicht die IT, sondern die Fachabteilungen treiben in der Regel den Einsatz von Künstlicher Intelligenz voran. In mehr als einem Drittel der Unternehmen sind die Fachabteilungen bei der Planung von KI federführend. In einem weiteren guten Drittel erfolgt die Planung und Umsetzung im Rahmen einer Partnerschaft zwischen Fachbereich und IT.

Rund um Künstliche Intelligenz kursieren eine ganze Menge Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning oder neuronale Netze. Doch was ist was, und was kann eine Künstliche Intelligenz eigentlich leisten?

Zunächst: Neu ist der Ausdruck Künstliche Intelligenz nicht. Bereits Mitte der 1950er-Jahre prägte der US-amerikanische Informatiker John McCarthy den Begriff. Sein Grundgedanke war, dass im Prinzip jeder Aspekt des Lernens oder jede andere Eigenschaft der Intelligenz sich so genau beschreiben lässt, dass eine Maschine diese Eigenschaften simulieren kann.

Schon damals tüftelten die Informatiker auch an sogenannten neuronalen Netzen: Computer ahmen die Funktionsweise von Nervenzellen im Gehirn, den Neuronen, nach, um Muster aufzuspüren und zu erkennen. KI ist also eine Art Simulation menschlicher Prozesse. Die eigentliche Herausforderung für die Computer ist aber nicht das Ausführen von Tätigkeiten, sondern vielmehr das selbstständige Beschaffen von Informationen und das Lernen daraus. Die Maschine soll Antworten und Empfehlungen auf Fragen geben beziehungsweise auf der Grundlage statistischer Korrelationen oder vorgegebener semantischer Beziehungen Schlussfolgerungen ziehen und diese dann auch für Folgeaktivitäten nutzen. Hierfür kommen Techniken wie Natural Language Processing (NLP) zum Einsatz, bei dem die Maschine natürliche Sprache verarbeiten kann. Das Ziel ist eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis der natürlichen Sprache. Die vorhandene Rechenleistung war in den 50er-Jahren des letzten Jahrhunderts selbstverständlich noch viel zu gering – erst die heute verfügbaren Ressourcen reichen aus, um Künstliche Intelligenz in der Praxis anzuwenden.

Und was hat es mit Machine Learning und Deep Learning auf sich? Machine Learning ist ein Teilbereich der KI. Vereinfacht ausgedrückt ist Machine Learning die Möglichkeit, den Computer nützliche Dinge erledigen zu lassen, ohne dass man ihn hierfür zuvor programmiert. Ein Beispiel ist die Bild­erkennung: Man bringt dem Computer bei, welche Dinge auf Bildern zu sehen sind. Wenn man das mit genügend Bildern gemacht hat, dann erkennt der Computer irgendwann selbst, was zu sehen ist.

Deep Learning geht noch einen Schritt weiter und ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, indem die erwähnten künstlichen neuronalen Netze zum Einsatz kommen.