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Künstliche Intelligenz

Mit intelligenten KI-Systemen Lösungen erarbeiten

Mit Computern Probleme lösen

Fernab der Geschichten von Science-Fiction Autoren wie Issac Asimov oder Philip K. Dick, ist künstliche Intelligenz (KI) nicht gleichzusetzen mit Robotern oder anderen menschenähnlichen Maschinenwesen. Eine eindeutige Definition für KI ist allein deshalb schwierig zu erstellen, weil es bereits bei der Einordnung des Wortes „Intelligenz“ unterschiedlichste Ansätze und Meinungen gibt. Hierarchisch betrachtet ist künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik. Die aktuelle Definition des Begriffs beschreibt nüchtern betrachtet den Versuch, bestimmte Entscheidungsmuster des Menschen nachzuahmen. Computer sollen durch Automatisierung und maschinelles Lernen (Deep Learning) eigenständig Probleme lösen können. Im Alltag begegnen wir zum großen Teil der sogenannten schwachen KI. Eine Ausprägung, die mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, intelligentes Verhalten simuliert. Mustererkennung und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, geben dem Computer die Möglichkeit aus Erfahrungen zu lernen und Rückschlüsse für zukünftiges Verhalten zu ziehen.

Künstliche Intelligenz im Mittelstand

Der Mittelstand bietet ein enormes Potential für neue Technologien wie künstliche Intelligenz und Deep Learning. Im wirtschaftlichen Kontext kann KIdabei helfen Prozesse zu optimieren und dadurch Kosten zu senken. Besonders die klassische industrielle Fertigung profitiert bereits an zahlreichen Stellen von intelligenten Systemen. Beispielsweise werden lernende Algorithmen zur Bildverarbeitung in Produktionsstraßen eingesetzt. Sie überprüfen das Produktionsmaterial auf Macken, Kratzer oder Mikrorisse und übertragen die Ergebnisse selbstständig an die nachfolgende Qualitätssicherung. Mitarbeiter können die Erkennungsleistung der Algorithmen stetig verbessern, indem sie wiederholt Materialien mit Abweichungen zeigen und ihn somit trainieren.

KI muss kontinuierlich mit Daten gefüttert und trainiert werden

Um solche und ähnliche Lösungen zu realisieren, muss eine künstliche Intelligenz stetig mit Daten gefüttert werden. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um Produktions- oder Lieferdaten handelt. In jedem Unternehmen fallen Daten an, die Rückschlüsse zulassen und das trainieren einer KI erleichtern. Letzten Endes bestimmt immer noch der Mensch, inwieweit die Geschäftsprozesse eines Unternehmens von intelligenten Anwendungen profitieren sollen.

Zukunft der künstlichen Intelligenz

Die Einführung von der künstlichen Intelligenz sprich intelligenten Systemen ist nur der erste Schritt, um maschinelles Lernen auch in anderen Unternehmensbereichen nutzen zu können. Gewonnene Informationen aus Mitarbeiter-, Kunden- oder Finanzdaten, können innovativ analysiert werden und damit die Entscheidungsfindung in diesen Bereichen erleichtern. Intelligente Anwendungen und automatisierte Services werden in Zukunft mehr an Bedeutung gewinnen. Vor allem für Gewerbe, Fertigung und Handel wird die Zusammenführung von maschinellem Lernen und dem Internet der Dinge (IoT) der nächste große Schritt sein. Das Marktforschungsunternehmen Gartner geht davon aus, dass bis nächstes Jahr weltweit bereits 6,4 Milliarden „Dinge“ mit dem Internet verbunden sein werden. Maschinelles Lernen und automatisierte Services sind dann Grundvoraussetzungen für eine effiziente Analyse der enormen Datenmengen, die durch das Internet der DingeEinzug halten.

 

Foto: Franck V. (Unsplash)

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