Moderne Künstliche Intelligenz als Werkzeug zur Schaffung von messbarem Mehrwert

Künstliche Intelligenz (kurz: KI) spielt für industrielle Unternehmen eine wichtige Rolle bei der Optimierung von Prozessen durch (Teil-) Automatisierung von Geschäftsentscheidungen sowie der Schaffung neuer Kundenerlebnisse. Somit ist KI ein wichtiges Werkzeug im Berufsalltag von Fachexpert:innen und Entscheidungsträger:innen.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich immer mehr zu einem unverzichtbaren Teil des modernen Geschäftsalltags und bietet unzählige Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen, um messbaren Mehrwert zu schaffen. Durch den Einsatz von KI-Systemen können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, Fehler reduzieren und bessere Entscheidungen in höherer Frequenz treffen. Speziell für Fachexpert:innen bietet KI unzählige Vorteile, von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Entwicklung neuer Produkte mit innovativen Eigenschaften. Zur Schaffung einer zukunftsorientierten und innovativen Arbeitskultur müssen wir uns daher mit der Integration von KI in unser tägliches Arbeitsleben befassen und lernen, dessen Potenzial voll auszuschöpfen.

Doch was versteht man eigentlich unter künstlicher Intelligenz? Kurz gesagt hat KI das Ziel, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen durch die Anwendung von Technologie auf computerbasierten Systemen zu simulieren. Im Kern der modernen KI befindet sich die Methode des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Computer-Systeme unter Anwendung von Mathematik und Statistik aus historischen Daten lernen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Somit unterscheidet sich dieser Ansatz von klassischer Programmierung dahingehend, dass Regelsysteme nicht deterministisch entwickelt werden, sondern auf Basis von identifizierten Mustern in Daten abgeleitet werden. Daher imitiert maschinelles Lernen sozusagen die menschliche kognitive Fähigkeit des Lernens auf Basis von historischen Informationen.

Prominente Disziplinen für maschinelles Lernen sind die Bildverarbeitung, die Sprachverarbeitung, das Data Mining und das Strategie-Lernen. Bei der Bildverarbeitung können unterschiedliche Objekte auf Bildern automatisiert identifiziert und lokalisiert werden. Dies dient beispielsweise zur automatisierten Analyse von Produktionsteilen auf Basis von Bildern. Die Sprachverarbeitung beschäftigt sich mit der Erkennung, Interpretation und Generierung von natürlicher Sprache. Dies kommt beispielsweise bei der Entwicklung moderner Sprach-Dialogsysteme zum Einsatz. Beim Data Mining wird versucht unter Anwendung von maschinellem Lernen und Datenanalysen Erkenntnisse aus strukturierten und teil-strukturierten Daten zu gewinnen. Hierzu zählt beispielsweise die Zeitreihenanalyse zur Vorhersage relevanter Kennzahlen im Zeitverlauf. Letztlich wird beim Strategie-Lernen unter Anwendung von Trial-and-Error Methoden erreicht, dass digitale oder physische Systeme in der Lage sind, optimale Verhaltensmuster automatisiert zu erlernen. Beispielsweise kann hiermit versucht werden, einen Produktionsroboter die Ausführung einer gewünschten Tätigkeit automatisiert (ggf. in einer simulierten Umgebung) erlernen zu lassen.

Künstliche Intelligenz kann entlang der gesamten Wertschöpfungskette eines Unternehmens mehrwertstiften eingesetzt werden. Speziell in der Produktion bietet KI zahlreiche Anwendungsfälle zur Reduktion der Fehlerrate, Zeit oder des Materialeinsatzes bzw. zur Steigerung des Produktionsvolumens. Ein prominentes Beispiel für den Einsatz von KI in der Produktion ist die vorausschauende Wartung. Vorausschauende Wartung, auch bekannt als proaktive Wartung, ist eine Instandhaltungsmethode, bei der Produktionsanlagen überwacht werden, um künftige Ausfälle vorherzusagen und durch proaktive Wartung zu vermeiden. Dies wird erreicht, indem Maschinen-Daten kontinuierlich erhoben und analysiert werden, um Trends zu erkennen und mögliche Probleme anhand Anomalien frühzeitig zu identifizieren. Hierdurch können die Ausfallzeiten minimiert und die Lebensdauer von Produktionsanlagen maximiert werden.

Zur erfolgreichen Anwendung von KI im Unternehmen müssen einige Erfolgsfaktoren berücksichtigt werden. Beispielsweise ist es von essentieller Bedeutung, den Fachexpert:innen und Entscheidungsträger:innen ein Grundverständnis moderner KI zu vermitteln, um Anwendungsfälle professionell einschätzen und umsetzen zu können. Außerdem ist es wichtig, im Unternehmen die Etablierung einer Datenkultur zu fördern, damit relevante Daten kontinuierlich erhoben, qualitativ aufbereitet, analysiert und innerhalb des Unternehmens geteilt werden. Dies erfordert sowohl Arbeit an technologischen Voraussetzungen, wie beispielsweise der Bereitstellung notwendiger Datenplattformen, sowie Entwicklung eines datenzentrierten Mindsets durch Kommunikations- und Lernformate.

Künstliche Intelligenz als operativ eingesetztes Werkzeug hat somit das Potential, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern und diese für zukünftige Herausforderungen vorzubereiten. Und all denjenigen, die immer noch Zweifel am Mehrwert von KI für den eigenen Geschäftsalltag haben, sei gesagt, dass auch dieser Artikel in Co-Kreation mit dem KI-System ChatGPT des US-amerikanischen Unternehmens OpenAI entstanden ist. Hierbei handelt es sich um ein leistungsstarkes Sprach-Dialogsystem, das auf Basis von ca. 500 Mio. Wörter aus dem Internet trainiert wurde und in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren und Konversationen zu führen. Somit liegt es an uns allen zu lernen, wie wir unsere eigenen Fähigkeiten unter Einsatz von KI im Berufsalltag optimieren können.

Patrick Klingler AI Keynotes

www.patrickklingler.com