Wachstum durch KI

Das digitale Zeitalter wird zum Zeitalter der Algorithmen. Damit Deutschland konkurrenzfähig bleibt, sind eine strategische Vision, Mut und massive Förderung notwendig.

Die Zeichen stehen auf Wachstum und „Die Jagd nach Fördermitteln ist eröffnet“, so lautet ein aktueller Retweet im Twitter-Account des BMBF im Kontext der neuen KI-Strategie Deutschlands. Im Juli dieses Jahres hat Bundesministerin Anja Karliczek die Eckpunkte einer Strategie für künstliche Intelligenz im Bundeskabinett vorgestellt. Bis zum Digitalgipfel Anfang Dezember sollen sie den Rahmen für die Entwicklung der KI-Strategie der Bundesregierung bilden. Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier wird in diesem Kontext für den 3. und 4. Dezember 2018 zum ersten Digital-Gipfel der neuen Legislatur nach Nürnberg einladen. Deutschland soll zum weltweit führenden Standort für künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence werden und „AI made in Germany“ zum weltweit anerkannten Gütesiegel.

Da haben wir uns etwas vorgenommen. Doch die Zahlen und das Potenzial im Kontext der neuen Technologien sprechen für sich. Das zeigt eine detaillierte Deutschland-Auswertung der globalen PwC-Studie „Sizing the prize. What’s the real value of AI“, derzufolge das weltweite Bruttoinlandsprodukt (BIP) aufgrund von KI bis 2030 um rund 14 Prozent auf 15,7 Billionen US-Dollar steigen dürfte. Digitale Assistenten, Chatbots und automatisierte Autos: Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) sind auf dem Vormarsch. Und dieser Trend wird sich weiter beschleunigen: Bis zum Jahr 2030 dürfte das deutsche Bruttoinlandsprodukt (BIP) allein aufgrund KI-basierter Innovationen um 11,3 Prozent steigen. Das entspricht einer Summe von rund 430 Milliarden Euro. Dabei liegt das Potenzial vor allem in der Steigerung der Produktqualität sowie der Produktivität.

Außerdem stellte die KPMG in ihrer Befragung, dem „ceo-outlook-2018“, fest, dass 65 % der deutschen Umfrageteilnehmer damit rechnen, dass durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik in den kommenden drei Jahren mehr Arbeitsplätze geschaffen als ersetzt werden. In China gehen von dieser Entwicklung sogar 72 % der CEOs aus – in den USA hingegen nur 52 %. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz sei in Deutschland noch nicht sonderlich verbreitet. Nur 6 % der deutschen CEOs bestätigen, dass im eigenen Unternehmen Formen der KI bereits implementiert sind, um ausgewählte Prozesse zu automatisieren. In den USA geben 31 % der Befragten an, bereits damit zu arbeiten.
Die Erwartungen an die Politik sind hoch, was die benötigten Rahmenbedingungen für KI betrifft, betonte im Hintergrundgespräch mit unserer Redaktion Ioannis Tsavlakidis von der KPMG AG: „Hierbei sind zwei Dinge gefordert: Schnelligkeit und Entschlossenheit. Ohne die richtigen Rahmenbedingungen, auch in rechtlicher Hinsicht, wird es selbst für ambitionierte Unternehmen schwer, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen. Daneben spielt auch die Förderung junger Unternehmen eine große Rolle. Oft stammen wegweisende Innovationen von Start-ups. Dafür bedarf es eines Umfelds, in dem Gründer ohne bürokratische Hürden ihre Unternehmen aufbauen können, gut ausgebildete Mitarbeiter finden und einfachen Zugang zum Markt erhalten.“ Aber wie sieht es mit den Investitionen unseres Staates wirklich aus? Sicher ist, dass Deutschland mit seinen Investitionen in KI hin­ter China und den USA zurückbleibt. Allein der Internetkonzern Alibaba hat just bekannt gegeben, 15 Milliarden Dollar in Forschung und Entwicklung neuer Technologien in den Sparten künstliche Intelligenz und Quantencomputer zu investieren. Nach aktuellen Zahlen von Roland Berger haben die USA rund 1 393 Start-ups im Kontext neuer KI-Technologien am Start. China liegt bei 383 Start-ups und in Deutschland sind es 106 junge Unternehmen, die sich um neue KI-Geschäftsmodelle verdient machen.

Dass mehr getan werden muss, betonte auch Frank Thelen von Freigeist Capital im Hintergrundgespräch mit der TREND-REPORT-Redaktion: „Wir haben die Chance, endlich wieder bei einer Schlüsseltechnologie führend zu werden. KI ist wie z. B. das Smartphone eine Grundlagen-Technologie, die unfassbar viele neue Möglichkeiten bringt. In diesem Fall sogar deutlich mehr als das Smartphone, es ist die bisher größte und wichtigste Erfindung der Menschheit.“ Thelen fährt fort: „KI ist ja kein Selbstzweck, sondern Voraussetzung für die Weiterentwicklung in vielen anderen Technologiebereichen. Sei es die Energieversorgung, Medizintechnik, Mobilitätskonzepte oder auch die Entwicklung neuer Medikamente oder Werkstoffe – all dies sind Bereiche, in denen die deutsche Wirtschaft noch stark ist. Durch den Einsatz von KI stellen wir sicher, dass wir es bleiben.“

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KI und die Gesellschaft – Wie verändert uns KI?

Die Digitalisierung führt zu tief greifenden Änderungen sowohl im Informations- und Entscheidungsverhalten des Einzelnen als auch im menschlichen Miteinander. In diesem Kontext ist noch lange nicht erforscht, welche Auswirkungen die Vernetzung der Gesellschaft noch so mit sich bringen wird. Neue Technologien wie die Blockchain oder „Robotic Process Automation“ und KI verändern uns schnell und in Realtime. Aber wer setzt die Regeln und Handlungsspielräume in Zukunft für KI – im Unternehmen, aber auch in der Gesellschaft?
Um genau deshalb die richtigen Fragen zu stellen, ist im letzten Jahr das Weizenbaum-Institut für die vernetzte Gesellschaft an den Start gegangen. Die Aufgabe des Instituts ist es, aktuelle gesellschaftliche Veränderungen, die sich im Zusammenhang mit der Digitalisie­rung abzeichnen, zu untersuchen und künftige politische und wirtschaftliche Handlungsoptionen zu skizzieren. Das Kernziel des Instituts besteht in exzellenter, interdisziplinärer und pro­blem­orientierter Grundlagenforschung, die zugleich anwendungsorientierte Vorhaben antreibt und daraus wiederum Impulse für neue Forschungsfragen gewinnt. Um dem Zusammenspiel von Technik und Gesellschaft gerecht zu werden, wird das Prinzip der Interdisziplinarität nicht nur punktuell, sondern in allen Forschungsbereichen und Vorhaben realisiert. Dabei wird das Institut zum ersten Mal alle relevanten Fachdisziplinen integral in einem Forschungsprogramm vereinen und eine holistische Perspektive auf den Prozess der Digitalisierung in der Gesellschaft entwickeln.

Im Privatleben sind künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bereits angekommen. Doch nicht nur im Alltag fungieren neue Technologien als digitale Helfer, auch Unternehmen können ihr Potenzial nutzen. Der nächste evolutionäre Schritt, der unmittelbar bevorsteht, ist die intelligente Sprachsteuerung. Siri, Alexa & Co. zeigen uns, wie es geht.

In diesem Zusammenhang hat die KPS AG z. B. eine Lösung entwickelt, mit der das Einkaufen mit Alexa per Sprachsteuerung möglich wird. Für die Demo-Version definierte KPS vorgegebene Sprachmuster, die der Sprecher kennen muss und mit denen er das System ansteuern kann, wie etwa „In den Warenkorb legen“, „Warenkorb abschließen“ oder „Waren bestellen“. KPS hat Alexa so an SAP Hybris Commerce angebunden. „Die Demo-Version ist ‚end-to-end‘ durch die Prozesskette und die Systemlandschaft aufgebaut, sodass Bestellungen möglich sind und ausgeführt werden können“, sagt Markus Wilhelm, Partner bei KPS. „Die Lö­sung ist damit einsatzfähig.“ Der nächs­te evolutionäre Schritt in der Spracherkennung wäre dann die alleinige Iden­tifizierung einer Person mittels der Sprache. Markus Wilhelm erklärt dazu: „Diese eindeutige Zuordnung, die dank Machine Learning in der Bild­er­ken­nung bereits möglich ist, gilt es nun auch in den Sprachsystemen umzusetzen. Die Herausforderung liegt hier darin, dass sich Sprachmuster sehr viel mehr unterscheiden als visuelle Muster.“

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Sicherheit und KI

Um das Vertrauen in die neuen Technologien zu stärken, rückt zunehmend das Thema „Cyber-Security“ in den Fokus. KI kann dabei für mehr Sicherheit sorgen, weiß Kai Grunwitz von NTT: „Um es vorwegzunehmen, AI ist nicht der heilige Gral für Cyber-Security. Aber KI und Machine Learning (ML) sind für die Früherkennung von Cyber-Angriffen eine signifikante Erleichterung. Die Analyse der enormen Datenmengen, die für die Identifizierung von Angriffen beziehungsweise Auffälligkeiten notwendig sind, kann durch AI-gestützte Systeme deutlich effizienter als auf traditionellen Wegen realisiert werden.“
Aber auch Hacker nutzen die Automatisierung, um ans Ziel zu kommen. Kai Grunwitz fährt fort: Zum Beispiel sollte das Risiko nicht unterschätzt werden, dass Cyber-Kriminelle KI zur Vorbereitung gezielter Angriffe nutzen. Sie könnten etwa massive Datenvolumina aus sozialen Netzen und anderen Quellen auswerten, um Phishing-Angriffe zu starten – mit einer nie dagewesenen Möglichkeit zu Massenangriffen.“

Vor allem unsere Endgeräte wie Smartphone und Laptop sind Ziele tag­täglicher Angriffe, erklärte uns Oliver Bendig von Matrix42. Firewalls und klassische Antiviren (AV) bilden für ihn nur die erste Verteidigungslinie. Im nächsten Schritt geht es darum, „Next-Gen-AVs zu entwickeln“ und „mit Machine Learning Heuristiken zu erkennen. Damit kann man erste Verhaltensmuster adressieren.“ Auch das ist für Bendig noch nicht alles: „Die letzte Line of Defence – und aus unserer Sicht die wichtigste, ist die sogenannte ‚Post Infection Protection‘. Bei der PIP akzep­tiert man erst einmal den Fakt, dass es irgendjemand irgendwann schafft, auf Ihr Endgerät zu gelangen – also einen Angriff erfolgreich durchführt. Das heißt, ich stelle nicht die Frage: ‚Bist du ein Virus – ja oder nein?‘, sondern stattdessen die Frage: ‚Auf was möchtest du auf meinem Endgerät zugreifen?‘ Wenn dieses Verhalten in irgendeiner Weise verdächtig wirkt, dann möchte ich, dass die Maschine dieses Verhalten automatisiert isoliert und unterbindet. Wenn Sie diese verschiedenen Verteidigungslinien aufeinander aufreihen, dann haben Sie einen höchstmöglichen Schutz“, betonte Oliver Bendig und fährt fort: „Um zu beantworten, was davon nun Automation ist: Automation ist es aus unserer Sicht, wenn eine automatisierte Abwehr selbstständig Entscheidungen treffen kann.“

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Infrastruktur für KI

Dass auch das Datenvolumen durch KI steigen wird, ist unbestritten. „Damit KI-Programme in bestehende Prozesse eingegliedert werden können und diese nachhaltig revolutionieren, müssen zunächst bestimmte Voraussetzungen erfüllt werden: Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schnelligkeit“, fasst Donald Badoux, Managing Director Equinix Deutschland zusammen. „Eine der größten Herausforderungen in Bezug auf IoT, KI und VR / AR ist, dass hier nicht nur große Datenvolumina gesammelt und verwertet werden, sondern auch selbst eine große Menge an Daten generiert wird.“ Laut einem Bericht von Gartner werden im Jahr 2025 25 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden sein, fünfmal mehr als heute. „Diese Daten müssen richtig gespeichert, abgerufen, miteinander verknüpft und analysiert werden“, merkt Badoux an und ergänzt: „Doch nicht nur das: Dies muss zunehmend an jedem Ort, egal ob in Ballungsgebieten oder ländlichen Gegenden, und in Echtzeit funktionieren. Das bedeutet, dass die Infrastruktur, die im Wesentlichen aus Rechenzentren besteht, nicht nur flexibel, skalierbar und sicher sein muss, sondern auch dezentral aufgebaut. „Denn nur so kann Edge Computing – also die Verarbeitung von Daten dort, wo sie entstehen – funktionieren.“

Neue schlaue Arbeitswelten

Durch KI, Machine Learning und Deep Learning verändert sich zudem unser Arbeitsleben in Gänze. Neue Möglichkeiten durch KI und ML erhält in Zukunft zum Beispiel auch die Vertriebsabteilung. Mit „Sales-Intelligence“ punkten Vertriebsmitarbeiter wesentlich häufiger, erklärte uns Dr. Matthias Keller von Echobot: „Das Ziel von Sales-Intelligence ist, dem Vertrieb aktuelle und auf seine Bedürfnisse zugeschnittene Informationen zum richtigen Zeit­punkt zur Verfügung zu stellen. Denn ein erfolgreicher Geschäftsabschluss im B2B verlangt heute mehr als nur Verkaufstalent. Das Problem besteht jedoch darin, dass die Daten in den eigenen CRM-Systemen oft lückenhaft, falsch oder veraltet sind.“ Echobot sitzt tatsächlich auf einem unglaublich großen Datenschatz und indexiert momentan über 100 000 Online-Medien, dazu sämtliche relevanten sozialen Netzwerke und mehr als eine Million Firmenwebseiten. Um hier die Kontrolle zu behalten, unterhält der Datenspezialist drei große Forschungsbereiche. Die Crawling-Technologie wird benötigt zur Erfassung der unzähligen Meldungen und Dokumente. Im Anschluss wird jeder Text durch die „Echobot Advanced Semantic Engine“ (EASE) geschleust. Diese Technologie analysiert auf Personen, Branchen und Ereignisse und erkennt, ob Texte im Zusammenhang mit einer Firma aus der Echobot-Firmendatenbank stehen. Keller fährt fort: „Der letzte der drei Bereiche ist schließlich die Datenfusion, in der wir alle extrahierten Informationen in logische Beziehungen setzen. Auch hierfür helfen Machine-Learning-Verfahren, die Ergebnisse in praktischen Firmendossiers zusammenzufassen.“

Auch Softwareprogrammierer haben es in Zukunft leichter beim Schreiben ihrer Programme und Mobil­apps. Neue Low-Code-Development-Plattformen sparen durch Automatisierung wichtige Entwicklungszeit. Außerdem können Mitarbeiter aus den Fachbereichen in die Unternehmens-App-Entwicklung integriert werden. Martin Otten, Director Sales DACH und Continental Europe bei OutSystems, ergänzt dazu: „Da Low-Code eine visuelle Modellierungsumgebung für Anwendungen bietet, können Benutzer zum ersten Mal am Entwicklungsprozess teilnehmen und verstehen, was passiert. Sie können darüber hinaus tatsächlich interagieren und bessere Anwendungen schneller erstellen. Domänenspezifisches Wissen oder Fachwissen in Kombination mit einem Low-Code-Entwickler hilft Unternehmen dabei, ihre digitale Trans­formation schneller zu realisieren, um ein echtes Digitalunternehmen zu werden“, betonte Martin Otten am Ende des Gesprächs.

Investments in KI

Bestimmt fragen sich Anleger in diesen Zeiten, wie sie am Boom der neuen Tech­nologien profitieren können. Zum einen sind schlaue Algorithmen schon in der Finanzindustrie als Robo-Advi­sors angekommen und zum anderen sollten Anleger Branchen, die von KI-Lösungen profitieren, im Auge behalten. So beispielsweise der Digital-Health-Sektor: Doch wie viel Potenzial und welche Auswirkungen hat KI dort? In diesem Kontext sprachen wir mit Kai Brüning, Senior Portfolio Manager bei apo Asset Management, der regelmäßig den Wachstumsmarkt „Digital Health“ analysiert.

„Die Bereiche, in denen wir kurzfristig den größten Mehrwert sehen werden, sind die bildgebende Diagnostik und die Medikamentenentwicklung. Es gibt schon eine Reihe von Softwareanwendungen, die den Arzt bei der Analyse sehr vieler CT- oder MRT-Aufnahmen unterstützen. Sie ana­lysieren diese sehr schnell und geben dem Arzt Hinweise, welche Veränderungen oder Details er für seine Diagnose besonders genau prüfen sollte. In der Medikamentenentwicklung kann KI dabei helfen, Probandengruppen für klinische Studien optimal auszuwählen und von Beginn an ein neues Medikament nur an den Patienten zu testen, bei denen die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit besteht. Dadurch wird die Entwicklung schneller und günstiger“, erklärte uns dazu Kai Brüning.

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„Startup-DNA“

Hinfallen, aufstehen, die Welt verändern. Frank Thelens Autobiografie „Startup-DNA“ gibt einen spannenden Blick hinter die Kulissen seines Privatlebens wie auch der Wirtschaft. Ein Buch, das wachrütteln und zum Gründen ermuntern will. In seiner Rolle als Gründer und CEO von Freigeist Capital konzentriert er sich auf Investitionen in der Frühphase. Erschienen beim Murman Verlag: ISBN: 978-3-86774-611-3 Mehr zum Inhalt auf http://trendreport.de/startup-dna

Künstliche Intelligenz: Eine Annäherung

KI for Good

Ob künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Deep Learning, in der Praxis werden diese Begriffe häufig als Synonyme verwendet. Dabei besitzen die drei Begrifflichkeiten große Unterschiede in ihrer Bedeutung und stehen in einer strikten Hierarchie zueinander. Die künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für alle Methoden und Technologien, die ein intelligentes Verhalten vorweisen. Das maschinelle Lernen ist dabei ein Teilgebiet der KI, welches eine Vielzahl an (Lern-)Methoden basierend auf der mathematischen Optimierung und Statistik umfasst. Deep Learning wiederum ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die statistischen Korrelationen in den Daten durch künstliche neuronale Netze abzubilden.

Höchste Zeit also, sich Gedanken zu machen, ob und wie KI im Nachhaltigkeitsbereich Einzug halten wird und welche Chancen sich daraus für Unternehmen ergeben. So kann zum Beispiel durch die automatisierte Auswertung von Satellitenbilddaten mittels Deep-Learning-Algorithmen der Zustand der Erde bestimmt werden.

Das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) hat sich seit 2016 mit dem Start des Forschungsprojekts „Deep Eye“ insbesondere der Analyse von Naturkatastrophen mittels Satellitenbilder unter der Zielsetzung „AI for Good“ beschäftigt. Derzeit werden Aufnahmen vor und nach Katastrophen zwar computergestützt, jedoch manuell ausgewertet. Benjamin Bischke und Patrick Helber vom DFKI erklären uns dazu: „Eine vollständig automatisierte Verarbeitung der Satellitenbilddaten gestützt durch Methoden der künstliche Intelligenz hilft, entsprechende Bilder effektiver und effizienter auszuwerten und somit schneller im Falle einer Naturkatastrophe zu agieren.“ Neben der effektiven Schadenskalkulation nach dem Eintreten einer Naturkatastrophe haben die zukunftsweisenden Technologien der Ausgründung das Potenzial, Unternehmen bei dem Erreichen ihrer Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen.

Ein weiteres Beispiel im Bereich Green und Smart Building stellte uns Wolfgang Renn, Bereichsleiter Immobilien der UDI Beratungsgesellschaft mbH vor. Auf 12 000 Quadratmetern entsteht im Hansapark in Nürnberg gerade ein grünes und smartes Bauprojekt. Bei dem Bauvorhaben setzt man voll auf das Thema Nachhaltigkeit und orientiert sich streng an den Standards für das Gold-Gütesiegel der DGNB (Deutsche Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen). Besonderer Wert liegt daher auf einer hohen Ressourcenschonung in den Bereichen Material, Wasser und Energie. Um Letztere sowohl möglichst effizient zu gewinnen als auch den Verbrauch zu reduzieren, kommen neue Technologien der Gebäudeautomation zum Einsatz. „Das ist das Scharnier zum Erfolg und zur Realisierung niedriger Energiekosten“, drückt es Renn aus, der zu diesem Zweck die Gebäude mit einer Reihe verschiedenster Sensoren ausstatten lässt. „Wir sehen vor, dass die hierfür bereits erzeugte Wärme bzw. Energie zwischen den einzelnen Gebäuden, je nach Bedarf, verschoben werden kann“, erläutert Renn den Grundgedanken, zu dessen Verwirklichung auch KI zum Einsatz kommen soll. Schlaue Algo­rithmen können auch zusätzlichen Input, z. B. Wetterdaten, zur Steuerung des Energiekonzepts nutzen.

Und wo befinden wir uns ungefähr im Entwicklungsprozess von KI? Frank Thelen verrät uns abschließend dazu: „Noch sind wir in einer recht frühen Phase der KI. Denken wir an digitale Assistenten wie Siri, Google Now oder Alexa, deren Fähigkeiten doch noch sehr begrenzt sind. Wir haben es bei KI eben noch nicht mit echter Intelligenz zu tun, sondern mit Programmen, die auf Grundlage vorgegebener Algorithmen so etwas wie menschliche Intelligenz simulieren und deren Stärke darin besteht, große Datenmengen schnell verarbeiten zu können, und darin, z. B. Zusammenhänge zu erkennen. Die steigende Leistungsfähigkeit der Computersysteme ermöglicht nun aber schon neuronale Netze, die selber lernen und sich und ihre Methoden optimieren können – die KI lernt sozusagen gerade laufen.“

Unternehmen müssen erkennen, dass KI ihnen in vielen Bereichen ihrer Prozesse helfen kann, in Zukunft vielleicht sogar für ihren Fortbestand entscheidend sein kann. Sie sollten sich daher mit der Materie frühzeitig befassen und z. B. den Kontakt und Austausch mit Start-ups aus dem KI-Bereich suchen.

Übrigens bietet just die Universität Helsinki einen kostenfreien Onlinekurs zum Thema künstliche Intelligenz an. Der Lehrgang soll Unternehmen und Interessierten die Grundlagen künstlicher Intelligenz, maschinellen Lernens und neuraler Netzwerke näherbringen.

Kreativität & Co.

Die vorab beschriebenen Fallbeispiele zeigen deutlich, welches Wachstums­potenzial für unseren Standort mit den neuen Technologien verbunden ist. Maschinen werden zudem immer kreativer, wie das der Digitalkultur-Experte Holger Volland in seinem Buch „Die kreative Macht der Maschinen“ erläutert. „Wir bringen ihnen bei, autonome Entscheidungen zu treffen, und machen sie damit zu handelnden Subjekten. Und wir lassen sie in immer weitere Felder unserer menschlichen Kultur wie Sprache, Kunst, Beziehungen oder Sexualität vordringen“, beschreibt Volland.

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CC BY-SA 4.0 DE

 
 
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