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Künstliche Intelligenz als Geschäftsmodell: Wie Unternehmen sie einsetzen können

    Künstliche Intelligenz als Geschäftsmodell: Wie Unternehmen sie einsetzen können

(Foto: Shutterstock/Konstantin Faraktinov)

Künstliche Intelligenz verändert ganze Branchen – grundlegend. Die entsprechenden Anwendungen stellen die IT-Infrastruktur von Unternehmen allerdings vor völlig neue Herausforderungen. Ein Überblick.

Was passiert, wenn die Maschine smarter wird und uns immer mehr Aufgaben abnehmen kann? Diese Frage beschäftigt den Menschen schon seit Jahren, aber 2016 erreichte der Rummel seinen vorläufigen Höhepunkt: Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) waren überall Thema. Das Marktforschungs- und Beratungshaus Tractica geht davon aus, dass der weltweite Umsatz mit KI von derzeit jährlich 643,7 Millionen auf 38,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 anwachsen wird. Der Umsatz mit KI-Anwendungen für Unternehmen soll von 358 Millionen jährlich auf 31,2 Milliarden US-Dollar (2025) steigen. Das ergibt laut Tractica eine durchschnittliche jährliche Zuwachsrate von stolzen 64,3 Prozent. Unternehmen aller Größen, Branchen und Formen stehen damit vor wichtigen Fragen: Mit welchen KI-Businessmodellen und -Anwendungen überzeuge ich meine Kunden? Und welche Technologien und Infrastrukturen sind dafür notwendig?

So funktioniert künstliche Intelligenz

„Das Ziel künstlicher Intelligenz ist es, Maschinen zu entwickeln, die sich so verhalten, als wären sie intelligent“, schrieb der US-amerikanische Logiker und Informatiker John McCarthy bereits 1955. Mit anderen Worten: Es liegt in der Verantwortung der Menschen, ihr Wissen mit Maschinen so zu teilen, als würden sie dies mit ihren Kindern, Partnern oder Kollegen tun. Anders können Hard- und Software niemals das werden, was man als intelligent bezeichnen könnte. Und nur so lässt sich eine Basis für selbstlernende Systeme schaffen. Dabei unterscheidet die KI-Forschung drei Typen der KI:

Strong AI

Sie ist eine selbstbewusste Maschine mit Gedanken, Gefühlen und einem Bewusstsein sowie den entsprechenden neuronalen Vernetzungen. Wer sich nun schon auf eine Realität wie in Filmen à la „Her“ oder „Ex Machina“ freut, der wird sich noch etwas gedulden müssen: Strong AIs existieren leider noch nicht und es ist unklar, wie lange sie noch auf sich warten lassen.

Narrow AI

Sie ist sehr gut darin, spezifische Aufgaben zu lösen, wie etwa Songs auf Pandora zu empfehlen oder die Tomatenzucht in einem Gewächshaus zu optimieren. Die meisten KI-Anwendungen fokussieren sich derzeit auf solche Lösungen für sehr spezielle Probleme.

General AI

Sie kann Aufgaben aus unterschiedlichen Bereichen und Ursprüngen bearbeiten. Zudem kann sie ihre Trainingsintervalle verkürzen, indem sie die in einem Bereich gesammelten Erfahrungen in einen artfremden Bereich übertr.gt. Dieser Wissenstransfer ist nur möglich, wenn eine semantische Verbindung zwischen den Bereichen existiert. Je stärker und verdichteter diese Verbindung ist, desto schneller und einfacher ist der Wissensübergang. Im Gegensatz zur Narrow AI könnte eine General AI also zum Beispiel nicht nur die Tomaten-, sondern auch die Gurken-, Auberginen-, Paprika- und Radieschenzucht optimieren. Sie kann somit mehr als nur eine spezifische Aufgabe lösen.

Ohne Technologien wie das Cloud-Computing hätte KI nicht diesen Boom erlebt. Cloud-Services und die fortschreitende Maschinenintelligenz erleichtern es Unternehmen, sich mit Hilfe KI-basierter Funktionen enger mit ihren Kunden auszutauschen. Firmen wie Airbnb, Uber oder Expedia setzen bereits auf cloudbasierte Systeme, um KI-relevante Aufgaben zu verarbeiten. Diese benötigen einen intensiven CPU- oder GPU-Einsatz sowie Services für umfangreiche Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben.

Unternehmen, die diesen Schritt ebenfalls gehen wollen, sollten eine KI-Strategie entwickeln. Auf dieser Basis sollten sie die KI-Services der Cloudanbieter evaluieren und eine KI-definierte Infrastruktur planen. Einer solchen Infrastruktur sollte eine „General AI“ zugrunde liegen, die drei typische (menschliche) Eigenschaften vereint: Mit ihnen können Unternehmen ihre IT- und Geschäftsprozesse per KI steuern.

Lernen (Learning)

Experten übermitteln der „General AI“ in Lerneinheiten ihre bewährten Methoden, Verfahren und Gedankengänge. Granulare Wissenspartikel vermitteln Stück für Stück die wichtigen Prozesse. Am Beispiel eines Gewächshauses bedeutet dies etwa: Experten lehren die KI alle Prozessschritte, die notwendig sind, um eine Tomate, Gurke, Aubergine oder Paprika zu züchten. Dabei erhält die KI kontextbezogenes Wissen wie „Was muss gemacht werden?“ und „Warum muss das gemacht werden?“.

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