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Künstliche Intelligenz: Die Reise in die Zukunft beginnt mit dem ersten Schritt

In nahezu jeder Branche lassen sich mit dem Einsatz von KI bestehende Prozesse optimieren oder ganze Geschäftsfelder transformieren.
In nahezu jeder Branche lassen sich mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz bestehende Prozesse optimieren oder ganze Geschäftsfelder transformieren. (Foto: Shutterstock)

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Künstliche Intelligenz ist seit Jahren das Innovationsthema schlechthin und verspricht, unsere Leben für immer zu verändern. Aber wie sieht die Realität aus? Welche Chancen und Herausforderungen bieten sich?

Wir lesen täglich über die Fortschritte der künstlichen Intelligenz (KI): Autonome Autos fahren im Rahmen erster Pilotprojekte auf unseren Strassen. Roboter begrüssen uns im Einkaufszentrum. Maschinen ersetzen Menschen als Arbeitskräfte – große gesellschaftliche Herausforderungen sind die Folge. Je nachdem wen man fragt, ist gar die Menschheit selbst in Gefahr.

Aber wie sieht die Welt ausserhalb des  Silicon Valley und fern von TED-Talks aus und welchen Stellenwert hat KI wirklich?

KI: Der Hype ist gross, das Potential riesig

Über die Autoren
Über die Autoren

Ursin Brunner (links) ist Senior Software Engineer bei ti&m und hat sich auf Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen spezialisiert.

Björn Lalin (rechts) ist bei ti&m als Architekt im CTO-Office dafür mitverantwortlich, die Kunden der ti&m an neue Technologien heranzuführen.

Es gibt zahlreiche Beispiele von Anwendungen, die KI erfolgreich einsetzen:

  • In unserem Alltag unterstützen uns Siri und andere KI Messenger. Google Maps schlägt uns Routen vor und Youtube-Videos werden automatisch mit Untertiteln in diversen Sprachen versehen.
  •  Im Gesundheitswesen können Radiologen dank der Unterstützung von Bildererkennung bessere Diagnosen stellen und somit Kosten sparen – vor allem aber auch Leben retten.
  •  In der Industrie werden KI und „Predictive Analytics“ eingesetzt, um Anhand von Sensordaten vorhersagen zu können, wann Wartungsarbeiten notwendig sind.
  •  Google lässt neuerdings die Kühlung im Data-Center mit KI steuern und weist eine Energieersparnis von bis zu 40 Prozent aus.

In nahezu jeder Branche lassen sich mit dem Einsatz von KI bestehende Prozesse optimieren oder ganze Geschäftsfelder transformieren. Noch stecken wir in den Kinderschuhen, der breite Einsatz von KI und dem damit verwandten maschinellen Lernen (ML) steht aber bereits vor der Tür.

An Herausforderungen fehlt es beim Thema Künstliche Intelligenz nicht

In vielen Industrien, insbesondere auch in der Finanzindustrie, ist der Umgang mit Daten reguliert oder unterliegt strikten Datenschutzauflagen.

Der unter anderem daraus resultierende Mangel an verfügbaren Daten, die für die Erstellung von ML-Lösungen notwendig sind, kann für viele Firmen zum Problem werden. Ausserdem führen die Datenschutzauflagen dazu, dass KI-Dienste von Cloud-Plattformen, wie die Übersetzung von Texten oder die Gesichtserkennung, nur eingeschränkt genutzt werden können.

Wie Modelle mit weniger Daten erstellt werden können oder wie bestehende Modelle für neue Anwendungsfälle adaptiert werden können, so genanntes „Transfer Learning“ – damit beschäftigt sich die Forschung.

Die Nachvollziehbarkeit von künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-basierten Lösungen ist eine weitere Herausforderung. Die Algorithmen können häufig sehr gute Empfehlungen abgeben, es lässt sich aber nicht immer genau erklären, wie diese zustande kommen. Diese fehlende Nachvollziehbarkeit kann es erschweren, die Ergebnisse zu validieren und regulatorischen Vorgaben gerecht zu werden.

Heute anfangen und Erfahrungen sammeln

Davon abschrecken lassen sollte man sich aber nicht, denn auch diese Hürden werden sich in der Zukunft überwinden lassen.

Wer noch nicht angefangen hat, der sollte jetzt erste Erfahrungen sammeln, um das notwendige Wissen aufzubauen und den Trend nicht zu verpassen. Folgende Themen sind bereits heute im Fokus von vielen Firmen:

  •  Bild- und vor allem Gesichtserkennung kann zur Automatisierung von diversen Prozessen, wie zum Beispiel dem digitalen Onboarding oder dem automatischen Erkennen und Auswerten von gescannten Dokumenten verwendet werden.
  •  Personalisierte Empfehlungen führen zu deutlich verbesserter User-Experience und einer besseren Conversion-Rate, zum Beispiel beim Produktkauf oder bei der Auswahl einer geeigneten Anlagestrategie.
  •  Mittels Mustererkennung und speziell einer „Anomaly-Detection“ werden auffällige Daten erkannt. Dazu zählt das Erkennen von auffälligen Kredit-Transaktionen, „Fraud-Detection“ ist beispielsweise ein prominenter Anwendungsfall.
  •  Im Customer Support wird zum Thema KI oft auf Chatbots verwiesen. Die Erfahrungen der letzten Jahre haben aber gezeigt, dass gute Qualität hier nur mit viel Aufwand zu erreichen ist. Es werden aber bereits heute mit einfachen Mitteln Prozesse optimiert, wie zum Beispiel die automatische Zuordnung von eingehenden Supportanfragen an die entsprechenden Experten.

Unternehmen sollten nicht zu lange warten und die Chance nutzen, frühzeitig eigene Erfahrungen zu sammeln!

Begleitung und Unterstützung beim Schritt in die Zukunft

ti&m unterstützt Unternehmen vom ersten Schritt bis zur tatsächlichen Einführung und dem Betrieb bei ihren digitalen Geschäftsprozessen. Angefangen in einer Garage bei der Erarbeitung des spezifischen Business Cases über die schnelle Entwicklung eines ersten MVP (Minimum Viable Product) bis zum Vollausbau und anschliessendem Betrieb der Lösung, hat ti&m das Wissen, die Erfahrung und die Methoden, um Unternehmen erfolgreich zu machen.

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