Künstliche Intelligenz bezeichnet die Adaption menschlicher Intelligenz auf eine Maschine. Sie versucht das menschliche Denken und Handeln auf eine Maschine zu übertragen, um somit bestimmte Aufgaben erledigen zu können. KI-Anwendungen tauchen beispielsweise als Sprachassistenten, Gesichtserkennung, Smart-Home-Optionen und in vielen weiteren Bereichen auf. Mithilfe der KI können beispielsweise im unternehmerischen Bereich Kosten minimiert und Mitarbeiter entlastet beziehungsweise effizienter eingesetzt werden.

Innerhalb der KI existieren verschiedene Teilbereiche, wie das Machine Learning und das Deep Learning. Künstliche Intelligenz ist insofern vom Machine Learning zu unterscheiden, als dass KI-Anwendungen keine großen Datenmengen brauchen, da sie auf regelbasierten Systemen beruhen. Dementsprechend können sie nur die Aufgabe ausführen, für die sie programmiert wurden. Als Teilbereich der KI arbeitet das Machine Learning mit großen Datenmengen, da sie anhand dieser Daten lernen und sich verbessern. Damit die Daten analysiert werden können, braucht das Machine Learning Algotihmen. Dadurch sind sie in der Lage anhand von Erfahrungen zu lernen. Dieser Erfahrungswert dient dem Machine Learning, um bestimmte Aufgaben zu verbessern. Als Methode, die durch Musterkennung lernt, wird sie benutzt, um Produktempfehlungen aufgrund des Kaufverhaltens des Kunden zu erstellen oder bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug. Ziel ist eine langfristiges Lernen und die Optimierung von Prozessen. Das Deep Learning arbeitet ebenfalls nach der Methode der Musterkennung, verwendet dabei jedoch künstlich erzeugte Neuronen, die denen im menschlichen Gehirn ähneln. Über mehrere Schichten kommen die Deep Learning-Anwendungen zum Ziel. In der ersten Schicht erkennen sie die Daten, die daraus resultierenden Informationen werden dann in mehreren weiteren Schichten weiterverarbeitet und reduziert. Bevor sie in der Ausgabeschicht zu einem Ergebnis führen. Die künstlich erzeugten Neuronen ermöglichen sowohl eine strukturierte als auch eine unstrukturierte Datenverarbeitung.

Anwendungsbereiche von KI- und Deep Learning-Anwendungen

KI-Anwendungen finden sich heutzutage in jeder erdenklichen Branche. Oftmals nehmen die Kunden oder Mitarbeiter die Anwendungen gar nicht wahr, da diese im Hintergrund arbeiten. Von einfachen Anwendungen wie Chatbots, die Kundenanfragen automatisiert beantworten oder weiterleiten können, bis komplexen Aufgaben im Bereich der Prozessoptimierung, die KI-Anwendungen sind vielseitig einsetzbar. Sie können bei der Qualitätskontrolle oder der Finanzplanung hilfreich sein, in Dienstleistungsunternehmen zur Kundeninteraktion sowie Optimierung von Prozessen aller Art.

Beispielsweise können Inbound-Kanäle von Unternehmen automatisiert werden. Dokumente werden somit innerhalb weniger Millisekunden an den richtigen Ansprechpartner delegiert. Indem das intelligente Assistenzsystem aus vergangenen Erfahrungen lernt, kann es neu eingehende und unstrukturierte Dokumente automatisch weiterleiten.

In der Qualitätskontrolle kann sie sich positiv auf die Produktionsqualität auswirken. KI-Anwendungen entdecken bereits kleinste Veränderungen am Produkt und können Produktionsdaten genauer analysieren, so lassen sich Defekte schneller beheben und die Qualität verbessern.

Chatbots verstärken die Kundenkommunikation in Unternehmen, um schneller und direkter für die Kunden da zu sein. Das Sprachmodell GPT-3 macht es beispielsweise möglich, komplexe Fragen besser zu verstehen und daraus folgend beantworten zu können.

Die KI- und im speziellen die Deep Learning-Anwendungen bieten Unternehmen mit der Übernahme von standardisierten Aufgaben und der Optimierung von Prozessen einen Mehrwert, indem sie Kosten verringern und Mitarbeiter effizienter einsetzen können.