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13. April 2022

KI – Nutzen und Umsetzungs­tipps

Künstliche Intelligenz, Big Data, neuronale Netze, Machine Learning – im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) begegnen uns Begriffe, die das Verständnis für dieses ohnehin komplexe Thema nicht gerade vereinfachen. Hier geben wir Ihnen eine Einordnung der Begriffe, um Künstliche Intelligenz und deren Begleitprozesse verständlicher zu machen.

Lernen durch neuronale Netzwerke

Bevor wir uns Künstliche Intelligenz ansehen, müssen wir die Wirkungsweise des menschlichen Gehirns verstehen. Nervenzellen im Gehirn, sogenannte Neuronen, kommunizieren durch elektrische Signale miteinander und bilden so ein neuronales Netzwerk. Wenn wir lernen, bilden sich neue Verbindungen zwischen den Nervenzellen, es verdichtet und vergrößert sich. Das ermöglicht komplexe Denkvorgänge.

KI versucht das menschliche Lernen mit künstlichen neuronalen Netzwerken nachzuahmen. Das menschliche Denken wird also, natürlich vereinfacht, auf eine Software übertragen.

Wie eine Maschine intelligent wird

Eine entwickelte KI kann ohne menschliche Hilfe selbstständig Probleme lösen. Bis sie das kann, ist es aber ein weiter Weg. Als Basis dienen Trainingsdaten, wie zum Beispiel Bilder für automatische Bilderkennung oder Wörter für die Spracherkennung. Algorithmen ermöglichen, dass eine Software aus den Mustern und Gesetzmäßigkeiten der Trainingsdaten lernt. Sie lernt also aus Beispielen und generiert so Wissen aus Erfahrung. Diesen Prozess nennt man Maschinelles Lernen oder Machine Learning. KI ist daher einfach gesagt eine Software, die Computer oder Roboter befähigt, komplexe Probleme und vorgegebene Aufgaben anhand von Daten zu lösen.

Diese Art der KI nennt man schwache KI – sie lernt rein aus Algorithmen. Eine starke KI kann Probleme aller Art lösen – wie Roboter, die wir aus Science Fiction Filmen kennen. Realität ist die starke KI bisher noch nicht.

Industrieller Nutzen der KI

Künstliche Intelligenz begegnet uns in unserem Alltag häufiger, als wir uns dessen bewusst sind: Navigationssysteme, Empfehlungssysteme, also individuelle Werbung auf zum Beispiel Amazon oder Netflix, Chatbots, Sprachassistenten und viele mehr.

Auch in der Industrie findet KI bereits breite Anwendung, zum Beispiel durch intelligente Software, durch Roboter in der Produktion oder durch Maschinen, die selbst bekannt geben, wann sie gewartet werden müssen. Der Salzburger Skihersteller ORIGINAL+ verwendet zum Beispiel eine Software, die anhand von User:innendaten den am besten passenden Ski für die Userin oder den User herausfindet. Der Salzburger IT-Leitbetrieb Porsche Informatik verwendet KI-Software, um Routine-Prozesse zu erleichtern, wie zum Beispiel für die Wartung der Onlineplattformen der Autohändler. Das Salzburger Softwareunternehmen Blumatix hat mit ihrer KI eine Lösung für die automatisierte Rechnungserkennung entwickelt.

Ohne Daten keine Künstliche Intelligenz

Die Basis jeder Künstlichen Intelligenz sind Daten. Die fortschreitende Digitalisierung macht den Zugang zu Daten einfacher. Große Datenmengen aus Internet und Mobilfunk, sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten und vielen anderen Quellen werden gespeichert – daraus leitet sich auch der Begriff „Big Data“ ab. Die Datenmenge ist für die Bearbeitung durch Menschen zu groß und zu komplex, dafür werden digitale Lösungen herangezogen.

Wichtige Punkte bei der Datenverarbeitung für Unternehmen sind, dass man überhaupt Zugang zu den Daten hat, die man verarbeiten möchte, zum Beispiel zu Kund:innendaten oder Maschinendaten.  Eine Künstliche Intelligenz ist immer nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet die Datengüte ist daher von großer Relevanz. Die Basis dafür schafft eine Datenstrategie und „saubere“ Stammdaten.

KI in Österreich und Salzburg

KI-Anwendungen liegen in Österreich stark im Trend. Eine Studie von Interxion aus dem Jahr 2020 zeigt, dass 5,3 Prozent der heimischen Studienteilnehmenden KI bereits in verschiedenen Anwendungsfeldern nutzen. 18 Prozent setzen die Technologie in einem ersten Anwendungsszenario ein. Weitere 34 Prozent sind gerade dabei, KI zu erproben. Hinzu kommen 12,7 Prozent, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz kurzfristig planen. Im Ausblick auf die nächsten zwei Jahre geben 30 Prozent an, KI bis dahin für einen ersten Anwendungsfall nutzen zu wollen.

Die größten Hindernisse bei der Implementierung sind laut österreichischen Unternehmen die Kosten (66 Prozent), der Mangel an technischer Expertise (56 Prozent) und die fehlende Einbettung in die Unternehmensstrategie (41,3 Prozent).

Zu Digitales Salzburg

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