Entwicklung
Spezialisten für Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) bildet menschliche kognitive Fähigkeiten durch mathematische und algorithmische Modelle nach, um Maschinen in die Lage zu versetzen, Denk- und Entscheidungsprozesse nachzuahmen. Sie wird unser Leben und unsere Gesellschaft zunehmend beeinflussen, indem sie die Art und Weise verändert, wie wir arbeiten, lernen, kommunizieren und interagieren. Unternehmen setzen zunehmend auf KI, um neue Produkte und Geschäftsfelder zu erschließen. Dabei muss der Einsatz von KI verantwortungsvoll und im Interesse der Menschen erfolgen, damit KI mit und nicht gegen den Menschen arbeitet.
Was ist der Unterschied zwischen
traditioneller KI und generativer KI?
Traditionelle KI
- Abbildung von Logik (z. B. Schachcomputer)
- Multivariante statistische Verfahren zur Erkennung von Korrelationen, Clustern und Mustern
- Machine-Learning-Modell (ML/AI) mit Data Labeling
- Deep Learning mit spezialisierten neuronalen Netzen
- Supervised learning
- Trainiert auf aufgabenbezogenen großen Datensätzen
- Trainiert für eine spezifische Aufgabe
- Lässt sich nicht gut auf andere Aufgaben übertragen
- Überwachung auf Bias/Drift notwendig
Generative KI
- Basismodelle, die ohne Data Labeling trainiert werden
- Unsupervised learning
- Trainiert auf Basis von riesigen Datensätzen
- Hat keine spezifische Aufgabe, zumeist ein Schwerpunkt-Thema (etwa Coding oder Kategorisierung)
- Lässt sich gut auf andere Aufgaben innerhalb des Schwerpunkt-Themas übertragen
- Bias und Drift müssen überwacht werden
Wofür kann künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen eingesetzt werden?
Vorhersage
Damit Unternehmen die richtige Menge am richtigen Ort zur Verfügung haben, benötigen sie sehr genaue Vorhersagen. Durch genaueste Berechnungen anhand der gemachten Erfahrungswerte z. B. der Umsatz-, Standort-, Wetter- und Leistungsdaten ist es mit künstlicher Intelligenz möglich, eine optimale Materialbeschaffung durch erstellte Prognosewerte zu gewährleisten und somit die Effektivität des Materialeinsatzes zu steigern.
Produktion
Eine automatische Fehlererkennung, die in der Produktion eingesetzt wird, ermöglicht es, auftretende Fehler zeitnah zu erkennen und zu beheben. So können die Ausschussmengen nachhaltig reduziert und vermeidbare Kosten gespart werden. Die Sicherstellung einer hohen Produktqualität und die Weiterentwicklung der Produktionseffizienz stehen bei der automatisierten Fehlererkennung im Vordergrund.
Virtuelle Assistenten
Bei den immer mehr aufkommenden Kundenanliegen über digitale Wege, wie über Live-Chat-Funktionen, müssen Unternehmen auf neue Wege zur Entlastung der eigenen Kundenhotline setzen. Ein Großteil der Fragen kann mittels eines Chatbots, unterstützt durch künstliche Intelligenz, weitestgehend automatisiert beantwortet werden. Damit werden nicht nur Personalkosten gesenkt, die Kunden erhalten auch deutlich schneller Rückmeldung.
Dokumentenanalyse
Selbstlernende Technologien können durch Texterkennung die Auswertung von unstrukturierten Dokumenten erheblich verbessern. So können nicht nur Dokumente einheitlich nach gesuchten Merkmalen gecrawlt werden. Künstliche Intelligenz kann durch diesen Prozess Inhalte auswerten, abgleichen, klassifizieren, indizieren, Unstimmigkeiten aufdecken und zielgerichtet den Anwendern bereitstellen.
Warum KI mit der mip GmbH?
Künstliche Intelligenz bietet ein großes Potenzial für Unternehmen, bringt aber oft Herausforderungen mit sich, wie unklare Ziele und fehlende Daten oder Fachkenntnisse. Diese Hürden können jedoch einfach überwunden werden.
Unser KI-Team bietet umfassende Unterstützung, um die Komplexität der KI-Implementierung zu meistern und bewährte Praktiken anzuwenden. Wir sehen Daten als eines der wertvollsten Güter an und verfügen über langjährige Erfahrung sowie aktuelle Zertifizierungen in führenden Technologien. Gemeinsam bringen wir Ihre KI-Projekte voran und helfen Ihnen, die richtigen Talente für Ihr KI-Wissensteam zu finden. Unsere Leidenschaft für Daten sorgt für den Erfolg Ihrer KI-Strategie.
Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen
Wir zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von KI Ihre Unternehmensprozesse besser organisieren und Ihr Datenmanagement effizienter gestalten können.
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Fachartikel: Künstliche Intelligenz
In unserem Fachartikel “Künstliche Intelligenz: Vom Aufblühen einer alten Disziplin “ unseres KI-Experten Jörg Kremer zeigt dieser die Einsatzmöglichkeiten und das Potenzial, das hinter künstlicher Intelligenz steckt. Zukünftig wird KI ein immer wichtigerer wirtschaftlicher Wettbewerbsvorteil werden.
Häufige Anwendungsfälle für generative KI
Textgenerierung
Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um große Textmengen in leicht verständlicher Sprache zusammenzufassen. Sie eignet sich auch für die Erstellung von Protokollen oder Zusammenfassungen. Darüber hinaus wird KI in Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt.
Erstellung von Code(-Tests)
Künstliche Intelligenz kann zur Erstellung von Python-, Java- oder ähnlichem Code genutzt werden. Sie hilft auch beim Finden von Code-Fehlern und deren Korrektur. Darüber hinaus kann KI zur Erstellung von funktionalen sowie nicht funktionalen Testfällen eingesetzt werden.
Klassifizierung
Künstliche Intelligenz kann z. B. zur Kategorisierung von Beschwerden im Kundenservice eingesetzt werden. Sie kann auch dazu verwendet werden, Sicherheitswarnungen zu klassifizieren und entsprechende Maßnahmen vorzuschlagen.
Inhalte erstellen
KI kann eingesetzt werden, um Texte wie Stellenbeschreibungen auf der Grundlage von Daten aus dem HR-System automatisch zu formulieren. Sie kann auch zur Zusammenfassung und Kommentierung von Ereignissen eingesetzt werden, bspw. im Sport.
Entscheidungsempfehlungen
Künstliche Intelligenz kann auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen Empfehlungen für die nächsten Schritte geben. Sie kann auch To-do-Listen erstellen.
Bildgenerierung
Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Bilder für kreative Zwecke wie Design, Kunst und Werbung zu erzeugen, indem einzigartige Grafiken oder visuelle Konzepte erstellt werden.
Kernbegriffe extrahieren
Künstliche Intelligenz kann z. B. relevante Daten aus Unfallberichten extrahieren, um sie in Schadensfall-Workflows im Versicherungswesen zu verwenden. Sie kann auch relevante Informationen aus großen Datenmengen für Prüfungszwecke extrahieren.
Frage und Antwort mit Unternehmenswissen
Künstliche Intelligenz kann bspw. Bürgerfragen beantworten, die auf tagesaktuelle Informationen zu Ereignissen wie einer Pandemie zugeschnitten sind. Zudem kann sie im Kundenservice Reparaturhinweise basierend auf bereits gelösten Fällen bereitstellen.
Anwendungsfall: Optimierte Vertriebsplanung in der Automobilindustrie durch Machine Learning
Die Ausgangssituation
Wir betreuten das zentrale Data Warehouse für stückzahlenbezogene KPIs, Wettbewerberdaten sowie CO₂ Emissionswerte eines Weltkonzerns im deutschen Automobil-Sektor. Die strategische Planung sowie das BOM Reporting erfolgt unter anderem mittels der Daten aus dem Data Warehouse sowie durch die fachlichen Kenntnisse der jeweiligen Marktbetreuer je Land oder Region. Die Daten werden neben dem DWH insbesondere bzgl. der Plandaten in einem weiteren System geplant und reportet. Einerseits funktioniert der manuelle Planungsprozess für mittel- und langfristige Prognosen größtenteils gut, andererseits stellt die Vorhersage des Absatzes für den laufenden Monat jedes Mal eine neue personelle Herausforderung dar und die Qualität der Schätzungen ist sehr ungenau.
Unser Ansatz
Aus den aus dem Vertriebsprozess (Auftragseingang, Produktion, Auslieferung und Retail) stammenden Daten lassen sich eindeutige marktspezifische Muster erkennen. Diese Daten sind Teil des von mip betreuten Data Warehouses. Sie dienen als eine Grundlage für den implementierten Machine Learning Algorithmus. Angereichert wird das Ganze mit Marktdaten. Dazu gehören zum Beispiel Wirtschaftsindizes oder vergleichbare Kenngrößen für internationale Märkte. Hinzu kommen die Stammdaten des Fahrzeugs. Damit können Schwankungen, hervorgerufen z. B. durch die COVID-19 Pandemie, als Muster erkannt und berücksichtigt werden. Hierbei lernt der Algorithmus sich sukzessive selbst zu kalibrieren und die Vorhersagegenauigkeit nimmt mit dem wachsenden Datenvolumen immer weiter zu.
Das Ergebnis
Bereits in einer sehr frühen Version lag die Treffsicherheit des Machine Learning Algorithmus deutlich über der klassischen Planung. Bestimmte Märkte wurden dennoch besser prognostiziert als andere. Eine umfassende Datenanalyse zeigte, dass marktspezifische Besonderheiten wie Feiertage sowie Samstagsarbeit die Gründe hierfür waren. Daher wurde das Modell noch um marktspezifische Parameter erweitert, die zudem in ihrer Gewichtung dynamisch angepasst werden können. Zwischenzeitlich hat sich der KI-Ansatz, speziell für diese kurzfristige Planung, als das führende Verfahren etabliert. Mit den gewonnenen Erfahrungen können nun weitere ähnliche Fragestellungen angegangen werden.
Vertrauensvolle KI durch
die europäische KI-Verordnung
BIAS und wie er vermieden werden kann
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