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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.

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Inhaltsverzeichnis

Was ist der Unterschied zwischen
traditioneller KI und generativer KI?

Traditionelle KI konzentriert sich auf die Analyse vorhandener Daten und wird für eine bestimmte Aufgabe trainiert. Im Gegensatz dazu zielt die generative KI darauf ab, neue und einzigartige Inhalte zu schaffen. Was das im Detail bedeutet, zeigt die folgende Gegenüberstellung.

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.

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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.

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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.

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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.

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Vertrauensvolle KI durch
die europäische KI-Verordnung

Die Europäische Union hat sich zum Ziel gesetzt, klare Vorgaben und Regeln für die Entwicklung und Nutzung von KI zu schaffen, die einerseits die Menschen schützen und andererseits Innovationen fördern soll. Dazu wurde am 21. Mai 2024 der EU AI Act als erstes umfassendes KI-Gesetz vom Rat der Europäischen Union verabschiedet. Doch was genau regelt der EU AI Act? KI-Anwendungen werden in drei Risikokategorien unterteilt, jede mit unterschiedlichen Einschränkungen. Systeme, die ein unvertretbares Risiko darstellen, wie soziale Bewertungssysteme oder biometrische Fernidentifizierung, sind verboten. Anwendungen, die als hohes Risiko gelten, umfassen kritische Bereiche wie Energieversorgung, Bildung, Beschäftigung und autonome Verkehrssysteme; sie müssen strenge Anforderungen erfüllen, um zugelassen zu werden. Anwendungen mit dem Merkmal geringes Risiko, wie Chatbots und Deepfakes, unterliegen weniger strengen Anforderungen, müssen jedoch sicherstellen, dass die Nutzer wissen, dass sie mit KI interagieren. Diese Maßnahmen basieren auf drei Grundpfeilern: Vertrauen und Akzeptanz stärken, Innovation fördern und Transparenz für Nutzer gewährleisten.

BIAS und wie er vermieden werden kann

Ein zentrales Problem bei der KI-Entwicklung ist BIAS (Voreingenommenheit). BIAS kann auftreten, wenn die Daten, mit denen ein KI-System trainiert wird, bereits Verzerrungen enthalten. Zudem können die Algorithmen, die für die Verarbeitung der Daten verwendet werden, ebenfalls zu Verzerrungen führen, wenn sie Muster über- oder unterbewerten. Auch menschliche Entscheidungen bei der Entwicklung, wie die Auswahl bestimmter Datenmerkmale, können zu BIAS führen. So besteht schnell die Gefahr, dass KI-Ergebnisse falsch, unfair oder diskriminierend sind. Deshalb ist es entscheidend, BIAS kontinuierlich zu überwachen, zu erkennen und zu minimieren, um die Vertrauenswürdigkeit und Fairness von KI-Anwendungen und damit die Qualität der Ergebnisse sicherzustellen.

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Die 10 wichtigsten Fragen zu Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz - Grundlagen

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Computersysteme, die menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen oder Entscheidungsfindung nachbilden. Dies geschieht durch mathematische Modelle und Algorithmen, die Daten analysieren und daraus Muster ableiten. Ziel ist es, Maschinen zu befähigen, Aufgaben selbstständig zu bearbeiten und kontinuierlich zu verbessern. Grundlage dafür sind große Datenmengen und leistungsfähige Rechenmodelle. In Unternehmen wird KI zunehmend eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.

KI-Systeme arbeiten auf Basis von Algorithmen, die große Datenmengen analysieren und daraus Muster oder Zusammenhänge erkennen. Diese Modelle werden trainiert, indem sie aus historischen Daten lernen und ihre Vorhersagen oder Entscheidungen kontinuierlich verbessern. Je größer und qualitativ hochwertiger die verfügbaren Daten sind, desto leistungsfähiger wird das System. Während des Lernprozesses passen sich die Modelle an neue Situationen an und optimieren ihr Verhalten. Dadurch können KI-Systeme komplexe Aufgaben wie Prognosen, Klassifizierungen oder Entscheidungsunterstützung übernehmen.

Künstliche Intelligenz ist der übergeordnete Begriff für Technologien, die intelligentes Verhalten von Maschinen ermöglichen. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne explizit für jede Regel programmiert zu werden. Statt feste Logiken zu definieren, erkennen Machine-Learning-Modelle eigenständig Muster und Zusammenhänge. Dadurch können sie Vorhersagen treffen oder Entscheidungen automatisiert unterstützen. Machine Learning bildet heute die technische Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen.

Technologien und Lernmethoden der KI

Nein, Deep Learning ist ein spezieller Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden neuronale Netze mit vielen sogenannten Hidden Layers eingesetzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Netzwerke orientieren sich in ihrer Struktur am menschlichen Gehirn und können besonders anspruchsvolle Aufgaben lösen. Typische Einsatzfelder sind etwa Sprachverarbeitung, Bilderkennung oder autonome Systeme. Deep Learning erweitert damit die Möglichkeiten klassischer Machine-Learning-Methoden.

KI-Systeme lassen sich grob in verschiedene Ansätze einteilen, etwa klassische oder generative KI. Traditionelle KI analysiert vorhandene Daten und wird für eine klar definierte Aufgabe trainiert. Generative KI hingegen kann neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code erzeugen, indem sie auf großen Datenmengen trainiert wird. Grundlage solcher Systeme sind oft sogenannte Foundation Models und große neuronale Netze. Die Wahl des Ansatzes hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall und den verfügbaren Daten ab.

KI lernt in der Regel durch Trainingsprozesse, bei denen Algorithmen große Datenmengen analysieren und daraus Muster ableiten. Während des Trainings werden Modelle so angepasst, dass ihre Vorhersagen oder Entscheidungen möglichst präzise werden. Mit zunehmender Datenmenge verbessert sich die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich. Selbstlernende Systeme können ihre Modelle dabei fortlaufend optimieren und an neue Situationen anpassen. Datenqualität und Datenmenge sind dabei entscheidende Faktoren für die Leistungsfähigkeit der KI.

Anwendungen von KI in Unternehmen

KI wird heute in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt, etwa zur Prognose von Nachfrage oder Absatzentwicklungen. In der Produktion kann sie beispielsweise Fehler automatisch erkennen und so Qualität und Effizienz verbessern. Auch virtuelle Assistenten oder Chatbots im Kundenservice basieren häufig auf KI-Technologien. Darüber hinaus unterstützt KI bei der Analyse großer Dokumentenmengen oder bei der Klassifizierung von Informationen. Unternehmen nutzen KI zunehmend, um Prozesse zu automatisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte erzeugen kann. Dazu gehören beispielsweise Texte, Bilder, Videos oder Programmcode. Die Systeme werden mit sehr großen Datenmengen trainiert und lernen daraus Strukturen und Muster, aus denen sie neue Inhalte generieren. Häufig basieren solche Anwendungen auf sogenannten Foundation Models oder großen Sprachmodellen. Generative KI eröffnet viele neue Anwendungsfelder, bringt jedoch auch Herausforderungen wie Fehlinformationen oder urheberrechtliche Fragen mit sich.

Chancen, Risiken und Verantwortung

Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt stark von den verwendeten Trainingsdaten und den zugrunde liegenden Modellen ab. Wenn die Daten unvollständig oder verzerrt sind, können auch die Ergebnisse fehlerhaft oder verzerrt sein. Ein bekanntes Risiko ist sogenannter Bias, also eine systematische Verzerrung in den Daten oder Algorithmen. Deshalb müssen KI-Systeme regelmäßig überwacht und überprüft werden. Verantwortungsvolle KI-Entwicklung zielt darauf ab, solche Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.

KI selbst ist zunächst eine Technologie, deren Wirkung stark vom jeweiligen Einsatz abhängt. Risiken können entstehen, wenn Systeme mit verzerrten Daten trainiert werden oder Ergebnisse unkritisch übernommen werden. Auch ethische und regulatorische Fragen spielen eine wichtige Rolle, etwa beim Schutz von Daten oder bei automatisierten Entscheidungen. Aus diesem Grund entstehen zunehmend gesetzliche Rahmenwerke, die einen verantwortungsvollen Einsatz von KI fördern. Ziel ist es, Innovation zu ermöglichen und gleichzeitig Vertrauen und Transparenz sicherzustellen.