Kurz und knapp

  • Künstliche Intelligenz simuliert menschliche Denkprozesse
  • Unterschieden wird zwischen schwacher und (theoretischer) starker KI
  • Technologische Grundlagen sind Machine Learning, Deep Learning, NLP und Computer Vision
  • KI bietet abteilungsübergreifend große Potenziale zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung
  • Vorbehalte in Sachen Datenschutz und Ethik müssen ernst genommen werden

Künstliche Intelligenz – Definition von KI

„Künstliche Intelligenz“ (auch: KI oder AI / Artificial Intelligence) beschreibt Software-Prozesse, die in der Lage sind, auf Basis von Algorithmen menschliche Denkprozesse zu simulieren. Eine KI kann auf diese Weise Daten und Zusammenhänge verstehen sowie darauf aufbauend logische Schlüsse ziehen oder auch Entscheidungen treffen.  

Künstliche Intelligenz kann dabei unterschiedliche Ausprägungen haben – diese lassen sich grob in zwei Arten unterteilen:

  • Schwache KI: Eine „Weak AI“ / „Narrow AI“ kommt in einem sehr klar umrissenen Aufgabenkontext zum Einsatz. Sie arbeitet mit einem festen Set an Daten und „denkt nicht darüber hinaus“. Eine solche KI ist darauf angewiesen, für den spezifischen Einsatzzweck trainiert zu werden. Typische Einsatzbereiche für schwache KI sind etwa die Bilderkennung, Chatbots oder die Datenanalyse.
  • Starke KI: Eine „starke KI“, häufig auch als „Artificial General Intelligence“ (AGI) bezeichnet, ist bislang ein rein theoretisches Konstrukt. Eine solche KI wäre in der Lage, eigenständig komplexe Sachverhalte zu verstehen, auszuwerten, daraus neue Schlüsse zu ziehen und weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Sie müsste nicht notwendigerweise mit externen Daten trainiert werden, sondern könnte ohne detaillierte Vorgaben selbst lernen, verstehen und unter Umständen auch handeln.

Während der Einsatz schwacher KI also klar zweckgebunden ist, handelt es sich bei einer starken KI um eine (theoretische) Form der künstlichen Intelligenz, die der des Menschen sehr nahekäme. 

Künstliche Intelligenz – Eine Geschichte der Entwicklung

Die Geschichte von Computersystemen, die menschliche Intelligenz imitieren sollen, reicht bereits zahlreiche Jahrzehnte zurück. Einige der wichtigsten Meilensteine der KI-Entwicklung haben wir hier zusammengefasst:
 

  • 1950 – Vorstellung des Turing Tests: Alan Turing, ein britischer Mathematiker, entwirft den „Turing Test“. Mit diesem lässt sich prüfen, wie gut eine Maschine in der Lage ist, menschliche Intelligenz überzeugend zu simulieren.
     
  • 1956 – Geburtsstunde des Begriffs: Auf der Dartmouth Conference wird zum ersten Mal der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (bzw. „Artificial Intelligence“) im Zusammenhang mit einem neuen, noch sehr jungen Forschungsfeld genutzt.
     
  • 1966 – ELIZA ist erster Chatbot: Der Informatiker Joseph Weizenbaum entwickelt „ELIZA“ – ein Programm, das in der Lage ist, anhand klarer Muster und Vorgaben ein Gespräch mit Menschen zu führen.
     
  • 1972 – Medizinische Fortschritte mit MYCIN: Das an der Universität Stanford entwickelte Expertensystem soll im medizinischen Sektor eingesetzt werden – spezifisch zur Diagnose und Behandlung diverser Krankheiten.
     
  • 1986 – „NETtalk“ als erstes neuronales Netzwerk: Das Programm „NETtalk“ ist eigenständig in der Lage, Wörter zu verstehen, gelernte Begriffe auszusprechen und bekannte Muster auf noch unbekannte Wörter anzuwenden.
     
  • 1997 – Deep Blue besiegt Schachweltmeister: Der von IBM entwickelte Schachcomputer „Deep Blue“ besiegt den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow.
     
  • 2011 – IBM Watson gewinnt bei „Jeopardy“: Der Sieg des Programms gegen menschliche Teilnehmer in der US-amerikanischen Quiz-Show zeigt, dass KI inzwischen auch komplexe Fragen schnell und folgerichtig beantworten kann.
     
  • 2014 – Einführung von GANs: Mit den „Generative Adversarial Networks“ kommen bestimmte Algorithmen für „unüberwachtes Lernen“ auf den Markt. Diese erweisen sich als besonders nützlich bei der Erstellung kreativer Inhalte wie (fotorealistischer) Bilder, 3D-Modelle und mehr.
     
  • 2016 – AlphaGo gewinnt im „Go“: Durch stetiges Reinforcement Learning schafft es die Maschine „AlphaGo“, den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol in dem Brettspiel zu schlagen.
     
  • 2022 – Veröffentlichung von ChatGPT: Nach einigen Jahren im KI-Markt veröffentlicht die Firma OpenAI das KI-Modell „ChatGPT“. Dieses steht kurz darauf sowohl für Geschäfts- als auch Privatzwecke zur kommerziellen Nutzung bereit.
     

Im Jahr 2025 gibt es bereits zahlreiche KI-Modelle und eigenständige Dienste am Markt. Ebenso werden Geräte und Services immer häufiger mit KI-Funktionalitäten ausgestattet, um deren Einsatzmöglichkeiten zu erweitern. Dies geschieht nicht von ungefähr: Viele Unternehmer erachten die Nutzung von KI als kritisch für ihren Unternehmenserfolg.

Wo die konkreten Use Cases für viele private Anwender häufig eher abstrakt sind, ist KI in der Produktion oder Human Resources sowie vielen weiteren Wirtschaftszweigen längst angekommen – und wird dort gewinnbringend eingesetzt.

Technologische Grundlagen der KI

Von den Anfängen bis heute hat sich das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz enorm weiterentwickelt. Ging es damals „nur“ um das Verstehen von Zeichenfolgen oder die Beantwortung einfacher Fragen, bilden heute die folgenden Technologien und Prozesse das Rückgrat moderner KI-Modelle.

Maschinelles Lernen (Machine Learning)

Machine Learning bildet das Fundament aktueller KI-Systeme. Dabei geht es um die Fähigkeit von Computern, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ohne darauf explizit programmiert zu sein. Es gibt an dieser Stelle mehrere Arten, auf die Maschinen aus Datensätzen „lernen“ können:

  • Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Die Datensätze sind klar gelabelt und kategorisiert, sodass die KI genau weiß, was für Informationen sie erhält und wie diese zu interpretieren sind. Zielvariablen sind bekannt.
     
  • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Die Datensätze sind nicht gelabelt oder kategorisiert – das Modell muss selbst ermitteln, welche Muster, Abweichungen und Gemeinsamkeiten im Datensatz zu finden sind. Zielvariablen sind nicht bekannt.
     
  • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei diesem Lernkonzept führt ein Modell Handlungen oder Aktionen durch und wartet danach die Reaktion aus der „Umwelt“ ab. Diese Reaktionen werden als positiv bzw. negativ interpretiert, woraufhin eigene Handlungen verstärkt oder eingestellt werden. Dieser KI-Lernansatz basiert also auf dem Konzept von Versuch und Irrtum.

Deep Learning

Das Deep Learning baut auf dem Machine Learning auf und nutzt künstliche neuronale Netze für ein „tieferes Verständnis“ von Daten. Diese Netze bestehen aus vielen Schichten (Layern), in denen Informationen aus Daten immer kleinteiliger aufgeschlüsselt werden.

Mit Hilfe von Deep Learning lassen sich hochkomplexe Muster erkennen, die für klassische Algorithmen so nicht ersichtlich sind. Wichtige Deep-Learning-Architekturen sind dabei:

  • Convolutional Neural Networks (CNN): Diese sind besonders gut dafür geeignet, visuelle Muster zu erkennen bzw. zu erlernen. Eingesetzt werden diese neuronalen Netze daher vor allem in der Bild- und Videoverarbeitung sowie im Bereich des autonomen Fahrens.
     
  • Recurrent Neural Networks (RNN): Diese Netze sind in der Lage, wiederkehrende Muster in Datenreihen aufzuschlüsseln. Solche „Sequenzen“ treten besonders häufig in der Sprach- und Textverarbeitung auf, aber auch Sensordaten aus Fertigungsprozessen lassen sich mit solchen Architekturen analysieren.
     
  • Transformer-Modelle: Diese neuronalen Netze zeichnen sich dadurch aus, dass sie sämtliche Daten ganzer Sequenzen gleichzeitig verarbeiten und – effizienter als etwa RNNs – miteinander verknüpfen können. Damit eignen sich diese Modelle vor allem für maschinelle Übersetzungen und generative KI-Lösungen, bei denen es auf eine bestmögliche Skalierbarkeit ankommt. Dazu zählen etwa große Tools wie ChatGPT.

Natural Language Processing (NLP)

Beim Natural Language Processing geht es um das Verständnis für und die korrekte Interpretation von Sprache durch Maschinen. Diese Verarbeitung kann dabei ganz grundsätzlich erfolgen – etwa bei der einfachen Umwandlung von Text in Sprache und umgekehrt – oder je nach Einsatzbereich deutlich komplexer ausfallen. 

Unterbereiche wie das „Natural Language Understanding“ (NLU) fokussieren sich auf das tatsächliche Verstehen von Aussagen und die Interpretation bestimmter Sätze. „Natural Language Generation“ (NLG) wiederum befasst sich mit der Generierung natürlicher Sprache – etwa bei der Zusammenfassung von HR-Kennzahlen mit KI-Unterstützung.

Computer Vision

Im Bereich Computer Vision geht es darum, Maschinen mit der Fähigkeit auszustatten, zu „sehen“. An dieser Stelle kommen Deep-Learning-Algorithmen zum Einsatz. Durch das Training mit einer großen Menge an Daten lassen sich mit der Zeit Unterschiede in diesen Datenmengen aufdecken, die die Maschine als Unterschiede interpretieren kann. 

Bei fachgerechter Nutzung kann diese KI-Technologie besonders in der Fertigung sehr erfolgreich eingesetzt werden. Verfügen Maschinen über die Möglichkeit, etwa kleine Unregelmäßigkeiten in der Fertigung zu erkennen, lassen sich kostenintensive Fehlproduktionen von Produkten vermeiden.

Praktische Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz

Die Mechanismen hinter einer Künstlichen Intelligenz sind ohne Frage komplex und faszinierend – im B2B-Kontext ist jedoch entscheidend, welchen Mehrwert solche KI-Tools tatsächlich bieten können. Wo lassen sich Prozesse optimieren? Wie kann die Integration gelingen? Einige zentrale Einsatzfelder haben wir nachfolgend zusammengestellt.

Workforce Management

Die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, Muster zu erkennen und anhand von Daten belastbare Prognosen zu erstellen, kommt Unternehmen gerade im Personalmanagement zugute:

  • Automatisierte Schichtplanung: Gut trainierte KI-Tools berücksichtigen bei der Schichtplanung sowohl den definierten Personalbedarf als auch An-/Abwesenheiten, Höchstarbeitszeiten und weitere relevante Vorgaben. Häufig lassen sich auch notwendige Qualifikationen definieren, etwa für die Schichtplanung im Krankenhaus.
     
  • Personal-Prognosen: Anhand des Workloads im Team, der jeweiligen Kompetenzen vor Ort und der typischen saisonalen Auftragslage lässt sich ermitteln, ob Abteilungen überbesetzt sind oder nach Möglichkeit personell aufgestockt werden sollten.
     
  • People Analytics: Wie entwickelt sich die Meinung von Mitarbeitern über längere Zeiträume? Womit sind sie zufrieden und was sehen sie skeptisch? Über eine leistungsstarke People Analytics-Software mit KI-Integration stehen solche wertvollen Insights auf Knopfdruck zur Verfügung.

Der Trend geht auch hier immer stärker in Richtung „Conversational AI“. Generative KI-HR-Lösungen erlauben es Personalern, zentrale Daten zu KPIs mittels simpler Anfragen wie „Wie hoch ist der Krankenstand in diesem Monat?“ direkt abzurufen. Statt Informationen eigenständig zusammentragen zu müssen, liefert das KI-Tool die Antwort selbst.

CTA zur HR-Analytics-Software von GFOS

Access Control / Sicherheit

Bei der Absicherung von Geschäftsräumen und anderen sicherheitsrelevanten Arealen kann Künstliche Intelligenz eine wertvolle Unterstützung darstellen:

  • Biometrische Systeme: Klassische Biometrie-Systeme arbeiten mit Gesichts-, Fingerabdruck- oder Retina-Daten. Die Einbindung einer KI kann hierbei helfen, Informationen präziser zu verarbeiten oder eventuelle Unregelmäßigkeiten bei Zutrittsversuchen zu registrieren.
     
  • Anomalie-Erkennung: Ein Angestellter versucht, ungewöhnlich große Mengen an sensiblen Daten abzurufen? Jemand ist außerhalb seiner regulären Bürozeiten anwesend und hält sich in einem für ihn untypischen Bereich auf? Eine Künstliche Intelligenz deckt solche Anomalien schnell auf und kann Maßnahmen ergreifen.
     
  • Sicherheitsanalysen: KI-basierte Sicherheitssysteme können sowohl klar definierte als auch bisher unbekannte Risikoszenarien durchspielen und einschätzen, ob und wo die eigene (IT-)Infrastruktur potenziell angreifbar ist. Anhand dieser Analysen können dann im nächsten Schritt Vorkehrungen getroffen werden. 
     
  • Diebstahlschutz: Durch die Analyse von typischer Verhaltens- und Bewegungsmuster können KI-basierte Sicherheitssysteme auch dazu beitragen, Ladendiebstähle zu erkennen.

Smart Manufacturing

In der Fertigung sind reibungslos-effiziente Prozesse von enormer Wichtigkeit – genau an dieser Stelle macht KI den Weg für Optimierungen frei:

  • Predictive Maintenance: Auf Basis von Echtzeit-Sensordaten und historischen Analysen lässt sich bestimmen, wann Maschinen und Anlagen gewartet werden müssen. Diese Form der Smart Maintenance beugt Ausfällen vor und vermeidet gleichzeitig Stillstandzeiten durch übermäßig häufige Wartungsarbeiten.
     
  • Prozessoptimierung: Der Einsatz von KI in der Produktion ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring sämtlicher Maschinen und Anlagen. Kommt es zu Abweichungen im Output oder werden sonstige Ineffizienzen erkannt, wird dies ohne Zeitverlust gemeldet – im besten Falle sogar mit Empfehlungen zur Behebung.
     
  • Qualitätssicherung: Mit den richtigen Trainingsdaten ist Künstliche Intelligenz in der Lage, selbst kleinste Defekte oder Unregelmäßigkeiten bei Produkten festzustellen. Dies erlaubt Unternehmen, sofort tätig zu werden, um eine hohe Qualität der Produkte sicherzustellen und teuren Ausschuss zu vermeiden.

Für viele produzierende Unternehmen ist dieses zusätzliche Maß an Präzision und Effizienz, die KI-Lösungen – meist in Verbindung mit einem MES – bieten, längst essenziell für die eigene Wettbewerbsfähigkeit.

Grafische Darstellung der Chancen und Vorteile künstlicher Intelligenz

Chancen & Vorteile künstlicher Intelligenz

Die Möglichkeiten, die KI-basierte Tools und Lösungen schaffen, sind schon heute enorm – und das branchenübergreifend. Zu den wichtigsten Chancen und Vorteilen zählen dabei folgende Punkte:

  • Effizientere Prozesse: Mit den richtigen Daten trainiert, kann Künstliche Intelligenz häufig selbst geringfügigste Ineffizienzen in Strukturen und Abläufen aufdecken – auch da, wo gegebenenfalls gar keine vermutet wurden. Dies ermöglicht eine optimale Nutzung der eigenen Ressourcen – maschinell und personell.
     
  • Senkung von Kosten: Effizienzsteigerungen und eine vorausschauende Planung helfen dabei, die laufenden Kosten im Unternehmen zu senken und gleichzeitig unplanmäßige Ausgaben (Reklamation minderwertiger Produkte / plötzliche Ausfälle) zu vermeiden.
     
  • Datenbasierte Entscheidungen: Der Einsatz von KI-Lösungen ermöglicht es, unternehmerische Entscheidungen anhand belastbarer und relevanter Daten zu treffen. Predictive Analytics helfen Verantwortlichen dabei, Richtungsentscheidungen argumentativ zu hinterlegen und gegenüber Vorgesetzten zu rechtfertigen.
     
  • Automatisierung von Aufgaben: Gerade im Backoffice eines Unternehmens gibt es eine Fülle von wichtigen, aber häufig recht repetitiven Aufgaben. In zentralen Bereichen wie der Lohnbuchhaltung kann KI in Sachen Datenpflege unterstützen, um das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren und Mitarbeiter zu entlasten.
     
  • Hohe Skalierbarkeit: KI-Modelle für kleinere Betriebe lassen sich mit geringem Aufwand auch für aufwändigere Aufgaben skalieren, sobald ein Unternehmen wächst. Insbesondere in Verbindung mit Cloud-Ressourcen sind bei Expansionen oder einer Ausweitung der Nutzung praktisch keine Grenzen gesetzt.

Herausforderungen & Risiken

Trotz der teils immensen Potenziale der Technologie gibt es bei der Einführung bzw. Nutzung von KI-Tools jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen oder Risiken, die Unternehmen berücksichtigen müssen:

  • Datenverfügbarkeit / Datenqualität: Im Unternehmen muss sichergestellt sein, dass der KI ausreichend große Mengen repräsentativer Daten zur Verfügung gestellt werden. Kommen zu wenige oder gar falsche Daten zum Einsatz, kann dies Ergebnisse und darauf aufbauende Entscheidungen dramatisch verfälschen.
     
  • Transparenz im Prozess: Betriebe sollten klar kommunizieren, an welchen Abläufen im Unternehmen Algorithmen teilweise oder maßgeblich beteiligt sind. Zudem sollten mindestens stichprobenartige Prüfungen durchgeführt werden, um die Entscheidungen der KI zu validieren.
     
  • Ethische Fragestellungen: Was bedeutet es, wenn eine KI Entscheidungen trifft, die echte Menschen und deren Leben betrifft? Unternehmen müssen sich mit dieser Frage kritisch auseinandersetzen und dazu idealerweise im engen Austausch mit den Mitarbeitern definieren, was die KI entscheiden darf und was nicht.
     
  • Rechtliche Rahmenbedingungen: KI-Systeme unterliegen – abhängig von ihrer Leistungsfähigkeit und dem jeweiligen Einsatzbereich – zumindest in der EU klaren Vorgaben. Diese wurden bereits 2024 im „AI Act“ festgehalten. Datenschutzvorgaben der DSGVO und weitere rechtliche Vorgaben gelten unabhängig davon.

Künstliche Intelligenz – Ein Ausblick

Die Tatsache, dass Künstliche Intelligenz heute bereits erheblichen Einfluss auf die Wirtschaft und das Privatleben zahlloser Menschen hat, ist unbestritten. Wie bei allen technischen Innovationen wird es auch beim Thema KI darauf ankommen, die Entwicklung der Technologie sinnvoll zu steuern und in einem gesunden Maße zu reglementieren.

Rechtliche Vorgaben wie in der EU bieten eine gute Grundlage, um die enormen Potenziale und Möglichkeiten künstlicher Intelligenz zu erforschen, ohne dabei systemrelevante Risiken einzugehen oder die Rechte von Individuen aus dem Blick zu verlieren.