Facts - Interessantes zum Thema Künstliche Intelligenz im Einsatz

Maschinelles Lernen ist eng mit künstlicher Intelligenz (KI) verwandt und überschneidet sich oft mit ihr. Beide Bereiche zielen darauf ab, Systeme zu entwickeln, die selbständig lernen und sich verbessern können, aber maschinelles Lernen konzentriert sich hauptsächlich auf Vorhersagen, während KI auch die Fähigkeit einschließt, zu denken und Entscheidungen zu treffen.

Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen. Beim überwachten Lernen werden die Daten beschriftet und dem Algorithmus wird gesagt, was er mit ihnen tun soll. Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass die Daten nicht gekennzeichnet sind und der Algorithmus eine Struktur in ihnen finden muss. Beim verstärkenden Lernen erhält der Algorithmus eine Rückmeldung über seine Leistung und lernt daraus.

Maschinelles Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden kann, z. B. für die Gesichtserkennung, die Erkennung von Spam und die medizinische Diagnose. Es ist jedoch nicht ohne Einschränkungen. Eine große Herausforderung beim maschinellen Lernen ist der Umgang mit "Big Data", d. h. mit Daten, die zu groß und zu komplex für herkömmliche Analysemethoden sind. Eine weitere Herausforderung sind die "Black Box"-Modelle, d. h. Modelle, die schwer zu interpretieren und zu verstehen sind.

Trotz dieser Herausforderungen ist das maschinelle Lernen ein schnell wachsender Bereich mit einem immensen Potenzial. Es wird bereits auf vielfältige Weise eingesetzt und wird in den kommenden Jahren unser Leben mit Sicherheit stark beeinflussen.

KI kann riesige Datenmengen in kurzer Zeit analysieren und Muster erkennen. Zu den vielen Variablen, die in die Analyse einfliessen, zählen auch Zahl und Art der abgeschlossenen Transaktionen, Summe, vergangene Transaktionen, Kundenzufriedenheit oder auch soziodemographische Merkmale. 

Mithilfle der KI können mögliche Kundenanwanderungen früh erkannt werden um Gegenmassnahmen zu ergreifen. Zudem kann das Crossselling erhöht werden.

1. Automatisierung von Geschäftsprozessen: Unternehmen können KI verwenden, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
2. Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten können eingesetzt werden, um Kundenanfragen zu beantworten und Probleme zu lösen.
3. Vorhersage von Ergebnissen: KI-Modelle können verwendet werden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen, beispielsweise im Bereich Marketing oder Finanzwesen.
4. Verarbeitung von Bildern und Videos: KI-Modelle können verwendet werden, um Bilder und Videos automatisch zu analysieren und zu kategorisieren.
5. Sprachverarbeitung: KI-Technologien können verwendet werden, um Sprache in Text umzuwandeln und umgekehrt, was für Anwendungen wie die Übersetzung von Dokumenten oder die Erstellung von Transkripten von Meetings nützlich ist.

Unternehmen sollten sich bewusst machen, dass der Einsatz von KI nicht ohne Risiken verbunden ist. Es ist wichtig, die Datensicherheit und den Datenschutz zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die KI-Systeme verantwortungsbewusst und ethisch eingesetzt werden. Es empfiehlt sich außerdem, den Einsatz von KI sorgfältig zu planen und zu überlegen, welche Anwendungsfälle für das Unternehmen am besten geeignet sind.

Einige Beispiele für die Nutzung von KI in Unternehmen sind:

1. Verbesserung der Kundenerfahrung

KI kann genutzt werden, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Beispielsweise können Chatbots eingesetzt werden, um Anfragen von Kunden zu beantworten und so die Kundenzufriedenheit zu steigern. Auch die Nutzung von KI zur Erstellung personalisierter Angebote und Empfehlungen kann die Kundenbindung stärken und neue Kunden gewinnen.

2. Erhöhung der Produktivität

KI kann in vielen Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden, um die Produktivität zu steigern. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme zur Automatisierung von Routineaufgaben eingesetzt werden. Auch die Nutzung von KI zur Optimierung von Geschäftsprozessen kann die Produktivität erhöhen.

3. Kostensenkung

KI kann auch dazu genutzt werden, Kosten zu senken. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme zur Überwachung und Steuerung von Energieverbrauch eingesetzt werden. Auch die Nutzung von KI zur Erkennung von Muster in großen Datenmengen kann dabei helfen, Kosten zu senken und ineffiziente Geschäftsprozesse zu identifizieren.

4. Neue Geschäftsmöglichkeiten

KI eröffnet auch neue Geschäftsmöglichkeiten. Beispielsweise können Unternehmen KI-gestützte Systeme nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Auch die Nutzung von KI zur Erkennung von Trends und zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen kann neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.

Small-Data-Ansätze zielen darauf ab, auch aus kleineren Datenmengen mit darauf optimierten Machine-Learning-Verfahren durch neue Analysetechniken Wert zu schöpfen. Neue Methoden demokratisieren die Technologie zunehmend und ermöglichen es immer mehr KMUs, Kosten durch Automatisierung zu senken.

Wer diese Daten visualisieren, aggregieren und – was besonders aufträgt – auf Basis dieser Informationen strategisch agieren kann, hat künftig einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.