AI ready for business

Ängste und Vorbehalte lassen sich durch kluges Agieren und einen professionellen Umgang abbauen. Wichtig sind Transparenz, Bildung, eine intelligente Implementierung sowie eine intensive Kommunikation.

Je besser die Mitarbeitenden im Vorfeld und auch während der Implementierung einer auf KI-basierten Lösung mitgenommen werden, desto höher die Akzeptanz der neuen Lösung. Wichtig ist umfassende Transparenz von Beginn an. Jeder sollte wissen, was ihn erwartet und was von ihm verlangt wird. Je intensiver miteinander gesprochen wird, desto höher die Akzeptanz. KI ist nur dann der Schlüssel in die Zukunft, wenn diese genutzt wird. Und genau dafür ist es unabdingbar, dass ihr Nutzen auch erkannt wird. Deshalb sollte die Einführung schrittweise erfolgen und von Schulungen begleitet werden.

Maschinelles Lernen ist eine Technik, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Im ersten Schritt werden Daten gesammelt, die für das Problem von Interesse sind. Diese Daten werden für den Lernprozess vorbereitet. Danach beginnt der Prozess des Lernens, es wird ein Modell erstellt, das mit den vorhandenen Daten trainiert und auch validiert wird.

Der Schlüssel zum Erfolg im maschinellen Lernen liegt in der Qualität der Daten, der Auswahl des richtigen Algorithmus und der richtigen Modellparameter sowie in der sorgfältigen Validierung und Anpassung des Modells. Die kontinuierliche Verbesserung und das Feintuning des Modells können erforderlich sein, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Es gibt bereits eine Vielzahl von Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI). Zu den bekanntesten gehören Bilderkennungssysteme, die Bilder und Videos analysieren, um Objekte, Gesichter, Emotionen und andere Merkmale zu erkennen. Anwendungen reichen von automatischer Bildbeschriftung bis zur medizinischen Diagnose.

In der Automobilindustrie werden KI-Algorithmen verwendet, um autonome Fahrzeuge zu steuern und Verkehrssituationen zu analysieren.

Online-Plattformen nutzen KI, um das Verhalten von Nutzern zu analysieren und personalisierte Produktvorschläge zu machen.

Im Bildungsbereich kann KI personalisierte Lernpfade erstellen, automatische Bewertungen durchführen und Lernende bei ihren Lernprozessen unterstützen.

Im Bereich der Spracherkennung können KI-Systeme wie Chatbots und Übersetzungstools menschliche Sprache verstehen, übersetzen und generieren. Sie werden in der Kundenbetreuung, der Kommunikation und der Übersetzung eingesetzt.

Künstliche Intelligenz (KI) erfolgt durch Training grundlegender Modelle. Der Trainingsprozess variiert je nach der Art der KI und des Lernalgorithmus, den man verwendet.

Zu den grundlegenden Schritten gehört das Sammeln von Daten und deren Aufbereitung. Je nach Problemstellung werden relevante Merkmale aus den Daten extrahiert. Bei der Bilderkennung können dies z. B. visuelle Eigenschaften wie die Augenfarbe sein. Nach der Auswahl des Lernalgorithmus erfolgt das Training des grundlegenden Modells. Hierzu gehört auch, dass das Modell seine Parameter anpasst, um die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgaben zu erlernen. Dies geschieht durch Optimierungsalgorithmen, die die Fehler zwischen den vorhergesagten Ausgaben (Labels) und den tatsächlichen Ausgaben (Labels) minimieren. Nach umfangreichen Validierungen erfolgen Test und entsprechende Optimierungen und Feinabstimmungen, bevor das Tool in der Praxis eingesetzt wird.

Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) oder auch AI (Artificial Intelligence) auf Arbeitsplätze sind ein viel diskutiertes Thema. Hier eine eindeutige Aussage zu treffen, ist kaum möglich. KI zu verhindern oder abzulehnen, ist keine Lösung, genauer hinschauen hilft.

KI-Technologien können sich wiederholende, vorhersehbare und zeitaufwändige Aufgaben in vielen Branchen automatisieren. Während hier Jobs wegfallen können, entstehen in anderen Bereichen neue, die sich auf die Entwicklung von KI, ihrer Implementierung und Wartung konzentrieren.

KI-Technologien können auch dazu führen, dass sich Aufgaben verändern, weg von ausführenden hin zu kreativen, strategischen, zwischenmenschlichen und komplexen Aufgaben, die schwer zu automatisieren sind.

Um sich für die Zukunft gut aufzustellen, ist lebenslanges Lernen unabdingbar. Offen für Neuerungen sein, hinterfragen und sich dem steigenden Wandel anpassen.

Für die Unternehmen bedeutet dies: ausgewogen an das Thema herangehen, die technologische Innovation mit sozialer Verantwortung verbinden, um die Herausforderungen anzugehen, die mit der Veränderung des Arbeitsumfelds durch KI verbunden sind und ihre Mitarbeitenden mitzunehmen.