Die Rolle von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Digitalisierung

by | Jun 23, 2023 | Analysen

künstliche Intelligenz und Machine Learning

Die Digitalisierung ist ein umfassender Prozess, der verschiedene Technologien umfasst, um Geschäftsprozesse zu verbessern und neue Möglichkeiten zu schaffen. In diesem Kontext spielen künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) eine zentrale Rolle.

Diese Technologien transformieren verschiedene Branchen durch Automatisierung, Effizienzsteigerung und die Bereitstellung neuer Erkenntnisse.

Immer mehr Unternehmen, die sich mit der digitalen Transformation beschäftigen, erkennen, dass KI und Machine Learning dabei eine zentrale Rolle spielen werden. In diesem Artikel beleuchten wir daher die bedeutende Rolle von KI und ML in der Digitalisierung und ihre Auswirkungen auf die Wirtschaft.

 

Unterschiede zwichen KI, ML und DL

Die Technologien Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning werden oft fälschlicherweise fast synonym benutzt. Folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede und Anwendungsbereiche der verschiedenen Technologien zusammen.

Kategorie Künstliche Intelligenz Machine Learning Deep Learning
Methoden Algorithmen, Entscheidungsbäume Lineare Regression, Random Forest, Gradient Boosting, Logistische Regression, k-Nearest Neighbour, Support Vector Machines, k-Means Clustering Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, AutoEncoders
Tools & Technologien Python, R, Java, C++ Scikit-learn, XGBoost, Caret Keras, TensorFlow, PyTorch
Einsatzgebiete Systeme zur Problemlösung und Entscheidungsfindung basierend auf regelbasierten Algorithmen oder maschinellem Lernen Regressionsverfahren, Klassifikationsverfahren und Clustering basierend auf strukturierten Daten Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Texten und Sprache
Anwendungsfälle Chatbots, Expertensysteme, Spielautomaten Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, medizinische Diagnose Bilderkennung, Sprachverarbeitung, autonomes Fahren

 

 

Anwendungen von KI und ML für Unternehmen

Automatisierung und Effizienzsteigerung

Eine der Hauptanwendungen von KI und ML ist die Automatisierung von Routine- und Verwaltungsaufgaben. Dies führt zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen in vielen Bereichen.

  • Robotic Process Automation (RPA): RPA verwendet KI, um wiederholbare, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren. Dies umfasst alles von der Datenverarbeitung bis hin zur Kundenkommunikation.
  • Intelligente Automatisierung: Durch den Einsatz von ML können Systeme kontinuierlich lernen und sich an neue Daten und Situationen anpassen, wodurch die Automatisierung intelligenter und flexibler wird.

Datenanalyse und Entscheidungsfindung

KI und ML revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren und Entscheidungen treffen.

  • Predictive Analytics: ML-Algorithmen analysieren historische Daten, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen. Dies ist besonders wertvoll in Bereichen wie Finanzplanung, Marketing und Supply Chain Management.
  • Big Data Analytics: KI-gestützte Systeme können große und komplexe Datensätze verarbeiten und analysieren, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, die für die strategische Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Personalisierung und Kundenservice

KI und ML ermöglichen ein hohes Maß an Personalisierung und verbessern den Kundenservice erheblich.

  • Personalisierte Empfehlungen: Plattformen wie Netflix und Amazon nutzen ML, um personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Benutzer zu geben.
  • Chatbots und virtuelle Assistenten: Diese KI-gestützten Tools können Kundenanfragen rund um die Uhr beantworten und bieten schnelle und effiziente Lösungen für häufige Probleme.

Innovation und neue Geschäftsmodelle

Durch den Einsatz von KI und ML entstehen neue Geschäftsmodelle und innovative Produkte und Dienstleistungen.

  • Smart Products: Intelligente Produkte wie vernetzte Geräte und autonome Fahrzeuge nutzen KI, um ihre Funktionen zu verbessern und den Benutzern einen Mehrwert zu bieten.
  • Plattformökonomie: Unternehmen wie Uber und Airbnb nutzen ML, um Angebot und Nachfrage zu analysieren und ihre Plattformen effizient zu betreiben.

Risikomanagement und Sicherheit

KI und ML spielen eine wichtige Rolle im Risikomanagement und in der Verbesserung der Sicherheit.

  • Betrugserkennung: ML-Algorithmen können ungewöhnliche Muster und Anomalien in Finanztransaktionen erkennen, um Betrug frühzeitig zu identifizieren und zu verhindern.
  • Cybersicherheit: KI-gestützte Systeme überwachen Netzwerke kontinuierlich auf verdächtige Aktivitäten und bieten schnelle Reaktionen auf potenzielle Bedrohungen.

Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften ermöglichen KI und ML neue Durchbrüche und verbessern die Patientenversorgung.

  • Diagnose und Behandlung: ML-Algorithmen können große Mengen medizinischer Daten analysieren, um genaue Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln.
  • Forschung und Entwicklung: KI beschleunigt die Forschung, indem sie Datenmuster erkennt und Vorhersagen über die Wirksamkeit neuer Medikamente trifft.

 

Konkrete Beispiele für die Nutzung von KI und ML durch Unternehmen

Beispiel 1: Einsatz von Machine Learning bei der Entwicklung smarter Produkte durch Nest

Nest Labs, ein Tochterunternehmen von Google, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Machine Learning (ML) zur Entwicklung smarter Produkte eingesetzt wird. Nest hat sich auf die Entwicklung von intelligenten Haushaltsgeräten spezialisiert, insbesondere Thermostate, Rauchmelder und Sicherheitskameras. Ihr bekanntestes Produkt, der Nest Learning Thermostat, zeigt eindrucksvoll, wie ML in der Praxis angewendet wird, um innovative und nutzerfreundliche Lösungen zu schaffen.

Nest Learning Thermostat

Der Nest Learning Thermostat ist ein selbstlernender Thermostat, der ML-Algorithmen nutzt, um den Energieverbrauch zu optimieren und den Komfort der Bewohner zu verbessern. Hier sind einige konkrete Anwendungen von ML in diesem Produkt:

  1. Automatisches Lernen der Präferenzen:
    • Datenerfassung: Der Thermostat sammelt kontinuierlich Daten über die Temperaturpräferenzen der Bewohner, die Tageszeit, zu der sie bestimmte Einstellungen vornehmen, und ihre Anwesenheit im Haus.
    • Mustererkennung: ML-Algorithmen analysieren diese Daten, um Muster und Präferenzen zu erkennen. Innerhalb weniger Tage beginnt der Thermostat, die bevorzugten Temperaturen zu bestimmten Tageszeiten und Wochenenden automatisch anzupassen.
  2. Energiemanagement und -einsparung:
    • Nutzerverhalten: Der Thermostat lernt, wann die Bewohner normalerweise zu Hause sind und wann nicht. Basierend auf diesen Informationen passt er die Heizung und Kühlung automatisch an, um Energie zu sparen, wenn niemand zu Hause ist.
    • Vorausschauende Steuerung: Der Thermostat nutzt Wettervorhersagen und historische Daten, um die Heizung oder Kühlung rechtzeitig zu aktivieren, sodass die gewünschte Temperatur erreicht wird, wenn die Bewohner nach Hause kommen.
  3. Anwesenheitserkennung:
    • Sensorintegration: Der Thermostat ist mit Bewegungssensoren ausgestattet, die erkennen, ob sich jemand im Haus befindet. ML-Algorithmen verwenden diese Daten, um das Heiz- und Kühlungssystem entsprechend zu steuern.
    • Geofencing: Der Thermostat kann auch auf die Standortdaten der Bewohner zugreifen (mit deren Einwilligung) und die Temperatur automatisch anpassen, wenn sie sich dem Haus nähern oder es verlassen.
  4. Intuitive Benutzeroberfläche:
    • Benutzerfreundlichkeit: Der Thermostat bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine mobile App, die es den Nutzern ermöglicht, die Einstellungen manuell zu ändern. Diese manuellen Eingaben werden ebenfalls in das ML-Modell integriert, um zukünftige Anpassungen zu verbessern.
  5. Kontinuierliche Verbesserung:
    • Datenupdates: Nest aktualisiert regelmäßig seine ML-Algorithmen und Software, basierend auf anonymisierten Nutzerdaten und neuen Forschungsergebnissen. Dies führt zu ständigen Verbesserungen der Produktleistung und Benutzererfahrung.

Ergebnisse und Vorteile

  • Energieeinsparungen: Nutzer des Nest Learning Thermostats berichten von erheblichen Einsparungen bei ihren Heiz- und Kühlkosten, da das Gerät den Energieverbrauch optimiert und Verschwendung reduziert.
  • Komfortsteigerung: Durch die automatische Anpassung der Temperatur basierend auf den Vorlieben und dem Verhalten der Bewohner erhöht sich der Wohnkomfort.
  • Umweltfreundlichkeit: Die Energieeinsparungen tragen zu einer Reduzierung des CO2-Ausstoßes bei, was positive Auswirkungen auf die Umwelt hat.
Nest Labs hat gezeigt, wie Machine Learning erfolgreich zur Entwicklung smarter Produkte eingesetzt werden kann, die den Alltag der Nutzer vereinfachen und gleichzeitig ökologische und ökonomische Vorteile bieten. Der Nest Learning Thermostat ist ein Paradebeispiel dafür, wie ML-Technologien genutzt werden können, um alltägliche Geräte intelligenter und effizienter zu machen.

 

Beispiel 2: Einsatz von KI und Machine Learning bei der Analyse großer Datenmengen durch Netflix

Netflix, der weltweit führende Streaming-Dienst, ist ein herausragendes Beispiel dafür, wie ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) zur Analyse großer Datenmengen nutzt. Durch den Einsatz dieser Technologien kann Netflix seinen Nutzern personalisierte Inhalte anbieten, die Kundenbindung verbessern und die Produktionsentscheidungen optimieren.

Personalisierte Empfehlungen

Eines der bekanntesten Anwendungsbeispiele von ML bei Netflix ist das Empfehlungssystem. Netflix analysiert riesige Mengen an Nutzerdaten, um personalisierte Vorschläge zu machen. Hier sind einige konkrete Aspekte, wie KI und ML eingesetzt werden:

  1. Datenaggregation:
    • Nutzungsverhalten: Netflix sammelt Daten über das Seh- und Suchverhalten der Nutzer, einschließlich der angesehenen Inhalte, Suchanfragen, Bewertungen, und sogar der Zeitpunkte, zu denen Nutzer Inhalte ansehen.
    • Interaktionen: Daten über Interaktionen wie das Anhalten, Vorspulen und Rückspulen von Videos werden ebenfalls erfasst und analysiert.
  2. Algorithmen für Empfehlungs-Engines:
    • Kollaboratives Filtern: Dieser ML-Ansatz analysiert das Verhalten von Nutzern mit ähnlichen Vorlieben, um Empfehlungen zu geben. Wenn Nutzer A und Nutzer B ähnliche Filme und Serien mögen, schlägt das System Nutzer A Inhalte vor, die Nutzer B gefallen haben.
    • Content-Based Filtering: Hierbei werden Inhalte anhand ihrer Merkmale analysiert. Wenn ein Nutzer z.B. häufig Science-Fiction-Filme ansieht, werden ähnliche Inhalte basierend auf Genre, Schauspielern, Regisseuren und anderen Attributen empfohlen.
    • Deep Learning: Netflix verwendet auch neuronale Netzwerke und Deep Learning-Techniken, um tiefere Zusammenhänge und Muster im Nutzerverhalten zu erkennen, die herkömmliche Methoden möglicherweise übersehen würden.
  3. A/B-Tests und Iterationen:
    • Testen von Algorithmen: Netflix führt kontinuierlich A/B-Tests durch, um die Leistung verschiedener Empfehlungsalgorithmen zu bewerten. Dabei wird eine Gruppe von Nutzern mit Empfehlungen eines neuen Algorithmus versorgt, während eine Kontrollgruppe den alten Algorithmus behält.
    • Iterative Verbesserung: Basierend auf den Testergebnissen werden die Algorithmen ständig verbessert, um genauere und relevantere Empfehlungen zu liefern.

Optimierung der Content-Strategie

Neben der Personalisierung von Empfehlungen nutzt Netflix ML und KI auch, um Entscheidungen über die Produktion und den Erwerb von Inhalten zu treffen.

  1. Publikumsanalyse:
    • Zuschauerdaten: Durch die Analyse von Zuschauerdaten kann Netflix Muster und Trends erkennen, die darauf hinweisen, welche Arten von Inhalten bei verschiedenen demografischen Gruppen gut ankommen.
    • Erfolgsprognosen: ML-Modelle prognostizieren den potenziellen Erfolg neuer Inhalte, basierend auf ähnlichen bereits vorhandenen Inhalten und dem aktuellen Nutzerverhalten.
  2. Content-Produktion:
    • Drehbuchanalyse: KI-Systeme analysieren Drehbücher, um Vorhersagen über die Zuschauerakzeptanz zu treffen und um herauszufinden, welche Elemente (z.B. Handlung, Charaktere, Themen) besonders erfolgreich sein könnten.
    • Budgetierung: Durch die Analyse historischer Produktionsdaten und deren Erfolg kann Netflix besser kalkulieren, wie viel Budget für neue Projekte sinnvoll ist.

Ergebnisse und Vorteile

  • Höhere Nutzerzufriedenheit: Die personalisierten Empfehlungen führen dazu, dass Nutzer mehr Inhalte finden, die ihren Vorlieben entsprechen, was die Zufriedenheit und die Verweildauer auf der Plattform erhöht.
  • Effizientere Content-Strategie: Die datengesteuerten Entscheidungen helfen Netflix, Inhalte zu produzieren und zu erwerben, die eine hohe Wahrscheinlichkeit auf Erfolg haben, was die Investitionsrendite maximiert.
  • Marktführerschaft: Durch die ständige Optimierung der Empfehlungen und der Content-Strategie konnte Netflix seine Position als führender Streaming-Dienst festigen und den Wettbewerb hinter sich lassen.
Netflix demonstriert eindrucksvoll, wie KI und Machine Learning bei der Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden können, um personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen und geschäftsstrategische Entscheidungen zu verbessern. Durch die Kombination von fortschrittlichen ML-Techniken und einer datengetriebenen Kultur hat Netflix eine Plattform aufgebaut, die sowohl für die Nutzer als auch für das Unternehmen selbst einen enormen Mehrwert bietet.

 

Weitere Beispiele für die Potenziale von Künstlicher Intelligenz und ML für die Gesellschaft

Künstliche Intelligenz kann eine Vielzahl von Herausforderungen lösen und bietet noch weitere Potenziale für die Gesellschaft.

  • Ein Bereich, in dem KI bereits eingesetzt wird, ist die medizinische Diagnostik. Dank der schnellen und präzisen Analyse von medizinischen Daten kann KI potenziell Krankheiten früher erkennen und somit Leben retten.
  • Auch im Bereich der Mobilität bietet KI viele Vorteile. Selbstfahrende Autos können dazu beitragen, Unfälle zu reduzieren und den Verkehrsfluss zu optimieren. KI-gestützte Logistiksysteme können Lieferungen effizienter gestalten und somit den Transport von Waren reduzieren und damit einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten.
  • Ein weiterer vielversprechender Einsatzbereich von KI ist die Energiewirtschaft. Durch intelligente Steuerungssysteme kann Energie effizienter genutzt werden und somit ein Beitrag zum Klimaschutz geleistet werden. Darüber hinaus kann KI auch in der Landwirtschaft eingesetzt werden. Mithilfe von Satellitendaten und KI können Ernteerträge optimiert und der Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln reduziert werden.

 

Fazit

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind besonders wichtige und treibende Kräfte der Digitalisierung. Sie bieten Unternehmen und Organisationen die Möglichkeit, ihre Effizienz zu steigern, fundierte Entscheidungen zu treffen, personalisierte Dienstleistungen anzubieten und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Technologien werden ihre Anwendungen und Vorteile in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Unternehmen, die KI und ML erfolgreich implementieren, werden in der digitalen Wirtschaft eine führende Rolle einnehmen.
Jens

Dr. Jens Bölscher ist studierter Betriebswirt mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Er promovierte im Jahr 2000 zum Thema Electronic Commerce in der Versicherungswirtschaft und hat zahlreiche Bücher und Fachbeiträge veröffentlicht. Er war langjährig in verschiedenen Positionen tätig, zuletzt 14 Jahre als Geschäftsführer. Seine besonderen Interessen sind Innovationen im IT Bereich.