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Künstliche Intelligenz, erklär’ dich mir

Digital meets Mittelstand: Die Stärken von KI werden gerade dort deutlich, wo es viele ähnliche Fälle gibt, die wiederum gute Vorhersagen ermöglichen.
von Basanta Thapa Ausgabe 06/2020

Die Masse macht’s: Je mehr Daten und Fälle zur Verfügung stehen, desto besser funktioniert eine KI
Die Masse macht’s: Je mehr Daten und Fälle zur Verfügung stehen, desto besser funktioniert eine KI. Foto: Getty Images/Andriy Onufriyenko
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Warum Sie diesen Artikel lesen sollten

  • Künstliche Intelligenz ist für viele Bereiche geeignet, aber sie braucht auch die richtigen Voraussetzungen.
  • Mit der richtigen Datengrundlage kann KI Vorhersagen schneller und sicherer treffen als jeder Mensch.

Sprach­as­sis­ten­ten, Such­ma­schi­nen, Rou­ten­fin­der – künst­li­che Intel­li­genz ist längst im All­tag ange­kom­men. Doch der­ar­ti­ge „ler­nen­de Sys­te­me“, die sich auf einer wach­sen­den Daten­grund­la­ge immer wei­ter selbst opti­mie­ren, bie­ten noch viel unge­ho­be­nes Poten­zi­al für Wirt­schaft und Ver­wal­tung.  

Anwen­dungs­fel­der lie­gen vor allem da, wo mit vie­len ähn­lich gela­ger­ten Fäl­len – sei­en es Pro­ze­du­ren, Lebens­la­gen von Per­so­nen oder beim Betrieb von Maschi­nen – umge­gan­gen wird. Denn so kön­nen neue Fäl­le mit alten ver­gli­chen und auf­grund von Ähn­lich­kei­ten Vor­her­sa­gen getrof­fen wer­den. Bei­spiels­wei­se kön­nen neu­en Kun­den Pro­duk­te und Kon­di­tio­nen ange­bo­ten wer­den, die von ähn­li­chen Kun­den in der Ver­gan­gen­heit häu­fig nach­ge­fragt wur­den. Oder es kann auto­ma­tisch die War­tung ein­ge­lei­tet wer­den, wenn die Vibra­tio­nen eines Geräts den Vibra­tio­nen eines anschlie­ßend defek­ten Gerä­tes stark ähneln.

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Ob der Kun­de dann kauft oder nicht und ob die gewar­te­te Maschi­ne Ver­schleiß auf­weist oder nicht, sen­det dem KI-Algo­rith­mus wie­der­um ein neu­es Signal, das sei­ne Vor­her­sa­ge­mo­del­le ver­fei­nern kann. So kann mit vie­len wei­te­ren Fäl­len even­tu­ell ein neu­es Kun­den­merk­mal oder Vibra­ti­ons­mus­ter ermit­telt wer­den, das sys­te­ma­tisch unter­schie­den wer­den kann. Die­ses Grund­prin­zip lässt sich fast belie­big über­tra­gen, wenn ent­spre­chen­de Daten vor­lie­gen, etwa aus Sen­so­ren oder digi­ta­len Pro­zes­sen. 

Maschi­nen­ler­nen, neu­ro­na­le Net­ze & Co. 

Künst­li­che Intel­li­genz ist ein Sam­mel­be­griff für vie­le ver­schie­de­ne spe­zi­fi­sche Ver­fah­ren wie Exper­ten­sys­te­me, Maschi­nen­ler­nen, Sprach- und Bil­der­ken­nung. In der öffent­li­chen Debat­te domi­niert häu­fig das ver­klär­te Bild der men­schen­ähn­li­chen „star­ken KI“, die belie­bi­ge Pro­ble­me auto­nom lösen kann. Tat­säch­lich wirt­schaft­lich rele­vant ist der­zeit jedoch nur die hoch spe­zia­li­sier­te „schwa­che KI“, die jeweils nur eine ganz bestimm­te Auf­ga­be lösen kann. Kann ein sol­cher „Fach­idio­ten-Algo­rith­mus“ bei­spiels­wei­se mit beein­dru­cken­der Sicher­heit Bil­der von Gesich­tern ein­zel­nen Per­so­nen zuord­nen, wird er jedoch nicht Schach spie­len ler­nen – egal, wie vie­le Bil­der von Schach­zü­gen ihm ein­ge­speist wer­den. Im Ver­gleich zu klas­si­schen IT-Lösun­gen folgt das KI-Sys­tem bei der Pro­blem­lö­sung jedoch nicht stumpf vor­pro­gram­mier­ten Ent­schei­dungs­kri­te­ri­en, son­dern ermit­telt die­se Kri­te­ri­en – inner­halb eines klar abge­steck­ten Rah­mens – selbst.

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Algo­rith­men auf die Fin­ger schau­en 

Der­zeit sind die Ergeb­nis­fin­dungs­pro­zes­se bei der Nut­zung von neu­ro­na­len Net­zen für Men­schen auf­grund der Viel­zahl der ein­be­zo­ge­nen Fak­to­ren und Kom­bi­na­tio­nen kaum nach­voll­zieh­bar. Gleich­zei­tig sind neu­ro­na­le Net­ze für zahl­rei­che Auf­ga­ben­stel­lun­gen jedoch die leis­tungs­stärks­te Metho­de inner­halb der künst­li­chen Intel­li­genz. Wäh­rend die­ses Dilem­ma bei unkri­ti­schen und leicht revi­dier­ba­ren Anwen­dun­gen (bei­spiels­wei­se bei der Sor­tie­rung von Pake­ten) unpro­ble­ma­tisch erscheint, ist eine sol­che „Black Box“ etwa bei der fol­gen­rei­chen Bewil­li­gung von Kre­di­ten deut­lich kri­ti­scher. In sol­chen Anwen­dungs­fäl­len ist das Offen­le­gen des Ent­schei­dungs­wegs des neu­ro­na­len Net­zes wenig hilf­reich, da er für Men­schen nur schwer zu ver­ste­hen ist. Statt­des­sen ist Erklär­bar­keit, also die Ent­schei­dung der KI an sich plau­si­bel zu machen, ein wich­ti­ger Bau­stein für Ver­trau­en in künst­li­che Intel­li­genz.

Künst­li­che Intel­li­genz 

Pro und Con­tra: Wie jede neue Tech­no­lo­gie birgt auch die­se nicht nur enor­me Chan­cen und gro­ßes Inno­va­ti­ons­po­ten­zi­al, son­dern sie ist auch mit eini­gen Risi­ken ver­bun­den :

Mög­lich­kei­ten  

  • Anpas­sungs- und lern­fä­hi­ge Maschi­nen und Ver­fah­ren 
  • sich selbst ver­bes­sern­de Ent­schei­dungs­un­ter­stüt­zung  
  • Werk­zeu­ge für Wis­sens­ar­beit und -gewin­nung  

Wag­nis­se 

  • Beherr­schung kom­ple­xer Maschi­nen und Ver­fah­ren 
  • Inter­pre­ta­ti­on theo­riefrei­er Ana­ly­sen 
  • Zuschrei­bung von Ver­ant­wor­tung bei KI-Nut­zung 

Mög­li­che Part­ner für Koope­ra­tio­nen

Nach der Theo­rie nun die Pra­xis: Das Mit­tel­stand 4.0-Kompetenzzentrum Ber­lin bie­tet Unter­neh­men kos­ten­frei und anbie­ter­neu­tral Digi­tal­kom­pe­tenz – zusam­men mit wei­te­ren Part­nern soll KI für Unter­neh­men anwend­bar wer­den.

Gemein­sam digi­tal – das Mit­tel­stand 4.0-Kompetenzzentrum Ber­lin ist die bran­chen­über­grei­fen­de Anlauf­stel­le für klei­ne und mitt­le­re Unter­neh­men in Ber­lin, Bran­den­burg und bun­des­weit. Als Teil der Initia­ti­ve Mit­tel­stand-Digi­tal des Bun­des­mi­nis­te­ri­ums für Wirt­schaft und Ener­gie lie­fert das Zen­trum Ant­wor­ten auf Digi­ta­li­sie­rungs­fra­gen und unter­stützt Betrie­be kos­ten­frei und anbie­ter­neu­tral beim Ein­satz neu­er Tech­no­lo­gi­en.  

Work­shops, Info­ma­te­ria­li­en, Sprech­stun­den und Umset­zungs­pro­jek­te mit KI-Schwer­punkt gehö­ren zu dem breit gefä­cher­ten För­der­an­ge­bot. Durch das gebün­del­te Know-how fünf ver­schie­de­ner Kon­sor­ti­al­part­ner bie­tet Gemein­sam digi­tal pra­xis­na­he Hil­fe­stel­lung von der ers­ten Sen­si­bi­li­sie­rung bis hin zum eige­nen Pro­jekt – aktu­ell ange­passt an die spe­zi­el­len Anfor­de­run­gen der Coro­na-Kri­se.

Der Bun­des­ver­band mit­tel­stän­di­sche Wirt­schaft lei­tet das Zen­trum feder­füh­rend. Neben dem Has­so-Platt­ner-Insti­tut, dem Insti­tut für Inno­va­tions- und Infor­ma­ti­ons­ma­nage­ment und der Uni­ver­si­tät Pots­dam stellt auch das Alex­an­der von Hum­boldt Insti­tut für Inter­net und Gesell­schaft (HIIG) die Fach­ex­per­ti­se des Pro­jekts. 

Im Rah­men von _Gemeinsam digi­tal bie­tet das HIIG eine kos­ten­freie ein­stün­di­ge Sprech­stun­de (telefonisch/digital) zu künst­li­cher Intel­li­genz. Unter­neh­men kön­nen hier einen detail­lier­ten Aus­wer­tungs­be­richt erhal­ten. KI hat als Quer­schnitts­tech­no­lo­gie gro­ßes Poten­zi­al, die Pro­duk­ti­vi­tät von Unter­neh­men zu erhö­hen sowie neue Pro­duk­te und Dienst­leis­tun­gen zu erschaf­fen. Gleich­zei­tig ent­steht eine immer grö­ßer wer­den­de Pro­duk­ti­vi­täts­lü­cke zwi­schen KMU und Groß­un­ter­neh­men. Dabei gibt es sehr inter­es­san­te Anwen­dungs­fel­der für KI, die mit­hil­fe von zum Bei­spiel  Cloud-Anbie­tern auch ohne gro­ße Inves­ti­tio­nen mög­lich sind. 

Die KI-Sprech­stun­de dient neben der Sofort­hil­fe dazu, Her­aus­for­de­run­gen bei der Ein­füh­rung von KI-Tech­no­lo­gi­en her­aus­zu­stel­len, um zukünf­tig für KMU maß­ge­schnei­der­te KI-För­der­pro­gram­me auf­zu­le­gen. Inter­es­sen­ten kön­nen sich mel­den unter: https://gemeinsam-digital.de/kuenstliche-intelligenz/. Zudem ent­wi­ckelt das AI & Socie­ty Lab des HIIG im Rah­men von Pop-up-Labs mit Part­nern aus der Indus­trie (u. a. KMU) pra­xis­na­he For­schungs­fra­gen, um neue Lösun­gen auf dem Feld der KI zu ermög­li­chen.  

bw 

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