Entmystifizierung von AI: Ihr Kompass im AI-Dschungel

Wir erden für Sie das Thema: Worum es bei AI geht, was AI macht und was AI kann.

Einführung

Künstliche Intelligenz (AI) oder eben Artificial Intelligence (AI) ist nicht erst in den letzten Jahren zum Leben erweckt worden. Es handelt sich um ein Konzept, das bis in die 1950er Jahre zurückreicht und sich im Laufe der Jahrzehnte erheblich weiterentwickelt hat. Pioniere wie Alan Turing und John McCarthy legten den Grundstein für das, was wir heute als AI kennen. In der sich rasant entwickelnden Geschäfts- und Technologielandschaft hat sich die AI als entscheidender Wegbereiter erwiesen.

Der Marketing-Hype und die Schlagworte haben jedoch einen Dschungel geschaffen, der für viele Menschen und Unternehmen undurchdringlich erscheint. Für Unternehmen ist es schwierig, die ersten Schritte zu unternehmen, um mehr über AI zu erfahren und das Potenzial für Unternehmen durch den effektiven Einsatz von AI zu verstehen und zu erkennen.

Dieser Blogbeitrag soll Entscheidungsträgern das nötige Wissen vermitteln, um fundierte Entscheidungen über den Einsatz von AI treffen zu können.

 

AI verstehen

AI ist ein weites Feld, das verschiedene Teilbereiche umfasst, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. Die bekanntesten Beispiele sind derzeit Chat GPT und DALL-E. Inmitten der Schlagworte und des Marketing-Hypes ist es wichtig zu erkennen, was AI realistischerweise leisten kann und wie sie die Welt wirklich verändern kann.

Jedes Teilgebiet hat seine eigenen Merkmale und Anwendungen, und diese zu verstehen, ist der Schlüssel zum effektiven Einsatz von AI. Beim maschinellen Lernen zum Beispiel werden Algorithmen eingesetzt, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und auf der Grundlage des Gelernten fundierte Entscheidungen zu treffen. Beim Deep Learning, einer Untergruppe des maschinellen Lernens, werden Algorithmen in Schichten strukturiert, um ein künstliches neuronales Netzwerk zu schaffen, das selbständig lernen und intelligente Entscheidungen treffen kann.

 

AI-Fähigkeiten und Business Transformation

Ein Weg, um in die AI einzutauchen, ist die Betrachtung dieser Fähigkeiten. Die Bandbreite davon reicht von der sogenannten engen oder schwachen AI, die für eine klar definierte und eindeutige Aufgabe entwickelt wurde, bis hin zur starken AI oder AGI (Artificial General Intelligence), die in der Lage ist, jede beliebige intellektuelle Aufgabe auszuführen, die ein Mensch erledigen kann.

Die derzeitigen Entwicklungen im Bereich der AI, und somit alles, was wir über das Thema sehen und lesen, sind alle im Bereich der engen oder schwachen AI angesiedelt. Das reicht von Systemen, die eine Reihe verschiedener Spiele wie Schach oder Go besser spielen können als ein Mensch, bis hin zu den LLMs (Large Language Model) in Chat GPT oder AI-Systemen, die die Erkennung von Krankheiten unterstützen und Behandlungen empfehlen.

Starke AI oder AGI wird derzeit erforscht, aber der Weg dorthin ist unklar. Einige Experten vermuten, dass wir sie schon in wenigen Jahren haben könnten, während andere glauben, dass wir sie vielleicht nie erreichen werden. Es gibt auch das Konzept der Super-AI, ein hypothetisches Szenario, in dem die Fähigkeit der AI die menschliche Intelligenz übertrifft.

Einer der wichtigsten Aspekte der AI ist ihr transformatives Potenzial. Unternehmen, die sich die Leistung der AI zunutze machen können, werden einen strategischen Vorteil erlangen. Erfahrene Software Entwicklungspartner können bei diesem Wandel eine entscheidende Rolle spielen, indem sie Unternehmen bei der Auswahl der richtigen AI-Lösungen für ihre Bedürfnisse helfen.

 

Die Rolle der Daten in der AI

Daten sind das Lebenselixier der AI! Sie sind der Treibstoff, der die Algorithmen antreibt und AI „intelligent“ macht. Ohne Daten wäre AI nicht in der Lage, zu lernen, sich anzupassen und zu verbessern. Hier ein tieferer Einblick in die Rolle von Daten in der AI:

Qualität der Daten:

Die Qualität der Daten wirkt sich unmittelbar auf die Wirksamkeit von AI-Lösungen aus. Hochwertige Daten sind genau, konsistent und relevant. Sie sind frei von Fehlern und Verzerrungen, die das Lernen der AI verzerren und zu ungenauen Vorhersagen oder Entscheidungen führen könnten. Die Sicherstellung der Datenqualität umfasst häufig Schritte zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, die Fehler entfernen, fehlende Werte verarbeiten und Datenformate standardisieren.

Menge der Daten:

AI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, benötigen oft große Datenmengen, um effektiv zu lernen. Je mehr Daten dem AI-System zur Verfügung stehen, um daraus zu lernen, desto besser kann es Vorhersagen treffen oder Entscheidungen treffen. Es geht jedoch nicht nur darum, viele Daten zu haben, sondern auch darum, verschiedene Daten zu haben, die unterschiedliche Szenarien und Fälle repräsentieren.

Datenverwaltung:

Ein effektives Datenmanagement ist für die AI von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, die sichere Speicherung und die effiziente Verarbeitung der Daten. Gute Datenverwaltungspraktiken stellen sicher, dass die Daten für AI-Systeme leicht zugänglich und gleichzeitig sensible Informationen geschützt werden.

Datenschutz und Datensicherheit:

Mit dem zunehmenden Einsatz von AI in verschiedenen Sektoren sind Datenschutz und -sicherheit zu wichtigen Anliegen geworden. Es ist wichtig, robuste Massnahmen zum Schutz der Daten zu ergreifen und die einschlägigen Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Dazu gehören die Anonymisierung von Daten zum Schutz der Privatsphäre des Einzelnen und die Verwendung sicherer Methoden zur Speicherung und Übertragung von Daten.

Ethische Erwägungen:

Die Verwendung von Daten in der AI wirft auch ethische Überlegungen auf. Dazu gehören die Gewährleistung von Fairness und die Vermeidung von Voreingenommenheit bei AI-Entscheidungen, die Transparenz der Datennutzung und die Einholung der informierten Zustimmung von Personen, deren Daten verwendet werden.

Daten spielen bei der AI eine entscheidende Rolle, und ein effektiver Umgang mit ihnen ist der Schlüssel, um das volle Potenzial der AI auszuschöpfen.

 

AI und Unternehmensstrategie

AI ist nicht nur eine Technologie, sondern auch ein strategisches Geschäftsinstrument. Die Einbindung von AI in Ihre Unternehmensstrategie kann zu erheblichen Effizienz- und Produktivitätssteigerungen führen.

Es ist also wichtig, AI-Initiativen mit den Unternehmenszielen abzustimmen und Massnahmen zu ergreifen, um den Erfolg von AI-Projekten und deren definierten Zielen, sprich den Return on Invest (ROI) zu messen.

Darüber hinaus ist zentral, AI auch im Kontext der digitalen Transformation zu betrachten.

Die Bedeutung einer datengesteuerten Kultur und die Notwendigkeit eines kontinuierlichen Lernens und der Anpassung an die sich schnell entwickelnden AI-Technologien ist dabei besonders zu berücksichtigen.

 

Schlussfolgerung

Das Verständnis der Grundlagen von AI ist der erste Schritt auf jeder AI-Reise von Unternehmen. Nur dann ist eine faktenbasierte Beurteilung von Chancen und Möglichkeiten möglich und lässt sich auf spezifische Fragestellungen anwenden. Das Thema AI ist komplex, lässt sich aber schnell und fokussiert starten. Potentiale der eigenen Organisation können in wenigen Arbeitsschritten herausgeschält und angegangen werden, so dass mit einem strukturierten Vorgehen rasch erste Resultate in ersten AI-Projekte erzielt werden können.

 

Über den Autor:

Nicolas Friberg ist freischaffender Mitarbeiter und Associate Partner von Riwers und deckt in die Rollen Business Consultant, Business Coach und Organisationsarchitektt ab.

Nicolas verfügt über jahrelange Erfahrung in der Begleitung und Umsetzung von Transformationen in Unternehmen jeglicher Grösse, wie etwa Swisscom oder AIstler. Dabei stützt er sich auf bewährte agile Methoden und seit einiger Zeit auf neurowissenschaftliche Erkenntnisse. In diesem Kontext hat er im 2024 das Buch «Mindful Evolution – Building Value-Driven and Learning Organizations» publiziert.

Seit Mai 2024 ist er zudem als Professor für «Lernenden Organisationen und AI» an der Erasmus Hochschule in Basel tätig und hat unlängst das White Paper “Thoughts on the Conscious Application of AI” verfasst https://www.fr1berg.com/consciousapplicationai