Für diejenigen, die den Einsatz von Artificial Intelligence wagen, scheint es sich jedoch zu lohnen, so eine aktuelle Studie.

Was macht eine technische Anwendung zur KI-Lösung? Und wie setzt sie sich zusammen?

Mein Eindruck ist: viele unserer Kunden haben noch keine konkrete Vorstellung davon, was sie mit KI anfangen sollen. Das lähmt den Einsatz im Unternehmen. Obwohl einzelne Funktionsbausteine bereits seit Jahren bei den großen Technologie-Anbietern in den Regalen stehen.

Ein Problem wird gerade stark augenscheinlich: die Termini rund um künstliche Intelligenz werden gerne synonym verwendet. Und diese Beobachtung spricht Bände. Solange KI weiter als nebulöses Scheinwort durch die Firmen geistert, werden Unternehmen es schwer haben, sich die Potenziale voll zu Nutze zu machen. Mein Kollege Walter Denk hat daher letzte Woche mit einem Aufklärungsartikel vorgelegt, der die einzelnen Fachbegriffe voneinander abgrenzt und den Themenkomplex ein Stück weit entmystifiziert. Heute gehe ich einen Schritt weiter und schaue auf einzelne Subfunktionen, auf die elementaren Bausteine einer künstlichen Intelligenz. Das Ziel ist, einen modularen Blick auf KI zu ermöglichen, der IT-Leitern helfen soll, Business Cases mit einzelnen KI-Technologien zusammenzubringen.

Zunächst einmal ist zu benoten, dass wir künstliche Intelligenz nicht als einzelne vollkommene Lösung begreifen dürfen, sondern eher als Set aus Technologien und Teildisziplinen betrachten sollten. Erst aus der Summe ihrer Teile entsteht eine echte künstliche Intelligenz. Und wenn es so weit ist, ist sie doch auch viel mehr als das.

Als begleitende Lektüre empfehle ich auch den Artikel von Christophe Stancombe, der hier vor ein paar Wochen sein Credo von der Analogie der menschlichen Sinne vorstellte –  definitiv ein guter Startpunkt, um das Thema anzupacken.

Sense – Think – Act

Meine Kollegen und ich haben aber eine etwas andere, stärker von innen heraus geleitete Betrachtungsweise gewählt: Wir haben uns alle Teildisziplinen genauer angesehen, sie nach Funktionalität gruppiert und mittels den Oberbegriffen, die wir aus der menschlichen Kognition kennen, in einen Rahmen gegossen – Sense, Think, Act.

Künstliche Intelligenz ist wie eine Pantomime; eine Nachahmung menschlichen Verhaltens und Fähigkeiten

 

Aber, soviel soll gesagt sein: Unser Modell erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, bildet aber alle aus unserer Sicht derzeit marktrelevanten Funktionen ab. Und während die Einzelteile für sich gesehen nur isolierte Aufgaben und Probleme bewältigen können, formen sie erst in ihrer Kombination einen kognitiven Komplex, der als künstliche Intelligenz bezeichnet werden kann. Denn wohl kaum einer würde ein einzelnes sehendes Auge oder ein herumwackelndes Bein per se als intelligent bezeichnen…

 

Verschiedene Disziplinen formen zusammen einen Lernzyklus

 

Wie geht es weiter?

Um mit Automation und Artificial Intelligence loslegen zu können, ist es sinnvoll, zunächst enger gefasste Use Cases zu finden, die sich mit einer der oben genannten Teildisziplinen umsetzen lassen. Eine klare Definition ihres Anwendungsfalles und der Zielvorstellung hilft Ihnen dabei, die Lösung passgenau zuzuschneiden.

Seien Sie auch offen für Experimente und nutzen Sie erste Erfahrungswerte für ein Nachjustieren der Lösung. Aber: die Technologie entwickelt sich schnell – achten Sie also auch darauf, dass Ihre Bausteine nicht veralten. Nach und nach können Sie dann weitere Elemente dazu stecken und die KI-Komplex sukzessive erweitern. Überlegen Sie auch, wie Sie die Lösung in Ihre Geschäftsprozesse einbinden können. Soll sie alleine stehen, ein Einzelmodul oder eine Verbundslösung sein?

Es bleibt also festzustellen: Künstliche Intelligenz ist weit mehr als nur ein Machine-Learning-Algorithmus und es lohnt sich, in die diversen Territorien der KI tiefer einzusteigen. Konzentrieren Sie sich einfach auf die unternehmensrelevanten Komponenten und wenden Sie diese in den einzelnen Use Cases an. So helfen Ihnen bereits die einzelnen Bausteine jeder für sich ein Stückchen weiter.