KI in der Business-Software
03.06.2022, 15:04 Uhr
Smarte Software denkt mit
Künstliche Intelligenz bietet den Unternehmen eine grossartige Chance, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ganz einfach ist die Implementierung jedoch nicht – trotzdem kann es sich sehr lohnen.
Mit künstlicher Intelligenz, guten Ideen und geeignetem Datenmaterial können spannende neue Geschäftsmodelle entwickelt werden
(Quelle: Shutterstock/Kaii88)
Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI) genannt, gehört zu den vielversprechendsten Technologien des digitalen Wandels. Zumindest die «schwache KI» ist dank technologischer Sprünge in den vergangenen 10 bis 20 Jahren in immer mehr Applikationen zu finden – so auch in der Business-Software. Die Entwicklung einer «starken KI» liegt dagegen noch in weiter Ferne (siehe Kasten unten).
KI birgt Enorm viele Möglichkeiten
Dennoch hilft allein schon die «schwache KI» den Unternehmen kräftig, ihre Daten besser und gewinnbringend zu nutzen – zum Beispiel als zusätzliche Entscheidungsgrundlage, für die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben, für die Senkung der Fehlerquote, für detaillierte Prognosen, für eine höhere Planungssicherheit oder als Basis für ein zielgerichtetes Marketing. «Ganz vereinfacht kann gesagt werden, dass KI-basierte Algorithmen ermöglichen, bestimmte Arbeitsschritte ‹maschinell› zu erledigen, für die bisher die ‹kognitiven› Fähigkeiten von Menschen erforderlich waren», erklärt Michael Schröder, Head of Consulting von Ergon Informatik. Dadurch können Routineaufgaben automatisiert und hochskaliert (zum Beispiel dass bestimmte Anträge immer gleich behandelt werden) oder komplexe Entscheidungsaufgaben mit datenbasierten Empfehlungen unterstützt werden (beispielsweise, ob eine bestimmte Maschine bald gewartet werden muss, damit sie nicht ausfällt). Entsprechend vielfältig sei der Nutzen von KI: Das Spektrum reiche von konkreten Ressourceneinsparungen über die Skalierung des Business und die Vermeidung von Risiken bis hin zur Ermöglichung neuer Produkte.
Andrea Rapanaro, AI-Expert bei Adnovum, ergänzt: «KI kann auch Standard-Software aufwerten und die Benutzererfahrung verbessern, indem sie eine Aufgabe oder einen Prozess schneller, effizienter oder einfach angenehmer macht.» Er nennt als Beispiel eine Computer-Vision-Komponente, die Text aus eingescannten Dokumenten oder Bildern extrahiert – dies könne dabei helfen, einen Validierungsprozess zu automatisieren und damit schneller und effizienter zu machen. Ein weiteres Beispiel sei ein Chat- oder Voicebot im Kundendienst, der die häufigsten Fragen selbst beantwortet, und das rund um die Uhr – dies steigere die Kundenzufriedenheit und reduziere die Belastung des Callcenter-Personals sowie dessen Frustration darüber, immer wieder dieselben Fragen beantworten zu müssen. «Die besten KI-Lösungen sind oft jene, von denen die End-User nichts merken und die auch nicht eigentlich als KI diskutiert werden, wie etwa jene in einem Voicebot», sagt er.
Franziska-Juliette Klebôn, Data und AI Lead bei Microsoft Schweiz, nennt einen weiteren Nutzen der KI: «Unser Ziel bei der Entwicklung von KI-Werkzeugen und -Technologien ist es, die Arbeit der Menschen zu unterstützen und so Zeit für kreativere Aufgaben und innovatives Denken zu gewinnen.» Generell konzentriere sich Microsoft darauf, wie die heute existierenden KI-Systeme Kunden, Partnern und anderen helfen können, ihre realen Probleme jetzt zu lösen. Der Einsatz von KI konzentriere sich im Moment hauptsächlich auf Bereiche wie Customer Experience, Content und Marketing, Social Media und Data-driven Organization.
«Starke» und «schwache» KI
Von künstlicher Intelligenz (KI) gibt es zwei Arten, eine «starke» und eine «schwache». Erstere soll schwierige Aufgaben mindestens auf Augenhöhe mit dem Menschen erledigen können, zweitere konkrete Anwendungsprobleme meistern, also in Einzelbereichen den Menschen oder die Software unterstützen. KI muss dabei immer lernfähig sein und auch mit Wahrscheinlichkeiten sowie Unsicherheiten umgehen können.
Während die «starke» KI noch eine reine Zukunftsvision ist, die sich möglicherweise gar nie umsetzen lassen wird, hat die «schwache» KI dank rasanter Fortschritte in den letzten Jahren zunehmend Einzug in Wirtschaft und Gesellschaft gehalten. Intelligent im herkömmlichen Sinn ist eine «schwache» KI jedoch nicht, da sie lediglich intelligentes Verhalten mittels Algorithmen – also der Verbindung von Mathematik und Informatik – simuliert. Der Begriff künstliche Intelligenz ist bei «schwacher» KI deshalb nicht wirklich zutreffend, oft handelt es sich vielmehr um den KI-Teilbereich maschinelles Lernen (ML): Ein System lernt selbstständig anhand von Daten, ein konkretes, bestimmtes Problem zu lösen, ohne dass es explizit dafür programmiert wird. Mittels Algorithmen und Trainingsdaten baut es ein statistisches Modell auf, das wiederum gegen die Testdaten getestet wird. Dadurch lernt das System, Muster und Korrelationen in realen Datensätzen zu erkennen, was es ihm fortan ermöglicht, Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen oder selbst unbekannte Daten richtig zu interpretieren (beispielsweise bei der Sprach- oder Bilderkennung). Je länger eine ML-Anwendung genutzt (und damit weiter trainiert) wird und je mehr Daten sie zur Verfügung hat, desto genauer werden ihre Resultate.
