Es gibt derzeit wohl kaum ein heißeres Thema als künstliche Intelligenz. Vom Einsatz von Chatbots bis hin zur Erzeugung von Computerkunst – künstliche Intelligenz verändert alles. Aber was genau ist das eigentlich? 

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen oder Computersystemen, die dadurch in die Lage versetzt werden, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern, wie z. B. Lernen, logisches Denken, Problemlösung, Anpassung an neue Situationen und vieles mehr. KI-Technologien zielen darauf ab, die menschliche Intelligenz zu reproduzieren oder zu erweitern, um Aufgaben zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen zu gewinnen.

Der Grundstein für die KI wurde in den 1950er Jahren gelegt. Damals begannen Forscher mit der Entwicklung von Computerprogrammen, die Aufgaben ausführen konnten, für die sonst menschliche Intelligenz erforderlich war, wie etwa das Lösen von mathematischen Problemen oder das Schachspielen. 

In den 1960er Jahren gab es einige frühe Erfolge der KI, darunter die Entwicklung des ersten Computerprogramms, das in der Lage war, eine menschliche Unterhaltung zu simulieren (ELIZA), und die Entwicklung des „Logic Theorist“, der mathematische Theoreme beweisen konnte. In den 1980er und 1990er Jahren gewannen dann Expertensysteme an Popularität, die zur Lösung spezieller Probleme menschliches Wissen kodierten. 

Die 2000er Jahre brachten den Zugriff auf riesige Datenmengen, die das Training leistungsfähigerer maschineller Lernmodelle ermöglichten. Richtig los ging es aber erst in den 2010er Jahren mit der Entwicklung wissensbasierter Systeme und dem Aufkommen regelbasierter Expertensysteme. Die KI hat zunehmend Einzug in den Alltag gehalten, wobei Anwendungen wie virtuelle Assistenten (z. B. Siri, Alexa), Empfehlungssysteme (z. B. Netflix) und selbstfahrende Autos für Schlagzeilen sorgen. Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon haben viel in die Forschung und Entwicklung von KI investiert. Und nun befinden wir uns hier: KI ist überall.

Anwendungen für künstliche Intelligenz

Es gibt so viele Anwendungen von KI, dass es unmöglich ist, sie alle aufzuzählen. Im Folgenden finden Sie jedoch einige prominente Kategorien, in denen KI derzeit eingesetzt wird, sowie entsprechende Anwendungsbeispiele:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (natural language processing, NLP): Chatbots und virtuelle Assistenten, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung, Texterstellung
• Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik: Kreditwürdigkeitsprüfung, Börsenprognosen, Diagnostik im Gesundheitswesen
• Computer Vision: Gesichtserkennung, Objekterkennung und -verfolgung, medizinische Bildanalyse
• Empfehlungssysteme: Personalisierte Inhaltsempfehlungen (z. B. Netflix, Amazon), Produktempfehlungen (z. B. E-Commerce-Websites), Musik- und Buchempfehlungen
• Autonome Systeme: Selbstfahrende Autos, Drohnen und Robotik, industrielle Automatisierung und Fertigung
• Finanzen: Betrugserkennung, algorithmischer Handel, Kreditrisikobewertung
• Generierung von Inhalten (z. B. KI-generierte Kunst, Musik): Entwicklung und Testen von Videospielen, Empfehlungen für Filme und Fernsehsendungen
• Umweltschutz: Überwachung und Schutz von Wildtieren, Klimamodellierung und -vorhersage, Bekämpfung der Umweltverschmutzung

Das ist nur ein kleiner Vorgeschmack auf das, was KI leisten kann. Über KI wird gerne in der Zukunftsform gesprochen – für was sie einmal eingesetzt werden kann –, aber die oben genannten Anwendungsfälle sind keine Zukunftsmusik, sondern aktuelle Anwendungsfälle. Die Wahrheit ist, dass wir alle derzeit KI in unserem täglichen Leben auf eine Art und Weise nutzen, der wir uns vielleicht nicht einmal bewusst sind. Darüber hinaus wird sie für Ihren Nutzen eingesetzt – von der Erstellung einer Bonitätsprüfung bis hin zur Bereitstellung neuer Musik-Mixes, die auf Ihren bevorzugten Künstlern basieren.

KI für Unternehmen

Unternehmen können sich die Leistung von KI zunutze machen, um die Produktivität in verschiedenen Bereichen ihres Geschäftsbetriebs erheblich zu steigern. So bieten KI-Technologien eine Reihe von Funktionen, die Prozesse rationalisieren, den manuellen Arbeitsaufwand verringern und datengestützte Erkenntnisse liefern. Nachfolgend einige Möglichkeiten, wie Unternehmen KI zur Steigerung der Produktivität nutzen können.

Automatisierung sich wiederholender Aufgaben

Einer der unmittelbarsten Vorteile von KI für Unternehmen ist ihre Fähigkeit, alltägliche und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Ob es sich um Dateneingabe, administrative Routinearbeiten oder Kundendienstanfragen handelt, KI-gesteuerte Chatbots und RPA-Systeme (Robotic Process Automation) können diese Aufgaben effizient erledigen. Dadurch können sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere und kreativere Aspekte ihrer Aufgaben konzentrieren, was zu einer höheren Gesamtproduktivität und zufriedeneren Mitarbeitern führt. 

Datenanalyse und Erkenntnisse

KI eignet sich hervorragend zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Unternehmen können KI-Algorithmen nutzen, um aus ihren Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen. Vorausschauende Analysen können beispielsweise bei der Prognose der Nachfrage, der Optimierung des Lagerbestands und der Reduzierung von Ausfallzeiten helfen, indem der Wartungsbedarf im Voraus ermittelt wird. 

Dieser datengesteuerte Ansatz verbessert nicht nur die Produktivität, sondern kann auch zu Kosteneinsparungen und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit führen. KI kann Daten auch aus einer unvoreingenommenen Perspektive betrachten. Und das ist nützlich, weil Menschen dazu neigen, in Daten das zu sehen, was sie sehen wollen, anstatt das, was tatsächlich vorliegt. 

Personalisierte Kundenbindung

KI ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden personalisierte Erlebnisse zu bieten. Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Vorlieben können KI-Algorithmen Produkte, Dienstleistungen und Inhalte empfehlen, die auf individuelle Interessen zugeschnitten sind. Dieser personalisierte Ansatz erhöht die Kundenbindung und -zufriedenheit, was zu höheren Umsätzen und mehr Kundentreue führen kann. Dies ist besonders in puncto Skalierung wichtig. Denken Sie an die Ressourcen, die für den Kundenservice eingesetzt werden müssen, wenn die Zahl der Kunden steigt. Der Einsatz von KI sorgt für niedrigere Kosten und zufriedene Kunden.

Optimierung der Lieferkette 

KI kann eine entscheidende Rolle im Lieferkettenmanagement spielen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten kann sie die Logistik optimieren, die Transportkosten senken und die Lieferzeiten verbessern. Vorhersagende Analysen können Unterbrechungen in der Lieferkette verhindern, indem sie potenzielle Probleme frühzeitig erkennen. So können Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.

Qualitätskontrolle und Inspektion

In Fertigungs- und Produktionsumgebungen können KI-gesteuerte Bildverarbeitungssysteme Fehler und Qualitätsprobleme mit hoher Genauigkeit erkennen. Dadurch wird nicht nur die Produktqualität verbessert, sondern auch die Effizienz gesteigert, da weniger manuelle Kontrollen erforderlich sind. Die Echtzeit-Qualitätskontrolle an den Fertigungsstraßen stellt sicher, dass die Produkte die gewünschten Standards erfüllen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Mitarbeiter von alltäglichen Aufgaben entlasten und ihnen die Fokussierung auf kreativere Tätigkeiten ermöglichen. 

Collaborative AI

Wir haben die KI für der Kollaboration (in Lucid wird sie Collaborative AI genannt) nicht ausgelassen – sie verdient einfach ihren eigenen Abschnitt! Wir haben Collaborative AI in Lucid integriert, um jede Phase Ihres Workflows zu unterstützen. Jetzt können Sie eine Brainstorming-Session mit KI-generierten Ideen beginnen, bevor Sie überhaupt selbst anfangen zu denken. Und wenn Sie mit Ihren eigenen Ideen angefangen haben, können Sie auf Weitere Ideen generieren klicken, um darauf aufzubauen und zusätzliche Ideen zu erhalten. Anschließend können Sie diese Ideen mit einem Mausklick in zusammenhängende Themen sortieren. Die Tage des manuellen Sortierens sind vorbei, wobei Lucid sogar Muster erkennt, die Sie vielleicht übersehen haben.

Aber das ist noch nicht alles. Jetzt müssen Sie keine Zeit mehr damit verbringen, Zusammenfassungen des letzten Meetings oder Arbeitssitzung zu schreiben – Collaborative AI übernimmt das für Sie. Es erstellt eine detaillierte Zusammenfassung und skizziert die nächsten Schritte, sodass alle Beteiligten genau wissen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. 

Und schließlich können Sie ein Lucidchart-Plugin mit ChatGPT+ verwenden, um automatisch Diagramme zu erstellen, die Sie visualisieren möchten. Geben Sie einfach die Aufforderung in ChatGPT ein, und das Diagramm wird erstellt. Anschließend können Sie es in Lucidchart bearbeiten.