KI: künstliche Intelligenz schafft Erkenntnisse und bedeutet Aufwand

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein mächtiges Werkzeug zur Bearbeitung komplexer Probleme. Die Besonderheit dieser Methode liegt im maschinellen Lernen. Das bedeutet, die Software trainiert und verbessert sich auf der Grundlage ihrer "Erlebnisse" und "Erfahrungen" im Einsatz.

KI (künstliche Intelligenz) ermöglicht so die schnelle Analyse großer Datenbestände und erarbeitet daraus die wahrscheinlich beste Lösung zur gegebenen Aufgabenstellung. Mit dem Machine Learning passt sich das System selbständig an neue Daten an und lernt daraus für neuartige, bessere Ergebnisse.

Es erscheint möglich, damit in kurzer Zeit Erkenntnisse zu gewinnen, für deren Erarbeitung sonst jahrelange Recherchen und hochkomplexe logische Auswertungen erforderlich wären.

Dieser Ansatz klingt sehr attraktiv, es bleiben aber individuelle Fragen, die zunächst zu klären sind:

* Welche Software passt für die Aufgabenstellung ?
* Wer installiert die Software im Unternehmen ?
* Welche Grundannahmen (betriebliche Parameter) erhält sie als Start ?
* Welches Ergebnis (Effektivität / Effizienz) soll dadurch erreicht werden ?
* Welche Daten werden der KI zum Lernen angeboten und wie werden sie erfasst ?
* Wie wird die Verbesserung gegenüber der Situation vor KI-Einführung gemessen ?
* Löst die Software das betrachtete Problem oder verwaltet sie es ?

Zum Beispiel im Unternehmen: Hilft eine bessere Reihenfolge der Aufträge zur Verbesserung der Durchlaufzeit oder wäre vorher eine Verbesserung der Prozesse und Methoden (= zeitverbrauchende Elemente) anzustreben ?

Wissen wird oft erst dann wertvoll, wenn es praktisch genutzt wird.

Quellen und Literaturhinweise:

Online-Kurs zu KI, IPAI KI-Campus, SAP erklärt KI-Varianten, Wikipedia: Künstliche Intelligenz, Europaparlament zu KI-Nutzung (6/2023),