Künstliche Intelligenz (KI) oder englisch Artificial Intelligence (AI) hat sich von einem wissenschaftlichen Nischenthema zu einer Technologie entwickelt, die grundlegende Geschäftsprozesse verändert. Der Begriff wird inflationär verwendet, doch herrscht oft Unklarheit darüber, was KI tatsächlich ist und was sie leisten kann. Dieser Artikel liefert eine präzise Definition von künstlicher Intelligenz, erklärt ihre technologischen Grundlagen und ordnet ein, welche Fähigkeiten heutige KI-Systeme besitzen – und welche nicht.

Was bedeutet künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die Aufgaben erfüllen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Dazu gehören Lernen, Problemlösungsverhalten, Mustererkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung.

Im Kern geht es bei KI darum, Maschinen so zu programmieren oder zu trainieren, dass sie eigenständig Informationen verarbeiten, aus Erfahrungen lernen und ihr Verhalten entsprechend anpassen können. Dabei versucht KI, menschliche Kognitionsmodelle nachzubilden oder zu simulieren. Anders als klassische Software, die nach festen Regeln arbeitet, können KI-Systeme durch Algorithmen und Datenanalyse eigene Lösungswege entwickeln.

Wichtig ist die Abgrenzung zu verwandten Begriffen:

Begriff Fokus Beispiel
Künstliche Intelligenz Intelligente Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung Spracherkennung, Bilderkennung, Empfehlungssysteme
Robotik Physische Ausführung von Aufgaben durch Maschinen Industrieroboter, Drohnen
Automatisierung Ablaufsteuerung wiederkehrender Prozesse Workflow-Systeme, Förderbänder

Wie hat sich KI historisch entwickelt?

Bereits in den 1950er Jahren legte Alan Turing mit seinem Turing-Test den konzeptionellen Grundstein. Der Turing-Test prüft, ob eine Maschine menschliches Gesprächsverhalten so gut imitieren kann, dass sie in einer Textkonversation nicht mehr von einem Menschen unterscheidbar ist. Der eigentliche Begriff „Artificial Intelligence“ wurde 1956 auf der Dartmouth-Konferenz geprägt, die als Geburtsstunde der KI als eigenständige Wissenschaftsdisziplin gilt.

In den folgenden Jahrzehnten durchlief die KI-Forschung verschiedene Phasen mit euphorischen Durchbrüchen und ernüchternden Rückschlägen, den sogenannten „KI-Wintern“. Erst mit der Verfügbarkeit großer Datenmengen, leistungsstarker Rechenkapazitäten und verbesserten Algorithmen in den 2010er Jahren erlebte die KI ihren aktuellen Durchbruch.

Welche Arten von KI gibt es?

Künstliche Intelligenz wird üblicherweise in drei Kategorien unterteilt, die sich im Grad ihrer Fähigkeiten unterscheiden.

Art Beschreibung Status Beispiele
Schwache KI(Narrow AI) Systeme für spezifische Aufgaben. Beherrscht einen eng definierten Bereich, kann aber nicht über ihren Anwendungsbereich hinaus agieren. Existiert heute Sprachassistenten, Schachcomputer, Empfehlungssysteme
Starke KI(General AI) Systeme mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten in allen Bereichen. Könnte abstrakt denken, Probleme in verschiedensten Kontexten lösen und Wissen flexibel anwenden. Würde theoretisch auch über ein Bewusstsein verfügen. Theoretisches Konzept Keine realen Beispiele
Superintelligenz Hypothetische KI, die menschliche Intelligenz in allen Bereichen deutlich übertreffen würde. Spekulation Keine realen Beispiele

Wie funktioniert KI technologisch?

Die technologische Basis moderner KI-Systeme bildet das maschinelle Lernen (Machine Learning). Dabei handelt es sich um Verfahren, bei denen Computer aus Daten lernen, ohne explizit für jeden Einzelfall programmiert zu werden. Das System erkennt eigenständig Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen und leitet daraus Regeln ab, die es auf neue Situationen anwenden kann.

Grundlage jedes maschinellen Lernsystems ist der Trainingsdatensatz. Dieser umfasst eine große Menge an Beispieldaten, anhand derer das System lernt, Muster zu erkennen. Die Qualität und Zusammensetzung des Trainingsdatensatzes ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des KI-Systems. Ein unausgewogener oder fehlerhafter Trainingsdatensatz kann zu verzerrten Ergebnissen führen.

Wichtig zu verstehen ist dabei: KI-Systeme erkennen statistische Muster und berechnen Wahrscheinlichkeiten, ohne tatsächlich zu verstehen, was sie verarbeiten. Ein Sprachmodell, das einen Text generiert, versteht nicht die Bedeutung der Worte im menschlichen Sinne. Es berechnet auf Basis erlernter Muster, welches Wort mit welcher Wahrscheinlichkeit auf das vorherige folgen sollte. Ein Bilderkennungssystem „sieht“ keine Katze, sondern identifiziert Pixelmuster, die mit hoher Wahrscheinlichkeit dem entsprechen, was in seinen Trainingsdaten als Katze gekennzeichnet war. Diese Unterscheidung zwischen Mustererkennung und echtem Verständnis ist fundamental für die realistische Einschätzung von KI-Fähigkeiten.

Ein besonders leistungsfähiger Teilbereich des maschinellen Lernens ist Deep Learning. Diese Technologie nutzt künstliche neuronale Netze, die in ihrer Struktur dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sie bestehen aus mehreren Schichten von miteinander verbundenen Knoten, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Durch das Training mit großen Datenmengen lernen diese Netze, komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Textgenerierung zu bewältigen.

Weitere relevante Technologien umfassen:

  • Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung und Verstehen natürlicher Sprache für Anwendungen wie Chatbots, Übersetzungen oder Textanalyse
  • Computer Vision: Visuelle Wahrnehmung und Bilderkennung für Anwendungen wie Gesichtserkennung, Qualitätskontrolle oder autonomes Fahren
  • Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung und Bestrafung, bei dem Systeme durch Trial-and-Error optimale Strategien entwickeln

Wo wird KI konkret eingesetzt?

Die Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz sind vielfältig und wachsen stetig:

  • Gesundheitswesen: Diagnose von Krankheiten durch Analyse medizinischer Bilder, Prognose von Krankheitsverläufen, Unterstützung bei der Entwicklung neuer Medikamente
  • Finanzbranche: Betrugserkennung in Echtzeit, Analyse von Kreditrisiken, Optimierung von Handelsstrategien, Identifikation verdächtiger Transaktionen
  • Fertigungsindustrie: Vorausschauende Wartung durch Analyse von Sensordaten, automatisierte Qualitätskontrolle, Produktionsoptimierung, Vorhersage von Maschinenausfällen
  • Marketing: Personalisierte Werbung, Kundensegmentierung, Vorhersage von Kaufverhalten, Content-Optimierung
  • Logistik: Routenoptimierung, Lagerverwaltung, Nachfrageprognosen, Lieferkettenmanagement
  • Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten für Routineanfragen, automatisierte Ticketklassifizierung, Sentiment-Analyse
  • Landwirtschaft: Präzisionsanbau, Ertragsvorhersagen, Schädlingserkennung, optimierte Bewässerung
  • usw.

Ethik der KI im B2B-Kontext

Die Ethik der KI beschäftigt sich mit den moralischen Implikationen und gesellschaftlichen Auswirkungen künstlicher Intelligenz. Im B2B-Bereich, wo KI-Systeme weitreichende geschäftliche Entscheidungen beeinflussen oder treffen, ist ein verantwortungsvoller Umgang mit der Technologie unerlässlich.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit stellen zentrale Herausforderungen dar. Wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die Geschäftsbeziehungen, Verträge oder Investitionen betreffen, müssen Unternehmen in der Lage sein, diese Entscheidungen zu erklären und zu rechtfertigen. Die sogenannte „Black Box“-Problematik vieler KI-Systeme steht im Konflikt mit dem berechtigten Bedürfnis nach Nachvollziehbarkeit.

Der Datenschutz nimmt im europäischen Rechtsraum eine besondere Stellung ein. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt klare Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI-Systeme. Ergänzend dazu regelt die EU-Verordnung über künstliche Intelligenz (AI Act) spezifische Anforderungen an die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen, indem sie diese nach Risikoklassen kategorisiert. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen compliant sind und die Rechte betroffener Personen wahren.

Bias und Fairness sind weitere kritische Aspekte. KI-Systeme lernen aus historischen Daten und können dadurch bestehende Vorurteile und Diskriminierungsmuster reproduzieren oder verstärken. Im B2B-Kontext kann dies zu unfairen Bewertungen von Lieferanten, Kunden oder Bewerbern führen.

Die Corporate Governance muss sich an die KI-Ära anpassen. Führungskräfte benötigen klare Richtlinien für den KI-Einsatz, die ethische Prinzipien mit geschäftlichen Zielen in Einklang bringen. Dazu gehören Fragen der Haftung bei Fehlentscheidungen von KI-Systemen, der menschlichen Aufsicht über automatisierte Prozesse und der Balance zwischen Innovation und Risikomanagement.

Fazit

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Heutige Systeme als schwache KI bewältigen spezialisierte Aufgaben und basieren auf Technologien wie maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, die Muster erkennen und Wahrscheinlichkeiten berechnen – ohne echtes Verständnis.

Die praktischen Anwendungen reichen von der Medizin über die Finanzwirtschaft bis zur Produktion. Gleichzeitig erfordert der Einsatz von KI, insbesondere im geschäftlichen Kontext, eine sorgfältige Auseinandersetzung mit ethischen Fragen wie Transparenz, Datenschutz und Fairness. Ein fundiertes Verständnis ihrer Möglichkeiten und Grenzen ist für Entscheidungsträger unverzichtbar.

Hendrik Schrandt

Sharing is caring