10 Beispiele von KI-Systemen, die wir nicht mehr als solche wahrnehmen

In vielen Fällen nutzen wir Menschen die KI, freuen uns über neue Features von bekannten Anwendungen und realisieren dabei nur selten, dass dahinter die KI steckt. Die nachfolgenden 10 Beispiele zeigen uns einige Fälle. Dabei sind bestimmt auch einige, die wir so nicht bedacht haben.

• Suchmaschinenoptimierung für präzisere Suchergebnisse

  Eine riesige Industrie ist um SEO, also Search Engine Optimization, entstanden. Aber auch Suchmaschinen optimieren ihre Ergebnisse immer weiter. So warten eine Vielzahl von Unternehmen gespannt auf die Google-Updates, um zu erkennen welche Auswirkung das jeweilige Update wohl auf deren Ranking hat. Ähnliches funktioniert auch im kleineren Maßstab in Unternehmen, wenn es sein Angebot immer weiter personalisiert.

  

  KI-Suchmaschinenoptimierung (Foto: AdobeStock Summit Art Creations 661856767)

• Gesichtserkennung

  

  KI gestützte Gesichterkennung. (Foto: AdobeStock Gorodenkoff 682811027)

  Technisch ist die Gesichtserkennung durch den Einsatz von biometrischen Daten machbar. Das KI-Gesetz der EU verbietet diese "Echtzeit-Fernidentifizierung" jedoch. Ausnahme: Zur Strafverfolgung wird die Gesichtserkennung in Echtzeit erlaubt sein. Nachträgliche Gesichtserkennung anhand gespeicherter Daten wird nur mit gerichtlichem Beschluss erlaubt sein. Im Gegensatz zu unserer Demokratie verwenden totalitäre Regime diese Technologie zur Kontrolle der Bevölkerung.

• Filter von Spam und Hate-Kommentaren

  Spamfilter in E-Mails sind effektiv gegen unerwünschte Nachrichten. KI-basierte Algorithmen analysieren Formatierung und Inhalt, lernen stetig dazu und schützen so vor Spam und Phishing. Ähnlich kämpfen KI-Systeme auf Social Media gegen Hassbotschaften, Gewaltverherrlichung und Pornografie. In Grenzfällen muss die menschliche Intelligenz Entscheidungen treffen. Bei allem Nutzen führen Kritiker an, dass die KI diskriminiert. Der Grund: sie wurde - ohne bösen Willen - mit Daten trainiert, welche in einigen Fällen die einseitigen Erfahrungen der menschlichen Trainer widerspiegeln.

• Nachrichten

  Wettervorhersagen werden dank dem Einsatz von KI immer genauer, denn eine viel breitere Datenbasis wird in kürzerer Zeit ausgewertet. Zudem werden Daten aus zusätzlichen Quellen ausgewertet, denn ähnliche Wetterereignisse können unterschiedliche Folgen haben - je nach den individuellen Gegebenheiten. Beispiel: Bodenbeschaffenheit, momentane Sättigung des Bodens mit Wasser, Topografie.

  Auch andere Nachrichten profitieren vom Einsatz der KI. In einer konkreten Anwendung unterstützt die KI beim Erstellen von Unternehmens-Nachrichten: IndustryPress-Videos entstehen.

• Verkehrsleitung und -planung

  Im Unterschied zu herkömmlichen Routenplanern, integrieren KI-basierte Navigationssysteme fortlaufend aktuelle Daten. Sie berücksichtigen dabei Verkehrsbedingungen wie Staus und Baustellen und geben die jeweils optimale Route aus. Google Maps zum Beispiel nutzt Machine Learning, um präzise Fahrtzeiten und optimale Routen zu bestimmen. Google Street View verwendet maschinelles Sehen, um Nutzerpositionen genauer als GPS zu lokalisieren.

  

  KI hat zahlreiche Anwendungen im Verkehr. (Foto: AdobeStock Dee 676161348)

• Smart Home

  

  KI ermöglicht ein smart home. (Foto: AdobeStock Mohammad 606086443)

  Das intelligente Zuhause der Zukunft nutzt Künstliche Intelligenz, um sich den Bedürfnissen anzupassen. Automatische Anpassungen von Temperatur und Licht sind Standard, aber lernfähige Systeme bieten personalisierte Lösungen. Von vorausschauenden Einkäufen bis hin zur effizienten Nutzung von Solarenergie - die KI macht das Zuhause smarter und komfortabler.

  Auch im größeren Stil, bei Unternehmen, führt die Vernetzung von Daten, Maschinen und Geräten zur effizienteren Nutzung von Ressourcen. Beispiel: Der eingehende Auftrag im Verttrieb löst die Bestellung der benötigten Teile im Einkauf aus, nachdem Warenbestand und Warenbedarf abgeglichen wurden. Dann wird der Auftrag in der Produktion geplant. Dabei wird die individuelle Auslastung der verschiedenen Mitarbeiter und Maschinen berücksichtigt. Frühzeitig wird ein Auftrag in der Logistik angestoßen, um die fertige Ware auszuliefern.

• Smart Farming

  Durch innovative Technologien wie IoT, KI und Big Data werden landwirtschaftliche Betriebe effizienter und nachhaltiger. Sensoren überwachen Pflanzenwachstum und Tiergesundheit in Echtzeit, während autonome Maschinen den Arbeitsaufwand reduzieren. Diese digitalen Lösungen versprechen höhere Erträge, geringeren Ressourcenverbrauch und eine bessere Umweltbilanz. Ein Meilenstein für die Landwirtschaft!

• Übersetzungen

  KI-Technologien verbessern Textverarbeitung und Übersetzungsprogramme wie Google Translate. Maschinelles Lernen ermöglicht präzisere Übersetzungen mit Idiomen und kulturspezifischen Redewendungen. Programme wie DeepL nutzen große Datenmengen für hochwertige Übersetzungen. Google Translate hat sich von 2006 bis heute stark verbessert und kann nun in 103 Sprachen übersetzen. Linguee kombiniert Wörterbuch und Suchmaschine für fortlaufende Verbesserungen.

• Betrugserkennung bei Finanzdienstleistern

  Betrug und Identitätsdiebstahl nehmen mit der Digitalisierung zu. Sie bedrohen Unternehmen, Behörden und Privatpersonen, so der Jahresbericht des BSI. KI und maschinelles Lernen werden zunehmend in der Betrugserkennung eingesetzt. Auch im Finanzsektor dient KI zur Analyse von Kundendaten zur Erkennung von Mustern in existierenden Daten. Damit werden betrügerischer Aktivitäten erkannt und Warnungen generiert.

• Musik und Video Streaming

  

  Medien streamen mit KI. (Foto: AdobeStock sam 656257457)

  KI-Algorithmen bei Social Media Plattformen wie Spotify oder YouTube analysieren Nutzerverhalten für personalisierte Empfehlungen. Sie erstellen individuelle Playlists basierend auf Vorlieben, damit Nutzer passende Musik und Videos finden. Dies verbessert die Nutzererfahrung und ermöglicht die Entdeckung neuer Inhalte, die den Interessen entsprechen.

Begriffe der KI erklären. (Foto: AdobeStock JOURNEY STUDIO7 615295407)

 

Natural Language Processing und Big Data Analysis erklärt

Wenn die Rede von KI ist, fallen immer wieder die Begriffe Natural Language Processing (NLP) sowie Big Data Analysis. Höchste Zeit, beides zu erklären:

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung von natürlicher Sprache oder Texten befasst. Dabei kommen computerbasierte Algorithmen und intelligente KI-Systeme zum Einsatz, um Texte in digitale Informationen zu übersetzen. Diese Technologie ermöglicht es, sowohl vollständige Dokumente als auch menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, um sie weiterzuverarbeiten. Ein wichtiger Anwendungsfall von NLP ist die Nutzung virtueller Assistenten wie Siri, Google oder Alexa, die sowohl gesprochene Sprache in Text umwandeln als auch Texte in gesprochene Sprache umsetzen können.

Big Data Analysis

Big Data Analysisbezeichnet die Analyse riesiger Datenmengen mithilfe moderner Technologien wie Künstliche Intelligenz. Durch umfassende Untersuchung, Überwachung und Analyse können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. KI erkennt Muster, identifiziert Fehler und optimiert Prozesse in verschiedenen Bereichen wie Produktion, Logistik und Marketing.

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Die KI in Unternehmen

Laut einer Umfrage des ifo-Instituts aus dem Jahre 2023 nutzen knapp 14 % aller Unternehmen bereits die KI. Weitere 9 % der Unternehmen planen einen Einsatz der KI. Aber auch wenn sie noch keinen konkreten Einsatzfall planen:

• „Die Mehrheit aller Unternehmen in Deutschland setzt sich aktuell mit KI auseinander.“
• Anna Wolf, ifo Institut

Daraus folgt, dass die Mehrheit der Unternehmen das große Potenzial der KI entdeckt hat. Laut Destatis, dem statistischen Bundesamt Deutschland, sehen viele Unternehmen den Hinderungsgrund in fehlendem Wissen. Ethische Bedenken sind nur in jedem fünften Fall ein Grund für die Ablehnung der KI. Folgendes sind die Vorteile für Unternehmen, eine Form der KI zu nutzen:

• Entscheidungshilfe durch die Analyse großer Datenmengen.
• Personalisierung von Angeboten.
• Steigerung der Produktivität durch die Übernahme von Routineaufgaben oder gefährlichen Aufgaben.

KI ermöglicht Service Roboter im Hotel. (Foto: AdobeStock Monopoly919 229343480)

Die KI eröffnet eine weitere Möglichkeit in Zeiten der Personalknappheit: Für einige Jobs ist es nur sehr schwer, Mitarbeiter zu bekommen. In Einzelfällen kann die KI übernehmen. Wie in zahlreichen Beispielen aus dem Bereich der Gastronomie. Hier nehmen Roboter Bestellungen auf, räumen Tische ab oder übernehmen die Küche. Auch in Hotels leisten sie gute Dienste, auch wenn sie immer wieder auf die menschliche Intelligenz angewiesen sind. Das zeigt das Beispiel des Henn na Hotels in Japan. Das Hotel ging als erstes Hotel, dass nur von Robotern betrieben wurde in die Geschichte ein. Einige Jahre später zeigten sich jedoch die Unzulänglichkeiten der Roboter und Menschen übernahmen in vielen Fällen.

Des Weiteren offenbart die ifo-Umfrage die Notwendigkeit für Weiterbildung im weiten Feld der KI. Das kann durch ein Studium der Grundlagen der Künstlichen Intelligenz sein, bis hin zur Entwicklung hoch-spezieller Tools, das mit seinen Möglichkeiten genau auf die Anforderungen in einem Unternehmen zugeschnitten ist.

Weiterführende Informationen

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