Dank der Popkultur hat inzwischen wohl jeder eine ungefähre Vorstellung von künstlicher Intelligenz, kurz KI. Ganz gleich, ob es sich um WALL-E, R2-D2 oder HAL 9000 handelt, häufig wird Technologie als denkendes, fühlendes Wesen dargestellt. Das ist zumindest die Vorstellung, die von Drehbuchautoren in Hollywood in ihren Filmen umgesetzt wurde. Doch wie sieht es in der Geschäftswelt aus?

Im Zusammenspiel mit KI-Technologie sind Computer oder computergesteuerte Roboter in der Lage, Aufgaben auszuführen, die bislang Menschen vorbehalten waren. Dazu gehört laut George Despinic, Senior Product Manager bei Mitel, unter anderem die Fähigkeit, natürliche Unterhaltungen zu führen, vernünftig zu denken, Bedeutungen zu erkennen, allgemeine Schlussfolgerungen zu ziehen oder aus Vergangenem zu lernen.

Inzwischen kommen KI-Technologien bereits in mehr als 60 Prozent der Unternehmen zum Einsatz. Viele integrieren sie mit dem Ziel in ihre cloudbasierten Kommunikationslösungen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Zu definieren, was künstliche Intelligenz ausmacht, ist jedoch weiterhin schwierig, weil die Technologie stetig weiterentwickelt wird. Die Geschäftswelt, die Politik und die Wissenschaft gleichermaßen werden eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung von KI und der Beurteilung ihrer Fähigkeiten spielen. Um besser verstehen zu können, was KI ist, sollten wir einen Blick darauf werfen, wie diese Technologien zurzeit von Fachleuten definiert wird.

So wird künstliche Intelligenz von Analysten definiert

Der Bereich der künstlichen Intelligenz wird von einigen angesehenen Marktforschungs- und Beratungsunternehmen ausgiebig beobachtet und umfassend analysiert. Gartner geht beispielsweise davon aus, dass die von Unternehmen weltweit im Jahr 2018 mit künstlicher Intelligenz erwirtschafteten Gewinne von 1,2 Billionen US-Dollar bis 2022 auf 3,9 Billionen US-Dollar ansteigen werden.

Für das Marktforschungsunternehmen ist künstliche Intelligenz eine „Technologie, die menschliches Denken und Handeln insbesondere durch Lernen nachahmt, um Schlussfolgerungen zu ziehen, komplexe Inhalte zu erfassen, eine natürliche Unterhaltung zu führen, die kognitive Leistung des Menschen zu übertreffen oder Menschen bei der Ausführung nicht routinemäßiger Aufgaben abzulösen.“

Mögliche Anwendungsfälle reichen von autonomen Fahrzeugen über automatische Spracherkennung bis hin zu neuartigen Konzepten und Abstraktionen, die nach Ansicht des Unternehmens „nützlich sein werden, um potentielle neue Risiken zu erkennen und Menschen zu helfen, sehr große Mengen sich ständig ändernder Informationen schnell zu verstehen.“

Das Marktforschungsunternehmen IDC ist der Ansicht, dass KI nicht nur Menschen das Verständnis von Sachverhalten erleichtern wird, sondern darüber hinaus zur Lösung von Problemen beitragen wird. IDC definiert KI als eine „Reihe von Technologien, mit denen durch die umfassende Verarbeitung und das tiefgreifende Verständnis natürlicher Sprache Fragen beantwortet sowie Empfehlungen und Ratschläge erteilt werden können.“

Von Emerj (ehemals TechEmergence) wird insbesondere die Lernfähigkeit von KI hervorgehoben. Das Marktforschungsunternehmen beschreibt KI als „Entität, die in der Lage ist, von außen zugeführte Informationen aufzunehmen, zu interpretieren, daraus zu lernen und in angemessener Art und Weise flexibel darauf zu reagieren, um im Laufe der Zeit ein bestimmtes Ziel zu erreichen.“

Dagegen wird von Deloitte zwischen schwacher und starker KI unterschieden: „Schwache KI ist im Hinblick auf die Aufgabe, für die sie entwickelt wurde, in der Regel leistungsfähiger als ein Mensch. Beispiele hierfür sind Schachcomputer und Technologien für Gesichtserkennung, Berechnungen und Übersetzungen. Der heilige Gral ist jedoch die sogenannte starke KI. Diese bezieht sich auf ein zentrales System, das fähig ist, zu lernen, und dadurch jedes vorgelegte Problem zu lösen. Das entspricht dem, was Menschen tun: wir können uns auf ein bestimmtes Gebiet spezialisieren, sei es abstrakte Mathematik oder Psychologie, Sport oder Kunst. Wir können in allen diesen Bereichen zu Experten werden.“

So wird künstliche Intelligenz von Wissenschaftlern definiert

Wissenschaftler arbeiten seit Jahrzehnten daran, die Grenzen von künstlicher Intelligenz stetig zu erweitern. Der Begriff der künstlichen Intelligenz wurde 1956 von John McCarthy geprägt, der das Arbeitsfeld zudem in Stanford als Fachrichtung etablierte. Seine Definition gehört zu den frühesten Begriffserklärungen: „Sie ist die Wissenschaft und Technik zum Bau intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Sie steht im Zusammenhang mit der zugehörigen Aufgabe, menschliche Intelligenz mithilfe von Computern zu verstehen. Dabei ist KI jedoch nicht auf Methoden beschränkt, die an Lebewesen beobachtet werden können.“

Karen Hao, die für künstliche Intelligenz zuständige Journalistin der Zeitschrift Technology Review des Massachusetts Institute of Technology (MIT), weist darauf hin, dass „die überwiegende Mehrheit der Errungenschaften und Anwendungsfälle von KI, von denen man hört, zur Kategorie der Algorithmen für maschinelles Lernen gezählt werden können.“ Dabei handelt es sich um die Technologien, die für die Empfehlungen auf Netflix und Amazon verantwortlich sind sowie Funktionen für Gesichts- und Spracherkennung möglich machen.

So wird künstliche Intelligenz von Technologieunternehmen definiert

Die Grundlage all dieser Anwendungsfälle bilden logischerweise Daten. Nach Angaben der Analysten von SAS versetzt KI Maschinen in die Lage, „aus Erfahrung zu lernen, sich auf neu eingehende Information einzustellen und Aufgaben zu bewältigen, die menschenähnliches Denkvermögen erfordern. Die meisten heute geläufigen Beispiele für KI – von Schach spielenden Computern bis hin zu selbstfahrenden Autos – basieren vor allem auf Deep Learning und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit diesen Technologien können Computer für ganz bestimmte Aufgaben trainiert werden, indem sie große Datenmengen verarbeiten und in diesen Daten Muster erkennen.“

Jede dieser Definitionen fügt ein weiteres wichtiges Puzzleteil zum übergeordneten Konzept der künstlichen Intelligenz hinzu. Bei allen stellt jedoch das Lernen einen zentralen Bestandteil dar. Das Lernvermögen ist jedoch von der Fähigkeit abhängig, zu kommunizieren. Diese ist nach Ansicht von Murray Campbell, IBM Distinguished Researcher und Entwickler des Deep Blue Schachcomputers, entscheidend für die weitere Entwicklung von KI:

„Damit Menschen und Maschinen zusammenarbeiten können, müssen sie in der Lage sein, auf natürlichere Art und Weise zu interagieren, und die Konversation ist nun einmal unser Mittel der Wahl, um Informationen auszutauschen.“

Tatsächlich werden Unternehmen durch den Einsatz von KI-Technologien profitieren, weil sie ihnen zu einer vollkommen neuen Form der Interaktion mit Kunden verhelfen. Im Hinblick auf das Kundenerlebnis werden menschliche Mitarbeiter, z. B. im Vertrieb, Kundendienst oder Support, die in der Regel maßgeblich an der Schaffung des Kundenerlebnisses beteiligt sind, durch KI-gestützte Bots ersetzt.

Mit der steten Weiterentwicklung der Technologie werden zudem weitere Anwendungsfälle entstehen. Deshalb wird auch die Definition von KI kontinuierlich erweitert werden und Unternehmen müssen mit dieser Entwicklung Schritt halten, wenn sie von den damit einhergehenden geschäftlichen Vorteilen profitieren wollen.

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