In diesem Artikel stellen wir die verschiedenen Bereiche der Künstlichen Intelligenz vor und geben eine grafische Übersicht mit Hilfe des Circle of AI. Hierdurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, eigene KI Anwendungsfälle technologisch einordnen und bewerten zu können.
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, das unsere Arbeits- und Lebensweise grundlegend verändert. Was einst nach Science-Fiction klang, ist inzwischen fester Bestandteil zahlreicher hochmoderner Anwendungen – von selbstfahrenden Autos bis zu personalisierten Medizinlösungen. Die Entwicklung von KI reicht von frühen Ideen „denkender Maschinen“ bis hin zu komplexen, lernenden Systemen mit Millionen von Parametern, wie sie heute im Deep Learning zum Einsatz kommen.
Angesichts der Fülle an Informationen kann hier nur ein Überblick gegeben werden. Dieser Beitrag richtet sich vor allem an interessierte Leser, mit dem Ziel, ein grundlegendes Verständnis für KI zu vermitteln und erste Anwendungsfelder zu skizzieren. Konkrete Beispiele, wie KI-Technologien beispielsweise in Fernwärmenetzen oder in ähnlichen Industriebereichen eingesetzt werden können, sollen zeigen, wie Unternehmen von KI profitieren und sich für die Zukunft rüsten können.
Wer tiefer in die Materie einsteigen möchte, dem sei ergänzend das Standardwerk „Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz“ von Stuart Russell und Peter Norvig (4. Auflage, 2023) empfohlen, das einen umfangreichen Einblick in die theoretischen und praktischen Aspekte der KI bietet.
Definition und Abgrenzung: Was KI ist und wie sie sich von menschlicher Intelligenz unterscheidet
Eine präzise Abgrenzung von KI ist schwierig, da es bereits keine einheitliche Definition der menschlichen Intelligenz gibt. In diesem Beitrag betrachten wir KI jedoch als ein Teilgebiet der Mathematik und Informatik, das adaptive und autonome Technologien zur Problemlösung hervorbringt. Statt um „eine KI“ geht es folglich eher um eine Sammlung von Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.
Ein wichtiger Zweig dieser Methoden ist das Maschinelle Lernen. Arthur Samuel (1959) definierte es einst als die Fähigkeit von Computern, ohne explizite Programmierung zu lernen. Daraus entwickelten sich zahlreiche Algorithmen und Techniken, die heute entscheidend dazu beitragen, Maschinen immer effizienter aus Daten zu lernen.
Zudem wird häufig zwischen schwacher und starker KI unterschieden. Schwache KI ist darauf ausgelegt, ganz bestimmte Aufgaben zu lösen – etwa das Erkennen von Bildern oder das Navigieren eines Roboters durch ein Lager. Starke KI, die bislang noch sehr theoretisch ist, würde dagegen Bewusstsein oder Selbstbewusstsein aufweisen und bei praktisch allen kognitiven Aufgaben menschliche Leistungen erreichen oder übertreffen.
Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz (Circle of AI)
Um KI und ihre vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten besser verstehen zu können, ist es hilfreich, die unterschiedlichen Teilbereiche der KI zu betrachten. Der sogenannte „Circle of AI“, wie wir ihn hier vorstellen, zeigt auf einen Blick die wichtigsten Felder, die KI umfassen. Dazu zählen unter anderem:
Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP)
Maschinelles Sehen (Computer Vision, CV)
Wissensbasierte Systeme (Knowledge-Based Systems, KBS)
Reinforcement Learning (als wichtiger Zweig innerhalb des Maschinellen Lernens)
Deep Learning (als Teilgebiet des Maschinellen Lernens)
Zeitreihenverarbeitung (Time Series Processing)
Sonstige (Multiagentensysteme, Robotik, Affektive Informatik etc.)
Diese Bereiche überschneiden sich teilweise, bauen aufeinander auf und entwickeln sich stetig weiter. Für dein Unternehmen ist es sinnvoll, sich einen Überblick zu verschaffen und dann gezielt zu prüfen, welche Technologien den größten Mehrwert bringen können. Wichtig: Die Darstellung im Circle of AI ist qualitativer Natur, das heißt, sie dient lediglich der Veranschaulichung; die Größen und Überlappungen der Kreise entsprechen nicht zwingend exakten Relationen oder Maßstäben. Auch können Anwendungsfälle von KI verschiedene Technologien aus unterschiedlichen Kategorien des Circle of AI nutzen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) – Wenn Maschinen uns verstehen
Die Natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht es Computern, Texte oder gesprochene Sprache zu analysieren, zu verstehen und sogar zu generieren. Beispiele sind Chatbots im Kundenservice oder automatisierte Telefonassistenten, die rund um die Uhr einfache Anfragen beantworten können.
Anwendungsbeispiel: In einem mittelständischen Maschinenbauunternehmen können NLP-Algorithmen beispielsweise Service-Tickets automatisch auswerten. Beschwerden oder Fragen werden thematisch sortiert und an die zuständigen Fachabteilungen weitergeleitet. Das spart Zeit und verbessert den Kundenservice.
Fortschrittliche Modelle wie GPT: Mit Sprachmodellen wie GPT ist es möglich, aufwendige Dokumentationstexte automatisch zu erstellen, Muster in Kundenanfragen zu erkennen oder technische Übersetzungen anzufertigen. Für Unternehmen kann dies sowohl Kosten reduzieren als auch die internationale Zusammenarbeit erleichtern.
Maschinelles Sehen (Computer Vision) – Wenn Maschinen die Welt „sehen“
Das Maschinelle Sehen befasst sich damit, wie Computer visuelle Informationen interpretieren können. So ist es möglich, Bilder automatisch zu klassifizieren, Objekte in Echtzeit zu erkennen oder neue Bilder zu generieren.
Historische Methoden: Vor dem Siegeszug neuronaler Netze basierte Computer Vision häufig auf einfacheren Mustererkennungs- und Bildverarbeitungsalgorithmen, die schnell an ihre Grenzen stießen.
Durchbruch dank Deep Learning: Erst mit neuronalen Netzen und ausreichend Trainingsdaten wurden Aufgaben wie Gesichtserkennung oder Qualitätssicherung in der Produktion deutlich zuverlässiger.
Beispielanwendung in der Industrie: In vielen Fabriken übernehmen heute Kamerasysteme in Verbindung mit KI die optische Qualitätskontrolle. Sensoren erkennen Fehlteile oder Unregelmäßigkeiten selbstständig und leiten direkt Korrekturmaßnahmen ein. Dies steigert die Effizienz und senkt den Ausschuss.
Wissensbasierte Systeme (KBS) – Entscheidungen automatisieren
Wissensbasierte Systeme speichern menschliches Expertenwissen in Form von Regeln oder Entscheidungsbäumen. Sie können eigenständig Schlussfolgerungen ziehen oder Handlungsvorschläge liefern, die sich wie ein „digitaler Berater“ anfühlen.
Expertensysteme: Diese Form von KBS ahmt das Wissen und die Entscheidungsprozesse von Spezialistinnen und Spezialisten nach. Etwa bei Wartungs- und Instandhaltungsprozessen in Kraftwerken könnten solche Systeme bei der Fehlersuche unterstützen oder den Austausch bestimmter Teile empfehlen, noch bevor ein Defekt auftritt.
Entscheidungsmanagement: KBS helfen bei der automatisierten Entscheidungsfindung, indem sie große Datenmengen analysieren und Handlungsvorschläge machen. Gerade in Bereichen wie Supply Chain Management oder Risikobewertung (z. B. im Finanz- oder Versicherungssektor) wird dies immer wichtiger.
Zeitreihenverarbeitung: Ein wichtiger Sonderfall in wissensbasierten Systemen ist die Analyse von Zeitreihen – also Daten, die in einer zeitlichen Abfolge anfallen (z. B. Maschinensensordaten, Börsenkurse, Wetterdaten). Damit können beispielsweise Anomalieerkennungen realisiert werden (Frühwarnsysteme für drohende Maschinenausfälle) oder Vorhersagen getroffen werden (Forecasting von Energiebedarf oder Produktionsmengen).
Weitere Teilbereiche („Sonstige“) – Von Robotik bis Affektiver Informatik
Unter „Sonstige“ fallen sämtliche Teilbereiche, die im Circle of AI nicht ausdrücklich ausgewiesen sind, aber dennoch hochrelevante Anwendungen haben:
Multiagentensysteme: Mehrere autonome Agenten kooperieren, um komplexe Aufgaben zu lösen – beispielsweise die Steuerung von Lieferketten oder Verkehrsleitsystemen in Echtzeit.
Robotik: Hier geht es nicht nur um das maschinelle Sehen, sondern auch um autonome Entscheidungen und Bewegungsplanung. Industrieroboter, die eigenständig Bauteile montieren oder flexibler auf unterschiedliche Produktvarianten reagieren, werden für die Fertigung der Zukunft immer wichtiger.
Affektive Informatik: KI-Systeme lernen, menschliche Emotionen und Stimmungen zu erkennen (z. B. anhand von Mimik oder Stimmlage). Dies kann in Service-Prozessen oder bei der Entwicklung von Sicherheitssystemen im Fahrzeug eine Rolle spielen.
Warum der Circle of AI für Unternehmen relevant ist
Der Circle of AI ist mehr als nur ein Schaubild: Er veranschaulicht, dass KI kein monolithisches Konstrukt ist, sondern aus verschiedenen Bausteinen besteht. Je nach Branche und konkreter Problemstellung können unterschiedliche Bereiche miteinander kombiniert werden. So lassen sich maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die Prozesse automatisieren, Produktionskosten senken und insgesamt die Wettbewerbsfähigkeit steigern.
Gerade in mittelständischen Industrieunternehmen bieten sich vielfältige Einsatzszenarien:
Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) mithilfe von Zeitreihenanalysen
Qualitätssicherung durch Computer Vision
Automatisiertes Bestell- und Kundenmanagement mittels NLP
Expertensysteme zur Beschleunigung von Entscheidungsprozessen in Fertigung und Logistik
Indem du dich mit den Teilbereichen des Circle of AI auseinandersetzt, findest du womöglich genau jene Ansätze, die dein Unternehmen zukunftssicher machen und dir helfen, Prozesse noch effizienter zu gestalten.
Fazit: Mit KI fit für die Zukunft
Künstliche Intelligenz ist eine Querschnittstechnologie, die in nahezu jeden Unternehmensbereich Einzug halten kann. Wer frühzeitig das Potenzial erkennt und gezielt in KI-Lösungen investiert, schafft sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Dabei gilt: Fang klein an, probiere erste, klar umrissene Anwendungsfälle aus und baue darauf schrittweise auf. Wenn du dabei den Circle of AI im Hinterkopf behältst, findest du schneller den passenden KI-Baustein, um dein Unternehmen fit für die Zukunft zu machen.
Für weiterführende Informationen und eine fundierte Vertiefung in das Thema empfehle ich dir erneut das Buch von Stuart Russell und Peter Norvig (2023). So gewinnst du die nötige fachliche Breite und Tiefe, um KI-Projekte erfolgreich zu planen und umzusetzen.
