Künstliche Intelligenz (KI) ist schon längst nicht mehr Science Fiction, sondern ein fester Bestandteil unseres Alltags: von Sprachassistenten wie Alexa bis hin zu personalisierten Empfehlungen auf Netflix, Spotify oder neuen Chatbots wie ChatGPT – KI begegnet uns überall. Wenn Du einen Überblick über künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsgebiete bekommen möchtest und Dich fragst, welche Technologien dahinter stehen und was die Zukunft in Sachen KI noch bringen könnte, geben wir Dir in diesem Artikel die passenden Infos.
KI oder künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz zu simulieren. Diese Modelle sind in der Lage, spezifische Aufgaben zu lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie beispielsweise der Umgang mit Sprache, das Generieren von Bildern oder das Erstellen von Prognosen.
Grundlage einer KI sind große Datensätze (Big Data), mit denen das Modell „trainiert“ wird: Das heißt, die KI leitet aus den Datensätzen, die ihr zur Verfügung stehen, Muster und Zusammenhänge ab und kann auf dieser Grundlage Handlungen vollführen und die ihr gestellten Aufgaben lösen.
Wir sprechen von künstlicher Intelligenz, weil diese Modelle, anders als klassische Computerprogramme, fortlaufend lernen und somit immer bessere Ergebnisse liefern. Sie „entwickeln“ sich praktisch selbstständig weiter.
Um es einfach zu sagen: KI sind Programme oder Modelle, die menschliche Fertigkeiten nachahmen. Sie lernen aus Daten und liefern fortlaufend bessere Ergebnisse. Das unterscheidet KI von traditionellen Computerprogrammen, die nur vordefinierte Anweisungen befolgen und nicht „lernen“ oder ihre Fehler selbstständig beheben können.
Es gibt vier Kategorien von KI, die alle eine unterschiedliche Stufe von „Intelligenz“ aufweisen und auf die wir in diesem Artikel näher eingehen:
Begriffe wie KI und Machine Learning (ML) sind gerade sehr populär und werden auch immer wieder verwechselt. KI und ML sind aber nicht dasselbe: KI ist der Oberbegriff für Modelle, die eine menschenähnliche Intelligenz nachahmen – ML hingegen ist ein Teilbereich der KI, der das Analysieren und Erlernen von Mustern aus Datensätzen beschreibt.
Kurz: Damit eine KI diesen Grad der Intelligenz erreicht, die uns so menschenähnlich vorkommt, muss sie sich durch maschinelles Lernen (Machine Learning) große Datensätze zu eigen machen, auf deren Grundlage sie dann die Aufgaben lösen kann, die ihr gestellt werden.
Ein weiterer Begriff, der oft in einem Atemzug mit KI genannt wird, ist Robotic Process Automation (RPA). RPA ist der Definition nach allerdings keine echte KI: Denn wo KI versucht, intelligente Entscheidungen zu treffen, automatisiert RPA lediglich repetitive Aufgaben auf Basis fester Regeln.
RPA-Systeme erledigen immer wieder die gleiche Aufgabe, ohne dazuzulernen und eignen sich deshalb hervorragend für klar strukturierte und sich wiederholende Prozesse. Echte KI hingegen wird dort eingesetzt, wo ständig neue Informationen verarbeitet werden müssen, weil sich die Aufgaben nicht auf die genau gleiche Weise wiederholen.
Neben den vier Formen von KI unterteilt die KI-Forschung künstliche Intelligenz zusätzlich in die Kategorien „starke KI“ und „schwache KI“. Diese Begriffe beziehen sich auf das Maß an Autonomie und Intelligenz, das die KI besitzt.
Eine starke KI, auch bekannt als Artificial General Intelligence (AGI), ist eine Maschine, die Aufgaben auf einem Niveau ausführen kann, das mit menschlicher Intelligenz vergleichbar ist. Eine solche KI wäre in der Lage, nicht nur spezifische Aufgaben zu lösen, sondern auch allgemeine Probleme zu verstehen und zu bewältigen – egal in welchem Bereich. Starke KI gibt es derzeit noch nicht, sie bleibt das Ziel vieler Forscher weltweit.
Im Gegensatz dazu bezieht sich schwache KI auf spezialisierte Systeme, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden – also Chatbots wie ChatGPT oder bilderzeugende KI-Modelle wie Midjourney. Diese Modelle sind in ihrem engen Anwendungsbereich hochgradig effizient, können allerdings keine Aufgaben lösen, die über diesen Anwendungsbereich hinausweisen.
KI kann zwar viele Aufgaben meistern, allerdings musst Du ihr durch einen sogenannten „Prompt“ erst mitteilen, was sie tun soll. Die meisten KI-Modelle bieten ihren Nutzern ein Eingabefeld, in das Du einen Befehl in Textform eintippen kannst. Dieser Prompt enthält möglichst genaue Anweisungen und ermöglicht es der KI, die Aufgabe nach Deinen Vorstellungen zu lösen.
Während KI-Modelle wie Midjourney noch relativ technische Eingaben verlangen und Du eine Reihe an spezifischen Befehlen kennen musst, damit Du die KI bedienen kannst, reicht bei neuen Chatbots wie ChatGPT ein ganz normaler Fließtext, mit dem Du der KI alle nötigen Informationen übermittelst.
Wenn wir im Alltag von KI sprechen, meinen wir meistens generative KI. Damit sind jene KI-Modelle gemeint, die neue Inhalte erstellen: Nach einem passenden Prompt liefern sie Dir Texte, Bilder, Videos, Musik und Code – also Content, den Du auch für Dein Marketing einsetzen kannst. Zu den bekanntesten generativen KI-Modellen zählen ChatGPT, Gemini von Google, Midjourney und Dall-E.
Im Gegensatz zu generativer KI liefert prädiktive KI auf der Basis enormer Datenmengen Vorhersagen und Prognosen. Solche Systeme werden bevorzugt dort eingesetzt, wo es um die Verarbeitung von Zahlen und Daten geht, wie etwa im Finanzwesen. Prädiktive KI kommt aber auch immer häufiger in anderen Branchen zur Anwendung, so zum Beispiel im digitalen Marketing, um das Kundenverhalten vorherzusagen und Marketingmaßnahmen entsprechend anzupassen.
Präskriptive KI geht einen Schritt weiter als prädiktive KI: Sie liefert nicht nur Vorhersagen, sondern gibt auch Empfehlungen, wie Du auf diese Vorhersagen reagieren solltest.
Neuronale Netzwerke orientieren sich in ihrer Funktionsweise am menschlichen Gehirn: Sie bestehen aus unterschiedlichen Schichten von künstlichen Neuronen – den sogenannten Knoten. Diese Knoten sind alle miteinander verbunden und leiten Informationen an die nächste Schicht weiter, sobald ein bestimmter Schwellenwert überschritten wurde. Einer der bekanntesten neuronalen Netze ist übrigens der Google-Suchalgorithmus. Ein Grund mehr, dass sich auch digitale Marketer mit KI auseinandersetzen sollten.
Deep Learning ist eine spezielle, hochkomplexe Form des maschinellen Lernens. Kommen beim klassischen maschinellen Lernen von neuronalen Netzen zwei oder drei Rechenschichten zum Einsatz, sind es beim Deep Learning oft mehrere hundert oder sogar tausend Schichten, mit denen die KI trainiert wird. Auf diese Weise können größte Datenmengen in relativ kurzer Zeit verarbeitet werden.
Du siehst: KI ist eine Technologie mit Zukunft. Damit Du KI auch in Deinem Arbeitsalltag effektiv nutzen kannst oder sogar als KI-Experte von Unternehmen engagiert werden kannst, bieten wir Dir fundierte Weiterbildungskurse an. Unsere Programme laufen berufsbegleitend und werden staatlich gefördert – und den Rest übernimmt in der Regel Dein Arbeitgeber. Wir informieren Dich gerne über Deine Möglichkeiten!
KI hat unsere Welt bereits jetzt grundlegend verändert – und sie wird auch in Zukunft für weitere Revolutionen sorgen. Umso wichtiger ist es, dass Du Dich mit der grundlegenden Funktionsweise von KI und ihren unzähligen Anwendungsmöglichkeiten auseinandersetzt. Dann kannst Du das volle Potenzial dieser interessanten Technologie nutzen und sie gewinnbringend in Deinen Berufsalltag integrieren.