Nov 27 • Christoph Tatzber

Anwendungsbereiche der KI: Künstliche Intelligenz am richtigen Ort

Entdecke die vielfältigen Anwendungsbereiche der KI: ✓ KI im Alltag ✓ KI im Marketing ✓ KI in der Industrie, u.v.m. ► Jetzt nachlesen!
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein futuristisches Konzept mehr, sondern ein fester Teil unseres Alltags - im Beruf ebenso wie im Privatleben. Von der Smart-Home-Steuerung, über KI-basiertes Budget- und Finanzmanagement bis hin zu KI in Medizin & Diagnostik. Weltweit wird in KI-Systeme investiert, das verdeutlicht das erhebliche wirtschaftliche Potenzial dieser Technologie. Die vielen verschiedenen Anwendungsbereiche von KI haben wir uns genau angesehen. 
Ai symbolic Darstellung von den Anwendungsgebieten von KI
Inhaltsverzeichnis:
  1. Was ist künstliche Intelligenz
  2. Anwendungsbereiche der KI nach Branchen
  3. Herausforderungen im Umgang mit KI
  4. Ausblick: Die Zukunft der KI-Anwendungen

1. Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) verleiht Maschinen die Fähigkeit, menschenähnliche Aufgaben zu übernehmen – wie Problemlösung, Entscheidungsfindung und Lernen.

Das bringt uns zu einem wichtigen Teilbereich der KI- dem maschinellen Lernen (ML). Durch ML werden Systeme mit Algorithmen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Eine besondere Form des maschinellen Lernens ist Deep Learning (DL), das künstliche neuronale Netze nutzt, um auch komplexe Aufgaben zu lösen.
KI, Maschine & Deep Learning im Aufbau
Wie das genau geht? Die Basis einer effektiven KI sind Algorithmen und Daten:
Mit Algorithmen werden mathematische Regeln und Verfahren geschaffen, durch die eine KI Aufgaben erledigen kann. Algorithmen bestimmen also, wie KI-Systeme Daten analysieren, Entscheidungen treffen und lernen.

Wir Menschen bauen unser Wissen durch Lesen, Bildung, Interaktionen mit anderen und Erfahrungen aus. Eine KI arbeitet mit Daten: Je mehr und besser die Daten sind, desto genauer wird die KI. Sie muss nicht mehr extra programmiert werden, sondern lernt durch die Daten.

2. Anwendungsbereiche der KI nach Branchen

KI ist heute ein Teil fast aller Lebensbereiche und schafft ständig neue Möglichkeiten. Sie wird in autonomen Fahrzeugen, der medizinischen Diagnose, der Pflege-Robotik und der Klimaforschung eingesetzt – fast kein Bereich bleibt ohne Anwendung.

KI im Alltag: Einsatzgebiete und Beispiele 

Wir entsperren unser Smartphone mit Gesichtserkennung und nutzen Sprachassistenten wie Amazon Alexa oder Apple Siri. KI ist längst ein Teil unseres Alltags, oft, ohne dass wir es merken.

In unserem Zuhause findet sich häufig jedoch noch viel mehr KI. Dazu zählen beispielsweise alle Smart Home Anwendungen, um Heizung, Beschattungen, Beleuchtung oder Ähnliches zu steuern. Auch um unsere privaten Ausgaben besser zu überwachen, können wir KI in Verbindung mit Excel nutzen.
ChatGPT / Copilot und Excel

Quelle: (Freepik)

Netflix und andere Streaming-Dienste schlagen uns basierend auf unserem bisherigen Konsumverhalten personalisierte Inhalte vor. Der E-Commerce-Bereich arbeitet ebenfalls mit personalisierten Produktempfehlungen und rund um die Uhr Kundenservice mittels Chatbots.

Auch beim Fahren analysiert die KI in Echtzeit Verkehrsdaten, um die schnellste Route zu finden.

Anwendungsbereiche der KI in der Industrie

In der Industrie ist KI eine Art Turbo der Produktionsoptimierung. In der Praxis wird KI in Industrie bereits in vielen Bereichen eingesetzt:
  • Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA): KI-gesteuerte Roboter automatisieren wiederholende und manuelle Aufgaben.
  • Data-Driven Decision Making: KI analysiert große Datenmengen, um Fehler zu erkennen, Ausgaben zu überwachen und Ziele klar zu definieren. So wird Big Data mit KI einfacher und nutzbar.
  • Qualitätssicherung und Fehlererkennung: KI-Systeme nutzen Bilderkennung und Videoanalyse, um Fehler und Qualitätsmängel in der Produktion frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
  • Produktionsplanung und Supply-Chain-Management: KI optimiert Produktionsprozesse und die Lieferkette, indem sie Engpässe erkennt und den Materialfluss effizient steuert.
  • Predictive Maintenance: KI prognostiziert Wartungsbedarf und verhindert Ausfälle durch präventive Maßnahmen. Das erhöht die Lebensdauer von Maschinen und reduziert Ausfallzeiten.
KI Roboter auf futuristischem Display

KI im Unternehmen und Management

Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit sind entscheidende Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Genau hier kann KI für Unternehmen und Führungskräfte in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein:
  • Automatisierung von Geschäftsprozessen und Aufgaben: KI kann wiederholende Aufgaben übernehmen wie Rechnungslegung, Lagerverwaltung oder Kundenservice mittels Chatbots. Das erhöht die Effizienz und reduziert die Fehlerquote. Stattdessen haben Mitarbeiter mehr Zeit für komplexe Aufgaben.
  • Datenanalyse und Business Intelligence: KI-gestützte Tools können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, beispielsweise im Bereich Finanzmanagement. Mit diesen Informationen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
  • Personalmanagement: KI kann im Recruiting-Prozess eingesetzt werden, um Lebensläufe zu scannen, geeignete Kandidaten zu identifizieren und Vorstellungsgespräche durchzuführen.
  • Prozessoptimierung: KI identifiziert Optimierungspotenziale in den Unternehmensprozessen und verbessert die Effizienz.
Zukunft von Management und Führung mit KI

KI im Marketing und E-Commerce

KI punktet in Marketing und E-Commerce mit personalisiertem Kundenerlebnis. In der Praxis werden KI-Tools bereits für zahlreiche Marketingzwecke eingesetzt:
  • Personalisierung: KI analysiert Kundenverhalten, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu geben.
  • Chatbots: Virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Kundenservice und beantworten häufig gestellte Fragen.
  • Predictive Analytics: Basierend auf bisherigen Daten können KI-Tools Trends vorhersagen. Das hilft Unternehmen, ihre Marketingstrategien anzupassen und gezielte Kampagnen zu entwickeln.
  • Automatisierung: Viele Prozesse des Marketings wurden durch die KI automatisiert, beispielsweise Anzeigenplatzierungen oder Social-Media-Posts. Das erhöht die Effizienz und spart Zeit.
  • Dynamische Preissetzung: KI wird auch bei der Preisgestaltung eingesetzt. Bei der Entwicklung von Preismodellen mittels KI werden Angebot, Nachfrage, Wettbewerbsanalysen und Kundenverhalten einbezogen.
  • Content-Generierung: Produktbeschreibungen, Blogbeiträge oder andere Inhalte können mit KI generiert werden.
  • Sentiment-Analyse: Mit der Sentiment-Analyse erkennt KI Stimmungen in Kundenbewertungen und sozialen Medien und liefert Unternehmen wichtige Infos zur Wahrnehmung ihrer Marke oder Produkte.

KI in der Forschung

In der Forschung hilft KI, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die für Menschen schwer erkennbar sind und die Grundlage für weitere wissenschaftliche Arbeiten bilden. Auch verbessert KI die Effizienz in der wissenschaftlichen Literaturrecherche, indem sie relevante Studien schneller identifiziert. Dank KI-gesteuerter Robotik können Experimente durchgeführt und Proben gesammelt werden. Weitere Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz in der Wissenschaft sind:

  • Physik, Materialwissenschaft, Astronomie, Chemie und Biologie: Um Simulationen durchzuführen oder neue Materialien oder Medikamente zu entwickeln
  • Sozialwissenschaft: Zur Analyse von Umfragedaten, menschlichen Verhaltens und Vorhersagen beispielsweise über soziale Trends.
  • Umweltforschung: Zur Analyse ökologischer Daten oder Modellierung von Klimaveränderungen

KI-Anwendungen im Gesundheitswesen und in der Pflege

Im Gesundheitswesen kann KI große Entlastung und hohe Effizienzsteigerung bewirken. Wenn wir beispielsweise den Bereich Diagnostik und personalisierte Medizin betrachten, kann KI helfen, durch die Analyse großer Mengen medizinischer Daten, wie etwa Radiologiebilder oder genetische Informationen, Krankheiten schneller zu erkennen. Zudem können KI-Systeme anhand individueller Patientinformationen und genetischer Profile maßgeschneiderte Behandlungspläne erstellen. Diese beiden Anwendungen ermöglichen frühzeitige und präzise medizinische Interventionen und erhöhen die Wirksamkeit der Therapien.

Das ist aber noch lange nicht alles, KI wird in der Medizin auch noch für folgende Anwendungen genutzt:
  • Virtuelle Gesundheitsassistenten für Patienteninteraktion
  • Telemedizin zur Fernüberwachung
  • Pflegeunterstützung und -bewertung
  • Automatisierung administrativer Aufgaben

3. Herausforderungen im Umgang mit KI

Jede technologische Entwicklung hat ihre Vor- und Nachteile. In Bezug auf KI werden vor allem immer wieder Datenqualität, Datenschutz und Sicherheit als Herausforderungen diskutiert. Es gibt jedoch noch einige weitere Herausforderungen. Wir beleuchten die unterschiedlichen Herausforderungen im Umgang mit KI im Detail:

  • Datenqualität und -verfügbarkeit: KIs sind auf große und hochwertige Datenmengen angewiesen, um effektiv zu funktionieren. Sind die verfügbaren Daten unvollständig oder fehlerhaft, können auch die Ergebnisse fehlerhaft sein.

  • Unconsious Bias: Wir Menschen sind von Natur aus voreingenommen (biased), da unsere Wahrnehmungen und Entscheidungen von persönlichen Erfahrungen, kulturellen Einflüssen und sozialen Normen geprägt sind. Unconscious Bias kann sich auf die KI übertragen, da die Daten bereits Diskriminierung beinhalten und sich letztlich reproduzieren. In der Praxis kann das zu diskriminierenden Entscheidungen führen, sei es beispielsweise im Personalwesen oder in der Kreditvergabe.

  • Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Viele Ergebnisse der KI sind für uns Menschen noch nicht zur Gänze nachvollziehbar und transparent, das betrifft vor allem KI-Systeme, die auf Deep Learning beruhen und sich neuronalen Netze bedienen, die aus Milliarden von Parametern bestehen. Diese sogenannten Black-Box-KIs sind so komplex, dass wir ihre Entscheidungsprozesse nicht erklären können. Wenn wir nicht verstehen, wie sie funktionieren, dann stellt sich die Frage, wie fern wir den Ergebnissen vertrauen können. Das kann bei heiklen Anwendungen wie in der medizinischen Diagnose oder finanziellen Entscheidungen problematisch sein.

  • Sicherheit, Datenschutz und Missbrauchsgefahr: Der Umgang mit personenbezogenen Daten ist ein sehr heikles und viel diskutiertes Thema. Auch in Bezug auf KI sind Datenlecks oder ein Missbrauch der Daten durch Dritte ein großes Risiko. Zudem besteht die Gefahr, dass bestehende rechtliche Rahmenbedingungen der rasanten Entwicklung von KI-Technologien nicht nachkommen.

  • KI-Kompetenzen und Abhängigkeit von Technologie: Der Einsatz von KI im Berufsleben erfordert die Implementierung von Weiterbildungsstrategien, um die Mitarbeiter mit notwendigen KI-Kompetenzen auszurüsten. Gleichzeitig kann die vermehrte Nutzung von KI zu einer Abhängigkeit von diesen Systemen führen. Die Mitarbeiter setzen Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung und Entscheidungsfindung immer weniger ohne KI ein. Das kann langfristig negative Auswirkungen auf die menschliche Entscheidungsfähigkeit und Entscheidungsfreiheit haben.

  • Arbeitsplatzverlust: Werden immer mehr Aufgaben KI-automatisiert gemacht, kann es in bestimmten Branchen und Bereichen zu Arbeitsplatzverlusten kommen. Je nach Ausmaß kann das soziale und wirtschaftliche Herausforderungen mit sich bringen.

  • Globale Ungleichheiten: Der Zugang zu fortschrittlichen KI-Technologien ist weltweit sehr ungleich verteilt. Das kann bestehende Ungleichheiten zwischen Ländern verstärken.
Illustrative Darstellung einer künstlichen Intelligenz

Sich mit den Herausforderungen von KI auseinanderzusetzen ist wichtig, um KI verantwortungsvoll einzusetzen und gegebenenfalls mit Regulierungen reagieren zu können. Die Lösung für diese Herausforderungen wird interdisziplinäre Ansätze erfordern. 


4. Ausblick: Die Zukunft der KI-Anwendungen

Das volle Potenzial von KI ist noch lange nicht ausgeschöpft, auch die gesamte Tragweite der Veränderungen durch KI ist uns noch nicht bekannt. Was wir aktuell wissen, ist, dass die Automatisierung durch KI in Zukunft noch weiter voranschreitet und immer komplexere Aufgaben lösen wird. Durch die Entwicklung kollaborativer Roboter, auch Cobots genannt, werden Menschen in Zukunft in vielen Bereichen eng mit Robotern zusammenarbeiten. In Zukunft wird die Arbeitswelt aus menschlichen Arbeitskräften und Robotern bestehen, die bestimmte Aufgaben gemeinsam erledigen.

Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine wird durch die kontinuierliche Verbesserung der natürlichen Sprachverarbeitung noch intuitiver. Das erhöht nicht nur die Benutzerfreundlichkeit, sondern erweitert auch die Anwendungsbereiche von KI.

KI ist also nicht einfach nur ein technologischer Fortschritt, KI wirkt sich auf unser Berufsleben und auch auf unseren Alltag aus. Durch den Einsatz in Medizin, Wissenschaft und Pflege kann KI unsere Lebensqualität erhöhen. Auch bei der Lösung globaler Krisen wie dem Klimawandel steckt viel Potenzial in der KI.

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