Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist kein Wundermittel, aber ein sehr leistungsfähiges Werkzeug.
KI kann Muster in Daten erkennen, Inhalte klassifizieren, Sprache verarbeiten, Bilder auswerten, Informationen extrahieren und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen unterstützen. Besonders stark ist sie dort, wo große Datenmengen, wiederkehrende Zusammenhänge oder komplexe Erkennungsaufgaben vorliegen. Das zugrunde liegende Spektrum reicht von Machine Learning über Deep Learning bis hin zu spezialisierten Verfahren wie Computer Vision oder der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Deep Learning stellt dabei eine Teilmenge des Machine Learning dar und ist insbesondere bei Bild-, Sprach- und Mustererkennung von hoher Relevanz.
Was KI nicht kann:
Sie versteht Zusammenhänge nicht automatisch so, wie Menschen sie verstehen. Sie ersetzt weder fachliche Verantwortung noch saubere Prozesse noch strategische Entscheidungen. Ihre Ergebnisse sind immer von Datenqualität, Trainingslogik, Anwendungsfall und Systemgrenzen abhängig. Das zeigt sich schon daran, dass Modelle je nach Ausgestaltung zu stark auf Trainingsdaten angepasst sein können oder umgekehrt wichtige Muster gar nicht ausreichend erfassen. KI liefert also keine automatische Wahrheit, sondern Wahrscheinlichkeiten, Muster und Handlungshilfen, die eingeordnet werden müssen.
In der Praxis relevant sind vor allem Verfahren des Machine Learning, bei denen Systeme aus Daten Muster ableiten, sowie Deep-Learning-Verfahren auf Basis künstlicher neuronaler Netze. Hinzu kommen spezialisierte Anwendungsformen wie Computer Vision zur Bilderkennung und visuellem Verständnis, Sprachverarbeitung zur Analyse und Interpretation von Texten sowie intelligente Dokumentenverarbeitung zur Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten Unterlagen.
Wo KI gebraucht wird
Überall dort, wo klassische Regeln an Grenzen stoßen. Beispielsweise bei der Erkennung veränderter Benutzeroberflächen, bei der Interpretation von Dokumenten, bei Sprache, Bildern, Audiodaten, Anomalieerkennung oder der Vorhersage von Prozessverhalten. Gerade in der Prozessdigitalisierung entfaltet KI ihren Nutzen dann, wenn Informationen nicht mehr sauber strukturiert vorliegen oder wenn Systeme flexibel auf Veränderungen reagieren sollen. In solchen Fällen erweitert KI die Automatisierung deutlich über starre, regelbasierte Ansätze hinaus.
Sind Prozesse unklar, Daten schlecht, Ziele unscharf oder Verantwortlichkeiten ungeklärt sind, dann stößt die KI auf Grenzen!
Aber auch für einfache, stabile und eindeutig regelbasierte Abläufe ist klassische Automatisierung (RP) häufig wirtschaftlicher, robuster und leichter beherrschbar als ein KI-Ansatz.