Künstliche Intelligenz (KI, engl. auch AI für Artificial Intelligence): Mit Künstlicher Intelligenz werden Technologien beschrieben, die kognitive Kompetenzen imitieren, zu denen bisher nur Menschen fähig waren. Dazu zählt zum Beispiel strategisches Denken oder sprachliche Fähigkeiten. Oft können dadurch Mitarbeitende bei repetitiven und zeitaufwändigen Tätigkeiten unterstützt werden, die zuvor viel Aufmerksamkeit erforderten. KI, die heute eingesetzt wird, löst konkrete Probleme in einem fest beschriebenen Setting mit Methoden, „die für die jeweiligen Anforderungen entwickelt und optimiert werden“ [1] (sog. schwache KI, engl. weak AI/narrow AI) und versuchen nicht den Menschen zu imitieren (sog. starke KI). Die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz reicht bis in die 1930er zurück, sinnvoll wurden die Systeme jedoch erst mit der großen Datenverfügbarkeit und Rechenleistung der letzten Jahre.
Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz. Es wird oft Synonym mit KI verwendet, stellt allerdings nur ein wichtiges Teilgebiet dar, in welchem Zusammenhänge aus Daten selbständig gelernt werden. Drei Arten gibt es dabei:
Deep Learning (DL, dt.: mehrschichtiges/tiefes Lernen): Deep Learning ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen lernt, Zusammenhänge in besonders großen Datenmengen zu erkennen bzw. abzubilden.
Künstliche neuronale Netze: Diese orientieren sich am menschlichen Gehirn, um auf ähnliche Weise komplexe Zusammenhänge abbilden zu können. Einfache Operationen werden von einzelnen Neuronen durchgeführt. Werden diese zu hunderten, tausenden oder mehr zusammengehängt, können gemeinsam sehr komplexe Zusammenhänge gelernt und abgebildet werden.
So funktioniert’s:
Eine Art KI-Systeme zu betrachten, ist als sogenannter Softwareagent. Dieser nimmt (wie der Mensch) auch bestimmte Aspekte der Umwelt wahr und wirkt sich wiederum auf diese aus (s. Abbildung). Der Unterschied zum Menschen: Das KI-System wird durch Sensorik in Maschinen, ERP-Systemen, Customer-Relationship-Management-Systemen bis hin zu Internet-Daten gespeist. Mittels mathematischer und informatischer Methoden können KI-Systeme dann folgende Funktionen erfüllen:
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Der Leitfaden „Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand“ vom VDMA Bayern geht ausführlicher auf die Punkte ein und hilft bei der Umsetzung von KI in mittelständischen Unternehmen. Einer der Autor*innen ist unser KI-Trainer Marcus Röhler vom Fraunhofer IGCV.
Quelle: [1] Leitfaden Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand der Projektpartner VDMA Bayern, Fraunhofer IGCV und Technische Universität München (2020)
Die deutsche Bundesregierung identifizierte Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie der Zukunft, die alle Bereiche der deutschen Wirtschaft beeinflusst. Als Teil der nationalen KI-Strategie wurde Mitte 2019 das Programm „KI für KMU“ ins Leben gerufen. Bundesweit werden mindestens 20 KI-Trainer jährlich über 1000 KMU über Künstliche Intelligenz informieren und bei der Anwendung im Unternehmen unterstützen. Das Programm ist damit ein wichtiger Beitrag, um Deutschland zu einem international führenden KI-Standort zu machen.
Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier betont: „[…] Die neuen KI-Trainer in unseren Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren bieten konkrete Hilfe und Unterstützung für kleine und mittelständische Unternehmen im Umgang mit KI. Wir wollen die Innovationskraft Deutschlands stärken, indem wir KI in die Fläche und in die einzelnen Unternehmen vor Ort tragen.“ (01.06.2019). Das Kompetenzzentrum Augsburg bietet kostenfreie Angebote, darunter Schulungen, Workshops, Demonstratoren zum Ausprobieren, E-Learning und Projekte zusammen mit und bei interessierten Unternehmen.
Begriffe wie Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen beschreiben technische Verfahren, die wiederkehrende Muster in Daten und Signalen erkennen. Jeder von uns ist schon einmal direkt oder indirekt mit Künstlicher Intelligenz im Alltag in Berührung gekommen. Chat-Bots beraten beim Einkauf im Onlineshop, Siri und Alexa nehmen unsere Anweisungen entgegen, Mailprovider filtern Spam-Mails immer besser und Banken nutzen KI, um Betrugsfälle in Geldtransfers zu erkennen und sogar vorherzusehen. Auch in der Industrie wird KI wichtig: Laut einer Studie im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums ist mit dem Einsatz von KI im produzierenden Gewerbe in Deutschland bis 2023 eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von knapp 32 Milliarden Euro verbunden.
Kostenfreie KI-Unterstützung aus Augsburg
Das Augsburger Kompetenzzentrum unterstützt vor allem bei KI im Produktionsumfeld. Beim Data Mining geht es darum, aus Rohdaten Wissen zu generieren. Durch die Digitalisierung wird eine große Menge an Daten verfügbar (z. B. Maschinen- oder ERP-Daten), die für die Optimierung der Produktion oder neue Geschäftsmodelle nutzbar gemacht werden. Ist eine gute Datengrundlage gegeben, folgt die Umsetzung intelligenter Systeme durch maschinelle Lernverfahren. Zum Beispiel kann eine intelligente Bilderkennung die Qualitätssicherung automatisieren. Ein weiteres Beispiel ist die vorausschauende Instandhaltung: Erst wird aus historischen Daten analysiert, wann eine Instandhaltungsmaßnahme notwendig ist. Dann kann eine intelligente Anwendung implementiert werden, die Maschinenausfälle in Zukunft vorhersagt und so verhindert.
Seit September zeigen die KI-Trainer aus Augsburg Unternehmen, in welchen Bereichen sie KI sinnvoll einsetzen können. In Schulungen, auf Vorträgen, in Webinaren oder anhand von Demonstratoren informieren und qualifizieren die Experten kostenlos. In Potenzialanalysen besuchen die KI-Trainer kleine und mittlere Unternehmen vor Ort, um KI-Projekte anzustoßen und bei der Umsetzung zu begleiten.
Nur ein Hype oder wirklicher Mehrwert für den Mittelstand?
Im Grunde ist Künstliche Intelligenz die logische Fortführung der Digitalisierung – und ist dabei keinesfalls neu. Die grundsätzlichen Ideen dahinter existieren bereits seit einigen Jahrzehnten. Digitalisierung ermöglicht erst jetzt die Sammlung zahlreicher Daten von Maschinen, aus dem ERP-System oder aus der Umwelt. Die daraus resultierende Datenverfügbarkeit und die in den letzten Jahren stark gestiegene Rechenleistung stellen nun die Grundlage für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Dadurch werden unbekannte Zusammenhänge aufgedeckt und Ereignisse vorhergesagt. Diese Ergebnisse können dazu genutzt werden, Kosten zu reduzieren, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle anzubieten.
KI ist ebenso wie die Digitalisierung für den Mittelstand relevant. Laut einer Expertenumfrage der Mittelstand-Digital Begleitforschung halten 77 % der Befragten aus Forschungs- und Transfereinrichtungen KI nicht nur für einen Hype, sondern bedeutend für die Zukunft des deutschen Mittelstands. 70 % gehen ein Stück weiter und sagen, dass Künstliche Intelligenz entscheidend für die internationale Wettbewerbsfähigkeit deutscher KMU ist. Selbst für KMU, die noch wenig in Richtung Digitalisierung umgesetzt haben, ist KI ein wichtiges Thema: Spätere KI-Anwendungen sollten bei der Digitalisierung gleich mitgedacht werden, um die richtige Grundlage zu schaffen.
Unsere KI-Trainer stellen sich vor
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