Digitale Anwendungen erleichtern in vielen Wirtschaftszweigen das Arbeiten. Zur Optimierung verbessern IT-Ingenieure die Programme stetig oder bringen neue Software-Lösungen auf den Markt. Als eine der Zukunftstechnologien gilt dabei die künstliche Intelligenz (KI): Hier versuchen Ingenieure und Programmierer menschliche Denk- und Lernmuster auf digitale Prozesse zu übertragen. KIs können sich dadurch selbst optimieren und in ihren jeweiligen Aufgabenbereichen Enormes leisten. Erfahren Sie mehr bei FIO.
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Was genau ist künstliche Intelligenz und wie funktionieren die Systeme?
Intelligenz ist als die Fähigkeit definiert, vernünftig sowie abstrakt zu denken und aus der Erfassung und Verarbeitung von Informationen zweckorientiertes Handeln abzuleiten. Hierdurch erfolgt nicht nur die Aneignung und Abspeicherung von bestimmten Denk- und Handlungsweisen, sondern auch eine stetige Weiterentwicklung, um sich wiederholende oder ähnliche Prozesse in Zukunft effizienter (schneller, leichter, sicherer) zu bewältigen.
Der Begriff der künstlichen Intelligenz bezieht diese Fähigkeit auf nicht-organische, also (informations-)technische Systeme. Der deutsche Terminus leitet sich dabei vom englischen „artificial intelligence“ (kurz: AI) ab.
Während herkömmlich Software mit mehr oder weniger statischen Algorithmen programmiert wird, kommen bei KIs weitaus komplexere Datenstrukturen zum Einsatz. Programmierer versuchen dabei, biologische und evolutionäre Mechanismen – wie sie zum Beispiel in unserem Gehirn ablaufen – zu kopieren, damit auch die künstliche Intelligenz aus bestimmten Situationen und insbesondere aus Fehlern lernen und sich selbstständig und ohne weitere menschliche Eingriffe optimieren kann. Als Lernkonzepte tauchen Schlagworte wie beispielsweise „Neuronale Netze“ (Neuronal Networks) oder „Maschinelles Lernen“ (Machine Learning) auf. Die Basis dafür bilden riesige Mengen digitaler Daten, die z. B. von Sensoren stammen oder von Nutzern im Internet generiert werden. Fachleute sprechen hier auch von „Big Data“. Künstliche Intelligenz sucht in diesen Datensätzen gezielt nach Mustern und Beziehungen – sogenannten Relationen – , um darüber beispielsweise bestimmte Eigenschaften zu identifizieren und so Lösungswege für das definierte Problem zu finden und zu verbessern. Maschinelles Lernen ist ein fortlaufender Prozess, der hochkomplex ist.
Welche Arten künstlicher Intelligenz lassen sich unterscheiden?
IT-Experten unterscheiden bei künstlicher Intelligenz zwischen starken KIs und schwachen KIs. Starke KIs sind zu umfassendem Denken und Handeln fähig und haben kein Bezugsgebiet, sondern können sogar Probleme genereller Art lösen. Tatsächlich würde solch künstliche Intelligenz durch fortwährende Selbstoptimierung irgendwann ähnlich komplex wie der Mensch agieren und ein eigenes Bewusstsein besitzen bzw. entwickeln. Starke KIs finden sich häufig in der Science-Fiction, von der Realisierung in der echten Welt sind sie jedoch noch weit entfernt.
Greifbarer und in unserem Alltag schon vielfältig vertreten ist schwache künstliche Intelligenz. Hierbei handelt es sich um KIs, welche sich nur innerhalb bestimmter Bezugssysteme bzw. Aufgabenbereiche bewegen und weiterentwickeln können. Sie optimieren sich selbstständig in den ihnen gesetzten Grenzen, haben jedoch für alle außerhalb davon stehenden Belange kein Verständnis.
Typische Beispiele für KIs sind Übersetzungsdienste, Suchmaschinen oder Empfehlungs-Feeds bei Online-Shopping, Medien-Streaming und Ähnlichem. Durch das Auswerten des Verhaltens bestimmter Nutzerkonten können die Algorithmen schließlich ähnliche Programme und Produkte vorschlagen, die spezifische Nutzer eventuell ebenfalls erwerben, sehen oder hören wollen. Im Finanzwesen kann künstliche Intelligenz die Entwicklungen von Aktienkursen simulieren und helfen, Diebstähle und Betrugsversuche aufzudecken. Die Algorithmen schlagen Alarm, wenn zum Beispiel Kontoaktivitäten plötzlich extrem vom gängigen Inhaberverhalten abweichen. In der Juristik oder Medizin kommen KIs zur Datenauswertung zum Einsatz, um zum Beispiel Fallakten zu analysieren oder Diagnosen zu stellen bzw. zu sichern und danach Therapien zu empfehlen.
Welche Vorteile bietet der Einsatz künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz lässt sich – wie herkömmliche Software auch – in nahezu allen Wirtschaftssektoren nutzen, ob Finanzwesen, Logistik, Fertigung oder Verkehr. Hierbei optimiert sie je nach Beschaffenheit und Einsatzbereich die unterschiedlichsten Aspekte. Gemein ist allen KIs, dass sie in der Regel darauf ausgelegt sind, bestimmte Prozesse zu beschleunigen und auch (anteilig) zu automatisieren. Hierdurch steigert sie die Produktivität des jeweiligen Unternehmens und spart Betriebskosten ein. Ebenso lassen sich mit künstlicher Intelligenz menschliche Fehler minimieren, was oft finanzielle oder aber sicherheitstechnische Vorteile bringt. Durch den Zugriff und die präzise Auswertung großer Datensätze helfen KIs Firmen auch bei der Planung zukünftiger Geschäftsprozesse oder bei der Erkennung möglicher Risiken. Im besten Fall können sie in einem zweiten Szenario auch gleich eine Strategie zur Problemlösung ausgeben. Nicht zuletzt lassen sich mit künstlicher Intelligenz bestimmte Entwicklungen oder Trends vorhersagen, wodurch sich Betriebe schnell auf sich ändernde Kundenpräferenzen einstellen können, um ihre Leistungen aktuell zu halten und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Auch FIO setzt bei Software auf fortschrittliche künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Optimierung digitaler Aufgaben, welche wiederum selbst den Anwendern die Arbeit erleichtern. Aus diesem Grund kommen in der FIO Software für Immobilienmakler verschiedene KI-Module zum Einsatz, die die Handhabung noch effizienter gestalten. Dadurch vereinfachen und automatisieren Immobilienmakler insbesondere wiederkehrende Aufgaben und sparen Zeit und Kosten ein, zum Beispiel bei der Erstellung von Webexposés und ihrer Bestandteile (Objektbeschreibung, Ortsfaktoren, usw.). Ebenso nutzt das Bildbearbeitungs-Tool KI-Algorithmen, um etwa bei Außenaufnahmen von Immobilien Wetter- und Lichtdarstellung zu optimieren oder bei Passanten Gesichter und bei Fahrzeugen Nummernschilder aus Datenschutzgründen zu verpixeln.
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