Künstliche Intelligenz
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Whitepaper-Serie (5 Teile)
Künstliche Intelligenz – eine Technologie, die menschlich denkt und handelt. Es handelt sich dabei weder Magie noch Science-Fiction – aber genau das macht sie so spannend. In diesem Ratgeber erfahren Sie, was Künstliche Intelligenz wirklich ist und warum sie gerade so viel Aufmerksamkeit bekommt. Neugierig? Dann los!
Das Wichtigste in Kürze
- Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das Maschinen befähigt, menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen und Entscheiden zu simulieren.
- Welche Arten von KI gibt es? Man unterscheidet zwischen Schwacher KI (Narrow AI), die spezielle Aufgaben löst (heutiger Standard), und Starker KI (AGI), die theoretisch über menschliche Intelligenz verfügt.
- Wie funktioniert KI? Moderne KI basiert meist auf Maschinellem Lernen (Machine Learning) und neuronalen Netzen. Sie lernt eigenständig Muster aus großen Datenmengen, anstatt starr programmierten Regeln zu folgen.
- Was ist der Unterschied zu normaler Software? Klassische Software arbeitet deterministisch (Input A = immer Output B). KI arbeitet probabilistisch (mit Wahrscheinlichkeiten) und kann sich an neue, unbekannte Daten anpassen.
- Wo wird KI eingesetzt? KI revolutioniert zahlreiche Branchen, darunter die Medizin (Diagnostik), Mobilität (Autonomes Fahren), Industrie (Predictive Maintenance) und den E-Commerce.
Was ist KI?
Grundlegend kann man eine KI folgendermaßen definieren: Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die darauf abzielt, menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse zu simulieren.
Doch was bedeutet das im Detail?
KI-Systeme sind so programmiert, dass sie Aufgaben übernehmen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie:
- Lernen: KI kann Muster in Daten erkennen und dieses Wissen nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern.
- Denken und Planen: KI analysiert komplexe Situationen, trifft Vorhersagen und erstellt Strategien, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
- Problemlösen: KI nutzt Erkenntnisse, um Herausforderungen zu bewältigen. Diese reichen von einfachen Optimierungsproblemen bis hin zu hochkomplexen Analysen.
- Wahrnehmung und Interaktion: KI kann Sprache verstehen, Bilder analysieren und auf Umweltreize reagieren – vergleichbar mit menschlichen Sinnen.
Verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz: Schwache und starke KI
Intelligente Computerprogramme, die menschenähnliches Denken simulieren – vielen wird bei dieser Vorstellung ein kalter Schauer über den Rücken laufen. Doch zunächst gilt Entwarnung: Das eben beschriebene Szenario ist eine starke KI, und die existiert außerhalb von Sci-Fi-Filmen bisher nicht. Die KI, mit der wir heute arbeiten, ist eine sogenannte schwache KI. Aber was genau ist der Unterschied dieser zwei Arten von Künstlicher Intelligenz?
Schwache KI: Die Spezialistin
Schwache KI, auch bekannt als Narrow AI, ist darauf ausgelegt, eine klar definierte Aufgabe auszuführen – und zwar richtig gut.
Einige Merkmale schwacher KI:
- Sie ist spezialisiert auf eine Aufgabe. Ein Chatbot wird also niemals plötzlich ein Auto fahren können.
- Ihre Intelligenz beschränkt sich auf Muster und Daten, die ihr durch menschliches Training vorgegeben wurden.
- Sie versteht nicht wirklich, was sie tut – sie folgt den Algorithmen, die sie trainiert haben.
Beispiele sind etwa: ChatGPT, Alexa, Gesichtserkennung oder selbstfahrende Autos.
Starke KI: Der Universaldenker
Die starke KI, oder Artificial General Intelligence (AGI), ist bisher nur ein theoretisches Konzept. Starke KI hätte die Fähigkeit, nicht nur spezifische Aufgaben zu lösen, sondern auch wie ein Mensch zu denken, zu lernen und zu handeln – unabhängig von ihrer ursprünglichen Programmierung.
Eine starke KI könnte:
- eigenständig komplexe Probleme in unterschiedlichsten Bereichen lösen,
- neue Aufgaben erlernen und sogar
- kreative Lösungen entwickeln.
Sie wäre in der Lage, von medizinischer Diagnose bis hin zur Poesie alles zu meistern. Vorerst bleibt die starke KI jedoch ein Thema für Filme und Romane – und wir Menschen behalten weiterhin die Kontrolle.
Was unterscheidet KI von einem herkömmlichen Computerprogramm?
Der wesentliche Unterschied liegt in der Verarbeitungslogik und der Vorhersehbarkeit der Ergebnisse.
| Merkmal | Klassisches Computerprogramm | Künstliche Intelligenz (KI) |
|---|---|---|
| Funktionsweise | Regelbasiert: Folgt exakt den vom Programmierer geschriebenen „Wenn-Dann“-Regeln (Algorithmen). | Datenbasiert: Erkennt selbstständig Muster und Zusammenhänge in Daten (Modelle). |
| Ergebnis (Output) | Deterministisch: Bei gleicher Eingabe kommt immer das exakt gleiche Ergebnis heraus. | Probabilistisch: Arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten; das Ergebnis kann variieren oder „kreativ“ abweichen. |
| Lernfähigkeit | Statisch: Kann nichts Neues lernen, es sei denn, der Quellcode wird manuell geändert. | Adaptiv: Kann durch Training mit neuen Daten dazulernen und sich verbessern. |
| Datenbedarf | Funktioniert auch mit wenigen oder keinen Daten, solange die Logik stimmt. | Benötigt oft große Mengen an Daten (Big Data) für das Training, um präzise zu sein. |
| Fehlerart | Bugs: Fehler entstehen durch falsche Programmierung oder Logiklücken (Programm stürzt ab). | Halluzinationen/Bias: Fehler entstehen durch schlechte Trainingsdaten oder falsche Mustererkennung (KI antwortet „falsch“, aber überzeugt). |
KI zeichnet sich durch eine gewisse Unberechenbarkeit aus. Genau das ist es aber, was ihre „Intelligenz“ ausmacht – die Fähigkeit, auf unterschiedliche Weise auf dieselbe Eingabe zu reagieren, ähnlich wie ein Mensch es tun würde.
KI-Technologien: Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
Technisch betrachtet basiert moderne Künstliche Intelligenz überwiegend auf dem Teilbereich des Maschinellen Lernens (Machine Learning). Anders als klassische Software, die starren Regeln folgt, „lernen” KI-Algorithmen aus großen Datenmengen, um eigenständig Muster zu erkennen und Lösungen abzuleiten.
Der Funktionsprozess lässt sich vereinfacht in drei Kernphasen unterteilen:
- Input & Training: Das System wird mit riesigen Datensätzen (Big Data) gefüttert – seien es Texte, Bilder oder Sensorwerte.
- Verarbeitung (Deep Learning): Mithilfe künstlicher neuronaler Netze, die der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden sind, analysiert die KI diese Daten in vielschichtigen Rechenprozessen.
- Output & Optimierung: Das System liefert ein Ergebnis und gleicht dieses mit dem Zielwert ab. Durch Fehlerkorrekturen verfeinert sich das Modell kontinuierlich selbst.
Natürlich handelt es sich hierbei um eine stark vereinfachte Darstellung der Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz. Falls Sie mehr darüber erfahren möchten, finden Sie in unserem Ratgeber „Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?“ eine detaillierte Erklärung.
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz
1950 - Alan Turing stellt die Frage: „Können Maschinen denken?“
Alan Turing veröffentlicht seinen berühmten Artikel „Computing Machinery and Intelligence“ und entwickelt das Konzept des Turing-Tests, der prüfen soll, ob eine Maschine menschliche Intelligenz simulieren kann.
1956 - Die Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz
Auf der Dartmouth Conference, der allerersten KI-Konferenz prägen John McCarthy, Marvin Minsky und andere den Begriff „Artificial Intelligence“. Die Konferenz gilt als offizieller Startpunkt der KI-Forschung.
1966 - ELIZA: Der erste Chatbot
Joseph Weizenbaum entwickelt ELIZA, ein Computerprogramm, das menschliche Gespräche simuliert. Es wird oft als der erste Chatbot angesehen.
1970 - Der „KI-Winter“
Nach anfänglichem Hype scheitern viele Projekte an fehlender Rechenleistung und unrealistischen Erwartungen. Die Finanzierungen werden stark gekürzt.
1980er - Aufschwung durch Expertensysteme
KI erlebt ein Comeback durch sogenannte Expertensysteme, die auf Wissensdatenbanken basieren und in spezifischen Bereichen, wie der Medizin oder der Diagnostik, genutzt werden.
1997 - Deep Blue schlägt Schachweltmeister
Der IBM-Supercomputer „Deep Blue“ besiegt den Schachweltmeister Garry Kasparov – ein historischer Moment für die KI.
2011 - Watson gewinnt „Jeopardy!“
IBMs KI „Watson“ schlägt menschliche Gegner in der Quizshow „Jeopardy!“. Ein Meilenstein in der Verarbeitung natürlicher Sprache.
2012 - Durchbruch durch Deep Learning
Ein Team um Geoffrey Hinton gewinnt mit einem neuronalen Netzwerk den „ImageNet“-Wettbewerb. Dies markiert den Beginn der modernen Ära des Deep Learning.
2016 - AlphaGo besiegt Go-Weltmeister
Go galt lange als unlösbares Problem für Computer – bis DeepMinds „AlphaGo“ den Weltmeister Lee Sedol besiegt. Der Sieg gilt als Durchbruch für Reinforcement Learning.
2018 - BERT revolutioniert die Sprachverarbeitung
Google veröffentlicht BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ein Modell, das NLP (Natural Language Processing) deutlich verbessert und Grundlage vieler heutiger KI-Anwendungen ist.
2022 - ChatGPT begeistert die Welt
OpenAI bringt ChatGPT heraus, ein KI-Tool, das menschenähnliche Texte generieren kann. Es stößt eine weltweite Diskussion über die Rolle von KI an.
2023 - Generative KI in der Praxis
Generative KI-Modelle wie DALL·E, MidJourney und ChatGPT finden breite Anwendung in Kunst, Design, Schreiben und Programmierung.
Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz
Die Zukunft der KI wird weniger von Hype und mehr von Realismus geprägt sein. Laut dem Gartner Hype Cycle steht generative KI vor einem „Downhill Ride" – sprich, überzogene Erwartungen werden langsam durch realistische Einschätzungen ersetzt. Der Fokus wird darauf liegen, echte Anwendungsfälle (Use Cases) zu entwickeln, zu bewerten und sinnvoll zu priorisieren.
Diese Use Cases werden dann bestimmen, welche Infrastruktur wirklich notwendig ist, um KI effizient und nachhaltig einzusetzen. Es geht also weniger darum, jedem Trend blind zu folgen, sondern KI dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schafft – sei es in der Automatisierung, der Datenanalyse oder der Prozessoptimierung.
Die Serie beleuchtet Technik, Organisation und Governance – damit Sie KI sicher und skalierbar im Unternehmen verankern können.
Einsatzbereiche der Künstlichen Intelligenz
- Medizin: Früherkennung von Krankheiten, personalisierte Therapien und effizientere Diagnosen
- Mobilität: Autonomes Fahren, Verkehrsmanagement und Routenoptimierung
- Finanzwesen: Betrugserkennung, Risikobewertung und automatisierte Investmentstrategien
- Industrie: Predictive Maintenance, Prozessautomatisierung und Qualitätssicherung
- E-Commerce: Personalisierte Produktempfehlungen, Chatbots und dynamisches Pricing
- Kreativwirtschaft: Generierung von Texten, Bildern und Musik oder Unterstützung bei Designprozessen
Die Liste ist lang, und die Entwicklung schreitet schnell voran. Egal, ob KI in der Forschung, KI in Unternehmen oder im Alltag – KI eröffnet ständig neue Möglichkeiten.
Künstliche Intelligenz hat unzählige Anwendungsbereiche – die hier genannten Beispiele sind nur ein kleiner Ausschnitt. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI gezielt genutzt werden kann, lesen Sie unseren Ratgeber: Wie kann man Künstliche Intelligenz nutzen?
KI-Technologien nutzen – Fortschritt gestalten
Die Technologie entwickelt sich rasant weiter und bringt ständig neue Möglichkeiten hervor. Ob in der Industrie, der Produktion oder in ganz anderen Bereichen – die Chancen, die KI bietet, sind nahezu grenzenlos.
Sie fragen sich, wie Sie KI in Ihr Unternehmen holen können, um von diesen Chancen zu profitieren? Kein Problem – genau dafür sind wir da! Bei MaibornWolff begleiten wir Sie dabei, die richtigen Anwendungsfälle zu finden, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu integrieren. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft gestalten!
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Häufig gestellte Fragen zur Künstlichen Intelligenz
Welche gesetzlichen Regelungen gibt es für Künstliche Intelligenz in der EU?
Der EU AI Act teilt KI-Anwendungen in drei Risikokategorien ein:
- verbotene Anwendungen (z. B. Social Scoring),
- Hochrisikoanwendungen (z. B. Lebenslauf-Scans) mit strengen Auflagen und
- weitgehend unregulierte Systeme.
Ziel ist Transparenz, Sicherheit und Ethik. Das Gesetz soll ein globaler Standard für KI-Nutzung werden.
Welche ethischen Herausforderungen bringt KI mit sich?
KI kann Vorurteile verstärken, diskriminieren oder unfaire Entscheidungen treffen, wenn sie auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten basiert. Zudem besteht die Gefahr von Missbrauch, etwa für Überwachung. Eine verantwortungsvolle Nutzung und ethische Richtlinien sind entscheidend, um solche Risiken zu minimieren.
Wie unterscheidet sich Machine Learning von Deep Learning?
Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der auf Algorithmen basiert, die aus Daten lernen. Deep Learning ist eine spezialisierte Methode des Machine Learnings, die künstliche neuronale Netze nutzt, um komplexere Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung zu lösen. Deep Learning benötigt meist mehr Daten und Rechenleistung.
Kyrill Schmid ist Lead AI Engineer im Bereich Data and AI bei MaibornWolff. Der promovierte Machine Learning Experte ist spezialisiert darauf, die Potenziale künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu identifizieren, zu entwickeln und nutzbar zu machen. Er begleitet und unterstützt Organisationen im Aufbau von innovativen KI-Lösungen wie Agenten-Anwendungen und RAG-Systemen.