Was ist angewandte künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht länger auf Forschungslabore oder Science-Fiction beschränkt – sie bewirkt bereits spürbare Veränderungen in unserer Welt. Doch was geschieht, wenn KI die Theorie verlässt und in die Praxis umgesetzt wird, um reale Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben? Genau hier setzt die Diskussion an. angewandte KI rückt in den Mittelpunkt, gestaltet Branchen neu, verbessert die Entscheidungsfindung und verändert stillschweigend die Art und Weise, wie wir unseren Alltag gestalten.

Marktübersicht für angewandte KI

Der Sektor der angewandten künstlichen Intelligenz hat durchweg starke Innovations- und Investitionstrends aufgewiesen, was sein erhebliches Potenzial für branchenübergreifende Auswirkungen unterstreicht. Laut Erkenntnisse von McKinsey, Zwischen 2019 und 2023 erzielte die angewandte KI die höchsten Innovationswerte unter den Zukunftstechnologien und zählte durchgehend zu den fünf wichtigsten Investitionsbereichen. Allerdings ging die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich der angewandten KI von 2022 bis 2023 deutlich um 291 TP4T zurück. Trotzdem bleibt der Bedarf an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich im Vergleich zu anderen Trends einer der höchsten.

Im Hinblick auf die Dynamik des Fachkräftemarktes verzeichnete die angewandte KI zwischen 2019 und 2022 ein explosionsartiges Wachstum bei den Stellenanzeigen – sie verdreifachten sich in diesem Zeitraum. Diese Nachfrage verlangsamte sich 2023 und spiegelte damit die allgemeinen Trends auf dem Arbeitsmarkt wider. Dennoch wurden weiterhin über 500.000 Stellen für Kernberufe wie Data Scientist, Softwareentwickler und Data Engineer ausgeschrieben. Data-Scientist-Positionen führten die Nachfrage an, gefolgt von Software- und Data-Engineering-Stellen. Dies unterstreicht die grundlegende Rolle dieser Berufe bei der Förderung der KI-Einführung.

Die Investitionen in angewandte KI bleiben hoch, begleitet von einer stetigen Berichterstattung, Forschungsergebnissen und Patentaktivitäten. Diese Faktoren deuten auf anhaltende Innovationsdynamik und ein dynamisches Ökosystem hin, das die Entwicklung und den Einsatz angewandter KI-Technologien fördert. Angesichts des etablierten Innovationsökosystems und der kontinuierlichen Bereitstellung von privatem und öffentlichem Kapital dürfte angewandte KI auch künftig für Unternehmen Priorität haben.

Was ist angewandte künstliche Intelligenz (KI)?

Angewandte künstliche Intelligenz (KI) ist der Zweig der KI, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen zur Lösung konkreter, realer Probleme konzentriert. Er verwendet theoretische KI-Konzepte, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, oder Computer Vision, und setzt sie in funktionale Anwendungen um, die messbare Ergebnisse liefern.

Anders als die theoretische KI, die das Verständnis und den Anwendungsbereich von KI erweitern will, ist die angewandte KI zielorientiert und verfolgt klar definierte Ziele wie die Automatisierung von Aufgaben, die Steigerung der Effizienz oder die Verbesserung der Entscheidungsfindung. Ihr Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung und schließt die Lücke zwischen innovativer Technologie und deren praktischem Nutzen.

Wichtige Überlegungen für angewandte KI

• Datenqualität und Verzerrung: Es müssen qualitativ hochwertige, relevante und unverzerrte Daten bereitgestellt werden, da mangelhafte Daten zu unzuverlässigen Ergebnissen und unfairen Resultaten führen können.
• Ethik und Transparenz: Ethische Standards einhalten und KI-Entscheidungen klar erläutern, um Vertrauen aufzubauen und eine verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten.
• Sicherheit und Datenschutz: Schützen Sie sensible Daten durch robuste Datenschutzmaßnahmen, Verschlüsselung und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA.
• Leistung und Überwachung: KI-Systeme müssen kontinuierlich überwacht und validiert werden, um eine genaue, zuverlässige und Echtzeit-Funktionalität zu gewährleisten.
• Skalierbarkeit und Integration: KI-Systeme so zu gestalten, dass sie Wachstum effektiv bewältigen und sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und Infrastrukturen integrieren lassen.
• Nutzerakzeptanz und ROI: Setzen Sie auf benutzerfreundliches Design, Schulungen und einen klaren ROI, um die Akzeptanz zu steigern und messbare Vorteile zu gewährleisten.

Warum ist angewandte KI wichtig? 4 wichtige Vorteile

Angewandte KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen Probleme lösen. Durch die Integration von KI-Technologien in praktische Anwendungen können Organisationen:

Gesteigerte Effizienz und Produktivität

KI-Systeme können riesige Datenmengen verarbeiten, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und Prozesse schneller ausführen als Menschen, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

• AutomatisierungAufgaben wie Dateneingabe, Kundenanfragen und routinemäßige Entscheidungsfindung können von KI-Systemen wie beispielsweise Chatbots Und RPA (Robotic Process Automation).
• Geschäftsprozessen: KI-gestützte Algorithmen verbessern die Logistik der Lieferkette, optimieren die Fertigungsabläufe und verbessern die Arbeitsabläufe, wodurch Ausfallzeiten reduziert und der Durchsatz erhöht werden.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz ermöglicht datengestützte Entscheidungsfindung durch die Analyse komplexer Datensätze und die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.

• Prädiktive AnalysenKI-Systeme nutzen historische und Echtzeitdaten, um Trends vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und Ergebnisse in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing vorherzusagen.
• Bessere EinblickeTools wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) helfen Organisationen dabei, Muster und Zusammenhänge aufzudecken, die mit traditionellen Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind.

Personalisierung im großen Stil

Künstliche Intelligenz verbessert das Kunden- und Nutzererlebnis durch die Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen, die auf individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen basieren.

• Gezieltes MarketingKI-gesteuerte Systeme analysieren Kundendaten, um personalisierte Produktempfehlungen und Marketingkampagnen bereitzustellen und so das Engagement und den Umsatz zu steigern.
• Adaptives LernenIm Bildungsbereich personalisiert KI die Inhaltsvermittlung, indem sie Schwierigkeitsgrad und Lernmaterial an das Lerntempo und den Lernstil des Schülers anpasst.

Gesteigerte Innovation und Kreativität

Künstliche Intelligenz beschleunigt Innovationen, indem sie die Entwicklung neuer Produkte, Lösungen und Geschäftsmodelle unterstützt.

• Generative KITools wie DALL·E und GPT-Modelle helfen dabei, Inhalte zu erstellen, Designideen zu generieren und sogar Softwarecode zu schreiben, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt wird.
• Explorative ForschungKünstliche Intelligenz hilft Forschern in wissenschaftlichen Bereichen dabei, neue Medikamente zu entdecken, Materialien zu erforschen und komplexe Systeme schneller zu simulieren als mit herkömmlichen Methoden.

Anwendungsbeispiele für KI in der Praxis

Nachfolgend finden Sie Beispiele führender Unternehmen, die KI-Technologien einsetzen, um Innovation und Effizienz in großem Umfang voranzutreiben:

Amazons Empfehlungsalgorithmus

Amazons Empfehlungsalgorithmus ist ein Eckpfeiler des E-Commerce-Erfolgs und nutzt KI, um das Einkaufserlebnis für Millionen von Kunden zu personalisieren. Das System verwendet Modelle des maschinellen Lernens, darunter kollaboratives und inhaltsbasiertes Filtern, um Daten wie Browserverlauf, Kaufverhalten und Produktinteraktionen zu analysieren.

Die Empfehlungen werden dynamisch und in Echtzeit basierend auf der Nutzeraktivität aktualisiert und bieten so ein nahtloses und intuitives Nutzererlebnis. Diese Personalisierungsstrategie hat sich als äußerst profitabel erwiesen und zu einem Umsatz von ca. 35% eines Teils von Amazons Umsatz.

Durch die kontinuierliche Verbesserung der Kundenbindung und -zufriedenheit hat Amazon einen Maßstab für KI-gestützte Innovationen im Einzelhandel gesetzt, Wettbewerber dazu angeregt, ähnliche Technologien einzuführen und die globale E-Commerce-Landschaft neu zu gestalten.

Teslas Autopilot

Teslas Autopilot Dieses System stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Technologie des autonomen Fahrens dar und basiert auf KI, Computer Vision und Sensorfusion. Es nutzt acht Kameras, Radar, Ultraschallsensoren und einen hochentwickelten Bordcomputer, um die Fahrzeugumgebung in Echtzeit zu erfassen. Aufgaben wie Spurhaltung, adaptive Geschwindigkeitsregelung und Notbremsung werden präzise ausgeführt, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Unfällen durch menschliches Versagen reduziert wird.

Teslas Innovationsbestreben zeigt sich deutlich in den Over-the-Air-Updates, die die Autopilot-Funktionalität durch die Nutzung von Daten aus der globalen Fahrzeugflotte verbessern. 3 Milliarden gefahrene Meilen (2020) Durch den Einsatz von Autopilot hat Tesla die Verkehrssicherheit erhöht und das Vertrauen der Verbraucher in die autonome Technologie gestärkt.

Dieser Technologiesprung positioniert Tesla als führendes Unternehmen in der Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge und prägt die Zukunft der Automobilindustrie.

Google DeepMinds KI in der medizinischen Bildgebung

Google DeepMind Die Anwendung von KI in der medizinischen Bildgebung, insbesondere bei der Erkennung und Diagnose komplexer Erkrankungen, hat das Gesundheitswesen revolutioniert. Ihre Algorithmen sind darauf trainiert, medizinische Scans wie Netzhautbilder, Mammografien und MRT-Aufnahmen mit hoher Genauigkeit zu analysieren. Das KI-System identifiziert Muster und Anomalien und erkennt Krankheiten oft früher als herkömmliche Diagnosemethoden.

Ein bemerkenswerter Erfolg liegt in der Augenheilkunde, wo die KI von DeepMind zur Identifizierung eingesetzt wurde. über 50 Augenerkrankungen, Diese Technologie ermöglicht die Behandlung von Erkrankungen wie diabetischer Retinopathie und altersbedingter Makuladegeneration mit einer Genauigkeit, die mit der führender Spezialisten vergleichbar ist. Dadurch wird ein frühzeitiges Eingreifen ermöglicht und die Behandlungsergebnisse für Patienten deutlich verbessert.

Die KI von DeepMind wird auch in der Radiologie eingesetzt, um Ärzte bei der Diagnose von Krebs und anderen lebensbedrohlichen Erkrankungen zu unterstützen. Durch die Verkürzung der Analysezeit und die Verbesserung der diagnostischen Präzision steigert die Technologie die Effizienz und Genauigkeit von Gesundheitssystemen weltweit.

Die Zukunft der angewandten KI

Da sich angewandte KI stetig weiterentwickelt, wird sie Branchen durch verbesserte Automatisierung, optimierte Entscheidungsfindung und Innovationsförderung grundlegend verändern. Wir können davon ausgehen, dass KI in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung und dem Finanzwesen eine noch größere Rolle spielen und Lösungen bereitstellen wird, die die Effizienz steigern und Kosten senken.

Die breite Einführung von KI erfordert jedoch eine sorgfältige Auseinandersetzung mit ethischen Fragen, darunter Voreingenommenheit, Datenschutz und Transparenz. Organisationen müssen Innovation und verantwortungsvolles Handeln in Einklang bringen, um Vertrauen aufzubauen und einen fairen und sicheren Einsatz von KI-Technologien zu gewährleisten.

Die Zukunft angewandter KI sieht vielversprechend aus und bietet Chancen für neue Geschäftsmodelle, personalisierte Dienstleistungen und kollaborative Mensch-KI-Systeme. Mit fortschreitender Entwicklung der KI wird ihr Einfluss auf die Gesellschaft weiter zunehmen, Branchen umgestalten und das Leben auf bisher unerforschte Weise verbessern.